Глава
Анализ пригодности
30
Анализ пригодности позволяет изучить свойства шкал измерений и пунктов(items), которые их формируют. Процедура Анализ пригодности вычисляет набор широко используемых мер пригодности шкал, а также дает информацию о связях между отдельными пунктами на шкале. Для вычисления “межреспондентных” (interrater) оценок пригодности могут использоваться внутриклассовые (intraclass) коэффициенты корреляции.
Пример. Измеряет ли моя анкета удовлетворенность клиентов надлежащим образом? Используя анализ пригодности, вы можете определить степень, до которой пункты вашей анкеты связаны друг с другом. Вы можете получить общий индекс повторяемости или внутренней согласованности (internal consistency) шкалы в целом, а также можете идентифицировать проблемные пункты, которые следует удалить из шкалы.
Статистики. Описательные статистики для каждой переменной и для шкалы, итожащие статистики по пунктам, межпунктовые (inter-item) корреляции и ковариации, оценки пригодности, таблица дисперсионного анализа (ANOVA), внутриклассовые коэффициенты корреляции, T 2 Хотеллинга и тест Тьюки на аддитивность.
Модели. Доступны следующие модели пригодности:
Альфа (Кронбаха). Это модель внутренней согласованности, основанная на средней межпунктовой корреляции.
Расщепления пополам. Эта модель делит шкалу на две части и исследует корреляцию между частями.
Гуттмана. Эта модель вычисляет нижние границы Гуттмана для истинной пригодности.
Параллельная. Эта модель предполагает, что все пункты имеют равные дисперсии и равные дисперсии ошибок по повторениям.
Строго параллельная. Эта модель предполагает выполненными условия параллельной модели и, кроме того, требует равенства средних значений по пунктам.
Данные. Данные могут быть дихотомическими, порядковыми или интервальными, но они должны быть закодированными в числовой форме.
Предположения. Наблюдения должны быть независимыми, а ошибки должны быть некоррелированными между пунктами. Каждая пара пунктов должна иметь двумерное нормальное распределение. Шкалы должны быть аддитивными, так что каждый пункт линейно связан с суммарным баллом (total score).
Родственные процедуры. Если Вы хотите выяснить размерность пунктов шкалы, чтобы определить, требуется ли более одной характеристики (construct) для объяснения структуры баллов пунктов, используйте Факторный анализ или Многомерное шкалирование. Чтобы выявить однородные группы переменных, используйте иерархический кластерный анализ для кластеризации переменных.
© Copyright IBM Corporation 1989, 2011. |
316 |
317
Анализ пригодности
Как запустить анализ пригодности
E Выберите в меню:
Анализ > Ось > Анализ пригодности...
Рисунок 30-1
Диалоговое окно Анализ пригодности
EВыберите две или более переменных в качестве потенциальных компонентов аддитивной шкалы.
E Выберите модель из выпадающего списка Модель.
Статистики процедуры Анализ пригодности
Рисунок 30-2
Диалоговое окно Анализ пригодности: Статистики
318
Глава 30
Вы можете выбрать различные статистики, описывающие вашу шкалу и пункты. Статистики, выводимые по умолчанию, включают число наблюдений, число пунктов и следующие оценки пригодности:
Альфа модели.Для дихотомических данных он эквивалентен коэффициенту Кьюдера-Ричардсона 20 (KR20).
Модели расщепления пополам: Корреляция между формами, пригодность при расщеплении пополам Гуттмана, пригодность по Спирману-Брауну (равная и неравная длина) и коэффициент альфа для каждой половины.
Модели Гуттмана: Коэффициенты пригодности от лямбда 1 до лямбда 6.
Параллельная и Строго параллельная модели: Тест на согласие модели, оценки дисперсии ошибки, общая дисперсия и истинная дисперсия, оцененная общая межпунктовая корреляция, оцененная пригодность и несмещенная оценка пригодности.
