65、统计分析中的可靠性与分类数据分析

统计分析中的可靠性与分类数据分析

在统计分析领域，可靠性分析和分类数据分析是两个重要的方面。可靠性分析有助于评估测量工具的一致性，而分类数据分析则适用于处理仅知事件发生频率的数据。下面将详细介绍这两方面的内容。

可靠性分析

可靠性本质上是测量的一致性，可靠性分析可用于衡量问卷的一致性。在进行可靠性分析时，有一些要点需要注意：
- 处理反向计分的题目：运行分析时使用 keys 选项。
- 对问卷的所有子量表分别进行可靠性分析。
- Cronbach’s α 表示问卷的整体可靠性，值接近 0.8 为良好（能力测试等为 0.7）。
- 当删除某个项目时的原始 α 值能告知去除该项目是否会提高整体可靠性，大于整体可靠性的值表明去除该项目会改善量表的整体可靠性，应寻找能显著提高 α 值的项目。
- 若删除项目，需重新运行因子分析以检查因子结构是否仍然成立。

以下是一个可靠性分析的示例输出：

Call: alpha(x = peerEvaluation)
  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r mean   sd
      0.57      0.57    0.53      0.21  3.4 0.65
Reliability if an item is dropped:
    raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r
Q02      0.52      0.52    0.45      0.21
Q09      0.48      0.4