spss分析報告模板

表1:表1:（項目分析）Levene'sTestforEqualityoft-testforEqualityofMeansStd.保留/刪除Sig. MeanErrorF Sig. t df (2-tail DifferencDifferenced) eeVariancesC1保留C2C3C4C5C6C7C8C9C11保留保留保留刪除保留保留保留保留保留C12保留以（表1）為例，（表1）項目分析中，極端組比較部分，題項（C5）的p值為（0.637）,未達到顯著性水平，對題項（C5）進行刪除。其余題項都達到顯著水平，說明其他題目都具有良好的鑒別度。表表2:（信度分析）項目a題項標準整體里表例：>0.9非常理想系數(shù)值臨界于0.65至0.70間是最小可接受口值；口系數(shù)值在0.70至0.80之間相當好；％系數(shù)值在0.80至0.90之間非常好。在項目分析的基礎上，刪除可靠程度不高的題項后，對量表的信度進行檢驗（如果沒有刪除的題項就不寫其中對整體量表的X個題項進行檢驗，信度系數(shù)為0.962>0.9（如表a所示），表明問卷量表信度非常好，所測量數(shù)據(jù)結果的穩(wěn)定性及一致性非常好。對 實質(zhì)過程（分析的一部分數(shù)據(jù)）量表的x個題項進行檢驗，信度系數(shù)為0.930>0.9（如上表所示），表明問卷量表信度非常好，所測量數(shù)據(jù)結果的穩(wěn)定性及一致性非常好。表表3:（效度分析）拮取值A1.725>.5,比較好A2.643>.5,比較好A3.730>.5,比較好A4.656]>.5,比較好A5.621>.5,比較好A6.698>.5,比較好A7.772>.5,比較好A8.730>.5,比較好A9.557>.5,比較好A10.534]>.5,比較好A11.599>.5,比較好A12.536>.5,比較好以（表3）為例，（表3）項目分析中，拮取值比較部分，題項均>.5,說明該部分題項都具有較好的代表性，即該部分測驗內(nèi)容能反應所要測量的變量，能達到測量的目的或行為構念。表4:（因子分析）Bartlett球體檢驗的目的是檢驗相關矩陣是否是單位矩陣（identitymatrix）,如果是單位矩陣，則認為因子模型不合適。Bartlett球體檢驗的虛無假設為相關矩陣是單位陣，如果不能拒絕該假設的話，就表明數(shù)據(jù)不適合用于因子分析。一般說來，顯著水平值越小（<0.05）表明原始變量之間越可能存在有意義的關系，如果顯著性水平很大（如0.10以上）可能表明數(shù)據(jù)不適宜于因子分析。KMO（Kaiser-Meyer-OklinMeasureofSmaplingAdequacy ）KM醫(yī)Kaiser-Meyer-Olkin的取樣適當性量數(shù)。KM刎度的值越高（接近1.0時），表明變量間的共同因子越多，研究數(shù)據(jù)適合用因子分析。通常按以下標準解釋該指標值的大?。篕MO1達到0.9以上為非常好,0.8?0.9為好，0.7?0.8為一般。如果KMCW度的彳1低于0.5時,表明樣本偏小，需要擴大樣本。表4KMOandBartlett'sTesKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-SquaredfSig.通過對（休閑涉入）量表的要素指標的因子分析來進行歸類分析。如表x所示，（休閑涉入）量表的KMO直為（0.906）,Bartlett球形檢定值為（2996.777）,顯著性系數(shù)為（0.000）,顯示本量表適合進行因素分析。利用spss統(tǒng)計軟件進行因子分析，通過主成分分析法抽取因素估計因素負荷量，以正交法為因素轉(zhuǎn)軸方法。結合總方差解釋表、陡坡圖（如圖1）以及文獻理論基礎，選取因子的特征值大于1的因子，即絕對抽取三個因子作為主因素就能夠包含原始變量（69.574%）以上的信息。

明的燮昊數(shù)女恩言十元件起始特征值平方和載入循璟平方和載入燮昊的％累加％燮昊的％累加％燮昊的％累加％16.73756.14656.1466.73756.14656.1464.14534.54134.54121.0658.87565.0211.0658.87565.0213.65830.48065.0213.7075.89170.9124.5414.50675.4185.5134.27379.6916.4723.93083.6217.4183.48487.1058.3663.05190.1569.3522.93293.08810.3262.71995.80711.2662.21498.02012.2381.980100.000擷取方法：主元件分析\II2 3 4\II2 3 4S6 7fl9 10 11 126-2-元件嬲礙為了進一步對上述兩個個因子進行解釋，本文采用正交旋轉(zhuǎn)法對數(shù)據(jù)進行分析，得到表X。一般認為名6對值大于0.3的因子負載是顯著的，因此，表X中僅保留了因子負載大于0.3的數(shù)值。

題項因子1因子2吸引力:自我表現(xiàn)A1.815.247A2.726.341A3.835「.178A4.710.390A5.481.624A6.311「776A7.22.851A8.247「818A9.6421.381A10.651