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管理研究方法管理研究方法三、管理研究分析方法三、管理研究分析方法2024/5/10 周五1.研究流程研究流程否否是是2数据分析流程数据分析流程资料的录入资料的录入与整理与整理描述统计描述统计信度和效信度和效度检验度检验实验实验调节、中介效调节、中介效应的检验应的检验假设检验常用的假设检验常用的统计方法统计方法3管理研究分析方法管理研究分析方法常用的统计方法常用的统计方法因子分析（效度分析）和信度分析因子分析（效度分析）和信度分析描述性统计分析描述性统计分析资料的录入与整理资料的录入与整理中介和调节效应的检验中介和调节效应的检验研究报告研究报告4资料的录入与整理资料的录入与整理1.1.资料的审核资料的审核2.2.资料的编码资料的编码3.3.数据录入数据录入4.4.数据清理数据清理5资料的录入与整理资料的录入与整理11资料的审核资料的审核v指研究者对问卷进行初步的审阅，剔除错填、乱填和严重指研究者对问卷进行初步的审阅，剔除错填、乱填和严重缺答的废卷。其目的是使得原始资料具有较好的准确性、缺答的废卷。其目的是使得原始资料具有较好的准确性、完整性和真实性，从而为后续资料录入与统计分析打下良完整性和真实性，从而为后续资料录入与统计分析打下良好的基础。好的基础。v资料的审核工作包含两方面的内容：一是检查问卷中的问资料的审核工作包含两方面的内容：一是检查问卷中的问题；二是重新向被试核实。题；二是重新向被试核实。v审核的方法审核的方法实地审核：实地审核：指审核工作和收集工作同步进行，边收集边审核，也指审核工作和收集工作同步进行，边收集边审核，也叫收集审核。叫收集审核。系统审核：系统审核：指在收集资料后集中时间审核。指在收集资料后集中时间审核。多次审核：多次审核：指对重要资料进行反复的各种形式的审核。指对重要资料进行反复的各种形式的审核。6资料的录入与整理资料的录入与整理22资料的编码资料的编码v编码编码：对问卷中的每一个问题、每一个答案编定一个唯一：对问卷中的每一个问题、每一个答案编定一个唯一的数字，并以此为依据对问卷进行数据分析。的数字，并以此为依据对问卷进行数据分析。v对于对于具有方向性的题项具有方向性的题项，编码时要特别注意它的方向性。，编码时要特别注意它的方向性。即：即：反向题在数据分析之前应该反向计分反向题在数据分析之前应该反向计分。v无回答（漏填）题项的编码使用系统默认值，以无回答（漏填）题项的编码使用系统默认值，以“.”.”表示。表示。v“不知道不知道”答案的编码常为答案的编码常为9、99或或999。v单选题的编码比较简单，应特别注意多选题（包括多项限单选题的编码比较简单，应特别注意多选题（包括多项限选题、多项排序题、多项任选题）的编码。选题、多项排序题、多项任选题）的编码。7v例如：例如：工作动机工作动机的测量问卷：的测量问卷：基本信息：基本信息：性别：性别：男男 女女 年龄年龄_岁岁 非常不同意非常不同意 不同意不同意 无所谓无所谓 同意同意 非常同意非常同意我的工作非常有趣：我的工作非常有趣：我并非整天都全神贯注于我的工作我并非整天都全神贯注于我的工作：生活中没有工作将是乏味的：生活中没有工作将是乏味的：1 1男，男，0 0女女以填答的实际年以填答的实际年龄为准龄为准该问题应反向计分该问题应反向计分编号编号性别性别年龄年龄工作动机工作动机1 1工作动机工作动机2 2工作动机工作动机3 31 11 136365 52 24 42 2.45452 24 41 11 2 3 4 51 2 3 4 5例：单选题的编码例：单选题的编码无回答无回答8例：多项限选、多项排序题项的编码例：多项限选、多项排序题项的编码6 6、以下哪些为您的择偶条件（、以下哪些为您的择偶条件（限选限选3 3项项）：）：（1 1）相貌）相貌 （2 2）文化水准）文化水准 （3 3）气质风度）气质风度 （4 4）志同道合）志同道合（5 5）人品）人品 （6 6）家庭条件）家庭条件 （7 7）个人收入）个人收入 （8 8）其他）其他被试编号被试编号择偶条件择偶条件1 1择偶条件择偶条件2 2择偶条件择偶条件3 31 11 13 35 52 22 24 47 73 32 25 56 6v多项限选多项限选和和多项排序多项排序式的编码：式的编码：要求被试选几项或排序要求被试选几项或排序几项，就编几个码，在几项，就编几个码，在SPSSSPSS录入时就有多少列录入时就有多少列。