信效度spss步骤
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08:44查看AI文稿AI文稿好，我们今天要学习的是量表数据如何进行分析。首先我将量表数据的分析步骤列了一个 word 给大家看。首先是进行性度检验，采用的是克隆巴赫系数，在性度检验通过的基础上，采用效度检验，采用的是 k、 m、 o 系数。 然后当克隆巴赫系数和 km 系 km 系数都达到了零点七级以上的时候，就代表量表和分量表的性度和效度是良好的，就可以做接下来的统计分析。接下来对数据进行因子分析，可以看到我们这个数据能否做因子分析。 以下是判断能否做因子分析的条件。接着进行相关性分析。相关性分析采用了两种系数，一个是朴训系数，一个是斯表曼系数。这两个系数的适用条件是不同的，一个是在正态的条件下使用的，一个是 不考虑数据是否是正态都可以使用的。然后接着就是顺理成章是我们的正态性检验。好，我们今天要讲的就是性度检验、像度 检验和因子分析这三个板块。好，我们结合数据来看。首先我们看到这个数据，我现在框的黄色的部分就是第一个维度的六个小问题。然后这个呢，就是第一个维度求了一个总和，有的时候会求一个均值，有的时候求的是总和，所以看你的用途是什么。然后后面是第二个维度，也是一样的。 然后接着是第三个维度。好，我们整个问卷就是三个维度，那我们每一个维度都来做一下这个信度分析。首先点击分析，然后点击刻度，然后点击可靠性分析。点进来过后，首先我们看到第一个维度，从一感信度量这里开始， 同时按住键盘上的 shift 加 ctrl 键，然后就可以同时选择这么多，那这个就是第一个维度，选到相这里来，然后模型呢，就是这个 alpha， alpha 就是 克隆巴赫系数，你也可以选折半系数，这是看你自己的选择。我们先选个 alpha 系数，然后点击确定好。这个时候我们就可以看到他这个克隆巴赫系数是零点九四八，是非常高的，就说明这个维度的信度是非常高的。接着我们把其他两个维度也做一下， 把这些选回来，然后选择第二个维度，点击确定好。第二个维度的科龙八号系数是零点九六五，进度也是非常高的。然后我们看最后一个维度， 最后维度是零点九三九，它的性度也很高。这个时候我们来做一个总体的性度分析，我们刚才是将三个分维度的都来做了可性度分析，这个时候我们来做总体的 好，总体的一个科罗巴赫系数是零点九七五，就说明了总体的量表和分量表的性度都达到了要求，并且性度都非常高。然后性度检验就通过了。通过过后我们要进行效度检验，那么还是点分析，然后点击降维， 然后点击因子好。首先将第一个维度选过来，然后点击描述，记得这里要选 k m o 和巴特利特球形度检验，初始结可以不用选。然后点击确定，那我们第一个维度的效度就出来了， 我们可以看到这个表中它的 km 系数是零点八八五，而且它的巴特利特球形度检验，这这个 p 值是零点零零零，就说明受访者对于该维度回答的问题是非常具有一致性的，效度是非常高的。 好，那么我们第一个维度就已经结束了。第二个维度一样的方式。 好，第二个维度的 km 是零点九零七，然后这个 p 值也是零点零零零，也是一致性程度非常高。 第三个维度第三个维度呢，它是 k， m 是零点八六六，它的撇值也是零点零零，是小于零点零五的，所以它也是非常一致的。所以三者的性度和效度检验都是通过了的。然后我们现在来看一下整体问卷的效度， 点击确定好整体位置的效度呢，是零点九三三，也是非常高的， p 值也是小于零点零五的。就说明 我们整个问卷分量，不管是分量表还是总量表，他的性度、效度都是通过检验的。那好，我们前两个性度效度检验就讲到这里。然后接着是因子分析。因子分析其实在我们输出 kmo 结果的时候，他同时也就给我们输出了一个因子分析的结果。 好，我们首先看到整个界面的左侧，它这里有 这些是信度的结果，从效度开始，也就是从这，这是第一个维度的效度输出的结果零点八八五。然后接下来呢，这个矩阵呢，是成分矩阵，也就是说他在这个维度中的这几个问题中，只提取了一个成分出来， 所以他这个维度是不适合做因子分析的。然后接着看第二个维度，也是只提取了一个，然后第三个维度也是只提取了一个出来， 说明分量表都是不适合做因子分析的，但是如果把这三个量表统一在一起的话，我们可以看到他就提取了两个成分出来。这两个成分咱们来看每个问题属于哪一个成分呢？就是我们看他的这个绝对值，每个成分的绝对值。我们看到第一个 制度性度量，这里他在第一个成分上面得分是零点八五三，第二个成分上面得分是零点三四三。所以他就属于第一个成分，哪个大就属于哪个成分，如果出现了负数的话，就绝对值就可以了。好， 我们来进行一个系统的学习。因子分析，点击分析，点击降为点击因子。好，我们把所有的这个选过来了，过后点击描述。好，这里有 kmo。 点击继续提取。我们选择的是主成分提取法，然后要显示未旋转的因子解。然后我们再选一个碎石图吧。碎石图呢就可以看到他从哪一个点开始有了急剧的下降，急剧 下降过后趋于平缓，那我们就可以提取几个主成分。好，我们提取的这个方式是基于特征值，我们只提取特征值大于一的，这个是默认的条件，然后迭代次数，这些不用管。二十五次。点击继续旋转。 旋转的成分矩阵，我们采取的是最大方插法，一般都是选择的最大方插法。然后再选择一个载合图，我们就可以看到每一个问题在每个成分上面的载荷的情况。点击继续，然后得分，不用管选项也不用管，然后点击确定 好，这个时候他就输出了这么一个结果。这个第一个表呢，是总体的这个量表的 k m o 系数，也就是它的效度，它的效度是非常高的，大家可以看到是零点九三三，然后它的三也就是个 p 值， 零点零零零是小于零点零五的，也是说明题制性程度非常高。下面这个图呢就是碎石图，我们可以看到在等于二的时候，他有一个 急剧的下降，并且趋于平缓，然后这个就是我们一个参考的依据，所以估计后面提取的成分数量是二或者是三。然后往后面看。好。我们这里就看到刚才所呈现的一个成分矩阵，就是在第一个成分和第二个成分上面的成分矩阵，然后之前给大家说了应该怎么样选取它是属于哪个成分的。 好，这里就是一个总方差解释。那它最后也是提取了两个成分，它的特征值都是大于一的，提取的是大于一的解。然后这个是旋转后的成分矩阵，那我们一般看呢就是看这个旋转后的成分矩阵，然后来确定它的哪个问题是属于哪一个成分的。 这里呢就是一个载合图，可以看到它是属于哪一个象限。比如说我们提取的这两个 成分，我们就可以对成分进行命名，可以根据每个成分中所含的问题的特征进行一个命名。比如说第一个成分，你看他有是有这个易感性度量的，易感性度量很多都属于第一个成分。 嗯，还有这个保护行为度量，也就是说易感性和保护行为度量可以抽离为一个成分。然后制度性度量呢是属于第二个成分，那么我们第一个成分就可以说是自我保护的一个指标，第二个成分呢，就可以说是制度性保护的一个指标。这样的话就可以把指标进行命名，然后进行进一步的探索。 你看它这个所属的，我们刚才看到了一个是否做适合做因子分析的条件，特征值都大于一，对我们提取出来的两个成分是不是特征值都大于一，然后第二个提取的因子在其载褐上的载褐系数都大于等于零点四，这个怎么看呢？就是我们看这个旋转后的成分， 你看他第一个问题，在一二两个成分上面，最高的是属于第二个成分是零点八一六，他是大于零点四的，所以他这个是有效的，每一个都这么去看。然后最后一个判断条件是至少提取了大于一个的公因子，我们这里是提取了两个公因子，所以的话他整体是适合来做因子分析的。 今天的课程就上到这里，接下来我们会讲相关性分析以及正态性检验。
