问卷量表项目分析
社会体育需求自编问卷的项目分析及信效度检验
表 １ 现 阶段 我 国社 会 体 育 需 求 结 构 一 览 表
体育研究与教育
Ｓ ｐ ｏ ｔｓ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ Ｅｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
２ ０ １ ３年 ｌ ２月
ＤＣ Ｃ．２０１ ３
第２ ８卷第 ６期
Ｖ０ １ ． ２ ８ Ｎｏ ． ６
社 会体 育 需 求 自编 问卷 的项 目分 析 及 信 效 度检 验
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — １ ０ ． １ ２
作者简介 ：胡柏平 （ １ ９ ５ ７ 一） ， 男， 山西太原人 ， 教授 ， 硕 士生 导师。研 究方向 ： 运 动人 体 及 网球 教 学 与 训 练 。 作者单位 ： 陕西师范大学体育学 院， 陕西 西安 ７ ｆ ６ ２
特定 的 区域 、 特定 的时 间 、 特定 的市 场 环 境 和特 定 的市 场推 广计 划下 为 了满足 自身 的强身 健体 、 延年
行 访谈 ， 编制 出调 查 问卷 。问卷涉 及开放 式 问题 以 及研 究对象 的 基本 信 息 调 查等 。 由于 社 会 中 的工 作性 质 、 年龄、 性别 、 居 住 地 等差 异性 的社会 群 体 ， 对体 育有着 不 同 的 自身需 求 ， 因此 ， 调查研 究对 象
都是 必须要 调查 的基本 信息 ； 对社会 成员 参与 体育
活动 的情 况 等 问 题 ， 经 过 专 家 学 者 进 行 分 析 和 探
讨， 编制 出针 对 于调查 对象体 育参 与情况 的一些 客 观性 指标 。例如 ， 每月参 与体 育活动 的次 数 、 时间 ， 每年参 与体 育活 动所 投 资 的费用 以及 经 常 活动 的
胡柏平 ， 张 玉存 ， 张兴 富 ， 樊 诚， 张红 晓
量表分析
• 一般而言分数愈一致，受误差的影响愈小。 所以信度主要在说明测验分数中测量误差 所占的成分。
效度…...
• 测验有种种不同的目的， 这些目的是否能 达到需视测验效度高低而定。
1）Tinsley和Tinsley(1987)建议，进行因素分析时， 每个题项数与预试样本数的比例大约为1:1至1:10 之间，如果受试者总数在300人以上时，这个比例 便不是那么重要。
2）另一学者Comrey(1988) 提出，如果量表的题项 数少于40题，中等样本数约是150位，较佳的样本 数是200位。
• 测量的误差 – 信度是在估计测量的误差有多少，以及有多少比率 是由测量误差所造成的。 – 如果测验分数中包含很多的误差成分，信度就低； 如果测验分数中包含很少的误差成分，信度就高。
信度的原理 --真实分数与测量误差
• X=T+E
– X：实得分数 – T：真实分数 – E：误差分数 – 真实分数:普遍性分数，无法正确量到，需在多次重试求取平均数
3、整理问卷与编号
• 问卷回收后，应一份一份检查筛选，对于数据 不全或不诚实填答之间卷，应考虑将之删除； 对于填答时皆填同一答案者是否删除，研究者 应考虑问卷题项本身的内容与描述，自行审慎 判断。
• 筛选完后的问卷应加以编号，以便将来核对数 据之用；之后再给予各变量、各题项一个不同 代码，并依问卷内容，有顺序的键入计算机。
问卷/量表的分析
苏州大学教育学院心理系 冯文锋
量表分析步骤
• 分析的步骤，简要分述如下： – 1、编拟预试问卷 – 2、预试 – 3、整理问卷与编号 – 4、项目分析 – 5、信、效度分析
大创问卷分析报告范文
大创问卷分析报告范文本文旨在对大创问卷结果进行分析，并提供相关数据和见解。
以下是问卷分析的内容：一、受访者信息分布情况分析：我们共有500名受访者参与了本次大创问卷调查。
其中，男性占比55%，女性占比45%。
受访者的年龄分布较为均匀，主要集中在18-30岁之间，占总人数的70%。
在受教育程度方面，大学本科及以上的占比最高，达到60%。
二、受访者对大创项目的了解情况分析：根据问卷结果显示，65%的受访者已经了解大创项目，其中有30%的人曾经参与过大创项目。
了解大创项目的渠道主要有：学校宣传（40%）、亲友介绍（25%）、社交媒体（20%）和其他途径（15%）。
在参与大创项目过程中，有80%的受访者表示获得了丰富的实践经验，并对大创项目给予了积极评价。
三、受访者对大创项目意见和建议分析：在问卷调查中，我们询问了受访者对大创项目的意见和建议。
其中主要反馈包括以下几个方面：1. 项目支持力度：有30%的受访者认为大创项目的资金和资源支持力度不够，希望能够增加拨款和资源投入，以支持更多有潜力的项目；2. 团队协作：有20%的受访者提到他们在团队中遇到了沟通和合作困难，希望能够加强团队建设和培训，提高团队协作能力；3. 目标导向：有15%的受访者认为大创项目应该更加注重项目的实际效果和社会影响，不仅仅局限于理论研究；4. 宣传与分享：有10%的受访者认为大创项目的宣传力度不够，希望能够增加项目推广的渠道和方式，使更多人了解和参与大创项目；5. 导师指导：有25%的受访者表示他们在项目过程中缺乏导师的指导和支持，希望能够提供更有效的导师辅导机制，提高项目质量和完成度。
四、受访者对大创项目未来期望分析：调查结果显示，80%的受访者表示愿意继续参与大创项目，并希望在未来的大创项目中能够获得更多的学习与成长机会。
他们对未来的期望主要包括：增加与行业合作的机会、加强实践环节的设计和实施、提供更多的科研资源和实验室设施、加强导师辅导和反馈机制，以及提供更灵活的项目管理和评估方式。
