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第十讲
相关分析
和
信度检验
一、什么是相关分析
• 相关分析用于描述两个变量间联系的密切
程度,一般用r表示。
• 它反映的是两个变量的共变性。即一个变
量变化之后,另一个变量在多大程度上会
随之变化。
• 特点:变量不分主次,不分因果,被置于
同等的地位。
图示
二、spss 中 的主要是直线相
关
• 直线相关:两个变量呈线性共同增大,或者
呈线性一增一减的情况。
• 曲线相关:两变量存在相关趋势,但并非线
性,而是呈各种可能的曲线趋势。
三、相关系数=r
1、相关系数r的范围:-1r1, 如果两个变量变化
的方向一致,如身高与体重的关系,则称为正相关
,r0;如果两个变量变化的方向相反,如吸烟与
肺功能的关系,则称为负相关,r0; 而r=0表示
无线性相关
2、一般情况下:
➢ |r|0.95 存在显著性相关;
➢ |r|0.8 高度相关;
➢0.5 |r|0.8 中度相关;
➢0.3 |r|0.5 低度相关;
➢ |r|0.3 弱相关
3、但具体判断相关是否显著要看显著性水平
四、spss 中的操作
(一)Bivariate一般相关分析
• Pearson 积差相关(参数相关)
• 等级相关(非参数相关)
–Spearman 秩相关
–Kendall等级相关
Pearson——积差相关(参数相关)
适用条件
• 两列数据存 性相关
• 数据中没有 值
• 双变量正态分布(不太严格)
利用散点图(scatter )确定线性相关
Spearman 秩相关和Kendall等级相关
• 适用于两列等级变量,也适用于计量资料
、计数资料、分类资料等。
• 原理:先将资料排序,然后按照等级计算
相关。
• 因此,用于统计连续变量(计量资料)时
,会损失信息,相关系数偏低。
Partial 偏相关
• 控制其它变量影响的情况下分析这两个变
量的相关性。
• 正确运用偏相关分析,可以有效地揭示变
量间的真实联系,识别干扰变量并寻找隐
含相关性。 被作用变量A
共同作用变量
被作用变量B
作用变量A 中介变量 被作用变量B
测量准确吗?可靠吗?
我的体重是?
信度(reliability)
• 信度:信度系指测验结果的一致性、稳定
性及可靠性,一般多以内部一致性来加以
表示该测验信度的高低。信度系数愈高即
表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
• 一般量表的信度要求在0.7 以上,最好在0.8
以上。
SPSS里常用的信度指标
1、Alpha :内部一致性系数
2、Split half:分半信度(要求两个分半表的方
差齐性)
3、Guttman:分半信度(不要求方差齐性)
4、Parallel:平行模型
5、Strict Parallel:严格平行模型
信度分析
如何剔除一些不好的题目?
越大越剔除
越小越剔除,负值可能预
示反向计分未转化。如果
不是,首先剔除
二、效度(validity )
•通常是指问卷的有效性和正确性,亦
即问卷能够测量出其所欲测量特性的
程度。
•对于一个标准测验来说,效度比信度
更为重要。
SPSS中常用的
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