如题所述
高的原因：
1、如果α信度系数值小于0，查看是否有反向题
如果有，需要先对数据进行标准化处理，处理后的数据才可以进行信度分析，具体处理方法在数据处理——数据标准化
2，整体α信度系数值介于0-0.5之间，出现此类情况通常原因有3种
用错方法，信度分析只针对量表题，但非量表题都放进去分析；
问卷设计质量太糟糕，量表题的设计随心所欲完全不带一点参考；
样本量少(比如小于50)并且一个维度仅对应2个题项，样本少信度系数值相对会较低。
无论是哪种情况，解决流程均是：结合‘删除的项与删除项后的总体的相关性’和‘删除项后的Cronbach’s α系数’，先删除掉很糟糕项，然后再接着依次循环，直至信度系数可接受可止。
提高信度的方法：
方法1：适当增加同质的题目来增加量表的长度
方法2：问卷题目设置的难度适中
方法3：测验的时间够充分
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1、如果α信度系数值小于0，查看是否有反向题
如果有，需要先对数据进行标准化处理，处理后的数据才可以进行信度分析，具体处理方法在数据处理——数据标准化
2，整体α信度系数值介于0-0.5之间，出现此类情况通常原因有3种
用错方法，信度分析只针对量表题，但非量表题都放进去分析；
问卷设计质量太糟糕，量表题的设计随心所欲完全不带一点参考；
样本量少(比如小于50)并且一个维度仅对应2个题项，样本少信度系数值相对会较低。
无论是哪种情况，解决流程均是：结合‘删除的项与删除项后的总体的相关性’和‘删除项后的Cronbach’s α系数’，先删除掉很糟糕项，然后再接着依次循环，直至信度系数可接受可止。
提高信度的方法：
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第1个回答 2022-12-08
一、概述
（一）相关关系
（1）函数关系:(如:销售额与销售量;圆面积和圆半径)
是事物间的一种一一对应的确定性关系.即:当一个变量x取一定值时,另一变量y可以依确定的关系取一个确定的值。
（2）统计关系（如：收入和消费；身高和遗传）
事物间的关系不是确定性的.即:当一个变量x取一定值时,另一变量y的取值可能有几个.一个变量的值不能由另一个变量唯一确定。
统计关系的常见类型：线性相关（正/负）；非线性相关
统计关系不像函数关系那样直接，但是却普遍存在，有强有弱，那么应该如何测度呢？
（二）相关分析和回归分析的任务
研究对象：统计关系
相关分析旨在测度变量间线性关系的强弱程度
回归分析侧重考察变量之间的数量变化规律，并且通过一定的数学表达式来描述这种关系，进而确定一个或者几个变量的变化对另一个变量的影响程度
二、相关分析
目的：通过样本数据，研究两变量之间的线性相关程度的强弱。（eg.职工的年龄和收入的之间的关系、工人数量和管理人员数量之间关系）
基本方法：绘制散点图、计算相关系数
（一）绘制散点图
（一）散点图
将数据以点的形式绘制在直角平面上，比较直观，可以用来发现变量间的关系和可能的趋势。
例如上图体现了正相关的趋势
（二）基本操作步骤
(1)菜单选项:graphs->scatter
(2)选择散点图类型:
nsimple:简单散点图(显示一对变量的散点图)
noverlay:重叠散点图(显示多对变量的散点图)
(3)选择x轴和y轴的变量
(4)选择分组变量(set markers by):分别以不同颜色点的表示
(5)选择标记变量(label case by): 散点图上可带有标记变量的值(如:职工号)
（三）应用举例
通过27家企业普通员工人数和管理人员数,利用散点图分析人数之间的关系
（二）计算相关系数
（一）相关系数
（1）作用：
以精确的相关系数(r)体现两个变量间的线性关系程度.
r:[-1,+1]; r=1:完全正相关; r=-1:完全负相关; r=0:无线性相关; |r|>0.8:强相关; |r|<0.3:弱相关
（2）说明：
相关系数只是较好地度量了两变量间的线性相关程度,不能描述非线性关系.