问卷或量表的项目分析
问卷或量表介绍
定义
问卷或量表是一种用于收集数据 的工具，通过一系列问题或项目 ，评估个体或群体的特征、态度 、行为等。
分类
根据不同的标准，问卷或量表可 以分为多种类型，如自评量表、 他评量表、结构式量表、开放式 量表等。
模型评估
可以通过各种指标评估回归模型的拟合效果和预测能力，以确保 模型的可靠性和有效性。
04
结果解读与建议
结果解读
描述性统计
对每个项目进行描述性统计，包括平均 分、标准差、最高分、最低分等，以全
面了解项目的基本情况。
项目鉴别度
通过比较不同被试在各项目上的得分 差异，评估项目的鉴别度，识别出能
较好区分不同水平的项目。
项目与总分的相关性
分析项目与总分之间的相关性，了解 项目对总分的贡献程度，判断项目的 有效性。
同质性分析
分析项目之间的同质性，了解项目之 间的关联程度，为后续的因子分析或 结构效度分析提供依据。
建议与改进措施
优化项目表述
根据被试的反馈和评价，对 表述不清或容易引起误解的 项目进行修改，提高问卷的 清晰度和准确性。
应用领域
问卷或量表广泛应用于心理学、 社会学、经济学、医学等领域， 用于了解个体或群体的心理状态 、行为特征、社会态度等。
02
数据分析方法
描述性统计分析
频数分析
统计每个项目或题目被选择的次数，了解 各选项的分布情况。
平均数和标准差
计算每个项目的平均得分和标准差，了解 项目的集中趋势和离散程度。
项目分析
5、用T检验检验高低二组在题项上 差异 平均数比较
独立样本T检验 独立样本 检验
6、项目分析执行结果报表
个数
高低分组 第1题 第2题 第3题 第4题 第5题 第6题 第7题 第8题 ！第9题 第10 题 ！第11 题
1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 N
Group Statistics
平均数
标准差
平均数的标准误
Std. Error Mean .1727 .4146 .2514 .2506 .1634 .2073 .1269 .3328 .1951 .3123 .2059 .3591 .1941 .2113 .1991 .2697 .2506 .3591 .2143 .3659 .3414 .3402
.443
.512
1.639 1.665
.499
.487
7.040 6.938
10.397
.004
5.070 4.649
2.743
.111
1.747 1.675
1.412
.247
4.030 3.828
.503
.485
5.633 5.659
.218
.645
4.141 4.049
1.975
.173
1.649 1.602
Mean Difference 1.3377 1.3377 .5909 .5909 1.8312 1.8312 1.6558 1.6558 .6169 .6169 1.5844 1.5844 1.6234 1.6234 1.3571 1.3571 .7013 .7013 1.3312 1.3312 9.740E-02 9.740E-02
调查问卷中,主要的分析项目包括研究项目
调查问卷中,主要的分析项目包括研究项
目
调查问卷是收集研究息的一种有效方式。
它可以帮助研究者收集相关息，用于研究项目的分析。
本文将介绍调查问卷中主要的分析项目。
首先，调查问卷中的分析项目涵盖了调查对象的性别、年龄、教育水平、收入水平、政治观点、宗教仰等维度。
这些息可以提供研究者有关被调查者的基本息，从而了解被调查者的社会经济状况以及与社会的关系。
其次，调查问卷中的分析项目可以涵盖被调查者的生活习惯、消费习惯、生活满意度、对政治、社会、经济等问题的观点等。
这些息可以提供研究者有关被调查者的生活状况以及他们对当前社会状况的看法。
三，调查问卷中的分析项目还可以涵盖被调查者的健康状况、家庭状况、工作状况等。
这些息可以提供研究者有关被调查者的个人状况，从而更好地了解被调查者的社会地位和生活水平。
最后，调查问卷中的分析项目还可以涵盖被调查者对政府政策、社会制度、群体结构等的评价。
这些息可以提供研究者有关被调查者对当前社会状况的看法，从而更好地了解被调查者与社会的关系。
总之，调查问卷中主要的分析项目包括被调查者的基本息、生活习惯、消费习惯、个人状况、对政治、社会、经济等问题的观点及对政府政策、社会制度、群体结构等的评价。
调查问卷的分析可以为研究项目提供重要的参考息，以期获得准确可靠的研究结果。
问卷分析方法
数据分析与统计软件一、问卷的设计（一）问卷中的题目设计分为单选题和多选题，其中单选题的设计一般采用李克特(Likert)五点量表法。
（二）问卷分析的步骤：拟编预试问卷—预试—整理问卷与编号—项目分析—因素分析—信度分析—再测信度1．项目分析目的：利用t检验方法对预试问卷中的题目进行筛选。
步骤：P41-42(吴)2．因素分析（效度分析、维度分析）（1）探索性因素分析目的：利用因子分析方法（主成分）对预试问卷的效度进行分析。
（2）验证性因素分析目的：利用因子分析方法（主成分）对预试问卷的效度进行验证。
3．信度分析目的：利用信度分析方法对预试问卷调查所得数据的可信性进行分析。
4．再测信度目的：利用相关分析方法对预试问卷的前后两次调查所得数据的可信性进行分析。
二、问卷数据的分析1．多重响应分析：Analyze→Multiple Response作用：分析多项选择题，包括多项选择题题集的定义及频数分析。
特别：列联表分析：Analyze→Descriptive Statistics →Crosstabs 作用：分析属性变量间是否相互独立。
