SPSS基本操作、信度分析课件(PPT 35页)

1、第四章 用SPSS做信度分析第1页，共35页。一、常用的统计量和数据分布集中量数： 代表一组数据典型水平或集中趋势的量。差异量数： 代表一组数据离散程度、变异程度的量。相关系数： 用于描述两个或多个变量间关联程度的量。正态分布学生成绩的初步分析 第2页，共35页。集中量数和差异量数算术平均数中位数：按大小顺序排列，位于中间位置的数。众数：出现频数最多的数。全距平均差方差标准差第3页，共35页。相关系数积差相关：两变量均为正态连续变量，(一般n30)。相关系数的取值范围在-11之间，其绝对值越大，表明两变量间的线性关联越强。第4页，共35页。数学X化学Yx=X- y= Y-x2y2xy李安717

2、7+1-4116-4李连杰6888-2+7449-14赵明7882+8+16418何其兵6276-8-5642540郭宇6478-6-336918成小亮6675-4-6163624露思7184+1+3193玛丽7380+3-191-3汤姆7783+7+249414杰克70870+603604002100024418686第5页，共35页。正态分布和正态曲线最为常见一种概率分布形态，在理论和实践中均有广泛的应用。简记特征：单峰、对称第6页，共35页。峰度（Kurtosis）指描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。是与正态分布相比较的量。峰度大于0表示比正态分布高峰要更加陡峭。峰度小于0表示

3、比正态分布高峰要更加平坦。第7页，共35页。偏度（Skewness）是描述某变量值取值分布对称性的统计量。偏度大于0为正偏，长尾巴托在右边偏度小于0为负偏，长尾巴托在左边变量数据标准化（Z得分或Z分数）：比较两个从不同单位总体中抽出的变量值。第8页，共35页。标准分数又简称标准分，它是以原始分与平均分之差（离差）除以标准差的商。是表示某人的原始分数在一个群体中所处的相对位置的一个量数。 第9页，共35页。标准分数的特点1. 标准分给出了个体在总体中的位置，如果Z0，则考生分数在平均分之上；如果ZO，其成绩在平均分数之下；如果Z0，考生成绩处在总体平均分的水平。2. 原始分数（X）转换成标准分数

4、（Z）是线性转换，那么标准分的分布形状与原始分的分布形状是相似的。当原始分的分布是正态分布时，标准分的分布也是正态分布的。第10页，共35页。3. 在标准分数组中，都是以平均数为零，标准差为1的。这对于任何一个由原始分数转换来的标准分数组都是成立的。这样通过标准分转换将不同科（次）考试成绩调整到同参照点，同一分值单位，也就是说标准分具有相同参照点和等距性，这是其最大的优点，因而可以对考生的考试得分进行比较，各种成绩也具有可加性（合总分）。第11页，共35页。数学、语文成绩在总体中比平均分(零分)分明高出1. 5和3个标准差。这样我们可以肯定地说语文比数学的成绩好。在总体中由标准分构成的次数分布

5、曲线就是以平均数为零、标准差为1的标准正态分布。在标准正态分布中，标准分与所对应的分布次数（百分数）是一一对应着的，通过标准正态分布表即可查到标准分其相应的百分数。如某选拔性考试中，甲、乙两人的标准分分别为1. 0和1. 5，那么相应所占的百分位数就分别为84. 13 , 93. 32。就甲来说有84. 13的考生不如甲，如果录取率在20的话，那么，该生自然在录取之列。第12页，共35页。学生成绩的初步分析分段统计分数段人数905分数分布形态注: (1)各分数段的区间大小应根据实际需要确定。 (2)一般要求学生的成绩分布为正态或负偏态。第13页，共35页。二、SPSS界面简介第14页，共35页

6、。Analysis-Descriptive Statistics-Descriptives第15页，共35页。单击Options第16页，共35页。标准化处理第17页，共35页。第18页，共35页。测验的信度信度（reliability）：测验结果的稳定性、可靠性程度。信度的统计定义第19页，共35页。重测信度和复本信度的估计方法地理X地理Yx=X- y= Y-x2y2xy李安7177+1-4116-4李连杰6888-2+7449-14赵明7882+8+16418何其兵6276-8-5642540郭宇6478-6-336918成小亮6675-4-6163624露思7184+1+3193玛丽73

7、80+3-191-3汤姆7783+7+249414杰克70870+603607008100024418686第20页，共35页。SPSS实现第21页，共35页。第22页，共35页。分半信度和同质性信度第23页，共35页。第24页，共35页。关键字功 能AlphaCronbach a系数Split-half折半信度Guttman真实信度的Guttman最低下限Parallel变量方差齐时，采用最大似然估计方法（maximum-likelihood）计算的信度系数Strict parallel平均数与变异数均相等时的最大似然估计法计算的信度系数第25页，共35页。第26页，共35页。关键字功 能F

8、 test对各变量进行重复测量的方差分析，适用数据呈正态分布时Friedman Chi对各变量进行配伍设计的非参数分析，数据非正态或为有序分类时Cochran ChiCochrans 卡方检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表Hotellings T检验变量均值是否相等TukeysTukey的可加性检验，检验变量得分间是否存在相加作用的交互作用Intraclass量表内各题目平均数相关系数第27页，共35页。第28页，共35页。同质性检验（案例：统计学成绩）第29页，共35页。第30页，共35页。第31页，共35页。第32页，共35页。评分者信度例题：有A、B、C三位教师给6篇作文评分，试求评分者信度。123456A253027202832B222621202530C152018142122第33页，共35页。输入数据行列转换：data-restructure-transpose all data分别排序：transform-rank cases计算Ri：transform-compute variable代入公式：肯德尔和谐系数