第五节利用 SPSS进行量表分析在第五章调查研究中， 我们介绍了量表的类型、 编制的步骤及其应用， 在本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。在获取原始数据后，我们利用SPSS 对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值—— CR 值来作出判断。通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。故往往在量表处理中可以省去这一步。因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。在具体应用时， 大多数采用 “主成份因素分析 ”法，它是因素分析中最常使用的方法。信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数 ”。根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9 以上，表示量表的信度甚佳。但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8 以上，也有的专家定位0.7 以上。通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6 以下，应以重新编制较为适宜。在本节中，主要介绍利用SPSS 软件对量表进行因素分析。一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度 ”来对量表中因素关系作出判断。在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。成份变异量通常用“特征值 ”表示，有时也称 “特性本质 ”或“潜在本质 ”。因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素 ”、一为 “唯一因素 ”。共同因素的数目会比指针数（原始变量数）还少，而每个指针或原始变量皆有一个唯一因素，亦即一份量表共有 n 个题项数，则会有n 个唯一因素。唯一因素性质有两个假定：（1）所有的唯一因素彼此间没有相关；（2）所有的唯一因素与所有的共同因素间也没有相关。至于所...
