SPSS基本操作、信度分析.ppt

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1、第四章用SPSS做信度分析一、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相关系数积差相关:两变量均为正态连续变量,(一般n≥30)。相关系数的取值范围在-1~1之间,其绝对值越大,表明两变量间的线性关联越强。正态分布和正态曲线最为常见一种概率分布

2、形态,在理论和实践中均有广泛的应用。简记特征:单峰、对称峰度(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表示比正态分布高峰要更加平坦。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。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

3、人的原始分数在一个群体中所处的相对位置的一个量数。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Z>0,则考生分数在平均分之上;如果Z<O,其成绩在平均分数之下;如果Z=0,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(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。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

4、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)。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

5、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。学生成绩的初步分析分数分布形态注:(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。二、SPSS界面简介Analysis-DescriptiveStatistics-Descriptives单击Options标准化处理测验的信度信度(reliability):测验结果的稳定性、可靠性程度。信度的统计定义重测信度和

6、复本信度的估计方法SPSS实现分半信度和同质性信度同质性检验(案例:统计学成绩)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。输入数据行列转换:data-restructure-transposealldata分别排序:transform-rankcases计算Ri:transform-computevariable代入公式:肯德尔和谐系数计算公式:W=12[∑R2i–(∑Ri)2/N]/[K2(N3–N)]其中K是评分者人数,N是被评的对象数,Ri是第i个被评对象的被评等级之和

7、四、变量的自动赋值Transform-AutomaticRecode可用于排序此课件下载可自行编辑修改,此课件供参考!部分内容来源于网络,如有侵权请与我联系删除!

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