2．均值检验（t-检验）3．方差分析4．协方差分析5．相关分析6．回归分析（路径分析）7．聚类分析多重响应分析多重响应分析也称为多（复）选题分析。
在量化研究中，除了单选题、李克特量表外，常见的回答发生即是复选题。
所谓复选题即是题目的可选答案不止一个，答案的选项可以多重选择或者题项可勾选其中多个选项。
下面是一份问卷（其中部分）：1．您的性别：□男□女2．您对数学学习的兴趣：□非常感兴趣□一般□无兴趣3．您平时喜欢的文学作品：(1)□外国的(2)□中国的(3)□古代的(4)□近代的(5)□现代的4．您平时喜欢的体育项目：(1)□爬山(2)□游水(3)□跑步(4)□打篮球其中1、2题为单选题，3、4题为多（复）选题。
下面介绍与单、多选题有关的软件处理方法。
一、变量的编码方法1．对单选题一个题目用一个变量即可。
专题九：量表编制之项目分析
• 结构效度 • 验证性因子分析 结构方程模型的结果
信度分析
• 外在信度：指在不同时间进行测量时调查 表结果的一致性程度。常用重测信度。 • 内在信度：调查表中的一组题目（或整个 调查表）是否测量的是同一个概念，也就 是这些问题的内在一致性如何。 （cronbach α系数和折半信度） • 如果一个量表包括几个维度 （dimensions），则每个维度的信度也要 检验。
*项目分析之二：相关分析法ITC
1.选取scale-reliability analysis 2.选取要分析的题目并移到题目清单中 3.选取statistics中descriptive for-Scale if item deleted 4.根据item-total statistics中corrected item-total correlation和Alpha if Item Deleted来决定是否删 除题目 5.一般ITC值小于0.4的题目，则认为这个题目和该 维度相关比较小，可以删掉该题目。 例：LPQ.sav
项目分析之三：极端组检验
1. 求出量表的总分（注意反向计分的题目） 2. 量表总分高低排列（sort cases） 3. 找出高低分组上下27%处的分数 （frequencies） 4. 依临界分数将观察值在量表值得分分成高 低二组（recode-into different variables） 5. 以独立样本t-test检验二组在每个题目的差 异(independent t-test) 6. 将t检验结果未达显著性的题目删除或修改 例题：fes1.sav和LPQ.sav
项目分析之四： 因素分析factor analysis
• EFA & CFA • 因素分析的目的在于求的量表的“结构效度”。 • 因素分析是一种潜在结构分析法。假定每个题目 均由两个部分构成——共同因素(common factor) 和唯一因素(unique factor)。 • 共同因素比题目个数少，每个题目均有一个唯一 因素。 • 假设：唯一因素间无相关；共同因素与唯一因素 间无相关。 • 共同因素之间是否相关？正交无，斜交有。 • 公式：Zj=aj1F1+aj2F2+aj3F3+…+ajmFm+Uj
调查问卷和量表有什么不同？不是所有的题项都可以做信度效度分析
调查问卷和量表有什么不同？不是所有的题项都可以做信度效度分析一、编制的依据和目的上的区别量表以理论和构念为依据，而问卷以研究目的为依据。
量表的编制需要以一定的理论和概念含义为基础，例如性格的内向和外向，可以根据荣格的性格理论中有关内向和外向的特点来选择一些典型的行为然后编制。
而调查问卷只以调查研究的内容为依据，我想调查年龄、性别、收入、性格的自我评价等都可以。
不一定具有特定的理论依据。
此外，量表往往测量的是某一个概念主题或结构，量表的各个内容之间都与此主题相关，或者是这个主题的某个成分。
而问卷则比较分散，想要调查了解什么，就设计什么题目，这些题目之间不一定具有共同的含义和联系。
二、答题和计分方法上的区别量表的答题方式是统一的，每个题目的答案选项数量和答题方式是一样的，例如都是五点量表。
而问卷则不一定，问卷中不同的题目可以设置不同数量的选项以及不同的答题方式。
此外，量表都是单选题，而问卷则单选、多选和开放题都有。
三、在统计分析方法上的区别量表一般可以用来做因子分析，然后形成不同的因子分。
对于因子分，由于是连续变量，因此可以做各种高级的统计，例如独立样本t检验、方差分析、回归分析等等。
问卷的题目是分散的，只能对单个题目进行分析，并且都是描述性统计，部分题目可以进行卡方检验。
四、标准化程度的区别量表从编制和测量统计分析过程都是标准化和数量化的，一般需要经过试测、初测、正式测试等多个环节，并经过项目分析、探索性因子分析以及信效度分析之后才形成的。
科学性比较高。
而问卷一般只是前期编制时对题目的一些修改之后直接形成的，中间没有标准化的项目分析、因子分析以及信度、效度分析之类的。
问卷分析(因素分析及其项目分析) ppt
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比例法
-
SPSS里常用方法
但是实际应用中，根据问题性质和测量工具的 成熟水平，也可以将标准定为40%--60%这一 较低水平。
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-
特征值大于1标准法
从前面的讲述中我们知道，因子的特征值与其 方差贡献具有对应关系。要求前m个因子的特 征值总和达到一定的量。
换句话说，选取的因子的特征值应该达到一定 量，通常是以特征值大于1为默认标准。
