Пошаговые алгоритмы вычислений

 

Для проведения анализа надежности мы будем использовать файл данных TestA. sav, содержащий 12 переменных для 120 объектов (респондентов). Переменные имеют имена а1, ..., а12 и соответствуют пунктам разрабатываемой семантической шкалы для оценки степени альтруизма. Каждая переменная — это оценка респон-дентом другого человека по наличию (1 — «да») или отсутствию (0 — «нет») у него одной из 12 характеристик. Список этих характеристик (прилагательных) вы можете найти в разделе «Представление результатов».

 

Чтобы приступить к анализу надежности, сначала нужно выполнить три подгото-вительных шага. Эти шаги (шаги 1–3) позволят подготовить рабочий файл дан-ных, запустить программу IBM SPSS Statistics 19 и открыть файл (в данном случае — файл TestA.sav). Пошаговые инструкции этого процесса приведены в главе 4 (с. 60), а подробные разъяснения — в главе 2.

268 Глава 19.Анализ надежности

 

 

После завершения шага 3 на экране должно присутствовать окно редактора дан-ных со строкой меню и загруженным файлом TestA.sav.

 

Шаг 4 В меню Анализ выберите команду Шкалирование Анализ надежности.

 

Откроется диалоговое окно Анализ надежности, показанное на рис. 19.1.

 

Параметры команды анализа надежности настраиваются при помощи двух диа-логовых окон: основного, изображенного на рис. 19.1, и диалогового окна Анализ надежности: Статистики, показанного на рис. 19.2 и открывающегося при щелчке на кнопке Статистики.

 

Основное окно команды Анализ надежности почти не отличается от диалоговых окон большинства команд статистических процедур SPSS. Слева расположен спи-сок доступных переменных текущего файла данных, а внизу находятся 5 стандарт-ных кнопок. Список Пункты предназначен для ввода имен переменных, включае-мых в анализ надежности.

 

Рис. 19.1.Диалоговое окно Анализ надежности

 

Раскрывающийся список Модель позволяет задать модель анализа надежности, по умолчанию выбран пункт Альфа. Ниже приводятся описания остальных пунктов списка.

 

ff Расщепления пополам — программа разбивает переменные на две группы в по-рядке их перечисления (число переменных в группах одинаково, если общее число переменных четно; в противном случае первая группа содержит на одну переменную больше) и сравнивает эти группы между собой.

 

ff Гутмана — анализ основан на операции вычисления нижних границ.

 

ff Параллельная — анализ проводится в предположении, что все переменные име-ют равные дисперсии.

 

ff Строго параллельная — анализ проводится в предположении, что все перемен-ные имеют равные средние значения, дисперсии фактических значений и дис-персии ошибок.

Пошаговые алгоритмы вычислений

 

Нижнее окно Метка шкалы позволяет назначить имя каждому заданному набору пунктов и варианту анализа. Если оставить это окно пустым, то по умолчанию в качестве метки шкалы будет использовано имя Шкальные: Все переменные.

 

 

Рис. 19.2.Диалоговое окно Анализ надежности:Статистики

 

Как уже упоминалось, при щелчке на кнопке Статистики открывается диалоговое окно Анализ надежности: Статистики. В нем вы можете задать параметры команды Анализ надежности. Далее будут приведены описания всех флажков данного диа-логового окна, за исключением тех, которые находятся в группе Таблица дисперси-онного анализа. Дисперсионный анализ (ANOVA) и критерий χ2 рассматривались нами ранее в этой книге, и, кроме того, эти виды анализа весьма редко использу-ются в контексте анализа надежности. Остальные флажки перечислены в порядке их размещения в группах Описательные для, Итоговые статистики, Межпунктовые. Кроме того, последними даны описания флажков Т-квадрат Хотеллинга и Критерий аддитивности Тьюки.

 

ff Пункта — вычисление средних значений и стандартных отклонений перемен-ных, участвующих в анализе.