380手把手SPSS（接单中
04:29查看AI文稿AI文稿今天和大家讲一下如何用 spac 做可信度分析，呃，如图呢？那我们如何做信度分析呢？点开分析，选择刻度，可靠性分析， 把我需要分析的东西呢全部导入向这一栏下面。那为什么我可以全部导入呢？因为我这全部都是量表类的题目，如果你有非量表类的题目，是不可以导入 兴趣的。非量表类的题目就是填空题，录音题，排序题这一类的，大家尽量不去导入。这里面是不可以导入的。这个模型呢，选择阿尔法， 点击确定， ok， 然后我们就会得到这样一个结果，大家看这个可发送统计，我们要的就是这个结果。我们先 先把它复制一下，放到我们的 excel 里里呢，做一个简单的规整，先把它合并居中。好，我们都把它居中居中一下。然后呢把 excel 的这些数据呢复制到我们的 word 里。 哎，我们 word 就会得出来这样一个结果。那大家这样看是不是觉得太丑了？那下面我说一下如何制作三千表，让他看起来更美观一些点。这个 选择边框和底纹，宽度，选择一点五磅，选择上下两条线。好，这是上下两条线之后呢，选择第一行， 同样的选择边框和底纹，选择零点五磅，选择下面这条线。这样一个三线表呢就制作出来了。好，我们把它 稍微稍微放大一下。那我如何对这个结果进行一个解读呢？就是这样。 好，一般认为柯伦巴赫系数在零点九以上， 则说明信度非常的优秀，零点八到零点九表示良好，零点七到零点八表示信度非常的一般， 零点六到零点七表示可可以接受，零点五到零点六表示不太理想。那如果你是在零点五以下呢？那你的问卷是不是就考虑要重新编排一下了？我们该问卷的克隆巴克系数为零点九四六，大家 也可以看出来，说明呢，在零点九以上，那问卷性度良好，可进行下一步的分析。 大致的结果解读就是这样的，大家可以以这个为一个模板吧，进行一些语言上的变通，但是万变不离其宗，就是这样写的，你一定要强调 克伦巴克系数在零点九以上，则信度优秀，因为我们不是零点九以上吧。然后强调一下我们自己的克伦巴克系数是多少呢？ 好，再强调一下问卷，我们的问卷信，信度信哦，我们的问卷信度是优秀的。好，一定要强调这几点，这样一个结，结果解读就完成了。那有的同学会说，我发现我 的问卷的克隆巴克系数，信度系数也才零点一、零点二，甚至有的会是负值，那这是什么原因呢？那你一定要看是不是自己的问卷设计有问题，这不是采用了多级量表类的题目，或者是说你收集的 问卷够不够，分数够不够多，你不能设计了二十道问题，你才回收了五十分问卷，这样是不可以的。还有人说，我感觉我的问卷 也很好，收集的数据也很好，分数也足够，那为什么还是不行呢？大家这时候呢，可以考虑在这个分析的时候呢， 在这个可靠性分析，就是信读分析的时候，把这个性别成长率、年级、专业类 别、人口统计学变量本来是在里面选着的，然后我把它去除，我不选择人口统计学变量，我只把我收集的问题进行一个新桥组的检验，这样也是可以的，大家看是否是不是会有所变化啊？大概就是这样。希望能够帮助到大家，拜拜。
2200小夫SPSS
00:58查看AI文稿AI文稿你还不知道死怕死？信度笑度分析怎么做？今天就教你快速学会信度笑度分析，懒人必学！信度分析是指收集到的问卷量表是否可靠可信。假设现收集到一份客户满意度量表，测量其结果是否可信。操作很简单， 只需将量表题拖入 spa spro 框中，点击分析即可生成结果结果。直接注释阿法值为零点八三八，说明该问卷的性度不错，小白也能看得懂结果。 效度分析适用于分析问卷题目的设计是否合理。假设现收集到一份客户满意度量表，测量其题目设计是否合理，将数据拖入 spac proco 中，点击分析，结果显示 k 猛值为零点八八八，符合因此分析要求证明该问卷设计有效。 总结来说，信度分析是用来测试问卷结果是否有效。笑度分析是用于测试题目设计是否合理。你学会了吗？快来试试吧！
782SPSSPRO数据分析
05:05查看AI文稿AI文稿那么废话不多说，我们直接就进入到我们的一个实际操作的演示，来教大家怎样进行信度和笑度的分析。 那么这个呢？嗯，就是我们在完成我们性消毒分析之后啊，论文呈现了这个样子。那么下面呢，我会一步一步的教大家怎样把这一部分我们给写出来 啊，我们用同样啊，我们在上一次用到的那个一般描述统计分析的数据，我们来进行一步一步的演示。那么首先呢，我们先新建一个文档，在这边写下信度和小度分析，进度分析。 那么写这部分呢，有一个写作的要点啊，就是说我们一般情况下把这个信度的他的概念啊，我们给写上去讲一下什么叫信度，我们把它给说一下。 那么其次呢，我们一定要围绕着他的这个标准来。最核心的这个指标就是克拉巴克系数啊，因为他是目前来评价问卷内部一致性最常见的一个指标。嗯，他的标准化的克拉巴克系数的话，他取值的话一般是在零到一之间。标准化的克拉巴系数大于零点六的话是可以接受的，那大于零点八的话，就说明温泉具有良好的一个使用价值。 我们同样的啊，把这个标准啊，我们再给写进我们这个论文里面。 那这个呢，就是我们前沿部分，我们把这一本给写完， 然后我们调整一下他的格式啊。那之后呢啊，我们刚才讲到了这个标准化这个系数啊，我们最终的目的是要求这个克朗巴系数。所以呢啊，我们就这个抬头，我们就写一下啊，就本文借助 十八是二十五点零来分析问卷的信度。这部分啊，我们就可以放到后面去写，因为它是一个结论啊。嗯，我们先求啊这个我们这个量表各个的维度的这种信度。首先我们加一个胎头啊， 测量维度的信度分析。然后呢，我们就开始制作表格了啊，在这边的话，我们一般情况下制作成啊三列啊，就顺便包括量表提前和克拉玛系数。我们点插入表格。 然后呢啊，我们把这个表头写一下，就是亮表起向 呃，克拉玛系数。 举着这个案例 就是包括四个量表，分别是工作满意度量表，工作绩效量表，直接认同量表和我们的一个组织承诺量表。所以我们在这边段时间就靠背进去了。 那么下面呢，我们怎样去填写我们这里面的表格的内容呢？那么就要用到我们的一个 数据啊，我们前后始终用到了一份数据啊，我们五百一十七分的一个数据，用司马斯打开。在打开完我们数据之后，我们点分析，然后点这个标度，再点可靠性分析啊。