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碎石图法
此种方法比较直观。 不足： 1.主观性太强； 2.关于拐点的概念没有明确的定义； 3.当“碎石图”比较模糊时,没有清晰的拐点,
此时难以判断何处是拐点； 4.此法缺少数量上的标准。
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比例法
此种方法要求提取的m个因子对原变量方差的 解释率达到一定的比例。一般建议或者要求达 到80%以上。
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问卷项目分析
难度（通俗性）
区分度（辨别力）
实操
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区分度（辨别力）
检验方法：
运用经验与心理学理论知识； 临界比率值（CR值）法； 相关法；
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临界比率值（CR值）法
采用求出各个题项的临界比率值（CR值）的 方法，将未达显著水平的题项予以删除。即将 总分按从高到低的顺序排列，得分位于前27% 者为高分组，得分后27%者为低分组，进行高 低两个组在每题得分平均数上的差异显著性检 验。
调查问卷与量表的编制及分析方法
调查问卷与量表的编制及分析方法一、问卷与量表的差异「问卷与量表」都是研究者用来搜集数据的一种技术，也可以说是对个人行为和态度的一测量技术。
它的用处在于量度，特别是对某些主要变项的量度。
虽然问卷和量表都是可以用来搜集数据，但这两者基本上还是有一些差异存在的：一、在编制架构上的差异（一）量表需要理论的依据，问卷则只要符合主题即可。
通常量表的编制都是根据学者所提的理论来决定其编制的架构，譬如若要编制教练的领导行为量表时，可根据运动心理学者Chelladurai & Carron的运动情境领导理论来编制。
此项理论将教练的领导行为分为「训练和教学的行为」、「民主的行为」、「权威的行为」、「社会支持的行为」及「奖励及赞赏的行为」等五个向度，因此编制者可依照这五个向度编成一份有五个分量表的领导行为量表。
然而在编制问卷时，只要研究者先将所要研究的主题厘清，并将所要了解的问题罗列出来，然后依序编排即可。
（二）量表的各分量表都要有明确的定义，问卷则无此要求。
在编制量表时，若没有分量表，编制者就直接将此量表的定义加以说明。
若所编制的量表包含有若干个分量表，各个分量表亦需将其定义加以界定清楚。
一方面让编制者在编题时能切合各个分量表的主题，另一方面是让阅读者能了解此量表的各个分量表究竟是做何解释。
二、在计分上的差异（一）量表是以各个分量表为计分的单位，问卷是以各题为单位来计次。
假如一个量表有若干个分量表，其计分的方式是以各个分量表为单位。
由于量表通常是以点量尺的型式呈现，研究者只要将分量表中每一题的分数相加即可。
问卷则和量表不同，它是以单题为计算单位，亦即是以每一题的各个选项来计算其次数。
（二）量表的计算单位是分数，而问卷的计算单位是次数。
由于量表是将各题的分数相加而得到一个分数，因此所得的分数是属于连续变量。
而问卷是以各题的选项来计次，所得的结果是各个选项的次数分配，此乃属于间断变数。
三、在统计分析上的差异（一）量表在描述统计方面有平均数、标准差、积差相关；在推论统计方面有t验验、变异数分析、共变量分析、迥归分析等。
撰写调查问卷分析报告
撰写调查问卷分析报告根据我们进行的调查问卷分析，以下是我们的报告：背景信息- 调查对象：我们针对不同年龄、性别、职业和教育背景的人群进行了调查。
- 调查目的：我们的目的是了解人们对我们产品/服务的看法，以及他们的购买意向和消费习惯。
调查结果根据调查问卷的统计分析，我们得出了以下结论：1. 对产品/服务的满意度70% 的受访者表示对我们的产品/服务感到满意或非常满意，20% 的受访者表示一般，10% 的受访者表示不满意。
2. 购买意向60% 的受访者表示愿意再次购买我们的产品/服务，30% 的受访者表示可能会考虑，10% 的受访者表示不会再购买。
3. 其他反馈- 40% 的受访者提到了我们的价格偏高，希望我们能提供更多的折扣和优惠活动。
- 30% 的受访者提到了我们的客户服务需要改进，希望我们能更加及时和有效地解决问题。
- 20% 的受访者提到了产品/服务的质量问题，希望我们能提供更好的品质保证。
结论通过这次调查，我们发现大多数受访者对我们的产品/服务感到满意，但也有一些问题需要我们进一步改进。
我们将会针对调查结果进行调整和改进，以更好地满足客户需求，并提升客户满意度。
感谢所有参与调查的人，你们的宝贵意见对我们的发展非常重要。
同时，调查结果中也提醒我们，产品价格、客户服务和产品质量的三方面需要加以重视。
首先，我们将会调整价格策略，提供更多的折扣和促销活动，以吸引更多顾客的关注和购买。
其次，我们会加大对客户服务团队的培训和投入，确保能够更加及时、专业地解决顾客的问题和需求。
最后，我们会加强对产品质量的管理，确保每一件产品都能够符合高标准的品质要求，为顾客提供优质的购物体验。
在这次调查中，我们还发现了一些关键的消费者群体特征：年轻群体更加关注产品的创新和时尚性，而老年群体更加注重产品的实用性和耐用性；高学历群体更加关注产品的品质和性能，而低学历群体更加关注产品的价格和服务。
这些发现将会对我们未来的产品设计和营销策略产生深远的影响，我们将会针对不同的消费者群体制定有针对性的方案，以满足不同消费者的需求和偏好。
问卷调查的数据分析方法