9例：多选任选题项的编码例：多选任选题项的编码v多项任选题可采用多重二分法进行编码。多项任选题可采用多重二分法进行编码。每个答案都编每个答案都编一个码，故一个码，故有多少个选项，在有多少个选项，在SPSSSPSS中就有多少列。中就有多少列。如果被如果被试选择该答案则设为试选择该答案则设为1 1，被试未选择该答案则设为，被试未选择该答案则设为0 0。被试被试编号编号交通条件交通条件促销活动促销活动购物环境购物环境服务质量服务质量其它其它1 11 11 10 00 00 02 21 10 01 11 10 03 31 11 11 11 11 1 8 8、你在选择商场购物时，关注以下哪些因素你在选择商场购物时，关注以下哪些因素：（可任选）（可任选）（1 1）交通条件）交通条件 （2 2）促销活动）促销活动 （3 3）购物环境）购物环境 （4 4）服务质量）服务质量 （5 5）其它）其它10资料的录入与整理资料的录入与整理33数据录入数据录入v安装安装SPSS软件：软件：v用户信息中输入自己的名字，在用户信息中输入自己的名字，在serial中输入中输入“12345”v选择个人安装选择个人安装v在在license codes中输入中输入“30001359390”，点击，点击update，再输入再输入“30001374190”，再点击，再点击updatev程序安装完毕后，将安装盘中程序安装完毕后，将安装盘中crack目录下的目录下的lservrc文件文件复制到安装目录下复制到安装目录下11Name变量名变量名输入每个变量的名称，可以是字母，也可以是汉字输入每个变量的名称，可以是字母，也可以是汉字Type变量类型变量类型数字型、逗号型、句点型、科学计数法、日期型、美数字型、逗号型、句点型、科学计数法、日期型、美元型、自定义货币型、字符型元型、自定义货币型、字符型Width变量长度变量长度默认默认8 8位英文字符或数字位英文字符或数字Decimals小数位数小数位数默认默认2 2位。整数变量可定义为位。整数变量可定义为0 0Label标签标签对变量名称的详细说明对变量名称的详细说明Values变量值变量值赋予变量中每个变量值的具体含义，适用于类别型的赋予变量中每个变量值的具体含义，适用于类别型的数据数据Missing定义缺失值定义缺失值不愿回答或其他原因导致缺失的数据，在分析时系统不愿回答或其他原因导致缺失的数据，在分析时系统默认为自动剔除包含缺失值的样本默认为自动剔除包含缺失值的样本Columns列宽列宽数据所占字符宽度，默认数据所占字符宽度，默认8 8位位Align对齐格式对齐格式默认向右对齐默认向右对齐Measure变量类型变量类型默认默认Scale：定距变量和定比变量：定距变量和定比变量Ordinal：定序变量：定序变量Nominal：定类变量：定类变量资料的录入与整理资料的录入与整理33数据录入数据录入先在先在SPSS中定义好变量，中定义好变量，再录入数据！再录入数据！12v例如：例如：工作动机工作动机的测量问卷：的测量问卷：基本信息：基本信息：性别：性别：男男 女女 年龄年龄_36_岁岁 非常不同意非常不同意 不同意不同意 无所谓无所谓 同意同意 非常同意非常同意我的工作非常有趣：我的工作非常有趣：我并非整天都全神贯注于我的工作我并非整天都全神贯注于我的工作：生活中没有工作将是乏味的：生活中没有工作将是乏味的：1 1男，男，0 0女女以填答的实际年以填答的实际年龄为准龄为准1 2 3 4 51 2 3 4 5例：数据录入例：数据录入 13例：反向计分例：反向计分v操作方法：操作方法：Transform Record into same variablesv在在variables框中选入要反向计分的题项框中选入要反向计分的题项v点点“old and new values”。v上例的转化方法为：在上例的转化方法为：在old value里输入里输入1，new value里输入里输入5，点，点Add；然后在在；然后在在old value里输入里输入2，new value里输入里输入4，点，点Add.依依此类推，直到所有的分值都在此类推，直到所有的分值都在old new框里出现。框里出现。14资料的录入与整理资料的录入与整理44数据清理数据清理v有效范围清理：有效范围清理：当数据中的数字超出了数据编码范围时，当数据中的数字超出了数据编码范围时，则这个数字一定是错误的。则这个数字一定是错误的。