第一部分是公众埋度量表，我们总共有 多少个体象啊，我们总共有十五个体象，我们把这十五个体象给放进去，然后我们点确定就可以了。那这边的话就是显示出了一个克朗巴克系数啊，我们体像呢，总共有十五项，克朗巴克系数呢，是零点八五五。 同样的道理啊，我们再去点标度可观音分析，我们来算一下，我们求出来第二个啊，就是我们的另外一个量表的克拉巴系数。那么根据节奏显示啊，它的像素是二十个，克拉巴系数是零点八七五。 同样的操作啊，我们来求我们第三个量表的可靠性性度， 第三个是我们的一个职业认同，他的像素是十，然后克拉玛系数是零点八五九。最后呢，我们再求一下组织承诺量表的拉玛系系数， 卡拉修饰零点七七九。那么他的相 有时我们可以知道啊，他的克朗巴系数都是大于零点七的啊，所以我们就可以写这句话啊。结果如表二所示，我们所有车辆的纬度的克朗巴系数都是大于零戒指零点七的。说明问卷呢，他具有良好的性度水平啊，问卷内部具有良好的一致性。 那么我们把这个写完之后的话，就相当于说我们关于信度的分析的话，那就已经完成了。那最后呢，我们再做一个三线表格画一下， 点击表格属性边框底纹，把中间这些去掉，点确定，然后再选中第一行，然后我们表格属性我们加一个 可以了。那这样的话，我们就相当于说我们的信度分析就已经完成了。那么紧接着呢，我们来讲我们的笑度分析。
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05:04查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，我是 doctor 里，今天我们一起来学习信度分析。什么是信度分析呢？它是用于判断在我们学位论文、期刊论文以及社会调研当中所使用的这些问项，对测验结果是否有误差，如果信度越高，误差就会越小，测验出来的结果呢就会越来越越稳定，越可靠。 那么如何评价它的信度高低呢？我们就是我们看到的这个克隆巴赫系数，克隆巴赫系数的取值呢，如果在零点八零到零点九零之间呢，它的这个信度效效果是非常好的， 如果在零点七零到零点八零之间呢，信度效度是相当好的，零点六五到零点七零呢，是最小的一个可接受值。如果在零点六零到零点六五之间呢？这个问这个选项呢是最好不要的，这个信度也是不好的，但是呢，根据他不同的这个参考文献呢，其实在这个克隆巴克的取值范围呢，也是有所 区别的，但是呢，最低不能低于零点六，如果低于零点六，就刚才说的一样需要删掉这个问项的，但是常见的标准呢，都是在零点七以上。好了，接下来我们来看一下如何在 spas 当中进行校度分析， 好打开发丝软件，这是上次用到的这个资料。结果品质过程品质信赖，顾客满足之间的一个关系。那么得到这个问证之后呢，我们就要判断他的这个信度如何怎么来弄呢？好，首先点分析， 把它标度可靠性分析好，我们先来检验一下结果品质的性度， 点击之后按照 shift 键不放手，然后点击下一个最后一个结果品质次他就会全选中，然后点击箭头转到向里，点击统计，一般来说呢，选择描述当中的向标度以及删除 向后的标度，然后点击继续，我们也可以在这个刻度标签里呢写上这个结构品质，这样的话呢区别于如果说大家在分析大量的这个变量的这个性度呢，如果写上标签的话呢，是很容易找到我们相对应的这个变量的性度， 结果结果品质好，点击确定好了，这个是标注结果品质，我们主要来看这一项，首先它这个克隆八和阿帕系数呢是零点八十八，是相当好的，这个信度 就是说我们用的这四个分项呢，是完全是可以采用的啊。再一个可以看下这个删除向后的科隆巴和 alpha 系数， 这个意思就是说如果说我们这个可靠性系数是非常低的，比方说是零点六，但是呢如果说结果品质一呢，删除之后 alpha 系数是零点八三四，是高于零点六 以上的，那就意思说我删掉结果品质一呢，他的这个克隆巴和系数呢就会变到零点八三四，就会相应的提高，所以这也是我们如果这个信度系数低呢，这是提高信度的一个方法。好了，我们来看一下过程品质，还有找到分析标度，可靠性分析， 可以点击重置，也可以把他们的四个选中之后呢转移到这边，如果点击重置的话，统计率当中就会没有选中，如果说不重置，直接点击第一个按下 shift 键选中转移到左边这样的话呢，统计当中他还是我们选中的那样的 好，点击过程品质 shift 键，然后点击最后一个全选，点击小箭头他就过来，然后刻度标签呢，改为过程品质，确定好了，这是过程品质的一个新 系数，零点八四六，也是相当好的，然后这个是删除向后的 columbus 二法系数。好了，同样道理，我们来看一下信赖点击分析标度可靠性分析，全选转到左边，然后我们来选择信赖同样的方法， 客服标签呢？改成，改成信赖，点击确定好了，这是信赖的一个，信赖的一个信度系数零点八，计算也是相当高的，也是非常好的一个信度好，柯南八和二十八系数删除后之后的一个值， 好了，再点击分析标度可靠性。我们最后来看一下我们这一次文学调查当中用到的顾客满足的三个问项， 确定好了，这是顾客满足的一个课程八和 alpha 系数零点八五七也是相当好的信度是删除向后的课程八和 alpha 系数。好，我们今天这个信度分析呢，做到这里就已经结束了，但是我们分析完之后，怎样呈现在我们的论文当中呢？如何去解读呢？我们来一起来看一下。 首先需要做一个表格性的分析，分别有变量名称，测量项目，删除项目的科鲁巴赫系数以及科鲁巴赫系数这个，最后这个零点八四八呢？零点八四六，零点八七三以及零点八五七呢，分别的是四个变量的整体的一个信度，整体一个信度， 就这样体现在自己的文章当中即可，然后解读，如何去解读呢？如果不知道怎么写的话呢？可以记下来，截屏都可以， 大体上的是解释一下，我们右边这个表格好好，如果大家呢针对于这个性度分析有任何问题的话呢，也可以评论，也可以私信我。好，下节课我们来讲什么是效度分析。
1287小小羊爱分析
03:42查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，上一个视频我们聊了什么是性度检验，那这个视频我们就来分享一下效度检验，同样的效度检验也是要和大家聊一下这三个问题。第一个， 那消毒检验是干嘛的？消毒检验它主要是指测量结果与想要考察内容的吻合程度，如果这个吻合度是越高的，那就表明效度也是越高的。 第二个，什么样的数据需要做效度检验？效度检验也是适用于量表型的数据，一般像量表类的数据他都是需要做信度和效度的。 