社会统计分析方法SPSS软件应用(第10章可靠性分析)

1、成都农业科技职业学院电子信息系刘和文课程任务课程任务 本课程是集多元社会科学研究统计方法及相应SPSS统计软件应用的。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文第10章 可靠性分析在客观世界中，描述一个事物的变量有多个，但并非每个变量都能比较全面和客观的描述事物，而且有时变量之间还相互影响，尤其是在研究经济问题时，涉及的变量多，因此，很有必要对数据之间的关系进行分析。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.1 可靠性分析可靠性分析概念可靠性分析的功能与应用分析实例成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.1.1 什么是可靠性分析可靠性分析是研究测量数值和组成研究项目的特性，通过计算得到经常使用测量

2、方法数值的可靠性，而且还可以得到每个项目之间的相关信息，项目内部相关系数还可以将其用来估计项目内部的可靠性。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.1.2 可靠性分析的功能与应用可靠性分析通过研究测量数值和组成研究项目的特性，删除无效的或者对研究对象作用较小的项目，从而达到将一个多维的研究对象进行降维的目的，正是由于对分析数据进行了降维，发现了反映研究对象的数据结构，从而提高数据的可靠性。可靠性分析主要应用在用多个指标反映对象的问题，通过对多维变量进行变量降维，达到既不影响研究对象，又降低研究难度的作用。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.1.3 可靠性分析实例为了研究我国居民的消费状

3、况，拟在我国选28个省、市和自治区进行调查，现初步选取6个指标进行调查。其数据如下：成都农业科技职业学院电子信息系刘和文续成都农业科技职业学院电子信息系刘和文菜单成都农业科技职业学院电子信息系刘和文源变量与分析模型分析模型有：Alpha:内部关联性Split-half：对半分析，将数据分为两部分，测定其相关性，从而确定可靠性。Guttman：格特曼Parallel：平行模型，分析项目具有相同的方差和误差等。Stric parallel：严格平行模型在分析结果中，将所选中分析的项目列出来。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文描述统计选项描述每个变量和数值分：描述项目、描述数值、如果项目被剔除后描

4、述数值概括可靠性统计分析分：项目的平均值、方差、协方差、相关系数可靠性分析项目分：项目之间的相关系数；项目之间的协方差方差分析表：不进行F检验弗雷德曼卡方检验考克兰卡方检验项目内在相关系数，测量项目内部的连续性和一致性。进一步可以从下边的Model中选择“双重混合模型”、“双重随机模型”、“简单随机模型”，在右边“Type”中可指定数据类型，有连续性、绝对一致性置信水平假设检验值成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果一：分析项目统计均值、方差、观测数成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果二：协方差矩阵成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果三：相关矩阵成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结

5、果四：方差分析表方差的来源及其大小成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果五：对半模型的分析项成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果六：对半分析结果前部分和后部分项目均为三个，之间相关系数为0.8124，说明数据的可靠性还是比较高的。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果七：项目内相关系数检验结果从数据的连续性，以95%的置信水平和检验概率为0为条件，其结果证明，该数据的可靠性是符合分析要求的。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.2 多维排列多维排列概念功能与应用实例成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.2.1 什么是多维排列多维排列试图通过测定事物或观测量之间的距离来发现数据结

6、构。这个多维排列过程是通过指定观测量到概念空间（通常是二维或三维空间）的一个特定位置，使得空间中的点的距离的相似性越近越好。在一些观测试验中，多维空间可以更好地解释和理解数据。例如，人们如何觉察到不同汽车之间的区别？如果用户拥有反映不同结构和模型的汽车之间相似性级别的数据，那么多维排列就能被用来确定顾客觉察所反映汽车相似性的方面，此时就会发现，例如价格和汽车的大小所组成的二维空间就是数据主要相似性。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.2.2 多维排列的功能与应用运用多维排列，能够有效地减少客观但是繁多的变量，即它能通过计算多元变量之间的距离，达到减少不必要变量的目的；多维排列也可以应用到

7、目标事物或概念之间的主观排序。多维排列过程还可以处理多渠道来源数据的不相似性。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文10.2.3 多维排列的实例某集团由10个分公司组成，为了考察各分公司在发展中所处的地位，为公司的发展制定更为有效的战略，现对各公司的经营状况进行分析。各分公司经营数据如下。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文步骤一：菜单成都农业科技职业学院电子信息系刘和文步骤二：选择变量、设定数据形状数据之间的形状，本例选矩形。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文步骤三：模型选择数据测度水平：序数、等距、比例对照条件：矩阵、行、无条件。模型中变量维数。等级模型：欧氏距离、个体不同的欧氏距离成都农业科技职业学院电子信息系刘和文步骤四：选择“选项”输出类型：组图、单个图、数据矩阵、模型和选项概述迭代停止的位置：收敛位置、最小的收敛值、最大迭代次数。剔除小于某值的观测量成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果一：分析过程选择描述成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果二：未排序的原始数据成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果三：迭代过程表成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果四：二维数据表各个变量和各观测量在二维列表中的大小。成都农业科技职业学院电子信息系刘和文结果五：最佳数据排列成都农业科技职业学院电子信