v逻辑一致性清理：逻辑一致性清理：依据问卷中的题项相互之间内在的逻辑依据问卷中的题项相互之间内在的逻辑联系，来检查前后数据之间的合理性。联系，来检查前后数据之间的合理性。v数据质量抽查：数据质量抽查：尽管采取了上述两种方法对数据进行清理，尽管采取了上述两种方法对数据进行清理，但仍会有一些错误的数据无法查出来。采用随机抽样的方但仍会有一些错误的数据无法查出来。采用随机抽样的方法，从全部样本的中抽取一部分样本与原始问卷进行比对。法，从全部样本的中抽取一部分样本与原始问卷进行比对。这就要求我们必须对原始问卷进行编号，通过问卷编号与这就要求我们必须对原始问卷进行编号，通过问卷编号与数据样本的一一对应关系，找到原始问卷。数据样本的一一对应关系，找到原始问卷。用比对结果，用比对结果，来估计和评价全部数据的质量。来估计和评价全部数据的质量。15例：有效范围、逻辑一致性清理例：有效范围、逻辑一致性清理例：例：1.1.您是否为独生子女？您是否为独生子女？是是 否否 （1=1=是；是；0=0=否）否）如果：在如果：在SPSSSPSS文件中出现了数字文件中出现了数字2 2 2.2.您有几个兄弟姐妹？您有几个兄弟姐妹？0 0个个 1-21-2个个 3 3个及以上个及以上v用用SPSS软件进行频数分析软件进行频数分析(frequencies)，可以很快查，可以很快查到哪个题项超过有效范围。到哪个题项超过有效范围。v如果一份问卷中错答的题项不止一两处，则可考虑将这个如果一份问卷中错答的题项不止一两处，则可考虑将这个样本的全部数据删除，作为废卷处理。样本的全部数据删除，作为废卷处理。16SPSSSPSS数据管理数据管理v频数分析频数分析Analyze Descriptive Statistics FrequenciesvCompute：通过数学计算生成新变量：通过数学计算生成新变量Transform Compute例：给例：给1班同学的数学成绩加班同学的数学成绩加5分分 Transform Compute If 班级班级=1 新数学新数学=数学成绩数学成绩+5 If 班级班级=2 新数学新数学=数学成绩数学成绩例：计算例：计算2个班语文和数学的平均成绩个班语文和数学的平均成绩 Transform Compute 平均成绩平均成绩语文成绩新数学语文成绩新数学/2vRecode:对已有变量值重新编码对已有变量值重新编码Transform Recode Into Different Variables例：成绩变为成绩段例：成绩变为成绩段 平均成绩平均成绩 成绩段，点成绩段，点Change 定义定义Old and New Values：6070及格；及格；70.185良好；良好；85.1分以上优秀分以上优秀 Continue OK学生成绩学生成绩.sav17数据分析流程数据分析流程资料的录入资料的录入与整理与整理描述统计描述统计信度和效信度和效度检验度检验实验实验调节、中介效调节、中介效应的检验应的检验假设检验常用的假设检验常用的统计方法统计方法18管理研究分析方法管理研究分析方法常用的统计方法常用的统计方法因子分析（效度分析）和信度分析因子分析（效度分析）和信度分析描述性统计分析描述性统计分析资料的录入与整理资料的录入与整理中介和调节效应的检验中介和调节效应的检验研究报告研究报告19描述性统计分析描述性统计分析v 对样本数据的分析通常是从变量的描述统计分析入手的。通过变量对样本数据的分析通常是从变量的描述统计分析入手的。通过变量的描述统计分析，能够掌握和了解样本数据的统计特征和总体分布形的描述统计分析，能够掌握和了解样本数据的统计特征和总体分布形态，对于进一步数据分析，将起到重要的指导和参考作用。态，对于进一步数据分析，将起到重要的指导和参考作用。n 计算常见的描述统计量的值，通过数值来准确反映样本数计算常见的描述统计量的值，通过数值来准确反映样本数据的统计特征。据的统计特征。n 绘制常见的统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特绘制常见的统计图形，通过图形来直观展现数据的分布特点，比较数据分布的异同。点，比较数据分布的异同。通常数值计算和图形绘制是混合使用的，两者相辅相成。通常数值计算和图形绘制是混合使用的，两者相辅相成。