第三个，消毒分析的操作步骤和结果的解读，我们使用的数据也是性质检验的数据，就是 a 一到 b 四， 然后这些都是一些量表型的问题，他主要包括一到五这五个选项，然后我们把这些数据复制到 spss 里面 啊，整理成这样的格式，我们点击这个分析，然后降为因子，把这些量表数据都放到变量这里， 然后点击描述这里面勾选一个 k m o 和 butt later 球形检验，然后点击继续，再点击确定， 这个就是效度检验，我们需要看的表格，然后我们主要需要看这里的 k m o 值和显著性的值，这个是量表整体的效度检验，然后我们也可以测一下氛围 度的性能检验，步骤是一样的，点击这个分析刻度因子， 然后如果需要测 a 的维度，那就可以把 a 的这些变量放到这个框里，然后描述这里，我们已经勾选过了，所以可以不用设置，然后直接点击确定 这个就是 a 维度的消毒检验，再点击分析，降为因子，然后把 b 维度的数据放到变量里面， 然后再点击确定这个就是 b 维度的效果检验。我们把这三个 kmo 的表格，然后放到 excel 里面整理一下，就是这样的格式，它主要包含了 tmo 的值以及这个显著性，我们主要需要关注的也就是这两列。然后可以看一下这里面如果显著性是小于零点零五的，那就说明这个数据是可以做因子分析的。 然后这个 k m o 值它也是有一个取值范围，然后每一个范围对应的它的效度好坏， 如果这个 k m o 值越大，就说明它的效度是越好的，每一个取值范围对应的含义就是在这个表里面了。大家也可以根据自己的数据算出来的 k m o 值，来看一下你的效度情况如何。 然后针对这份数据，我们测出来的效度，他的值可以看到都是大于零点七的，也就是说问卷 整体以及各个维度的效度都是比较好的。然后显著性的值小于零点零五，也就是说这份量表数据是可以继续做因子分析的。 下一个视频我们来讲一下如何做因子分析，以及因子分析的结果怎么看。
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02:21查看AI文稿AI文稿sbss 操作步骤讲解系列第十八课信度分析 性度分析用于检验问卷的稳定性和可靠性。性度只对同一事物的重复测量结果的一致性程度能够反映测量工具的稳定性或可靠性。常见的性度分析办法为克隆巴赫系数法。 第一步，将数据导入 spss 中并复制，点击分析标度可靠性。 第二步，进入图中对话框后，将对应题像放入题像框中后在模型中勾选 lf， 后点击统计，勾选删除向后的标度，点击继续确定。然后 克隆巴赫系数法的性度分析结果就出来了。折半性度分析的操作步骤，第一步，点击分析标度可靠性。 第二步，将对应题像放入题像框中，勾选模型中的折绊，点击统计，勾选删除向后的标度，点击继续确定， 然后折半信度分析结果就出来了。重测性度运用相关性代替的操作步骤，第一步，点击分析相关双变量 第二步，进入图中对话框后，将对应的重测题像放入变量框中，点击确定， 然后重测性度的结果就出来了。性度分析的结果整理方式一致，常见的有两种整理方式，以克隆巴赫系数法为例，将可靠性统计表的结果粘贴复制到表格中进行整理， 在前面加入量表明称第二种整理方式将向总结统计表粘贴复制到表格中后，在表格后加入可靠性统计中的克隆巴赫系数和橡树。 学会了吗？记得点赞关注呦，可带座指导学习交流！
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04:49查看AI文稿AI文稿大家好，我是 doctor 里上节课呢，我们学到了信度分析，这节课呢，我们接着讲消毒分析，大家都知道的是，只有信度分析通过之后呢，才能检验消毒，信度分析它是消毒分析的一个必要条件。 消毒分析又是什么呢？消毒分析他就是检验这个问卷的一个有效性，他研究的是这些题项设计的是否合理，或者这些题表示某个变量他是否合适，什么意思呢？就像我们在研究结果品质过程品质对信赖和顾客满足的一个影响关系当中呢，我们会对相应进行一些问项的提问， 那么就说这些问项呢，是否可以代表这个变量，比如说结果品质一，结果品质二，结果品质三，结果品质四，是否可以去表示这个结果品质，就是通过这个效度分析呢？我们可以有效的筛选出有用效度分析呢，通常有两种方式，第一个方法是探索心灵的分析，也就是用的 spas， 第二个 是验证性因子分析，用的是 amos。 什么时候用探索性因子分析呢？首先是你这个量表的维度未知的情况下，或者是已知维度，但是呢，我是通过前通过其他血脂的问项呢进行以本研究为基础呢，进行一定的修改，这样的话呢是选择探索性因子分析的，但是如果说我是量表维度已知， 直接引用其他血脂的一个问题提上，这样的话，我们要用的是验证性应的分析， amos 呢，我们在以后呢会进行讲解，今天呢主要讲解的是探索性应的分析，那么通过 swats 探索性应的分析呢？如何判断这个量表的一个良好的效度呢？ 好，它的一个标准是什么？首先 k m 的曲值呢，大家可以可以看到，一般呢要在零点六以上，零点七是最好的，另一个呢 buttlet 球形，这个检验呢一定要是有意的， p 一定是小于零点零五的。 另外呢，累计方车的贡献率肯定是越高越好，最好呢就是达到百分之八十以上，但是有的时候呢，哎，百分之五十也是可以接受的，但最好还是在百分之七十。另一个是成分矩阵当中的一个数值呢，一定要大于零点五，什么意思呢？我们一起来看 好，打开 spas 软件，然后点击分析，点击降维，然后因子，好了，我们把我们所有的量表呢一块儿选进变量当中， 首先选中第一个，之后呢按下 shift 键，然后选中最后一个，他就将选中所有的亮表，然后我们点击箭头，他就进入到了变量这个框里，然后点击描述， 点击 kmo 以及显示权水平，然后点击继续提取。我们主要应用的方法呢是主成分的分析法，然后默认为一，点击继续 旋转，我们一般常用的方法是最大方插法，好了，点击继续得分呢，这个可以暂时不用取上，然后选项按大小排序，排除小的序数，因为这个刚才说了，这个成分矩阵当中呢一定要大于零点五，所以说我们只选取零点五以上的数值。好，点击继续 点击，我们来看一下这个结果。首先呢 k m o 和 art 的一个检验，我们来看一下这个 r k m o 是大于零点儿九的，所以说它是很适合做这个英字分析的，再看一下形状，像是 p 是小于零点零五，等于零点零零的，所以是首先第一项是复合的，我们再往下看， 我们方法解释，首先累积解释量呢为百分之六十二，是大于百分之五十的，也是可以采用的。好。第三个呢，我们来看旋转后的成本巨人好，整体来看它都是大于零点五的，但是有人疑问，我明，我明明选的是四个维度，结果品质、过程品质和那个信赖已经满足，为什么它是分成两个变量呢？ 两个因子呢？首先这个是电脑，它自动生成的，因为我们是在其他学制的基础上呢，进行一部分修改，所以说也许是不太符合这个四个四个因子的提取的，我们可以采用另一种方式手动提取。怎么提取呢？打开提取，这里手动 提取四个，我们来看下结果。这时候很多同学都会遇到这样问题，我明明白白的要提取的是，哎，四个，五个，六个，但是出现了一个或者两个或者三个不符合自己的预期，大家可以试一下这个固定手动去提取这个印子数，如果说这个手动提取的印子数呢，还是不满足，还是不成集团，还是没有分成印子， 这样的话呢，我们就要考虑这个问卷的设计问题，要重新进行这个问卷的设计啊，以及问卷的调查。好，我们继续，我们直接确定来看一下。好，首先这个 k、 m o 和这个显著性呢，都是符合要求的。来看一下这个从房产的解释呢，百分之七十四点多也是比较好的。好，这个成分居证不用看，直接看旋转 转后的成本矩阵。好，我们一看旋转后的成本矩阵呢，它是明显的分成了四个因子，结果品质、过程品质以及信赖和满足。它的所有的这个数值呢都是就代表呢我们这个问卷呢是具有良好的一个效果的。好，那做完分析呢？那如何在文章当中去进行解读呢？我们先来看一下。 首先呢，我们需要制作一个表格，可以直接从 s s 当中的粘贴复制过来，进行一部分的修整即可，然后将我们的数值重点突出，然后 k， m， o 以及显著项要标注， 然后进行一系列的文字说明，最后来说明适合做 in 分析，然后具有良好的一个效度。好，今天呢我们这一个效度分析呢，就讲到这里。