 

ff Шкалы — включение в вывод среднего значения, дисперсии, стандартного от-клонения и размера выборки для суммы всех переменных шкалы. Под суммой переменных понимается сумма значений всех 12 переменных (пунктов) для каждого объекта. Таким образом, обеспечивается вывод статистик для пере-менной, полученной в результате суммирования.

 

ff Шкалы, если пункт удален — включение в вывод для каждой переменной зна-чения коэффициента α, подсчитанного для всей шкалы в предположении, что

270 Глава 19.Анализ надежности

 

 

данная переменная исключена. В большинстве случаев этот флажок следует устанавливать.

 

ff Средние — вычисление средних значений по всем наблюдениям для каждой переменной. В результат включаются все средние значения, минимальное

 

В максимальное из этих значений, размах, отношение максимального среднего к минимальному, а также дисперсия средних значений. Несмотря на некото-рую сложность, этот флажок позволяет получить важные для анализа надеж-ности результаты.

 

ff Дисперсии — этот флажок аналогичен флажку Средние за тем исключением, что вычисления выполняются не для средних значений, а для дисперсий.

 

ff Ковариации в группе Итоговые статистики — вычисление ковариаций между каждой переменной и суммой всех остальных переменных. В выводимые ре-зультаты также включаются средние значения полученных ковариаций, их ми-нимум, максимум, размах, отношение максимума к минимуму и дисперсия.

 

ff Корреляции в группе Итоговые статистики — этот флажок отличается от флажка Ковариации лишь тем, что вычисляются не ковариации, а корреляции. Среднее корреляций для всех переменных является значением r в формуле вычисления коэффициента α.

 

ff Корреляции в группе Межпунктовые — включение в вывод корреляционной ма-трицы для всех переменных, участвующих в анализе.

 

ff Ковариации в группе Межпунктовые — создание ковариационной матрицы для всех переменных, участвующих в анализе.

 

ff Т-квадрат Хотеллинга — применение множественного сравнения по t-критерию для проверки достоверности различий средних значений всех переменных, участвующих в анализе.

 

ff Критерий аддитивности Тьюки — применение критерия для проверки линейно-сти зависимости между переменными, участвующими в анализе.

 

Далее приведены три примера, иллюстрирующие применение критерия надеж-ности. На шаге 5 проводится анализ надежности с параметрами, позволяющими оценить вклад каждого пункта во внутреннюю согласованность шкалы. На шаге 5а проводится анализ надежности с применением некоторых из описанных параме-тров. Данные, полученные в результате выполнения шага 5, показывают, что для 12 переменных надежность весьма невелика. Поэтому из списка на шаге 5а уда-ляются три переменные, нарушающие внутреннюю согласованность шкалы; тем самым повышается ее надежность. Наконец, на шаге 5б проводится анализ надеж-ности половинного расщепления с 9 из 12 исходных переменных. Результаты всех трех вариантов анализа включены в раздел «Представление результатов».

 

в следующем примере проводится анализ надежности с включением всех 12 пун-ктов.

Пошаговые алгоритмы вычислений

 

 

Шаг 5 После выполнения шага 4 должно быть открыто диалоговое окно Ана-лиз надежности, показанное на рис. 19.1. Если вы уже успели поработать с этим окном, щелкните на кнопке Сброс.

 

В Перенесите группу переменных a1, …, a12 из левого в правое поле. Для этого щелкните сначала на переменной а1, чтобы выделить ее. Затем нажмите клавишу Shift и, удерживая ее, щелкните на пере-менной a12, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменные в список Пункты.

 

В Щелкните на кнопке Статистики, чтобы открыть диалоговое окно

 

Анализ надежности: Статистики, показанное на рис. 19.2.

 

В В группе Описательные для установите флажок Шкалы, если пункт удален. Щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диало-говое окно Анализ надежности.

 

В Щелкните на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода.