20vFrequencies：频数分析，描述统计数据的总体分布特征；频数分析，描述统计数据的总体分布特征；vDescriptive：描述统计量，对单变量计算基本的描述统计量；描述统计量，对单变量计算基本的描述统计量；vExplore：探索性分析，考察数据中远离总体分布的边缘样本取值；考察变量探索性分析，考察数据中远离总体分布的边缘样本取值；考察变量与变量之间分布的差异性是否显著；与变量之间分布的差异性是否显著；vCrosstabs：交叉列联表，讨论变量之间的频度关系以及各种测度的变量与变交叉列联表，讨论变量之间的频度关系以及各种测度的变量与变量之间的相对关系；量之间的相对关系；vRatio：比率比率分析，对两变量间变量值比率变化的描述分析。分析，对两变量间变量值比率变化的描述分析。211.1.频数分析（频数分析（Frequencies）v 频数分析统计的是每一组中观测点的个数，而不考虑其实际取值。频数分析统计的是每一组中观测点的个数，而不考虑其实际取值。v 当某个变量的自然取值是局限在有限的几个数值中，频数分析统计当某个变量的自然取值是局限在有限的几个数值中，频数分析统计该变量在各个取值点的个数分布情况；该变量在各个取值点的个数分布情况；v 如果某变量的取值在某范围内的连续值，则需要将其取值区域划分如果某变量的取值在某范围内的连续值，则需要将其取值区域划分为几个取值区间，频数分析统计的是该变量在各个取值区间中观测为几个取值区间，频数分析统计的是该变量在各个取值区间中观测点个数的分布情况。点个数的分布情况。v 频数分析的一个基本功能就是编制频数分布表频数分析的一个基本功能就是编制频数分布表221.1.频数分析频数分析基本概念基本概念v 频数（频数（Frequency）：）：变量值落在某个区间或某个取值点的个数。变量值落在某个区间或某个取值点的个数。v 百分比（百分比（Percent）：）：各频数占总样本的百分比。各频数占总样本的百分比。v 有效百分比（有效百分比（Valid Percent）：）：各频数占有效样本数的百分比。各频数占有效样本数的百分比。v 累积百分比（累积百分比（Cumulative Percent）：）：各百分比值逐渐累加起来的各百分比值逐渐累加起来的结果，最终取值是结果，最终取值是100100。231.1.频数分析频数分析常用图形常用图形n 用宽度相同的条形的高度表示频数分布变化的图形。用宽度相同的条形的高度表示频数分布变化的图形。n 适用于定序和定类变量分析。适用于定序和定类变量分析。n 用扇形的面积来表示频数分布变化的图形。用扇形的面积来表示频数分布变化的图形。n 有利于研究事物内在结构组成等问题。有利于研究事物内在结构组成等问题。n 用矩形的面积来表示频数分布变化的图形。用矩形的面积来表示频数分布变化的图形。n 适用于定距或定比变量的分析。可以在直方图上附加适用于定距或定比变量的分析。可以在直方图上附加正态分布曲线，以便于与正态分布进行比较。正态分布曲线，以便于与正态分布进行比较。24频数分析频数分析SPSSSPSS操作操作vAnalyze Descriptive Statistics Frequencies成绩成绩 Charts 选择需要的选择需要的Bar Chart（条形图）（条形图）,Pie Chart（饼图）（饼图）,Histograms（直方图）（直方图）Chart Values，可以选择，可以选择Frequencies或或PercentagesContinue学生成绩学生成绩.sav25频数分析频数分析SPSSSPSS操作操作v条形图条形图26频数分析频数分析SPSSSPSS操作操作v饼图饼图27频数分析频数分析SPSSSPSS操作操作v直方图直方图282.2.描述统计（描述统计（Descriptive）v 通过频数分析把握数据的总体分布状况后，通常还需要对定距或定通过频数分析把握数据的总体分布状况后，通常还需要对定距或定比测量的变量的分布特征进行更精确的刻画，需要通过描述统计来实比测量的变量的分布特征进行更精确的刻画，需要通过描述统计来实现。现。29描述统计量描述统计量集中趋势统计量集中趋势统计量v用一个具体的统计量来反映一组数据的一般水平，或者说反映这组数用一个具体的统计量来反映一组数据的一般水平，或者说反映这组数据向该统计量集中的情况。据向该统计量集中的情况。v平均数平均数(Mean)：总体各单位数值之和除以总体单位数目之商。总体各单位数值之和除以总体单位数目之商。v中位数中位数(Median)：把一组数据按值的大小顺序排列起来：把一组数据按值的大小顺序排列起来,处于中央位置处于中央位置的那个数值就叫中位数。的那个数值就叫中位数。