问卷调查的数据分析方法数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、清洗、转换和分析，以了解数据背后的模式、关联和趋势，从而得出有价值的结论和决策支持。
对于问卷调查数据的分析，同样需要对数据进行相应的处理和分析，以便获取有用的信息和洞察。
在进行问卷调查数据分析时，首先需要对数据进行整理和清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值、进行数据类型转换等一系列操作，以确保数据的准确性和完整性。
经过清洗后，将得到一份干净的数据集，为后续的分析工作提供基础。
接下来，可以通过描述性统计分析来对数据进行概括和描述。
描述性统计分析可以通过计算数据的平均数、中位数、众数、方差、标准差等统计指标，对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述。
这可以帮助我们了解数据的基本特征，并初步认识数据中的模式和规律。
此外，还可以利用数据可视化的方法对数据进行展示和探索。
数据可视化可以通过制作直方图、条形图、折线图、散点图等图表，将数据转化为可视的形式，更直观地展示数据的分布特征和关系。
通过观察图表，我们可以发现数据中的趋势和异常值，进一步挖掘出数据中的信息。
在进一步分析时，可以使用统计推断方法对样本数据进行推断。
统计推断可以通过从样本数据中抽取一部分数据，然后进行统计分析，得出对总体的推断性结论。
常见的统计推断方法包括假设检验和置信区间估计。
通过这些方法，我们可以对总体的特征、关系和差异进行推断，并据此做出决策。
除了以上方法，还可以使用多元分析方法来探索和挖掘数据中的深层次关系。
多元分析方法可以通过建立数学模型，将多个变量和因素进行关联和解释，以揭示数据中的因果关系、影响因素和预测模型。
常见的多元分析方法包括相关分析、回归分析、聚类分析和主成分分析等。
这些方法可以帮助我们深入理解数据中的潜在规律和机制。
综上所述，问卷调查数据的分析方法包括数据的整理和清洗、描述性统计分析、数据可视化、统计推断和多元分析等多种手段。
这些方法可以帮助我们对收集到的数据进行全面的分析和解读，从而提取出有价值的信息和结论，为决策提供科学依据。
问卷调查-预调查分析-预调研分析-信效度分析+探索性因子分析+验证性因子分析
一、预调研本次预调研共发放206份调查问卷，回收196份，问卷回收率95.14%，剔除4份无效问卷，问卷有效率93.2%。
对收集的数据进行描述性统计分析，项目分析，信度检验，效度检验，以确保问卷的合理性、科学性、有效性。
另外，在进行数据检验之前，鉴于TM1-TM7这七道问卷题系反向计分题，为确保其方向与实际方向的一致性，避免由此产生的误差，本文后续的数据检验，包括项目分析、信度及效度检验等，均采用转置后的数据。
其中，问卷题项与维度设置与编码见下表表 1 问卷编码维度题目编码基础题性别Q1 年龄Q2 您的受教育程度Q3 您的工作年限Q4 您所在团队的规模Q5 您所在企业的性质Q6 意见讨论时，我会兼顾相互争执的意见ZY1中庸思维我习惯从多方面的角度来思考同一件事情ZY2 在意见表决时，我会听取所有的意见ZY3 做决定时，我会考虑各种可能的状况ZY4 我会试着在意见争执的场合中，找出让大家能够接受的意见ZY5 我会试着在自己与他人的意见中，找到一个平衡点ZY6 我会在考虑他人的意见后，调整我原来的想法ZY7 我期待在讨论的过程中，可以获得具有共识的结论ZY8 我会试着将自己的意见融入到他人的想法中ZY9 我通常会以委婉的方式表达具有冲突的意见ZY10 意见决定时，我会试着以和谐的方式让少数人接受多数人的意见ZY11 我在决定意见时，通常会考虑整体气氛的和谐性ZY12 做决定时，我通常会为了顾及整体的和谐，而调整自己的表达方式ZY13越轨创新行为在上级不认同的情况下，我仍然会坚持自己的一些新想法CDB1 工作中，我经常思考如何让被拒绝的想法变得更好CDB2 尽管某些项目已被上级明确否定，但我仍会继续研发那些项目CDB3 除了实施那些上级认可的想法，我同时也在不断搜集信息、反复尝试，努力改进那些被上级拒绝的想法CDB4 我把部分工作时间用于完成某些已被上级拒绝的想法上CDB5 到目前为止，我仍然在坚持一些被拒绝的想法CDB6 我利用工作时间改良了一些已被拒绝的想法CDB7 虽然某些想法已被上级拒绝，但是我仍然在不断完善它们CDB8 我利用个人的工作时间和资源，继续研究那些已被拒绝的想法CDB9自我效能感如果我尽力去做的话，我总是能够解决难题GSE1 即使别人反对我，我仍有办法取得我所要的GSE2对我来说，坚持理想和达成目标是很容易的GSE3 我自信能有效地应付任何突如其来的事情GSE4 以我的才智，我定能应付意料之外的情况GSE5 如果我付出必要的努力，我一定能解决大多数的难题GSE6 我能冷静地面对困难，因为我相信自己处理问题的能力GSE7 面对一个难题时，我通常能找到几个解决方法GSE8 有麻烦的时候，我通常能想到一些应付的方法GSE9 无论什么事在我身上发生，我都能够应付自如GSE10团队正念我的团队成员比较专注于当前正在发生的事情TM1 我的团队在完成任务时，会真正关注任务的意义和价值TM2 在我的团队中，大家不会一边聊天，一边工作TM3 我的团队会把精力用来关注现在，而不是未来或过去TM4 我的团队做事时注意力比较集中TM5 当某个团队成员有不合理或不恰当的想法或情绪时，不会被团队其他成员批评TM6 我的团队的一些想法或情绪是恰当的TM7 我的团队成员可以意识到自己的想法和感受，但不会过分解读TM8 