 

При выполнении этого шага все переменные попадают в список Пункты в том по-рядке, в котором они были в исходном файле. В вывод вместе с именами перемен-ных включаются метки, представляющие соответствующие вопросы теста, а также коэффициент α и объем выборки N. Кроме того, в окне вывода будут представлены результаты расчета шкалы альфа для каждого пункта в предположении, что он из шкалы удален.

 

Далее приведен пример анализа надежности с участием 9 переменных, для кото-рых предыдущий анализ выявил наибольшую надежность (а1, а2, а3, а4, а7, а8, а9, а10, а12). Кроме того, мы зададим некоторые дополнительные параметры и снова включим в выводимые результаты метки переменных.

 

Шаг 5А После выполнения шага 4 должно быть открыто диалоговое окно Ана-лиз надежности, показанное на рис. 19.1. Если вы уже успели поработать с этим окном, щелкните на кнопке Сброс.

 

7. Щелкните сначала на переменной а1, чтобы выделить ее, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Пун-

кты.

 

8. Повторите предыдущее действие для переменных а2, а3, а4, а7, ..., а10 и а12. Поскольку переменные а1, ..., а4 в исходном списке рас-положены последовательно, для их одновременного выделения мож-но щелкнуть на переменной а1, нажать клавишу Shift и щелкнуть на переменной а4. То же касается переменных а7, ..., а10.

 

9. В окне Метка шкалы введите текст, соответствующий применяемому методу и участвующим в анализе переменным: Альфа Кронбаха, пун-

кты а1-а4, а7-а10, а12.

 

10. Щелкните на кнопке Статистики, чтобы открыть диалоговое окно

 

Анализ надежности: Статистики, показанное на рис. 19.2.

272 Глава 19.Анализ надежности

 

 

В группе Описательные для установите флажки Шкалы и Шкалы, если пункт удален, в группе Итоговые статистики — флажки Средние, Дис-персии и Корреляции, в группе Межпунктовые — флажок Корреляции. Щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Анализ надежности.

 

Щелкните на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода.

 

10. следующем примере мы выполним ту же процедуру, что и на шаге 5а, однако вместо коэффициента α будем рассчитывать надежность половинного расщепле-ния.

 

 

Шаг 5Б После выполнения шага 4 должно быть открыто диалоговое окно Ана-лиз надежности, показанное на рис. 19.1. Если вы уже успели поработать с этим окном, щелкните на кнопке Сброс.

 

В Щелкните сначала на переменной а1, чтобы выделить ее, а затем — на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Пун-

кты.

 

В Повторите предыдущее действие для переменных а2, а3, а4, а7, ..., а10 и а12. Поскольку переменные а1, ..., а4 в исходном списке рас-положены последовательно, для их одновременного выделения мож-но щелкнуть на переменной а1, нажать клавишу Shift и щелкнуть на переменной а4. То же касается переменных а7, ..., а10.

 

В Раскройте список Модель и выберите пункт Расщепления пополам.

 

В В поле Метка шкалы введите текст, соответствующий применяемому методу и участвующим в анализе переменным: Половинного расще-

пления, пункты а1-а4, а7-а10, а12.

 

В Щелкните на кнопке Статистики, чтобы открыть диалоговое окно

 

Анализ надежности: Статистики, показанное на рис. 19.2.

 

В В группе Описательные для установите флажок Шкалы, в группе

 

Итоговые статистики — флажки Средние, Дисперсии и Корреляции, в группе Межпунктовые — флажок Корреляции. Щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Анализ надежности:

 

Статистики.

 

В Щелкните на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода.

 

После выполнения шагов 5, 5а и 5б программа автоматически переходит в окно вывода. Для просмотра результатов при необходимости можно воспользоваться вертикальной и горизонтальной полосами прокрутки. Обратите внимание на стан-дартную строку меню в верхней части окна вывода: ее присутствие позволяет вы-полнять любые статистические операции, не переключаясь обратно в окно редак-тора данных.

Представление результатов