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00:56查看AI文稿AI文稿大家好，欢迎来到大师解数据分析，今天我们来开始学习信度分析，信度分析的话主要是看这个问卷的可靠性，第二就是看问卷填卷的人有没有乱填， 那接下来我们先看一下重要的操作步骤哦，然后我们再开始详细的讲解喽。 操作一，分析刻度可靠性。点开统计之后呢，我们把统计里面的三个选项都给他勾上，简单吧，那我们来到最后的结果就只要看克隆巴赫系数就可以了， 克隆八二系数的话呢，我们主要是最好大于零点六嘛，零点七越高越好。用动画讲 spac， 有数据分析问题记得找大师姐，记得点赞收藏加关注哦！
191大师姐数据分析
06:17查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，我是米奥，今天这期视频呢，来和大家讲一讲如何用 s p s s 进行信度分析。信度和效度是量化研究中非常重要的概念，信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性，说白了就是你测量的结果有多可信。 比如说啊，如果你想测量一个人的体重，那么用一只没有问题的体重秤来测量性度，可能结果就会比较高。那么如果只是叫另外一个人来估计他的体重的话，结果的可信性就会比较低。 另外一个概念呢，效度指的是有效性，也就是你所使用的测量工具或者手段，在多大程度上能够准确测出你所想要测量的事物。 举个例子，如果你用一张英语考试的试卷去测量一个学生的数学能力，那么不管你的问题出的多么的好，测量的结果一定都是效度很低的，这就是效度不够的情况。 信度分析和效度分析在问卷的分析中非常常用，今天的视频呢，就来给大家讲讲如何用 s p s s 进行信度分析。那这次展示中我使用的数据是 c g s s 二零一七年加互调查数据，这份数据可以在 c g s s 的官网上直接免费下载， 有需要的朋友也可以到我的公众号后台回复 c g s s 获取。呃，在变量视图这一块，我选择的是 a 四二这个题目，可以看到，这里一共是有五个小的问题，我们可以看一下标标签，这里五个题目分别问了， 嗯，您是否同意以下说法，包括男人以事业为重，女人以家庭为重五个问题。那么这五个问题呢，主要想要测量的，我觉得是受访者的一种性别平等的意识，那么我们来看 看一下它的 label， 可以看到除了一到五从完全不同意到完全同意是用理理科特量表进行测量的之外，还包含了两个无效的问题，也就是九十八的不知道和九十九拒绝回答。 那么由于这个问题设置中包含了无效的数据，我们首先要先把这些无效的样本删除。那么在进行实际上的数据处理和分析时， 非常不建议大家直接修改原始数据，也就是直接删除这个问题里面的九十八和九十九，因为你修改的时候是有可能会出错的，所以说我们要建一个新的变量，对每一个问题分别去建一个新的变量，来生成一个新的不包含九十八和九十九的新问题。 那么具体的操作方法呢？是点击转换，重新编码为不同的变量。好可以看出跳出了这样的一个框框。当然我们 在选择的时候，注意不要选择这个重新编码为相同的变量，因为它会替代你原本的数据。那么在重新编码为不同变量的框中，我们将 要调整的五个变量放入到输入变量输出变量的框框中，这是我们刚刚找到的五个变量，在输出变量中输入新的变量名称，比如说我想将他们都分别起名为 discrimination。 一到五，点击变化量，就可以看到这里生成了新的变量，点击这里的旧值和新值，旧值处选择范围，输入一到五，然后新值处选择复制旧值，点击添加，点击 继续点击确定。我们来看一下最后的这个数据。呃，从变量视图拖到最下面，可以看到这里新出现了五个，也就是我刚刚设置了五个变量 discrimination 一到五，然后我们从数据视图里可以看到， 可以看到这里面都是取最后的五个变量，都是取值为一到五的，有个别的空缺的值，说明之前的原始的数据这里可能是九十八或者九十九，然后现在已经被我们删除掉了。好，这样我们对于数据的一个初步的转换就完成了。 接下来我们来进行信度分析。首先点击分析刻度可靠性分析，我们将生成的五个新的变量放入到项中，然后点击 统计，勾选删除向后的标度。这个条目可以帮助我们看出哪一项问题是可以删掉，以提高问卷总体性度的增长。零点零一以上的建议删除，但是删除后的条目数量不能低于两条。然后我们点击继续点击确定。 从输出中可以看到总体的可靠性统计是零点五八七，克隆巴和阿尔法的值是零点五八七，这个值呢相对不是特别高，我们比较理想的信度的值是要大于零点七才比较拿的出手。 但是在这里我们可以看一下删除向后的克隆巴和阿尔法值，其中第五项 crimination 五，如果删除掉这一项之后，我们可以看到他的克隆巴和阿尔法的值就会升到零点七一八，也就是提高到了零点七以上。那么这就说 说明，在实际的操作中，我们可以把第五个问题删除，只保留前四个问题，再去进行下一步的数据分析。实际上大家仔细看一下这个问题啊，也能够看出原因。在关于性别平等意识的五个问题中，其实前四个题数值越高， 表示性别偏见越严重。但是第五个选项夫妻应该均等分摊家务，他的编码方式是数值越高，越同意这种说法，表示越支持性别平等。所以说他的 方向必然和另外四个题目的方向是反着的。实际在操作的时候呢，我们其实是要对呃这种反向记分的问题进行重新编码之后，再去进行接下来的数据处理操作。那所谓的重新编码，其实也就是将原本的一都改成五，二都改成 四，四都改成二，五都改成一就好了。那如果说你在实际操作中记不清哪几个问题是反向积分的了，你就可以通过一个简单的呃双变量相关的方式，如果有一项和其他的项是负相关的，那说明这一项大大概率就是一个反向积分的题目了。 以上就是今天想要和大家分享的内容啦，你学会了吗？我是米奥，关注我，了解更多量化研究方法，我们下期再见喽，拜拜！
76Melody芈奥