Описательные для. Выдает описательные статистики для шкал или пунктов по наблюдениям.
Пункта. Выдает описательные статистики для пунктов по наблюдениям.
Шкалы. Выдает описательные статистики для шкал.
Шкалы, если пункт удален. Выводит итожащие статистики, сравнивающие каждый пункт со шкалой, построенной по другим пунктам. Статистики включают среднее и дисперсию шкалы, когда из нее удален этот пункт, корреляцию между пунктом и шкалой, построенной по другим пунктам и значение альфа Кронбаха, если пункт удален из шкалы.
Итожащие статистики. Выводит описательные статистики распределений пунктов по всем пунктам шкалы.
Средние. Итожащие статистики для средних пунктов. Выводятся наименьшее, наибольшее и среднее средних пунктов, диапазон и дисперсия средних для пунктов, а также отношение наибольшего среднего к наименьшему.
Дисперсии. Итожащие статистики для дисперсий пунктов. Выводятся максимальная, минимальная и средняя дисперсии пунктов, размах и дисперсия для дисперсий пунктов, а также отношение максимальной дисперсии пунктов к минимальной.
Ковариации. Итожащие статистики для межпунктовых корреляций. Выводятся наименьшее, наибольшее и среднее значения межпунктовых ковариаций, их диапазон и дисперсия, а также отношение наибольшей ковариации к наименьшей.
Корреляции. Итожащие статистики для межпунктовых корреляций. Выводятся наименьшее, наибольшее и среднее значения межпунктовых корреляций, их диапазон и дисперсия, а также отношение наибольшей корреляции к наименьшей.
Межпунктовые. Выводит матрицы корреляций или ковариаций между пунктами. Таблица дисперсионного анализа. Выводит результаты тестов на равенство средних.
F критерий. Выводит таблицу дисперсионного анализа для повторных измерений.
319
Анализ пригодности
Хи-квадрат Фридмана. Выводит хи-квадрат Фридмана и коэффициент конкордации Кендалла. Этот параметр подходит для ранговых данных. Критерий хи-квадрат заменяет обычный F-критерий в таблице ДА (ANOVA).
Хи-квадрат Кокрена. Выводится Q Кокрена. Этот параметр подходит для дихотомических данных. Q статистика выдается в таблице ДА (ANOVA) вместо F-статистики.
Т-квадрат Хотеллинга. Выводит результаты многомерного теста для проверки нулевой гипотезы о том, что все пункты шкалы имеют одинаковые средние.
Критерий аддитивности Тьюки. Выводит результаты теста для проверки предположения об отсутствии мультипликативных взаимодействий между пунктами.
Внутриклассовые коэффициенты корреляции. Выводит меры согласованности значений внутри наблюдений.
Модель. Выберите модель для вычисления внутриклассового коэффициента корреляции. Доступными моделями являются Двухфакторная смешанная, Двухфакторная случайная и Однофакторная случайная. Выбирайте Двухфакторная смешанная, если эффекты индивидуумов случайны, а эффекты пунктов фиксированы; Двухфакторная случайная, если эффекты индивидуумов и пунктов случайны, или Однофакторная случайная, если эффекты индивидуумов случайны.
Тип. Выберите тип индекса. Доступными типами являются Согласованность и
Абсолютное согласие.
Доверительный интервал. Задайте уровень для доверительного интервала. Значение по умолчанию равно 95%.
Проверяемое значение. Задайте предполагаемое значение коэффициента для проверки гипотезы. Это значение, с которым сравнивается наблюденное значение. Значение по умолчанию равно 0.
Команда RELIABILITY: дополнительные возможности
Язык синтаксиса команд также позволяет:
Считывать и анализировать корреляционную матрицу.
Сохранять корреляционную матрицу для дальнейшего анализа.
Для метода расщепления пополам задать расщепление на неравные части.
Полную информацию о синтаксисе языка команд можно найти в Руководстве по синтаксису.