利用spss进行量表分析.doc

文档介绍：. .
. v .
. v .
　　在因素分析的共同因素抽取中，特征值最大的共同因素会最先被抽取，其次是次大者，最后抽取得共同因素的特征值最小，通常会接近0〔在主成份分析中，有几个题项，便有几个成份，因而特征值的总和刚好等于变量的总数〕。将每个共同因素的特征值除以总题数，为此共同因素可以解释的变异量，因素分析的目的之一，即在因素构造的简单化，希望以最少的共同因素，能对总变异量作最大的解释，因而抽取得因素愈少愈好，但抽取因素的累积解释的变异量愈大愈好。
　　我们通过一个例子说明如何利用SPSS软件对量表进展分析。
二、利用SPSS对量表进展因素分析
　　【例6-9】 现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进展了解，设计一个里克特量表，如表6-27所示。
   
　　将该量表发放给20人答复，假设回收后的原始数据如表6-28所示。
. .
. v .
　　操作步骤：
　　⒈录入数据
　　定义变量“A1〞、“A2〞、“A3〞、“A5〞、“A6〞、“A7〞、“A8〞、“A9〞、“A10〞，并按照表  输入数据，如图6-33所示。
. .
. v .
⒉因素分析
　　〔1〕选择“AnalyzeData ReductionFactor…〞命令，弹出“Factor Analyze〞对话框，将变量“A1〞到“A10〞选入“Variables〞框中,如图6-34所示。
　　〔2〕设置描述性统计量
　　单击图6-34对话框中的“Descriptives…〞按钮，弹出“Factor Analyze:Descriptives〞〔因素分析：描述性统计量〕对话框，如图6-35所示。
. .
. v .
① “Statistics〞〔统计量〕对话框
　　A “Univariate descriptives〞〔单变量描述性统计量〕：显示每一题项的平均数、标准差。
　　B “Initial solution〞〔未转轴之统计量〕：显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。
　　② “Correlation Matric〞〔相关矩阵〕选项框
　　A “Coefficients〞〔系数〕：显示题项的相关矩阵
　　B “Significance levels〞〔显著水准〕：求出前述相关矩阵地显著水准。
　　C “Determinant〞〔行列式〕：求出前述相关矩阵地行列式值。
　　D “KMO and Bartlett’s test of sphericity〞〔KMO与Bartlett的球形检定〕：显示KMO抽样适当性参数与Bartlett’s的球形检定。
　　E “Inverse〞〔倒数模式〕：求出相关矩阵的反矩阵。
　　F “Reproduced〞〔重制的〕：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。
　　G “Anti-image〞〔反映像〕：求出反映像的共变量及相关矩阵。
　　在本例中，选择“Initial solution〞与“KMO and Bartlett’s test of sphericity〞二项，单击“Continue〞按钮确定。
　　〔3〕设置对因素的抽取选项
　　单击图6-34对话框中的“Extraction…〞按钮，弹出“Factor Analyze:Extraction〞〔因素分析：抽取〕对话框，如图6-36所示。
.