Soulagement faisant référence à la cohérence, à la stabilité et à la fiabilité des résultats des tests. Mentionnez le niveau que le résultat obtenu est cohérent lors de la mesure du même objet. D'autre part, la fiabilité signifie la fiabilité des données de mesure. La formule de dépendance est x = t + B + E, T indique que la valeur réelle et B indique que l'écart est l'erreur système et E indique l'erreur aléatoire de mesure, X représente les résultats de la mesure.
Effet efficace, faisant référence à l'instrument de mesure ou aux moyens de mesurer avec précision les résultats de mesure souhaités ou de mesure reflétés le niveau, mais le contenu qu'il souhaite enquêter sur les résultats de la mesure des résultats est plus cohérent, une validité plus élevée; C'est, le plus bas. L'effet est la condition la plus importante que les outils de mesure scientifique doivent avoir.
L'indice de fiabilité et d'efficacité a beaucoup, et cet article ne répertorie que les tests classiques α et KMO de Cronbach pour expliquer le prestige et l'effet
I. Questions et données
Pour comprendre la situation marketing d'une nouvelle tasse de café, un café a fait une enquête de réseau aux consommateurs qui a acheté du café. 11 questions sont conçues, de tous les aspects tels que des saveurs telles que des saveurs, des prix, des emballages, des composants, une amplitude préférentielle. Le questionnaire a recueilli un questionnaire composé des 350 consommateurs d'origine et j'espère analyser de nouveaux produits et évaluer la fiabilité et l'effet sur le questionnaire afin de garantir l'authenticité et l'efficacité des données et de la garantie de la prochaine analyse.
(données cachées des problèmes cachés du questionnaire, uniquement en utilisant T1-T11 à représenter)
II. Analyse du problème
Le questionnaire appartient à la table de mesure, qui réagit à comprendre les idées des répondants, afin que les consommateurs n'ont donc besoin que de surveiller le cœur leur selon différents facteurs d'influence conçus par des enquêteurs. Le niveau sensoriel de ce facteur est de déterminer que le point correspondant peut être déterminé.Déterminer le niveau de priorité.
Cette échelle, avec une forme standard et une réponse fixe, appartient à des données structurées et envisagent ainsi d'utiliser le test α et KMO de Cronbach pour la fiabilité et l'effet structuré. C'est aussi l'une des fiabilité et de l'efficacité les plus populaires.
Fonctionnement 3.SPSS
Étape 1: Entrez le couvercle arrière du logiciel SPSS
Importer des données Excel aller sur SPSS, Sélectionnez la première ligne du nom de la variable de lecture de données
Une fois les données entrées dans SPSS, il sera basé sur le format SS par défaut, il changera le nombre de Données en format de numéro, il est donc nécessaire d'ajuster le format au format nécessaire. Réglage des variables sans chaînes, T1-T11 est définie sur le type de valeur et la colonne de type de mesure définie sur les données.
Étape 2: Analyser l'analyse principale de l'allégement
Cliquez sur "Analyser" → "Mesurer" → "Analyse fiable" dans l'interface principale et tournez T1-T11 Thén Aller à la zone du projet, définissez le modèle Alpha "α", l'installation par défaut de SPSS est "α" alpha.
Cliquez sur "Statistiques", "Options", "Mesurer" et "Si l'élément sera supprimé" dans "Description", "Mesurer" "," Mesurer "Quan" Entre éléments sélectionnés, cliquez sur "Continuer" et "OK".
Étape 3: Analysez efficacement le jeu de plaque principale
Sélectionnez la fenêtre "Analyse", le point "Drop" à l'intérieur de l'élément d'options analytiques. Sélectionnez tous les niveaux de niveaux aux éléments d'analyse cognitifs, sans problème, sélectionnez OK
Installation de la feuille principale
Sélectionnez la fenêtre "Description", cliquez sur "Résultats analytiques originaux" - "KMO et Bartlett" - Continuer
Sélectionnez "Extrait", "Système" Découvrez des chiffres "-" Cartes de pierre concassées "- Autres options par défaut - Derrière le dos à l'interface principale, cliquez sur "OK"
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Suivez les résultats
Résultats 1. Le tableau correspondant
Les résultats du test α de Stronbach des SPSS incluent beaucoup. Parmi eux, la première table est un résumé des valeurs d'observation, comme indiqué. Dans ce résultat, nous pouvons voir le cas de base de 350 cas de données;
Résultats 2. Résultats de calcul (fiabilité) de α de Cronbach
Dans cette étude, les consommateurs ont été mesurés dans 11 sujets de la carte buvant un nouveau café à 0,653, montre que 11 Les sujets sont élevés intrinsèques. Les recherches antérieures croient que tant que le coefficient α de Cronbach est supérieur à 0,7, nous croyons que la cohérence entre de meilleurs articles. Mesurez la réponse à l'échantillon fiable, prenez une attention particulière à cette valeur. La valeur coefficient α est supérieure à 0,8, puis une fiabilité élevée; Le coefficient alpha est compris entre 0,7 et 0,8; Ensuite, le niveau de fiabilité est meilleur; Le coefficient alpha est lié au niveau de fiabilité; Le coefficient alpha est inférieur à 0,6, le sentiment de réputation n'est pas bon. En général, le niveau d'entrée liée au contenu de la mesure, la valeurPlus le