v众数众数(Mode)：指在一组数据中出现次数最多的那个数的数值。：指在一组数据中出现次数最多的那个数的数值。v求和（求和（Sum）：所有变量之和，反映变量总体水平。：所有变量之和，反映变量总体水平。30描述统计量描述统计量离散趋势统计量离散趋势统计量v离散量数，是表示一组数据变异程度或分散程度的量数。离散量数越离散量数，是表示一组数据变异程度或分散程度的量数。离散量数越大，表示数据分布范围越广，越不集中；反之，离散量数越小，表示大，表示数据分布范围越广，越不集中；反之，离散量数越小，表示数据分布范围越集中，变动程度越小。数据分布范围越集中，变动程度越小。v方差方差（Variance）与与标准差（标准差（Standard Deviation）v全距全距(Range)：一组数据中最大值与最小值之差。：一组数据中最大值与最小值之差。v四分位差四分位差(Interquartile Range)：将一组数据按大小排列成序，然后：将一组数据按大小排列成序，然后将其四等分，去掉序列中最高的四分之一和最低的四分之一，仅就中将其四等分，去掉序列中最高的四分之一和最低的四分之一，仅就中间的一半数值来测定序列的全距。间的一半数值来测定序列的全距。v异众比率异众比率(Variation Ratio)：非众数的频数与全部样本数的比值：非众数的频数与全部样本数的比值v离散系数离散系数(Coefficient of Variation)：标准差与算术平均数的百分比：标准差与算术平均数的百分比值。值。31描述统计量描述统计量分布形态统计量分布形态统计量v偏度偏度（Skewness)：反映数据分布形态对称性的统计量。计算偏度：反映数据分布形态对称性的统计量。计算偏度系统能说明数据总体是否或近似于正态分布，从而确定能否进行统计系统能说明数据总体是否或近似于正态分布，从而确定能否进行统计推断或如何进行统计推断。推断或如何进行统计推断。32描述统计量描述统计量偏度系数偏度系数负偏态（左偏分布）负偏态（左偏分布）正偏态（右偏分布）正偏态（右偏分布）正态分布正态分布偏度偏度33描述统计量描述统计量峰度峰度v峰度峰度（Kurtosis)：描述变量取值分布形态陡缓程度的统计量。：描述变量取值分布形态陡缓程度的统计量。当数据呈正态分布时，峰度值为当数据呈正态分布时，峰度值为0 0；峰度值峰度值00，说明数据的分布比标准正态分布更为陡峭，为尖峰（高狭峰）分，说明数据的分布比标准正态分布更为陡峭，为尖峰（高狭峰）分布；布；峰度值峰度值00.05），则应接受假设），则应接受假设H0，认为，认为样本的分布与指定的分布没有显著的差异。样本的分布与指定的分布没有显著的差异。37利用利用SPSSSPSS进行定量的正态分布检验进行定量的正态分布检验vAnalyze Nonparametric Tests 1-Sample K-S,把变量把变量“语文语文成绩成绩”选入选入“Test Variable List”框。在框。在“Test Distribution”框中使用框中使用默认选项正态分布。默认选项正态分布。Nominal，正态分布，系统默认选项；，正态分布，系统默认选项；Uniform，均匀分布；，均匀分布；Poisson，泊松分布；，泊松分布；Exponential，指数分布。，指数分布。v点击点击OK。38利用利用SPSSSPSS进行定量的正态分布检验进行定量的正态分布检验v Sig.=0.4360.05，因此接受零假设，即变量，因此接受零假设，即变量“语文成绩语文成绩”与正与正态分布不存在显著性差异，也就是说变量态分布不存在显著性差异，也就是说变量“语文成绩语文成绩”是呈正态分是呈正态分布的布的。393.3.探索性分析（探索性分析（Explore）v 在收集数据的过程中，由于测量工具产生的系统误差和由于人工操在收集数据的过程中，由于测量工具产生的系统误差和由于人工操作产生的偶然误差往往导致可能出现一些偏离正常值的数据。对数据作产生的偶然误差往往导致可能出现一些偏离正常值的数据。对数据进行探索性分析，主要是对数据进行三方面的考察：进行探索性分析，主要是对数据进行三方面的考察：n 偏离数据主体分布太远的数据可能是有问题的数据。数据考察可偏离数据主体分布太远的数据可能是有问题的数据。数据考察可以找出这些非正常值和极端值，通过对这些数据的分析，判断其正以找出这些非正常值和极端值，通过对这些数据的分析，判断其正确性，以便决定在以后的统计分析过程中是否将其保留下来。