当工作中出现问题时，我的团队对成员仍然很友好TM9 即使事情变得慌乱紧张，我的团队也能够保持平静和放松TM10组织认同当有人批评本单位时，员工会觉得自己脸上无光OI1 员工对于别人如何看待本单位很感兴趣OI2 当谈论本单位时，员工常用“我们”而非“他们”OI3 员工会把本单位的成功看成是自己的成功OI4 当有人赞扬本单位时，员工感觉像是在赞扬自己OI5 当媒体就某一题材批评本单位时，员工会觉得不安OI61.1预调研描述性统计分析对收集的预调研数据进行简单的描述性统计分析，得到结果见下表表 2 基础题频数分析结果名称选项频数百分比(%)累积百分比(%)Q1男10750.7150.71女10449.29100.00Q221-30岁4822.7522.75 31-40岁6430.3353.08 41-50岁5124.1777.25 50岁以上4822.75100.00Q3中专及以下4320.3820.38大专5827.4947.87本科5224.6472.51硕士及以上5827.49100.00Q41-5年5224.6424.64 6-10年5727.0151.66 11-20年4621.8073.46名称选项频数百分比(%)累积百分比(%) 20年以上5626.54100.00Q55人及以下5124.1724.17 6-10人5023.7047.87 11-15人5124.1772.04 15人以上5927.96100.00Q6国有企业4722.2722.27民营企业5224.6446.92外资企业（含中外合资）3818.0164.93事业单位4521.3386.26其他2913.74100.00合计211100.0100.0根据上表数据，可知在性别分布上，男性在样本中占据了50.71%的比例，而女性则占据了49.29%。
问卷的信度和效度分析
10:59:25我在一篇论文上看到：本问卷在设计时，虽然使用了相对成熟的问卷作参考，但为了保证研究结论的可靠性和有效性，在统计分析之前，我们对问卷的质量进行了检验。
依据调查获得的数据对各变量中各个项目进行了相关分析，除学生因素部分的个别项目的信度系数Cronbach Alpha值为0.692外，其余各变量项目之间的信度系数Cronbach Alpha值均大于0.70，量表的总体信度系数Cronbach’s Alpha值为0.833，这说明该量表具有很好的内在一致性。
本研究用因子分析法测量问卷的构思效度，测得KMO值为0.623，Bartlett球形检验值为1.503E3，自由度df=253，p<0.001，保证了该问卷的结构效度。
以下为参考思路：量表的信度检验“在大型量表中，往往一组问题用来集中测量某一方面的信息。
此时信度分析应当按问题组来进行，即测量同一信息的一组问题间信度如何，而不是直接测量整个量表的信度。
因此应先求各个分组的Cronbach Alpha信度系数，再求量表的总体Cronbach Alpha信度系数”。
因此在设计问卷时，要把握好问卷的结构。
即本问卷的调研主题是********，在本问卷中分几个方面进行调查。
先对每个方面所包含的题目做信度分析，然后再对所有的相关问题做信度分析，以求出问卷的总体信度系数。
常用的信度系数为Cronbach Alpha信度系数，该方法适用于项目多重记分的问卷数据，可以用该系数测量累加李克特量表的信度。
一般来说，问卷的各部分信度系数应在0.7以上，总体信度系数应在0.8以上，这样的问卷才有价值。
如果某特征下设的多个问卷问题存在反向计分题，应对它们进行反向处理后再进行信度分析。
这名话的意思是：一组题目要在同方向上进行描述，同意都记为1，不同意都记为5，而且都是5点记分的李克特量表。
(对于师徒结对的数据，需要知道问卷的设计意图、问题的分组情况、打算分析的内容等信息，而且要做到需要的题目都是同向5点记分的李克特量表。
问卷(量表)设计的理论和方法
KMO检验。其用于检验个变量间的偏相关性，取 值范围在0—1之间。具体判断标准如下： 0.9以上 0.8以上 0.7以上 0.6以上 0.6以下 极适合做因素分析 适合做因素分析 尚可做因素分析 勉强可做因素分析 不适合做因素分析
分析（analyze）---降维（Data Reduction）--因子分析（factor）
项目分析CR法的操作步骤
1、求出量表的总分 2、量表总分高低排序
3、找出高低分组上下27%处的分数
4、依临界分数将量表得分分成两组 5、以t检验检验高低分组在每个题项的差异 6、将t检验结构未达显著的题项删除
分析（analyze）—比较平均值（compare means）—独立样本t检验（independentsamples T-test）
项目分析的量表项目与总分相关法
在项目分析中，除了采用CR法外，也可采用同 质性检验作为个别题项筛选的另一指标，如果 个别题项与总分的相关度愈高，表示题项与整 体量表的同质性愈高，所要测量的心理特质或 潜在行为就更加接近。若个别题项与总分的相 关系数未达到显著的，或两者为低度相关，表 示题项与整体量表的同质性不高，建议删除。
它与信度检验的差异在于信度检验时 捡核整份量表或包含数个题项的层面或构 念的可靠程度。
难度
先根据被试的测验总分把他们由高到低排序，然 后在两端分别截取人数比例相等的（一般取27%的 比例）高分组和低分组，分别计算两组被试在某 个项目上的通过率，求其平均数作为该题目的难 度指标：
PH PL P 2
1、求出量表的总分 2、进行相关性分析
3、将相关系数未达显著或者相关性很低
的题项删除
分析(analyze)—相关（correlate）---双变量
问卷或量表的项目分析
菜单选择
对话框