如:x和y的取值为:(-1,-1) (-1,1) (1,-1) (1,1)
r=0 但 xi2+yi2=2
数据中存在极端值时不好
如:(1,1)(2,2)(3,3),(4,4),(5,5),(6,1)
r=0.33 但总体上表现出: x=y 应结合散点图分析
（3）种类：
简单线性相关系数(Pearson):针对定距数据.（如身高和体重）
Spearman相关系数:用来度量定序或定类变量间的线性相关关系(如:不同年龄段与不同收入段,职称和受教育年份)
利用秩(数据的排序次序).认为:如果x与y相关,则相应的秩Ui、Vi也具有同步性.
首先得到两变量中各数据的秩( Ui、Vi),并计算Di²统计量.
计算Spearman秩相关系数,与简单相关系数形式完全相同.
若两变量存在强正相关性,则Di²应较小,秩序相关系数较大.若两变量存在强负相关性,则Di²应较大,秩序相关系数为负,绝对值较大
Kendall相关系数:度量定序定类变量间的线性相关关系
首先计算一致对数目(U)和非一致对数目(V)
如: 对x和y求秩后为: x: 2 4 3 5 1
y: 3 4 1 5 2
x的秩按自然顺序排序后: x: 1 2 3 4 5
y: 2 3 1 4 5
一致对:(2,3) (2,4)(2,5)(3,4)(3,5)(1,4)(1,5)(4,5)
非一致对:(2,1)(3,1)
然后计算Kendall相关系数.
若两变量存在强相关性,则V较小,秩序相关系数较大;若两变量存在强负关性,则V较大,秩序相关系数为负,绝对值较大
（二）相关系数检验
应对两变量来自的总体是否相关进行统计推断.
原因:抽样的随机性、样本容量小等
(1)H0:两总体零相关
(2)构造统计量
简单相关系数：
Spearman系数：
Kendall系数：
(3)计算统计量的值,并得到对应的相伴概率p
(4)结论:
如果p<=a,则拒绝H0,两总体存在线性相关;
如果p>a,不能拒绝H0.
（三）基本操作步骤
(1)菜单选项:analyze->correlate->bivariate...
(2)选择计算相关系数的变量到variables框.
(3)选择相关系数(correlation coefficients).
(4)显著性检验(test of significance)
tow-tailed:输出双尾概率P.
one-tailed:输出单尾概率P
（四）其他选项
statistics选项:仅当计算简单相关系数时,选择输出哪些统计量.
means and standard deviations:均值、标准差;
cross-product deviations and covariances:分别输出两变量的离差平方和(sum of square 分母)、两变量的差积和(cross-products分子)、协方差(covariance 以上各个数据除以n-1)
（三）偏相关分析
（一）偏相关系数
（1）含义：
在控制了其他变量的影响下计算两变量的相关系。
（2）计算方法：
（二）基本操作
(1).菜单选项:analyze->correlate->partial…
(2).选择将参加计算的变量到variable框.
(3).选择控制变量到controlling for 框。
(4)option选项:
zero-order correlations: 输出 简单相关系数矩阵
打开CSDN，阅读体验更佳
基于spss的相关性分析（correlation analysis）
实际的生产生活中，很多事物之间有着千丝万缕的联系，这些联系有的紧密，有的稀松。表达互相联系事物的依存情况有两种方式：相关关系和回归关系（函数关系）。回归关系是一种确定关系，通过一个或几个事物的取值能够得到另一个事物的取值，这是通过回归方程（函数方程）实现的。相关关系不是确定关系，当一个或几个事物的取值发生变化时，与它（它们）有联系的事物的取值也会发生变化，但变化值不是确定的数值。基于这些区别，在数据分析中，一般先做相关关系的分析，待相关关系清楚以后，再进一步确定不同变量之间的函数关系（回归关系）。
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Spss做相关性分析
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SPSS下如何进行对应分析
何为对应分析 定义：对应分析又称关联分析、R-Q型因子分析，主要是揭示变量样品之间的相互关系的多元统计方法 应用场景：主要用于市场细分、产品定位等方面研究 条件：变量是名义变量或定序变量，行变量的类别取值与列变量相互独立，行、列变量构成的交叉频数表中不能有0值或负数 优点： 名义变量划分的类别越多，这种分析的优势越明显 可以将名义变量或定序变量转变为间距变量 直观的在图形中展示变量各类别间的联系 缺点： 不能用于相关关系的假设检验 分析结果受易受到极端值的影响 实质是降维，将原始数据按照一定规
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SPSS学习 相关性分析
进行相关分析 双变量相关 计算变量之间 皮尔逊相关系数(直接解读) 肯德尔(需要计算偏相关性) 斯皮尔曼(需要通过`*`与`**`的大小进行判断) 一. 分析花瓣长、花枝长与花萼长两两相关性关系 采用皮尔逊 双尾检验 显著性检验 双尾(双侧检验) 以0.01为检验标准 单尾(单侧检验) 以0.05为检验标准 数据为对称矩阵(对角线为1) 上图的Sig.(双尾) 与 花枝长的系数为0.00 < 0.01 => 有相关性 系数有效 二. 分析地位域、权威主义与顺从性两两相关性关系
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SPSS中有关相关性分析的介绍（双变量相关分析、偏相关）
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当我们想要了解变量的相关程度时，就需要用到相关分析，而相关分析也是回归之前很重要的一步，通常用到的方法是pearson方法。首先解释一下相关系数，相关系数反应的是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越大表示相关性越强。具体spss做法如下：分析-相关-双变量选择需要进行相关分析的变量，在相关系数选择pearson,如果还需要描述...