03:46查看AI文稿AI文稿给大家讲解一下如何用 spass 做信度和笑度啊？对于快毕业了，嗯，很多同学要需要写那个毕业论文， 编论文的话就会，如果做问卷的话，做问卷的私人分析的话，他就需要一个，呃，我们要提前做一个信度和笑度，看看这个问卷的数据质量和问卷设计的是否合理，是否满足我们的要求。那么信度和笑度很多人问我信度和笑度到底有什么区别？我们先从定义上来看 啊，信度他是什么？信度他其实就是表示这个数据的一个可靠性的程度，或者是一个稳定性的程度，他更侧重于一个稳定性啊，笑度是什么呢？笑度就是测量这个数据他的一个准确性和准准确性，或者是精准性的一个呃，一个一个指标， 那么准。那么我们一般我们先讲信度吧，信度他有几类的？总共他有信度主要有六类， 分别是从侧性度、副本性度法，还有折半性度法，还有这个库德理查性理查生性度， 还有克隆巴赫信度平分者信度。然后我们较为常用的一般是两个，分别是，呃，这个克隆巴赫信度系数和这个折半系折半系数。那么今天我们来看一下 如何做信度信度分析。首先我们看看这种，比如这是个案例，嗯，我们有，比如这是一个我们要怎么去做？这我已经收集好了一个文件的数据，总共是有二十九个题目，总之文件有二十九个题目， 然后总共有一百位问卷为我们去填写的这个一百分就一百份问卷，数据我们已经整理好了，就在这里。然后我们怎么去做个这个信度呢？首先我们要点击这个分析，对不对？点击 分析过后，我们，嗯再去点击这个标度，有的可能是刻度，但我这里是标度，然后再点击这个可靠性分析，点击完可靠性分析过后，我们点一，因为我们要测量的是一到二十九个数据， 然后点把它移到右边框内，然后再点击统计，统计里面我们需要找的是什么？大家一般找，大家一般找的是什么？在这里我们一般，嗯，就是会选择的话， 我们一般会选择相关性这一个，我会把相关性也找一下，然后放进去，然后这里面我们一般就会用这阿法，阿法就是在代表是那个克隆巴赫阿法这个指标，把它点击， 然后统计，统计里面我们还要点什么 标度？我们要点这个，我们要点这个描述，我们可能要点一下，然后如果有需要方叉分析的话，可以在这里去点他，但这一个标我们不点，因为我们不需要做， 大家可以看到这个结果已经出来了，在这个结果出来的时候，我们第一个要看就是这个克隆巴赫阿尔法值，大家可以看到这克隆巴赫阿尔法值是零点八七四，也就是他大于这个呃，标准零点八，也就是说我们的整体的这个数据收集上来的一百分数据的质量还是不错的。 然后这个是关于这个数据每个问题的那个数据唯一的问题一，它的数据的一个描述性结果，然后这个是相关性矩阵，就是边量，呃，比边量之间，就 v 一、 v 二、 v 三之间， v 到二十九之间的一个相关性的一个结果，然后这个是这个，这个向总计统计，我们主要是看这个删除后 的克隆巴赫阿尔法兹，在这里我们看到可以看到每一个题的阿尔法兹，然后这个这个这个表对我们讲也挺重要，如果我们阿尔法有克隆巴，克隆巴赫阿尔法兹比较小的话，我们一般比较小，我们就怎么去把它纠正了，就从这里去看一下这三三球向后的阿尔法， 可以看到具体的可以针对哪一道题的数据，他是有问题的。好了，这个今天的信度、笑度就讲完了。
274stata小铺
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09:23查看AI文稿AI文稿哈喽，小伙伴们，毕业即将至，很多同学拿到数据时重复性的数据，那么要进行一些分叉的分析和显著性的一些分析啊，才能够完成整个的论文。那么这期视频呢，就给大家说一说如何用 spss 进行快速的数据上的分析和处理。 开这个软件呢，首先看下面有一个数据试图和一个变量试图，数据试图呢就像我这样，然后输入两列数据就可以，然后变量数图呢是对 你的呃数据试图的一个定义，或者说是一个属性，那么他的这个零零一，第一列的话是数你的字别量，第二列的话是数你的音变量，看一下第一列在这边，第二列在呃另一边，然后呃这个 类型这一部分你可以改一下他输的数据的一些格式，你可以把它输成呃一些文本啊，或者是数据什么的，你可以自行的改正，然后可以改一下这个小数点的位数， 嗯，这是咱们经常用的呃两个地方，然后甚至可以改一下就是这个表格的宽度。那 那么呃这个第一列式自变量我们应该怎么说？比如说我这个实验是分为五个时期，五个阶段，那么每个阶段做了三个重复性的实验，那么我就把它都标为一， 然后第二个阶段就都变为二啊，比如说你第一个阶段可能是加呃十毫升的用量，或者是说呃是一个呃植物的不同的采收时期， 都可以啊，去自行的定义，只要你呃能够把你的定义和你的实验的这个呃自便量对应上就可以。然后我为了方便呢，就用一二三四五表示， 呃，这第二列呢，就是你在呃每次实验后做出的数据，你可以直接从你平时的实验记录本或者是一个赛欧当中直接粘贴过来，然后 后就开始咱们的呃数据的处理的部分啊，直接可以点击上面的分析，然后这里面有一个比较平均值 以及这个单因素方式分析。呃，注意这个呃音变量的这个列表，一定要输入这个音变量，不要和那个自变量搞反了，然后咱们音变量时第二列，自变量时第一列，然后再选择这个时候比较，然后就像我这样选选择一个 s lsd， 途径 sb， 还有一个沃尔顿坦，嗯，然后咱们的显著性水平设为零点零五，因为零点零一就是极显著了吗？然后选择继续嗯，选项，这边再点击一下，然后把描述和方查其性检验勾选上，然后点击确定，就可以 进入这个数据分析的结果的界面了。嗯，这个单项的话，我一般都是把这个嗯实验的名称就打在这里面，作为一个文件夹的名称吗？然后这一列的描描述，呃， 描述这里的话是有计算这一些数据的平均值，方差这些，呃，你用 excel 做是一样的。呃，所以的话就如果大家 粘贴这个呃描述的话，可以直接右键，然后把它保存为不同的格式，如果说你只想粘贴某一个格的数据，你可以说点击他，然后让他变黑，然后勾选这一区域的数据。 那么这边讲完了之后是比较重点的是这个多重比较啊，多重比较就是在分析你的显著性，这边就是刚才用的啊，咱们勾选的 lsd 吗？然后大家都知道这个星号是表示你这个是 实验是否具有显著性？呃，有一个信号的话，就表示你这个实验是有显著性的。呃，这边实验你看有一个显著性的一个说明，前面这个没有的话， 其实他是零，是显著性，是零点零零，然后后面没有没有算吗？就是其实他已经是极显著的了，咱们已经定义零点零五是显著的。呃，他前面只打了一颗星。如果是说你最后做的数据的表格里面，其实他是可以打两颗星的吗？因为是极限柱。 嗯，然后这边比较难看懂的是，呃，这第一列已经和第一组输血，已经和第二组、第三组、第四组、第五组比较完了，他都是有 信号的话都是显著的，但是这个第二组数据又跟一三四五进行了比较。那么为什么要进行比较呢？呃，这一块的话，一跟二、三四五比较，只能说一跟二、三四五是有显著性的，但你不能说明。呃，二跟三也是有显著性的，是吧？你 跟二比完了是有显著性的，二跟一比完也是有显著性的。一般这个东西都是对称的吗？