SPSS在量表编制中的应用：数据分析与异常值处理

"该资源主要介绍了如何在SPSS软件中进行简单数据分析，特别是针对量表或问卷编制的过程，包括数据录入、异常值处理、反向题调整、总分计算、项目分析以及因子分析等步骤。" 在量表或问卷编制过程中，SPSS是一款常用的数据分析工具。首先，我们需要建立一个SAV文件，导入预试获取的数据，这一步是数据录入的基础。数据文件可以是.sav、.txt或.xlsx格式。接着，为了确保数据质量，通常会通过查看次数分布来剔除异常值，如使用升序或降序排列来识别并处理离群点。 对于含有反向题的问卷，SPSS提供了转换功能。反向题的计分需与正向题一致，例如，5点量表的反向题原始分数5、4、3、2、1应转换为1、2、3、4、5。在SPSS中，可以通过定义变量值的方式完成这种转换。 计算量表的总分是分析的关键步骤。在处理完异常值和反向题后，可以使用SPSS的统计功能计算每个被试的总分。这有助于我们对个体的整体情况有一个概览。 接下来进行项目分析，包括题总相关的计算和题项区分度的评估。题总相关通常使用皮尔逊积差相关，要求相关系数至少达到0.4，表示题目与总体得分有较好的关联性。题项区分度可通过高低分组T检验来判断，找到27%或33%分位数，划分高分和低分组，然后进行独立样本T检验，看各题在不同群体中是否有显著差异。 最后，进行因子分析以检查量表的结构效度。首先，评估因子分析的适合度，如KMO值和巴特利特球形度检验。如果这些指标满足要求，可以提取因子并进行旋转。因子旋转后的载荷能帮助我们理解各个题目在因子上的分布，若相关系数小于0.3且未达到显著性水平，可能意味着变量间相关性不足，需要重新审视量表设计。 SPSS在量表编制中的应用涵盖了数据管理、异常值处理、反向题调整、总分计算、项目分析和因子分析等多个环节，为问卷的有效性和可靠性提供科学的统计支持。通过这些步骤，研究者可以优化问卷设计，确保最终得到的量表具有较高的信效度。