spss中项目分析结果解读（spss项目分析的主要内容）

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1、第一步，选择问卷研究》项目分析。第二步，将题项拖拽到右侧分析框内，“点击开始项目分析”即可。系统会自动按照百分位数27%和73%，分别分为低分组，中分组和高分组。低于27%分位数的数据则为低分组，27%~73%之间称为中分组；高于73%则称为高分组。

2、打开SPSS中文版：分析-描述统计-探索-statistics-勾选“百分位数”，在输出里就可以看到p2p50、p75等数据。

3、排序后，我们可以将排名前27名的样本视为高分组，而后27名的样本视为低分组。这种分组方式不仅直观，而且便于分析。百分位法是一种简便有效的分组方法。通过设定特定的百分位数，可以将样本划分为高低不同的分组。例如，前10%的样本被划分为高分组，而后10%的样本被划分为低分组。

详细操作数据导入：打开SPSS软件，导入问卷数据。选择因子分析：在菜单栏中选择“分析”“降维”“因子分析”。在弹出的对话框中，选择所有需要进行因子分析的题项。KMO和巴特利特球形度检验：在进行因子分析前，需要进行KMO和巴特利特球形度检验，以判断数据是否适合进行因子分析。

在SPSS中进行问卷数据探索因子分析是处理无明显维度划分题项的重要步骤。其目的是通过统计分析揭示潜在维度，达到降维或优化数据的目的。与主成分分析不同，因子分析寻求隐藏的因子，而非单纯放大主要成分。下面以一个43题自我效能问卷为例，详细演示操作过程。

计算因子得分 - 如果需要，选择“得分”并保存变量，生成“因子得分系数矩阵”。在“选项”中，设置“禁止显示小系数”以简化后续分析。深入结果解读因子分析揭示变量间的内在关联。

1、在使用SPSS进行项目分析时，首先需要对总分进行排序处理。接下来，根据统计需求，通常会选择最高27%和最低27%的项目，分别给这些项目编码为1和2。完成编码后，下一步是进行T检验，通过T检验来评估这两组项目之间的差异显著性。具体操作上，首先在SPSS中打开数据文件，选择排序功能对总分进行排序。

2、第一步，选择问卷研究》项目分析。第二步，将题项拖拽到右侧分析框内，“点击开始项目分析”即可。系统会自动按照百分位数27%和73%，分别分为低分组，中分组和高分组。低于27%分位数的数据则为低分组，27%~73%之间称为中分组；高于73%则称为高分组。

3、在spss上把问卷要分析项目的总分算出来。这个时候，需要对总分进行排序。这一步就对排序的总分进行分组，即取高分组27%和低分组27%，分别命名为1和2组。跟低分组一样，高分组也进行分组命名。选择分析窗口，点击比较均值里面的独立样本T检验这个选项。

4、项目分析，又称为区分度分析，其核心在于探究数据是否能有效地将不同水平的个体区分出来，以此评判题项的质量。这种分析方法在数据分析的初期阶段尤为重要，尤其是在问卷数据收集完毕后，通过项目分析、信度分析和效度分析来确保问卷的质量，为后续问卷编制提供可靠依据。

5、SPSS项目拆解：4步掌握信度与效度计算方式第一步：理解信度定义：信度衡量的是测量结果的一致性，即问卷中的多个问题在重复测试中的稳定性。常用指标：Cronbachs α是常用的信度评价指标，适用于结构化数据，如问卷调查。