确性，以便决定在以后的统计分析过程中是否将其保留下来。n 数据的分布是否满足标准分布，这在很多统计分析过程中都是数据的分布是否满足标准分布，这在很多统计分析过程中都是需要明确的。需要明确的。n 变量与变量之间的相关性考察、方差齐性的考察，都是一些统变量与变量之间的相关性考察、方差齐性的考察，都是一些统计分析过程所必须实现了解的。计分析过程所必须实现了解的。40（1 1）通过茎叶图（）通过茎叶图（Stem-Leaf PlotsStem-Leaf Plots）描述频度分布）描述频度分布语文成绩语文成绩 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem&Leaf 2.00 6.11 4.00 6.7799 4.00 7.2234 10.00 7.6677789999 8.00 8.22233444 9.00 8.556666778 3.00 9.000 Stem width:10 Each leaf:1 case(s)v 第一列表示频数，表示样本的个数；第一列表示频数，表示样本的个数；v 第二列表示茎叶图的茎，表达整数部第二列表示茎叶图的茎，表达整数部分，其表达的具体值与茎宽有关；分，其表达的具体值与茎宽有关；v 第三列表示叶子，每片叶子代表小数第三列表示叶子，每片叶子代表小数部分，其代表的具体值也与茎宽有关。部分，其代表的具体值也与茎宽有关。v“10.00 7.6677789999”表示分数表示分数在在76的样本有的样本有2个，分数在个，分数在77的样本有的样本有3个，分数在个，分数在78的样本有的样本有1个，分数在个，分数在79的样本有的样本有4个。个。学生成绩学生成绩.sav41（2 2）通过箱型图（）通过箱型图（Boxplots）描述数据分布）描述数据分布v 显示了变量数据的中位数，显示了变量数据的中位数，25%25%百分位数和百分位数和75%75%百分位数，并给出偏离百分位数，并给出偏离总体分布的奇异样本和极端样本。总体分布的奇异样本和极端样本。l 箱图主体：由小于箱图主体：由小于75%75%百分位数到大于百分位数到大于25%25%百分位数的样本组成，显然主体百分位数的样本组成，显然主体中样本数占中样本数占50%50%。l 中位数：箱主体中有一条粗横线代表变量的中位数。中位数：箱主体中有一条粗横线代表变量的中位数。l 奇异值：如果某个数据距离箱主体边缘的距离超过箱主体高度的奇异值：如果某个数据距离箱主体边缘的距离超过箱主体高度的1.51.5倍，倍，则称该数据为奇异值，在箱型图中，奇异值用则称该数据为奇异值，在箱型图中，奇异值用“”表示。表示。l 极端值：如果某个数据距离箱主体边缘的距离极端值：如果某个数据距离箱主体边缘的距离超过箱主体高度的超过箱主体高度的3 3倍，则称该数据为极端值，倍，则称该数据为极端值，在箱图中，极端值用在箱图中，极端值用“*”“*”表示。表示。学生成绩学生成绩.sav42数据分析流程数据分析流程资料的录入资料的录入与整理与整理描述统计描述统计信度和效信度和效度检验度检验实验实验调节、中介效调节、中介效应的检验应的检验假设检验常用的假设检验常用的统计方法统计方法43管理研究分析方法管理研究分析方法常用的统计方法常用的统计方法因子分析（效度分析）和信度分析因子分析（效度分析）和信度分析描述性统计分析描述性统计分析资料的录入与整理资料的录入与整理中介和调节效应的检验中介和调节效应的检验研究报告研究报告44资料分析（研究一）资料分析（研究一）v在假设验检验之前，需要对变量测量的信度和效度进行检验。满足信在假设验检验之前，需要对变量测量的信度和效度进行检验。满足信度和效度要求后，才可以进行假设检验。度和效度要求后，才可以进行假设检验。v信度：信度：测量无偏差的程度。信度包括再测信度、复本信度、内部一致测量无偏差的程度。信度包括再测信度、复本信度、内部一致性信度（性信度（Cronbachs ）等。最常用的是）等。最常用的是Cronbachs 。v内部一致性信度（内部一致性信度（Cronbachs ）反映的是测量内部题项之间的关系。）反映的是测量内部题项之间的关系。由于这些题项是对同一概念的独立测量单位，那么题与题之间应有较由于这些题项是对同一概念的独立测量单位，那么题与题之间应有较高的相关程度。高的相关程度。