
SPSS分析:可靠性分析
一、概念:
可靠性分析允许您研究测量尺度的属性以及组成这些标度的项。“可靠性分析”过程计算标度可靠性的众多常用度量,还提供关于标度中的各项之间关系的信息。类内相关系数可用来计算评分者间的可靠性估计。
二、模型:(分析-度量-可靠性分析)
1、Alpha (Cronbach)。此模型是内部一致性模型,基于平均的项之间的相关性。系数alpha,对于二分数据,它等同于Kuder-Richardson 20 (KR20)系数。
2、半分。此模型将标度分割成两个部分,并检查两部分之间的相关性。形式之间的相关性、Guttman半分可靠性、Spearman-Brown可靠性(相等长度和不相等长度)以及每一半的alpha系数。
3、Guttman。此模型计算Guttman的下界以获取真实可靠性。可靠性系数lambda 1到lambda 6
4、平行。此模型假设所有项具有相等的方差,并且重复项之间具有相等的误差方差。模型拟合优度检验;误差方差的估计值、公共方差和真实方差;估计的公共项间相关性;估计的可靠性以及可靠性的无偏估计。
5、严格平行。此模型假设为平行模型,还假设所有项具有相等的均值。
三、统计量(分析-度量-可靠性分析-统计量)
1、描述性。为跨个案的标度或项生成描述统计。◎项。为跨个案的项生成描述统计。◎标度。为标度生成描述统计。◎标度(如果项已删除)。显示将每一项与由其他项组成的标度进行比较时的摘要统计量。这些统计量包括:该项从标度中删除时的标度均值和方差、该项与由其他项组成的标度之间的相关性,以及该项从标度中删除时的Cronbach alpha值。
2、摘要。提供跨标度中所有项的项分布的描述统计。◎均值.项均值的摘要统计量。显示项均值的最小、最大和平均值,项均值的范围和方差,以及最大项均值与最小项均值的比。◎方差.项方差的摘要统计量。显示项方差的最小、最大和平均值,项方差的范围和方差,以及最大项方差与最小项方差的比。◎协方差.项间协方差的摘要统计量。显示项之间的协方差的最小、最大和平均值,项之间的协方差的范围和方差,以及最大项之间协方差与最小项之间的协方差的比。◎相关性.项之间的相关性的摘要统计量。显示项之间的相关性的最小、最大和平均值,项间相关性的范围和方差,以及最大项之间的相关性与最小项之间的相关性的比。
3、项之间。生成项与项之间的相关矩阵或协方差矩阵。ANOVA表。生成相等均值的检验。◎F检验.显示重复度量方差分析表。◎Friedman卡方.显示Friedman的卡方Kendall的协同系数。此选项适用于以秩为形式的数据。卡方检验在ANOVA表中替换通常的F检验。◎◎Cochran卡方.显示Cochrans Q。此选项适用于双分支。Q统计在ANOVA表中替换通常的F统计。
4、Hotelling的T平方。生成以下原假设的多变量检验:标度上的所有项具有相同的均值。
5、Tukey的可加性检验。生成以下假设的检验:项中不存在可乘交互关系。
6、类内相关系数。生成个案内值的一致性或符合度的测量。◎模型。选择用于计算类内相关系数的模型。可用的模型为双向混合、双向随机和单向随机。当人为影响是随机的,而项的作用固定时,选择双向混合;当人为影响和项的作用均为随机时选择双向随机。当人为影响随机时选择单向随机。◎类型。选择指标类型。可用的类型为“一致”和“绝对一致”。◎置信区间。指定置信区间的置信度。缺省值为95%。◎检验值。指定假设检验系数的假设值。该值是用来与观察值进行比较的值。缺省值为0。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22