分
1.3按总分高低分组
（1）对记录进行排序,找到高 低分组的临界分数点.（般为27 ％或者33％）
菜单选择
（2）产生个新的分组变量
结 果
1.4 独立样本T检验
2 相关法
各个题项总相关的计算：使用皮 尔逊积差相关（般要求达0.4以 上）
问卷或量表的项目分析
1 区分度 （独立样本t检验）
2 内容效度（相关分析）
1 区分度（独立样本t检验）
1.1 题项的反向记分 1.2 求出量表总分 1.3 按总分高低分组
1.4 以独立样本t检验每个题项差异
1.5 删除没有显著差异的题项
1.1 题项的反向记分
重新编码： 在原来变量基础上直接替换数值 （反向题的记分转换）
问卷调查每个维度有几个问题,数据分析怎么办
问卷调查每个维度有几个问题,数据分析怎么办篇一:问卷调查法问卷调查定义:通过书面提问和答问收集信息(资料)的方法。
问卷调查基本上由:调查内容(维度和项目)设计、问卷设计、调查对象设计、调查实施设计、调查统计设计、调查实施、调查结果统计分析、调查报告撰写等环节构成。
前几个设计环节，统称为“问卷调查设计”，是问卷调查是否成功的关键所在。
“问卷调查设计”的所有步骤和方法，都可以用于其他种类调查设计时，进行参考。
同时，在其它收集信息(资料)的法中，例如观察法、测量法、实验法等的设计中，也都将不同程度地涉及到“问卷调查设计”中所要解决的问题。
一、问卷调查内容设计:所有调查法的关键是提问。
问卷调查法的关键乃是书面提问以及围练书面提问及其答问的信息(资料)收集所必须具备的条件和技术，这一切便是关于调查问卷设计的问题。
11(确定问卷中所有问题提出的理论框架:含被调查现象(内容)的理论定义和操作性定义;维度(或者因素、指标);具体项目;每个具体的问题等，确定每个维度的项目和提问个数，建立起系统性、层次性、逻辑性强(亦叫结构性提问)的提问问题体系。
例如:什么是“人文素质”、“自控能力”、“自我价值感”、“审美认知”、“人际关系”、“资金重组”、“下岗再就业”、“学习压力”、“教师压力”等等;以及这些概念或者内容的构成维度，即由哪些方面构成;有几级维度，即一级维度、二级维度、三级维度等，内容(概念)的函盖性越大，维度级数就多;最后一级维度下面就是项目，每项目至少需要多少个问题，等。
例如《中国公民人文素质调查与对策研究》的“人文素质”定义和维度: 人文素质定义赵伶俐一、定义归纳许多人文素本质定义，本课题调查采用如下操作性定义: 人文素质指:人类种族和个体在一定发展进程中所积淀的，关于文、史、哲;真、善、美的基本常识、意识价值观和行为品格的总和。
二、定义解析这一操作性的定义，由以下个部分构成: 1(人类种群和2个体(人性)2(在一定发展进程中所积淀的(历史阶段性) 3(关于文、史、哲;真、善、美的(即人文学科:文学艺术、历史、哲学;人文精神:真、善、美)整合为:文、史、哲; 真(科学)、善(伦理)、美(审美)、 I-------------I I――――――I I――――――――I I―――I文史哲素质科学素质道德素质、法律素质审美素质I―――――――――,I环境素质以上，构成了人文素质的6大一级维度:文史哲素质、科学素质、道德素质、法律素质、审美素质、环境素质。
调查问卷与量表的编制及分析方法
调查问卷与量表的编制及分析方法一、问卷与量表的差异「问卷与量表」都是研究者用来搜集数据的一种技术，也可以说是对个人行为和态度的一测量技术。
它的用处在于量度,特别是对某些主要变项的量度。
虽然问卷和量表都是可以用来搜集数据，但这两者基本上还是有一些差异存在的：一、在编制架构上的差异（一)量表需要理论的依据，问卷则只要符合主题即可.通常量表的编制都是根据学者所提的理论来决定其编制的架构，譬如若要编制教练的领导行为量表时,可根据运动心理学者Chelladurai ＆Carron的运动情境领导理论来编制。
此项理论将教练的领导行为分为「训练和教学的行为」、「民主的行为」、「权威的行为」、「社会支持的行为」及「奖励及赞赏的行为」等五个向度，因此编制者可依照这五个向度编成一份有五个分量表的领导行为量表。
然而在编制问卷时，只要研究者先将所要研究的主题厘清，并将所要了解的问题罗列出来,然后依序编排即可。
（二）量表的各分量表都要有明确的定义，问卷则无此要求。
在编制量表时，若没有分量表，编制者就直接将此量表的定义加以说明。
若所编制的量表包含有若干个分量表，各个分量表亦需将其定义加以界定清楚。
一方面让编制者在编题时能切合各个分量表的主题，另一方面是让阅读者能了解此量表的各个分量表究竟是做何解释.二、在计分上的差异（一）量表是以各个分量表为计分的单位，问卷是以各题为单位来计次。
假如一个量表有若干个分量表,其计分的方式是以各个分量表为单位。
由于量表通常是以点量尺的型式呈现，研究者只要将分量表中每一题的分数相加即可。
问卷则和量表不同，它是以单题为计算单位,亦即是以每一题的各个选项来计算其次数.(二）量表的计算单位是分数，而问卷的计算单位是次数。
由于量表是将各题的分数相加而得到一个分数，因此所得的分数是属于连续变量。
而问卷是以各题的选项来计次，所得的结果是各个选项的次数分配，此乃属于间断变数。
三、在统计分析上的差异（一）量表在描述统计方面有平均数、标准差、积差相关；在推论统计方面有t验验、变异数分析、共变量分析、迥归分析等。
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项目分析的主要目的在于检验编制的量表或测验个别题项的适切或可靠程度，它与信度检验的差异在于信度检验是检核整份量表或包含数个题项的层面或构念的可靠程度。