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均值已知检验方差_SPSS篇—方差分析
昨天跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析，知道了回归分析的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”，主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样，也有很多个分支。对于方差分析，一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对因变量的影响大小。我们今天通过一个例...
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SPSS单因素方差分析流程 分析某因素对试验结果是否有显著影响
在研究中，要证明某因素对某指标是否有显著影响，比如研究不同乙醇浓度对杀灭细菌数量的影响，就要用到单因素方差分析，而利用SPSS软件来分析数据则非常方便 1.输入数据 第一列为因子，第二列为因变量 2.进行单因素方差分析的操作 点击分析→比较平均值→单因素ANOVA检验 选择因子 选择因变量 点击事后比较，选择假定等方差的LSD选项，并点击继续 点击选项，选择统计里面的描述（主要显示平均值、方差等数据）和方差齐性检验，随后点击继续 点击确定即可显示结果 3.分析结果 方差齐性检验 首先看方差齐性
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SPSS常用的相关性分析方法解析（转载）
相关性分析旨在分析两组数据之间是否相互影响，彼此是否独立的变动。SPSS内部提供了多种分析数据相关性的方法：卡方检验（Chi-SquareTest），Pearson相关系数计算，Spearman相关系数计算和Kendall的tau-b（K）相关系数计算。这四种分析方法适用于不同的数据类型，下面向大家介绍常用的SPSS相关性分析方法。 1.卡方检验（Chi-SquareTest） 卡方检验（Chi-SquareTest）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，...
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相关分析和回归分析
1. 相关分析 相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。 2. 回归分析 相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量;相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。 ...
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SPSS常用的几种统计分析
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使用spss做各种相关性分析的方法和步骤
spss进行卡方,eta,皮尔逊,斯皮尔曼检测
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SPSS典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）案例（SPSS25最新版）
一、为什么要用典型相关分析 典型相关分析研究的是两组变量之间的关系，如{x1, x2, x3}和{y1, y2, y3}两组变量之间的关系。 具体来说，变量间的相关关系可以分为以下几种： 两个变量间的线性相关关系，可用简单相关系数 一个变量与多个变量之间的线性相关关系，可用复相关系数。 多个变量与多个变量间的相关关系，使用典型相关关系 二、典型相关分析的基本原理 典型相关分析在研究两组变量间的...
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spss分析统计(十二)----------------多选题的相关分析(分类法)
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简单相关系数
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（一）相关关系
（1）函数关系:(如:销售额与销售量;圆面积和圆半径)
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统计关系不像函数关系那样直接，但是却普遍存在，有强有弱，那么应该如何测度呢？
（二）相关分析和回归分析的任务
研究对象：统计关系
相关分析旨在测度变量间线性关系的强弱程度
回归分析侧重考察变量之间的数量变化规律，并且通过一定的数学表达式来描述这种关系，进而确定一个或者几个变量的变化对另一个变量的影响程度
二、相关分析
目的：通过样本数据，研究两变量之间的线性相关程度的强弱。（eg.职工的年龄和收入的之间的关系、工人数量和管理人员数量之间关系）
基本方法：绘制散点图、计算相关系数
（一）绘制散点图
（一）散点图
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（二）基本操作步骤
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（2）说明：
相关系数只是较好地度量了两变量间的线性相关程度,不能描述非线性关系.
