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1、第十一章 SPSS的对应分析 11.1.1 对应分析的提出 研究两个或多个品质型变量之间的相关关系,例如研究储户 收入水平与所选择的储蓄种类间是否存在联系的问题,再如 分析顾客职业与购买汽车的品牌之间的关系等。 分析品质变量之间的关系通常从编制两变量的交叉列联表入 手,并通过对列联表的进一步研究探究变量间的联系。常见 的方法有列联表的卡方检验等。在变量分类值较多时,上述 分析方法通常较难直观地揭示出变量之间的联系以及变量各 分类之间的联系。对应分析正是解决该类问题的一种基于图 形分析的直观有效的多元统计分析方法。11.1 对应分析概述 11.1.2 对应分析的基本思想 对应分析以两变量的交叉列
2、联表为研究对象,利用“ 降维”的方法,通过图形的方式,直观揭示变量不同 类别之间的联系,特别适用于多分类品质型变量的研 究。 对应分析的基本思想是:首先编制两品质型变量的交 叉列联表,将交叉列联表中的每个数据单元看成两变 量在相应类别上的对应点;然后,对应分析将变量及 变量之间的联系同时反应在一张二维或三维的散点图 ,即对应分布图上,并使联系密切的类别点较集中, 联系疏远的类别点较分散;最后,通过观察对应分布 图就能直观地把握变量类别之间的联系。11.2 对应分析的基本操作及案例11.2.1 对应分析的基本操作步骤 (1)选择菜单AnalyzeData ReductionCorresponde
3、nce ,出现窗口如图所示 (2)将行变量选择到Row框中,将列变量选择到Column框中 ,并分别单击Define Range按钮指定行列变量的分类值范围 。在Minimum value框后输入分类最小值,在Maximum框后输 入分类最大值,并单击Update按钮,于是各分类值会依次显 示在窗口下方的框中;Category Constraints框中的选项, None表示不再对分类值重新分组,Categories must be equal表示指定将哪些分类值合并为一类,Category is supplemental表示指定某些分类值不参与分析。 (3)单击Model按钮进行模型参数设置
4、,在Dimensions in solution框后输入行列变量分类最终提取的因子个数 。该数可根据累计方差贡献率给定,或指定为2(默认) 以便于将各分类点表示在二维平面上;在Distance Measure框中指定分类点间距离的定义方式,对品质变量 通常选卡方(Chi Square)即可;Normalization Method框中指定数据标准化的方式,其中,当希望重点 分析行列变量各类别之间的联系,而非每个变量各类别 之间的差异时选Symmetrical项;当希望重点分析行变量 各类别之间的差异时选Row principal项;当希望重点分 析列变量各类别之间的差异时选Column pri
5、ncipal项; 当希望同时分析行列变量各类别之间的差异时选 Principal项,它们将影响到分类点的坐标值。(4)单击Statistics按钮指定输出哪些统计量。其中, Correspondence table表示输出行列变量的交叉列联表; Overview of row points表示输出行变量分类的因子载荷以及方 差贡献率等;Overview of Column points表示输出列变量分类的 因子载荷以及方差贡献率等;Row profiles表示输出频数的行百分比;Column profiles表示输出频数的列百分比。 (5)单击Plot按钮指定输出哪些图形。 Scatter p
6、lots 框中为各种散点图,其中, Biplot为行列变量的对应分布图;Row points 为行变量各类别在第一因子和第二因子上的载 荷图;Column points为列变量各类别在第一 因子和第二因子上的载荷图;在ID label width for框后指定散点图中数据点标签的长 度。Line plots框中为各种线图,其中, Transformed row categories为行变量各分类 的因子载荷线图;Transformed column categories为列变量各分类的因子载荷线图。至此,完成了SPSS对应分析的基本操作,SPSS将按 照用户指定自动进行对应分析,并将分析结果
7、显示到输 出窗口中。11.2.2 对应分析的应用举例 现收集到购买商品房的客户背景资料和房屋购买 情况的数据。根据这些数据分析不同客户对户型 购买的偏好。 11.2.2.1 家庭年收入与户型选择 首先研究家庭年收入与户型选择方面的关系,其 中家庭年收入为行变量,分类值在16之间,购 买户型为列变量,分类值在111之间。指定提 取2个因子,并输出相关统计量和图形。 11.2.2.2 家庭年收入、家庭类型、户主年龄与户型选择 对应分析能够有效分析变量各类别间及两变量各类别间 的联系。如果同时分析多变量类别间的关系,对应分析 就显得力不从心。对此通常采用SPSS最优尺度分析( Optimal Sca
8、ling)中的同质性分析(Homogeneity HOMALS)。同质性分析的核心目的也是力图在低维空间 展现两个或多个定距型或品质型变量之间的关系。 具体分析操作步骤是: (1)选择菜单AnalyzeData ReductionOptimal Scaling,出现窗口(2)在Optimal Scaling Level框中选择All variables multiple nominal项,表示所分析的变量均为品质型 变量,于是SPSS将自动采用同质性分析方法。另一选 项表示所分析的变量中有定距型变量;在Number of Sets of Variables框选择One Set项,表示欲进行不
