京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01