但是你不能说明啊，二跟三是有 显著性差异的，所以说，呃，就是这一轮比完了之后还要再比一轮。嗯，这边数据的话基本上都是有显著性差异的，说明你的实验数据是比较好的。但是也有这个第四组和第五组数据进行比， 他是显著性这一栏，这一边是。呃大于零点零五的嘛，所以他就没有标星说明第四组数据和第五组数据他们之间是没有显著性差异的。嗯，这个实验的数据只只有你有显著性的。嗯，差异，你才 才能说你这个四面量有影响到一面量吗？不然的话你没有差异其实是没有太大的意义的，也不能说没有意义，也只 比如说你这个自备量没有影响到他，然后，嗯，最后拉，拉到这个。呃，乌罗洞坎这边，这 这边的话就是，呃，你要怎么去标你的建筑性？第一种方法就是标星吗？啊，那个是比较简单，但是也有这种 标字母的。嗯，大家对标字母的这个可能一直不太熟悉。呃，先跟大家说这个文献该怎么看，比如说，呃，这个柱子上面标的是 ab， 这个柱子标的是 a， 这两个柱子有同一个字母 a， 那说明他们俩之间又不显著，但是呃，这个第一个和第三个柱子之间他们之间是没有相同的字母的，那我们开玩笑的时候就知道，呃， 这第一个和第三个是有显著性的差异的。然后除了有这种柱状图的，还有这种，呃，写表格的，写表格的话直接是把它标在呃数据平均值加分叉，然后加减分叉吗？后，然后这个数值的后面。嗯， 判的话也是像我刚才说的，就是看两组数据之间有没有相同的字母就可以了， 现在标的话一般都是用这个字母去标识了，很少会用新号去标识，所以说，呃，大家要把这块就是搞清楚，那咱们自己怎么去标这些呢？嗯， 这就用到了咱们刚才勾选这个涡轮增坎。嗯，这个表格呢，看一个右下 角的数据啊，他是从下到上按照平均值的从大到小去排列的，所以这个七十六点一三，大家看到的是平均值最大的一个数，然后其次是，呃，六十五、二十六， 那么从你的右到左就开始标 abcd 啊，那么大家注意一个规则，就是同意 横行的，有重复就标同一个字母，同一数列，有重复的就标同一字母啊， 我这边的实验数据是非常的简单啊，第四组数据和第五组数据他们在同一个数列，那他们俩就都标的就可以了。还有种情况是同一横行的，可能也会有 在一起的啊，像这种情况一定要先标数列， abcde， 标完了之后再去标你的。很好啊，比如说这个第七组和第八组数据，他们是 没有显著性差异的，因为他们在同一个横行吗？那你可以标西，也可以标地，但是一般情况下都是标西的，因为标那个平均值大的吗？然后这样的话就可以做出那个字母标记法的分析的表格了， 然后这个数据一定不要扔掉，如果是你投稿的话可能会，嗯，杂志社会要你的原始性的数据和一些分析，如果说交 有论文的话啊，这个文件你保存或者是不保存都是啊，无所谓的。嗯，那么今天的视频呢，就到这里了，嗯，喜欢我的小伙伴呢，请一箭三联，爱你们哦。
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01:16查看AI文稿AI文稿大家好，今天为大家讲解一下在论文中经常用到的一个分析方法，信度分析。信度分析十分就是做分析的前置条件。 在 sps s 做信度分析的时候，主要关注的是克隆巴克系数，如果克隆巴克系数高于零点八，则说明分卷性度较高。如果克隆巴克系数接于零点七到零点八之间，则说明问卷性度较好。 如果克隆巴克系数介于零点六到零点七之间，所说明温卷性度可接受。如果克隆巴克系数小于零点六，则说明温卷性度不佳。 一般要求克隆巴克吸收在零点七以上，如果低于零点六，就需要考虑对问卷的题目进行删减或者重新拟定问卷题。然后下面我们说一下在 sps 中的具体操作步骤。 首先用 sps s 打开数据，然后点击分析标度可靠性分析，然后把需要分析的题目选中， 按住事故的选中，然后拖到右边的框中，然后点击确定出来的结果就是我们得到的克隆巴克系数。
1104spss数据分析
12:11查看AI文稿AI文稿大家好，这一次的内容是信度分析，信度分析里边啊，尤其是关注于这个信度不达标的时候，怎么样去处理它啊？或者是说其实更多的是讲解这个信度分析它的一个原理性的东西，以及呢出现问题之后我们怎么样去解决它啊？ 那么首先你要需要知道第一个问题，什么样的数据适合做信读，一定是两表数据啊，两表啊，这个要全程的话叫做李克特两表。什么叫李克特两表呢？ 指的是你，比如说你的选项里面有是一种态度性质的，不是事实现状的，而是一种态度。比如说啊，你对于这个啊，消费升级的态度怎么样？你觉得消费升级这个啊，概念会得到啊，这个大家的 认可吗？或者是说你认为消费升级确实是符合当前的这个消费水平吗？然后你的下面有几个选项，分别是不同意啊，非常不同意，不同意啊，普通 同意，非常同意，或者是说你对这个当前的生活水平满意吗？啊？下面答案是非常不满意，不满意啊，还可以，一满意，非常满意，就类似于这种的数据是态度型的数据啊，而且上面有几个选项， 那么这种才叫做我们的两表数据啊。啊，也叫做理科特两表啊，你不管是下面选项是四个还是七个还是九个还是五个，最常见是五个，对吧？ 那么这种数据叫做我们的这个两秒数据，只能针对这种数据才能做，呃，叫做我们的这个叫什么信度，或者叫做啊个人吧 特性做分析啊。那当然了，你住的时候会出现一些问题，那么啊，比如说你这个共同八号系数去测量他的时候，一般需要设置一个限度，系数大于多少？零点六五，一般就可以啊，越大越好，他最大值是为一。 那么如果说你出现小于零点六啊，或者是说小于零点五了，那你比较糟糕，那怎么办呢？ 一般有一，那首先你要找到原因，为什么会出现这种情况？是不是你的这个烟雾量太少了？比如说你，你的你放飞机箱有五个，结果你的要么就二十个，太少了， 一般是十倍以上吧，最少五倍以上。比如说你分析五个两秒题，对吧？就分析五个分析项，那么你的原本量二十五个以上吧，这是最低最低要求啊，最好五 十个以上，十倍吧，是不是你的样本上太小了？这是第一个问题。那第二个呢？还有一个是你，你要本量是准确不准确，是不是有无下的样板，是不是有乱填的这种情况，这是第二个。第三个呢？ 还有一个就是提前预防，那你可以先收集一部分数据，然后先来测测看你的数据有没有问题。那第三种情况下，像这种提前预防的通常是什么问题啊？ 通常是由于说其实那个英文也真是回答了，也是在认真回答了，英文量也收集还有很多啊，但是呢，你的那个问题他有点问题， 就你那个两秒提的这个问法上有点问题，让别人有的时候你问题设计的比较糟糕，问一个问题叫做啊，我让别人会感觉到模棱两可啊，你比如说你问一个叫做消费升级是好事吗？哎， 那这个就有可能有点模拟两可，别人有的会觉得这确实是好事，那有的人会觉得说这个很糟糕，这个因为他没有消费水平，对吧？他可能会产生非常明显的这种 啊偏差的这种差异性太多，也或者是说，呃，你收集的有一类人群他是很明显的是很认可，有内人群他很不认可，那像这种呢，他就有可能导致我们的这个性格不达标 啊。功能把号修价低。那么像这种情况呢一般你需要提前注意一下预测。