v社会学研究中，一般认为社会学研究中，一般认为Cronbachs 应大于应大于0.7步骤一：信度分析步骤一：信度分析45内部一致性信度：内部一致性信度：Cronbachs 系数系数v使用使用SPSS软件计算软件计算Cronbachs 系数时，系数时，还可以输出还可以输出剔除剔除某个题项后的某个题项后的Cronbachs 系数系数。如果剔除某个题项后的如果剔除某个题项后的Cronbachs 系数较剔除前的系数较剔除前的Cronbachs 系数有系数有显著的提高显著的提高，则说明该题项与其他，则说明该题项与其他题项的相关性较低，剔除了该题项可使其他题项的总体题项的相关性较低，剔除了该题项可使其他题项的总体相关性得以提高，从而提高信度。相关性得以提高，从而提高信度。46例：性诉求广告（信度分析）例：性诉求广告（信度分析）1/31/3v以感知淫秽程度的信度分析为例：以感知淫秽程度的信度分析为例：vAnalyze Scale Reliability Analysisv将将“淫秽淫秽1、淫秽、淫秽2淫秽淫秽6”选入选入items窗口窗口v在在Model方选框内默认为方选框内默认为“Alpha”（内部一致性系数），点击（内部一致性系数），点击“Statistics”按钮。按钮。v出现出现“Reliability Analysis：Statistics”对话框。在对话框。在“Descriptives for”对话框中选取对话框中选取“item、Scale、Scale if deleted”三项，点三项，点Continue，点点OK item：输出各题项的均值和标准差：输出各题项的均值和标准差 Scale：输出各题项之和（总分）的均值、方差和标准差：输出各题项之和（总分）的均值、方差和标准差 Scale if deleted：删除当前题项后，：删除当前题项后，值值的改变情况。的改变情况。这一选项很重这一选项很重要要，可以用来对量表中的各题项进行逐一分析，达到改善信度的目的。，可以用来对量表中的各题项进行逐一分析，达到改善信度的目的。性感广告性感广告.sav.sav47例：性诉求广告（信度分析）例：性诉求广告（信度分析）2/32/3淫秽淫秽1至淫秽至淫秽6的的 系数为系数为0.937删除淫秽删除淫秽6这个题项后，这个题项后，系数将变为系数将变为0.95248例：性诉求广告（信度分析）例：性诉求广告（信度分析）3/33/3v在在item窗口，点击窗口，点击“淫秽淫秽6”，再点击再点击 ，淫秽，淫秽6将被放回变量窗口，将被放回变量窗口，在在item窗口中剩下淫秽窗口中剩下淫秽1至淫秽至淫秽5。点。点OK，输出结果为：，输出结果为：v此时此时 0.952。删除。删除“淫秽淫秽6”这个题项后，信度可提高到这个题项后，信度可提高到0.952。由于删除了一个题项（淫秽。由于删除了一个题项（淫秽6），故总的题项数变为），故总的题项数变为5个。个。v事实上，不删除事实上，不删除“淫秽淫秽6”时时 系数已经高达系数已经高达0.937，远远超过，远远超过0.7的标准，故可以不删除的标准，故可以不删除“淫秽淫秽6”.49练习练习v对剩下的变量：感知性感程度、感知质量、广告态度、品对剩下的变量：感知性感程度、感知质量、广告态度、品牌态度和购买意愿分别进行信度分析。牌态度和购买意愿分别进行信度分析。50效度的类型效度的类型效度效度叙述叙述内容效度内容效度量表所包含的题项是否全面，有没有遗漏的维度？量表所包含的题项是否全面，有没有遗漏的维度？表面效度表面效度请专家来评判量表是否测量了想要测量的变量请专家来评判量表是否测量了想要测量的变量建构效度建构效度包含聚敛效度和区别效度两类：包含聚敛效度和区别效度两类：聚敛效度聚敛效度一个变量的测量题项与提取的公因子之间的相关程度，一个变量的测量题项与提取的公因子之间的相关程度，相关性越高（应大于相关性越高（应大于0.50.5），表明题项与公因子之间的联），表明题项与公因子之间的联系越紧密，聚敛效度越高系越紧密，聚敛效度越高区别效度区别效度A变量的题项只能测量变量变量的题项只能测量变量A，而不能测量变量，而不能测量变量B。若满。若满足这个条件，则表明通过区别效度检验。足这个条件，则表明通过区别效度检验。v聚敛效度和区别效度可以通过聚敛效度和区别效度可以通过SPSS因子分析粗略地检验。因子分析粗略地检验。若要精确若要精确检验，需要使用结构方程模型的验证性因子分析过程。检验，需要使用结构方程模型的验证性因子分析过程。