9、同变量间的分析。Multiple sets表示欲对几个变量组 间作分析,SPSS将自动采用非线性典型相关分析方法 (3)按Define按钮进行变量的详细定义,选择参与分析 的多个变量到Variables框,并逐个定义各变量的取值 范围。至此可以得到多重对应分布图。第十二章 SPSS的信度分析 12.1 信度分析概述 12.1.1 信度分析的提出 信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一 定的稳定性和可靠性的有效分析方法。 在社会生活或经济管理中,对某个体或某事物 做综合评价是极为普遍的。例如,汽车驾驶培 训学校在学习结束时要对学员的汽车驾驶能力 进行综合考核;心理咨询中心要对来访者的心 理状况
10、进行综合评分等。 综合评价问题都必然会涉及如何对被评估 对象实施综合评估的问题。通常的做法是编制量 表。所谓编制量表就是围绕评估的总体目标,将 其分解为若干个子方面,它们是总体目标不同特 征的体现,是总体特征的部分反映。进一步,每 个子方面又由若干个可量化的评估项目组成,不 同项目是对某个特征的不同角度或不同层面的描 述。评估者通过计算被评估对象某个方面得分的 总和,实现对特定特征的评估。最后通过对各个 方面得分的再加总得到最终的评估结果。量表编制合理性和有效性将决定着评价结果的可信 性和可用性。信度分析正是要对量表的有效性(信度) 进行研究。量表的信度分析包括内在信度分析和外在信 度分析。内
11、在信度分析重在考察一组评估项目是否测量 的是同一特征,这些项目之间是否具有较高的内在一致 性;外在信度分析是指在不同时间对同批被评估对象实 施重复测量时,评估结果是否具有一致性。如果两次评 估的结果相关性较强,则说明在被评估对象没有故意隐 瞒的前提下,评估项目的概念和内容是清晰的、不模糊 的,没有二义性的。因而所得的评估结果是可信的。SPSS的信度分析主要用于对量表内在信度的分析。12.1.2 信度分析的基本原理 SPSS的信度分析主要用于对量表内在信度进行 研究。它首先对各个评估项目做基本描述统计 、计算各项目的简单相关系数以及剔除一个项 目后其余项目间的相关系数,对内在信度进行 初步分析。
12、然后,采用各种信度分析系数对内 在信度或外在信度做进一步的研究。信度系数 主要包括克朗巴哈(Cronbach)系数、折半 (Split-half)信度系数等。1、克朗巴哈系数 克朗巴哈系数用于测度量表内部的一致性, 其计算公式为: 其中,k为评估项目数, 为k个项目相关系数 的均值。克朗巴哈系数在01之间。 经验上,如果克朗巴哈系数大于0.9, 则认为量表的内在信度很高;如果克朗 巴哈系数大于0.8(小于0.9),则认 为内在信度是可接受的;如果克朗巴哈 系数大于0.7(小于0.8),则认为量 表设计存在一定问题,但仍有一定参考 价值;如果克朗巴哈系数小于0.7,则 认 为量表设计存在很大问题
13、应考虑重新 设计。 2、折半信度系数 折半信度系数主要用于外在信度的评价,同时 也可用在内在信度方面。其基本思路是将评估 量表一分为二后分别计算两部分的克朗巴哈 系数(这里称为折半信度系数),进而对两部 分量表的信度进行比较。通常,在做量表的外 在信度分析时,可将特定被评估对象群前后两 次的评估项目得分横向合并在一起,然后计算 折半信度系数;在做量表的内在信度分析时, 在评估项目较多时也可计算折半信度系数。 利用SPSS进行信度分析时应注意: (1)由于综合评估量表中通常包含若干个 子方面,因此,信度分析应针对各个子 方面逐个进行,不可直接对整个量表进 行分析。 (2)如果某特征下设的多个评估
14、项目并非 全部同向,存在反向计分题时,应对它 们进行反向处理后再进行信度分析。12.2 信度分析的基本操作及案例12.2.1 信度分析的基本操作 利用SPSS进行信度分析之前,应将各个评估项 目数据分别以SPSS变量的形式组织好。 SPSS信度分析的基本操作步骤是: (1)选择菜单AnalyzeScaleReliability Analysis,出现窗口 (2)把参与信度分析的变量(评估项目)选择 到Items框中。 (3)在Model框后选择需计算的信度系数。(4)单击Statistics按钮指定输出哪些统计量。 Descriptives for框中:Item表示输出各评估项目的基 本描述统
15、计量,Scale表示输出各评估项目之和(总分) 的基本描述统计量,Scale if item deleted表示输出剔 除某评估项目后的基本描述统计量,以便对评估项目进 行逐个评价; Inter-Item框中:Correlations表示输出各评估项目的 相关系数矩阵,Covariances表示输出各评估项目的协方 差矩阵; Summaries框中:Means表示输出k个评估项目平均分的基 本描述统计量,Variance表示输出k个评估项目方差的基 本描述统计量,Covariances表示输出协方差矩阵的基本 描述统计量,Correlations表示输出相关系数矩阵的基 本描述统计量; ANO
16、VA Tables框中提供了多种方法,用于检验同一 被评估对象在各评估项目上的得分是否具有一致性 。其中,None表示不作检验;F test表示进行重复 测量的方差分析,适合于定距型正态分布数据; Friedman chi-square表示进行多配对样本的 Friedman检验(同菜单Nonparametric Test中的K Related Samples),适合于非正态分布数据或定 序型数据;Cochran chi-square表示进行多配对样 本的Cochran检验(同菜单Nonparametric Test中 的K Related Samples),适合于二值型数据。后 两种为非参数检验方法。 至此,完成了SPSS信度分析的基本操作。 12.2.2 信度分析的应用举例 为大学生心理测试设计了一套评价量表,其中 包括的评价项目有,支配性、稳定性、社会性 、激动性、活动性和深思性,每个评估项目的 满分