是啊，收拾收集几十份样本，然后注意一次分析， 看一下这个信度系数怎么样。如果说发现问题今天预防啊，那还有一种处理方法啊。最后一种处理方法啊。嗯，你把所有的这个两秒数据 也可以综合注一次，相当于所有的这个两秒题啊，把它放在主一次相当于什么意思啊？你意味着你所有的两秒题都在测一个东西， 而不是分别做几次啊？那我一会会举个具体的例子来讲解啊，然后我们接下来还有这个具体解读啊啊都有具体的说明啊，我们接下来以这个 sps 由系统为例啊来说明一下。 比如说我们这里有 abcd 啊，四个维度啊，有四个维度。其实像这种有四个维度啊，一个维度 a 是有四个体表示的， b 是四个体， c 是 三个题，第四三个题表示的啊。那么你住的时候呢？其实真正上去住啊，他是要分别住四次啊，你就分别放进去这里住一次啊啊必须放进去住一次，我们看一下啊，摸着就这 克隆八号系数啊，克隆八号阿尔法系数吧，啊，或者叫阿尔法系数，克隆八号系数啊，出来的时候你只需要看一下啊，这个小数位有点那个，我把这个小数位调成标准啊，小数位调成标准，让我来看一下 零点八五九是不是带零点六的啊，说明这个数据很好的啊，没有问题啊。还有项目前面还有两个，一个叫 c i t c 值，还有个项羽删除的二发子，他实际上是辅助你分析的，什么意思啊？ 你比如说这个 a 一对外是零点八四零，他说明什么意思啊？说明呢？如果说把 a 一这个题删掉，就留下二三四这三个题做分析，那么他的进度系数应该是零点二， 把这三个铁放在一起，二三四放在一起做，应该在零点八四零啊，你要不信的话可以自己尝试一下，是吧？零点八四零，那这就是啊啊，我们的这个 效应删除的阿尔法系数的意思，他是帮你辅助，帮你判断有有没有出现问题的一个题，如果出现，你可能尝试把那个题给他删除掉 啊。还有一个角质系数的 cit， 这只如果说这个指甲他和这个进入吸收是有管理的，如果说这些纸都很大啊，那么这个纸也会很大的啊， 如果说这个 cit 是指，比如说很小，比如说小零点三，有可能他就会干扰到这个总体的二发子，当然你最终其实就看这个整体的二发子，你前面这个 cit c 和项羽删除的二发子，他只是中间分析的一个过程，你可以用这个最简化的一个格式来分析就可以了。 好，接下来我说明一下，如果说出现问题，如果说你这个纸啊，你包括你比如说我换一个啊，换一个，第，第一、第二、第三，看他会不会低一点，他这个零点七七零啊， 也还是可以的，我假设这个是零点五七零或零点四七零吧，说明他不达标了，那怎么样去处理他？第一种办法加大样本，对吧？你要不然两百你再加大。为什么呢？ 信助分析的这个信度系数啊，他会受两个因素的尴尬，第一个是数据的这个验目量啊，第二个是说这个分析项的个数， 你比如说这三个，你要放在四个的话，正常情况下这个只会更加，因为从计算公式的话，他就会受项目量和这个啊非影像个数的影响。所以说如果说你是两个的话，你这仅仅是两个的话，那这个还偶像这个数据 质量都很好了。若是两个的话，通常情况下就是什么都一样的情况下，两个的系统吸收，而法则通常会会更低一点，所以说一般情况下你最好 还是放三个或者以上来进行分析，那因此呢，第一个解决办法是加大压力量，第二个是呢，加大分析项的个数，所以说在这个解决办法里边啊，他就有一个叫什么啊？综合注意事吗？综合注意是他其实就是把所有的分析项 放进去，住一次就可以只得到一个综合的阿尔法吸收者，他年龄是在于说综合做一次的话，那个叫什么啊？综合做一次他有助于说那个从公司的角度啊，分享更更多了，要么你不变分享个数更多了，他更容易达标啊。第三种方法呢，是 发现有没有无限样本啊？如果说你发现有无限样本，就是说没有真实回答的，在乱回复的，这个他会干扰，肯定会干扰的，你随意的乱回答的这种数据会干扰信徒的。所以说那个数据处理里面有个这个无像样本功能啊， 比如说你把这个选中啊，做一个如果相同数字超过百分之八十或者七十或者六十吧，超过六十就是什么意思啊？一个人有百分六十的答案，就这十四项，那就是说 六十乘以十四等于多少啊？八个题左右吧，都选择完全相同的一个答案，那这个你认为他是无效的，对吧？啊？确定确定之后，他给你标识一下新生存的一个标题，来标识一下，那么你在做的时候呢，要注意一下筛选， 把有效的给他筛选出来，对吧？啊？有效的再做分析啊，这个反而肯定了啊，为什么？因为你现在样板量又变低了，所以说他有可能变低，这很正常的。但是这种做法呢，正常情况下是针对于第一个你的这个数据，确实你认为他有无效样的时候才能 处理啊，或者是出现问题了之后，你要去解决它的时候，你想去提高这个耳法习俗，然后怎么样去？哎，去通过各种方法去尝试去处理啊，这是正规范的一种处理方式啊。第一个是啊，加大量不量，第二个是说啊，分音箱的够数尽量多一点， 然后无效药门啊，无效药门的这个处理啊，当然了还有一个处理啊，这其实是属于分析的这个过程里面的，我把 a 二、 a 三、 a 四放进去啊，决定着 零点七六零，对吧？因为放啊，这个没有办法去，我把这个全部放进去吧啊，比如说刚刚你不达标了，第二种操作方法综合做一次就指的是什么意思啊？你把所有两百题放在那边只做一次分析啊，我发现这个题 高的零点八四三啊，然后呢？呃，还有一种呢，有的时候也会你的分析像啊，放多了，他其实有的时候也会有问题，因为有个别的题他会干扰我。举个例子啊，比如说 如果说这个值为九四七零点九四七，零点九四七是不明显大于零点八四三，对吧？啊？举个例子哈，那么如果说出现这种情况，那意味着什么意思啊？意味着说 啊，这个题删除掉更好，那么你可能需要把这个题直接移除掉，那你所有的后续分析就不相当于没有这个啊题了 啊，这也是一种处理方法啊，最好的一个解决办法呢。其实在做吸毒的时候你要提前预防一下，就是其实简单的收集一些数据，注意一下预测试啊，发现，哎，预测试 没有问题，再正式的分析，大面积的发放这个什么速度问卷去搜集数据，那一般也不会有什么问题啊， 以及更多的一些说明啊，关于如果说你还不知道怎么分析啊，什么具体的意义啊之类的，这个帮助手车里面还会有更多的啊，更多的一些说明啊，包括了，嗯，我们的这个飞两表数据。那你又想做性格分析？嗯， 那其实呢，那你肯定是做不了这个二法系数了，那你可以用文字去描述你的这些数据确实是 真实有效的，那么这也叫做星座，只是他不叫做阿尔法克隆巴赫阿尔法系数而已，他也叫做星座。星座啊，星座分析啊，简单来说呢，就是说星座只是告诉别人 我这些数据是真实可靠的，对吧？那你怎么样告诉这别人真的可靠？你把详细的过程描述出来，那就是说明呢，你而且是别人信你的这个东西，这个数据来源呢？那么这种就叫做我们的这个真实有效啊。那就是，呃，可信 数据是有效的，那个可信的直接相信的就是有信度吗？这是我们这一次的内容啊，关于信度分析的，谢谢大家。
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