coefficient de α de Cronbach est grand, plus à l'intérieur. Le résultat est 3. Chaque élément La tendance de la concentration et la tendance discrète de chaque question est principalement présentée dans ce résultat. Situation, l'échelle de statistiques montre le score de chaque numéro et de minimisation standard de médicaments Résultats 4. Résultats de Cronbach Machi Dans la table statistique du projet, les deux premières colonnes (pesée moyenne si la suppression des éléments) rejetant une variation moyenne et la variation totale. Un exemple de T1, si l'élément est supprimé, le total de 41,14, égal au 44.40-3.26, ce qui signifie que la valeur de courant moyenne totale de cet article n'est pas supprimée. fait référence à chaque entrée spécifique et entrée abstraite de la corrélation Pearson coefficient. Obtenez le T11 à titre d'exemple, le coefficient d'entrée de la corrélation Pearson dans T11 et son résumé de l'ENTRA Exchange est de 0,088. Entrez l'entrée et les élémentsAutre non fort 6. Le coefficient de corrélation de chaque sujet fait référence à chaque entrée spécifique et matrice de coefficient liée à Pearson. Prenez T1 à titre d'exemple, le coefficient de corrélation de Pearson en T1 et d'autres éléments. Vous pouvez parcourir des corrélations entre chaque sujet, mais la corrélation entre sujets et sujets nécessite une certaine expertise pour fournir une évaluation. Résultats 7. Résultats KMO et Bartlett (valide) Les statistiques de test KMO sont utilisées pour comparer des variables simples de corrélations de systèmes et de relations partielles. Principalement appliqué à l'analyse des facteurs statistiques multivariés. Les statistiques de KMO sont de 0 à 1. Popular bmo Data: 0,9 ou plus conviennent parfaitement; 0,8 indiqué; normalement 0,7 représentants sont; 0.6 inapproprié; 0.5 Les moyens suivants ne conviennent pas. Les statistiques de KMO sont de 0 à 1. Lorsqu'une relation simple entre toutes les variables est beaucoup plus grande que la surface du coefficient de corrélation partielle, plus proche de KMO près de 1. Le plus proche 1, oui nLa corrélation est une relation entre les variables, plus les variables d'origine sont plus appropriées pour analyser les facteurs lorsqu'un simple coefficient de corrélation entre toutes les variables est de près de 0, plus proche de KMO près de la valeur KMO, relativement plus faible, les variables initiales ne sont pas. Convient pour l'analyse des facteurs. Le test sphérique S Bartlett est utilisé pour vérifier la corrélation entre les variables dans des matrices corrélées, c'est-à-dire même si chaque variable de l'indépendance. Si les variables sont indépendantes, elles ne peuvent pas être extraites les unes des autres. La méthode d'analyse de défaillance des facteurs n'est pas applicable. Évaluation du test sphérique de Bartlett Si la corrélation est une matrice unitaire, chaque variable est indépendante, le facteur d'analyse est inefficace. SIG. & Lt; Lorsque 0,05 (c.-à-d. La valeur P & LT; 0,05) décrit la corrélation entre les variables, analysant efficacement les facteurs. Résultats 8. Un facteur commun différent Le sens du fait que chaque variable peut être exprimée dans chaque variable et factton cCombien, la taille d'expression est "extrait", plus la valeur "extrait" "est grande, meilleure sorte que les variables peuvent être exprimées par erreur, généralement supérieure à 0,5, on peut dire express, mais il est préférable que la variable requise soit raisonnable d'être traité par le fait que la variable peut être utilisée. Dans cet exemple, on peut voir "extraction", la plupart d'entre eux sont supérieurs à 0,6, de sorte que les variables peuvent être affichées. Mais T10-T11 peut avoir une grande différence dans les expressions. Ce problème peut avoir un défaut de conception. Résultats 9. Méthodes totaux Court temps, expliquant la variance totale, expliquer la variance totale Le taux de contribution à résoudre des variables (peut être compris comme autant d'éléments essentiels pour exprimer des variables en 100%). Le premier pourcentage du cumulatif suivant, représente l'accumulation de huit facteurs, peut atteindre la table de 90%, indiquant que l'expression est bonne. 5. Écrivez une conclusion ] Dans la nouvelle enquête sur la consommation de café, l'enquête sur le questionnaire est toujours disponible. Du prestige et de l'efficacité des questionnaires, Prestige atteignant 72%, le prix de la valeur de la valeur peut être accepté, mais dans certains articles, les problèmes de conception peuvent rendre les consommateurs à créer des rêves que le lac ou la différence de réponse doit être repensé et Le sujet doit être repensé ou refusé. La fiabilité et l'effet sont la priorité absolue de l'analyse des données des questionnaires et une première enquête sur les questionnaires. La capacité d'avoir une évaluation préliminaire, seuls les questionnaires peuvent être un principe pour obtenir une analyse précise. Mais nous allons toujours rencontrer des problèmes différents lorsque nous concevons un questionnaire, faites comment pouvons-nous améliorer les résultats du design des questionnaires? Laissez un petit nerveux ici. Vous peut parler de votre propre idée dans la zone de commentaire.