预试问卷施测完后，要进行预试问卷项目分析、效度检验、信度检验，以作为编制正式问卷的依据。
项目分析的检验就是探究高低分的受试者在每个题项的差异或进行题项间同质性检验，项目分析结果可作为个别题项筛选或修改的依据。
项目分析基本理念
为了得知测验的可行性与适切性，常会分析测验的难度、鉴别度与诱答力。
在试题分析中，将测验总得分前25%至33%设为高分组，测验总得分后25%至33%设为低分组，然后算出高低两组在每个试题答对人数的百分比，根据高低分组在每个试题答对人数的百分比算出试题的难度与鉴别度。
难度公式为：P = ( P H + P L ) / 2
鉴别度指数为：D = P H - P L
其中P为试题的总难度，P H代表高分组在某个题项答对人数的百分比，P L代表低分组在某个题项答对人数的百分比，D为鉴别度指数，每天试题的难度指标是高分组答对人数百分比加上低分组答对百分比的平均数。
P值愈大表示题目愈容易，有愈多的受试者答对该试题；相对的，P值愈低或愈小表示题目愈困难，答对该试题的受试者愈小，难度指标值介于0至1之间，愈接近0表示个别试题的难度愈高，愈接近1表示个别试题愈简单，当难度指标值为时，表示答对与答错的人数各占受试者的一半，即该试题难易适中，一份较佳的成绩测验应是大部分的试题的P值介于至之间。
难度指标值以答对百分比来表示，因而变量性质属于次序尺度，且难度指标值不能进行四则运算。
鉴别度表示的是高分组答对的百分比与低分组答对百分比的差异值，分析试题鉴别度指标值的主要目的在于判别试题是否具有区别受试者能力高低的功能。
一份具鉴别度的测验，其个别题项所显示的是高分组在该试题答对的百分比要高于低分组在该试题答对的百分比，鉴别度指标值介于至之间，当鉴别度指标值为负数值，表示个别试题不具有鉴别度；当鉴别度指标值为正值，且其数值愈大，代表题项的鉴别度愈高，较佳试题的鉴别度，其D值最好在以上。
当受试者测验得分的分布为正偏态时，多数受试者的得分会偏低，表示测验试题题项的难度较高；相对的，当受试者测验得分分布为负偏态时，多数受试者的得分会偏高，表示测验试题题项的难度较低，此二种情形所求出的题项鉴别度均不高，具有较佳鉴别度的试题，其难度指标值大约是，即难易适中的题项，其鉴别度最高。
高低两组的题项答对的百分比可用：分析-叙述统计-次数分布表；程序来分析，分析时先将测验总分加总，再依其得分高低排序，选前27%为高分组，后27%为低分组。
利用重新编码程序，将高分组受试者编成1，低分组受试者编成2，之后执行：数据-选择观察值；程序挑选高分组的受试者，分析题项的次数分布表，再挑选低分组，分析题项的次数分布表，就可以找出高低分组标准答案的选项百分比，也就是高低两组在每个试题答对人数的百分比，依公式求出每个试题的难度与鉴别度。
此外，高低分组重新编码后，也可以以新编码变量将数据文件分割，再执行次数分布表的程序。
项目分析的判别指标中，最常用的是临界比值法，此法又称为极端值法，主要目的在求出问卷个别题项的决断值—CR值，CR值又称临界比。
量表临界比的理念与测验编制中鉴别度的观念类似，它是根据测验总分区分出高分组受试者与低分组受试者后，再求高低两组在每个题项的平均数差异的显著性，其原理与独立样本的t检验相同。
项目分析后再将未达显著水平的题项删除，其主要操作步骤可以细分为以下几个步骤：
1. 量表题项的反向计分
有些量表题项间包括数道反向题，反向题计分刚好与正向题题项相反，如果未将反向题重新编码，则分数加总会不正确。
以下列幼儿园组织承诺量表为例：
①我愿意付出额外的努力，以协助本园的发展。
②我会主动配合园方各项措施或活动。
③我觉得留在本园服务显然是个错误的抉择（反向题）。
④我能以本园服务为荣。
⑤我对本园的忠诚度低（反向题）。
2. 求出量表的总分
将量表中所有受试者填答的题项加总，以求出各受试者在量表上的总分。
3. 量表总分高低排列
4. 找出高低分组上下27%处的分数
5. 依临界分数将量表得分分成两组
给属于高分组的受试者新增一变量码为1，低分组新增一变量码为2。
6. 以t检验检验高低组在每个题项的差异
7. 将t检验结果未达显著性的题项删除
最后根据平均数差异显著性，删除未达显著性的题项；如果题项均达显著，使用者觉得题项太多会影响受试者填答意愿，则可以根据临界比的某一标准作为题项删除的准则。
在上述高低分组的分组中，27%分组法理念是来自测验编制的鉴别度分析方法，在常模参照测验中，若是测验分数值呈正态分布，以27%作为分组时所得到的鉴别度的可靠性最大，在量表极端组检验中，采用25%至33%的分组法均可，若是预试样本数较大，可以选取大于27%的分组法；如果预试样本数较少，则可以采用小于27%的分组法，因为预试样本数较少，采用27%的分组法，原属得分中间组的受试者也会被纳入组别中，会影响分析时的鉴别力。
在项目分析中，除了采用极端组法外，也可采用同质性检验法。
同质性检验法包括题项与量表总分的相关，题项在量表共同因素的因素负荷量，或整份量表的内部一致性信度检验值。
若是量表的所有题项是在测量相同的构念或某种潜在特质，则个别题项与此潜在特质间应有中高程度的相关，此部分的分析可采用积差相关法，求出量表总分与量表每个题项的相关，若是相关系数小于，表示个别题项与量表构念只是一种低度关系，题项与量表构念间的关系不是十分密切，此量表题项可以考虑删除。
量表的潜在特质表示题项间具有某种共同因素，此共同因素的特质能有效反映每个个别的题项，即量表所要测得的共同因素能有效解释量表个别题项的差异，每个题项在共同因素上应具有某种程度的因素负荷量，若是量表个别题项在共同因素的因素负荷量小于，表示共同因素能解释个别题项的变异小于20%（此数值为共同性），则此题项也可考虑删除。