李克特量表分值 问卷中李克特量表的SPSS分析方法

2017/5/29 21:33:14

问卷中存在量表题时(有的文献中将所有的问卷题目,包括选择题都当做量表题,本文中的量表题专门指的是类似于likert量表的量表),而使得对整份问卷的分析变得复杂,不过量表也是我们为了得出更加深入的信息所必须加入的题型。那么在问卷中设计了量表题,我们应该如何去充分挖掘其中收集到的信息呢?

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其本身是数值型题目,它所收集的数据是一组数字,因此我们可以对这组数字求平均值,对这组数字做一个分布图。举个例子(数据为《问卷与量表数据分析》课程用问卷数据。拿第1个量表第一题来说,我们对该题求均值和标准差。均值为3.22,标准差为0.898.表示平均打分高于中间值3分,但是仅仅是高了那么一点而已。

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再来看一下分布图

从分布图可以看出,打分在3分以上的人略多于低于3分的。而大部分的人打分是3分,说明大部分被调查者对老师“能激发学生兴趣”表示……嗯嗯,我就不明说了吧!

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可以结合选择题进行均值比较,方差分析。比如要比较不同性别的学生对于“老师能够激发学生兴趣”的评价。利用两独立样本T检验过程进行比较。

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主要对第二个表格进行解读,注意第二个表格分为两行,而且有两个P值(sig),说明进行了两次假设检验,第一次是检验方差是否相同的。本题中,假设方差相等的假设检验P值为0.847>0.05,接受原假设,这里的原假设就是“方差相等”,因此第一个假设检验的结果就是:方差相等。

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然后进行第二个假设检验,检验男女两个组得分均值是否有差别,P值为0.455>0.05,接受原假设,原假设认为“男女之间得分没有差异”。因此整个检验的结果就是男女之间得分没有差异。

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量表一般是有结构的。我们来看一张图:

这张图是对拥有31个题目的量表进行因子分析,也就是说结构效度分析后,得到的结果。将这些题目分成了6个组,每个组代表了不同的维度,而这每一个维度则对应着原来31个题目中的某几个题目。在完成因子分析,并且对这些因子命名之后,我们可以利用因子分析的结果,进一步进行回归分析,方差分析,相关分析等等。

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