51因子分析因子分析v因子分析的基本思想：根据相关性大小把原始题项分组，因子分析的基本思想：根据相关性大小把原始题项分组，使得同组内的题项之间相关性较高，不同组题项间的相关使得同组内的题项之间相关性较高，不同组题项间的相关性较低，从而以较少的公因子来表示原先的资料结果，而性较低，从而以较少的公因子来表示原先的资料结果，而又能保留住原有资料所提供的大部分信息。又能保留住原有资料所提供的大部分信息。如：在调查师范生应具有的素质中，通过因子分析从如：在调查师范生应具有的素质中，通过因子分析从2020个题项个题项中概括出：师德、专业知识、教学实践性知识、语言表达能力中概括出：师德、专业知识、教学实践性知识、语言表达能力和心理素质和心理素质5 5个因子。个因子。52因子分析的基本步骤因子分析的基本步骤第一步确定因子分析的前提条件确定因子分析的前提条件n 因子分析就是从众多的原始题项中综合出少数几个具有代表性的因因子分析就是从众多的原始题项中综合出少数几个具有代表性的因子，这就要求题项之间具有较强的相关性。如果原始题项之间不存在子，这就要求题项之间具有较强的相关性。如果原始题项之间不存在较强的相关关系，则无法找出其中的公因子。较强的相关关系，则无法找出其中的公因子。通过两个指标来看是否可以进行因子分析：通过两个指标来看是否可以进行因子分析：（1 1）Bartlett的球型检验的球型检验(Bartlett test of sphericity)，检验题项间相关系，检验题项间相关系数是否显著（数是否显著（sig.是否小于是否小于0.05），显著则适合做因子分析。由于球型检），显著则适合做因子分析。由于球型检验容易受到样本数的影响，通常在样本增加时很容易显示显著的结果。验容易受到样本数的影响，通常在样本增加时很容易显示显著的结果。（2）KMO(Kaiser-Meyer-0lkin),用于比较题项间简单相关和偏相关系数。用于比较题项间简单相关和偏相关系数。KMO取值在取值在0与与1之间。标准为：之间。标准为：KMO0.9,非常适合；非常适合；0.8KMO0.9，适，适合；合；0.7KMO0.8，不太适合；，不太适合；KMO0.5，越接近，越接近1越好；越好；n 累积方差解释率（累积方差解释率（cumlative%）：提取的公因子解释原有题项提取的公因子解释原有题项总方差的比率，要求至少总方差的比率，要求至少50%，越接近，越接近100%越好；越好；n 因子负荷矩阵（因子负荷矩阵（Component Matrix）：当只提取一个公因子时：当只提取一个公因子时看此矩阵。要求每个题项在公因子的负荷量看此矩阵。要求每个题项在公因子的负荷量0.5 ，越接近，越接近1 1越好；越好；n 旋转后的因子负荷矩阵旋转后的因子负荷矩阵（Rotated Component Matrix）：当提：当提取一个以上公因子时，看此矩阵。要求：取一个以上公因子时，看此矩阵。要求：1 1、每个题项在公因子的负、每个题项在公因子的负荷量荷量0.5；2 2、每个题项只在一个公因子上有负荷。如果一个题项在、每个题项只在一个公因子上有负荷。如果一个题项在两个或两个以上的公因子上有负荷，则该变量应删除掉。两个或两个以上的公因子上有负荷，则该变量应删除掉。聚敛效度聚敛效度区别效度区别效度57例：性诉求广告（效度分析）例：性诉求广告（效度分析）1/51/5v由于由于“感知淫秽程度感知淫秽程度”和和“感知性感程度感知性感程度”这两个量表是我们新开发这两个量表是我们新开发的，故以这两个量表的效度检验为例：的，故以这两个量表的效度检验为例：vAnalyze Data Reduction Factorv将淫秽将淫秽1至淫秽至淫秽6、性感、性感1至性感至性感7选入选入Variables窗口窗口v点点Descriptives,在在Correlation matrix框架中，选择框架中，选择KMO and Bartletts test of sphericity，单击，单击Continue回到主对话框。回到主对话框。v点击下方点击下方Rotation，在，在Method框中点选框中点选Varimax（方差最大正交旋转（方差最大正交旋转法），点法），点Continue回到主对话框。回到主对话框。v点点Options，在，在Coefficient Display Format中，勾选中，勾选Sorted by size和和Suppress absolute values less than，将值改为，将值改为0.5，表明在输出，表明在输出的因子负荷矩阵中，小于的因子负荷矩阵中，小于0.5的值不显示。点的值不显示。点Cont