如:x和y的取值为:(-1,-1) (-1,1) (1,-1) (1,1)
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如:(1,1)(2,2)(3,3),(4,4),(5,5),(6,1)
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首先计算一致对数目(U)和非一致对数目(V)
如: 对x和y求秩后为: x: 2 4 3 5 1
y: 3 4 1 5 2
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y: 2 3 1 4 5
一致对:(2,3) (2,4)(2,5)(3,4)(3,5)(1,4)(1,5)(4,5)
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然后计算Kendall相关系数.
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(2)构造统计量
简单相关系数：
Spearman系数：
Kendall系数：
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(4)结论:
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SPSS常用的相关性分析方法解析（转载）
相关性分析旨在分析两组数据之间是否相互影响，彼此是否独立的变动。SPSS内部提供了多种分析数据相关性的方法：卡方检验（Chi-SquareTest），Pearson相关系数计算，Spearman相关系数计算和Kendall的tau-b（K）相关系数计算。这四种分析方法适用于不同的数据类型，下面向大家介绍常用的SPSS相关性分析方法。 1.卡方检验（Chi-SquareTest） 卡方检验（Chi-SquareTest）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，...
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相关分析和回归分析
1. 相关分析 相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。 2. 回归分析 相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量;相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。 ...
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SPSS常用的几种统计分析
实验1：地理数据的统计处理 实验步骤与结果分析： 1.点击菜单栏【文件】下拉选项框，打开已经下载好的Excel表“"D:\桌面\计量地理学实习\表2-1某地区有关农业统计数据.xls"”，如下图所示： 2.点击菜单栏上面的【分析】—【描述统计】—【频率】工具，如下图所示：3.将需要进行统计分析的变量选中加载到右边，点击确定得到如下结果（每个变量因子的频数统计表）： 4.选中【分析】—【描述统计】—【描述】工具，将需要进行统计分析的变量选中加载到右边，如下图所示：
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使用spss做各种相关性分析的方法和步骤
spss进行卡方,eta,皮尔逊,斯皮尔曼检测
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SPSS典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）案例（SPSS25最新版）
一、为什么要用典型相关分析 典型相关分析研究的是两组变量之间的关系，如{x1, x2, x3}和{y1, y2, y3}两组变量之间的关系。 具体来说，变量间的相关关系可以分为以下几种： 两个变量间的线性相关关系，可用简单相关系数 一个变量与多个变量之间的线性相关关系，可用复相关系数。 多个变量与多个变量间的相关关系，使用典型相关关系 二、典型相关分析的基本原理 典型相关分析在研究两组变量间的...
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spss分析统计(十二)----------------多选题的相关分析(分类法)
在频率里转入你定义的set就行了: 分析可看出: 存款的最主要目的是正常生活零用
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SPSS相关分析（实例操作版）
简单相关系数
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热门推荐 SPSS——相关分析——Pearson简单相关系数
简介相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析，探究变量间关系及性质，其结果在于指导下一步采取何种方法，是数据挖掘之前的基础工作；场景相关分析之前，有必要搞清楚变量的类型，根据具体类型选择合适的相关系数。Pearson相关系数适用于两变量的度量水平都是尺度数据，并且两变量的总体是正态分布或者近似正态分布的情况，还有说法认为其样本量应大于30，可供参考，在这些条件之外的，考虑选择spearman系数或者
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[SPSS]典型相关分析的SPSS实现——开卷和闭卷学科成绩的典型相关分析实例
数据情况 调用宏进行典型相关分析 1、按File→New→Syntax的顺序新建一个语句窗口。在语句窗口中输入下面的语句： INCLUDE 'C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Statistics\22\Samples\Simplified Chinese\Canonical correlation.sps'. CANCORR SET1=x1...
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spss相关性分析_SPSS篇—相关性分析
昨天跟大家探讨了如何使用SPSS进行方差分析，知道了方差分析的原理以及最后的结果如何解读。今天跟大家来分享的是另外一种比较常见的分析—相关性分析。相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。比如我们在研究人的身高体重之间关系的时候，我们就会用到相关性分析。说到这里，大家是不是会想到一个比较熟悉的方法—回归分析。其实两种分析是不一样的，相关性分析偏向于发现...
