SPSS时间序列分析参考.ppt

12.2 再测信度分析 12.2.1 基本概念及统计原理 (1) 基本概念 同一个测验项目，对同一组人员进行前后两次测试，两次测试所得分数的相关系数即为再测信度。它反映两次测验结果有无变动，也就是测验分数的稳定程度，故又称为稳定性系数。 (2) 统计原理 再测信度实质是求的同一量表在两次测试中的相关系数，通常求的是如下式所示的Pearson相关系数。 12.2 再测信度分析 12.2.2 SPSS实例分析 【例12-2】心理调查第一次调查的数据如例12-1所示，第二次调查的数据如下表所示。试对该量表进行再测信度分析。 序号 内向性1 活动性1 支配性1 深思性1 健壮性1 稳定性1 社会性1 激动性1 1 3 5 6 5 4 4 4 4 2 2 5 5 5 3 4 5 3 3 3 5 3 6 5 2 3 2 4 4 6 4 7 5 4 5 3 5 3 6 5 6 4 4 4 5 6 4 3 2 2 1 1 3 2 7 4 6 6 6 4 5 5 2 8 6 6 2 5 4 5 5 4 9 3 3 3 3 6 5 6 3 10 2 3 4 4 5 6 4 2 12.2 再测信度分析 第1步 分析：进行再测信度分析。 第2步 数据组织：建立“内向性”~“激动性”8个变量及这8个变量的总分“total”（总分通过“转换→变量计算”来计算）变量，和“内向性1”~“激动性1”及这8个变量的部分“total1”外加一个“序号”变量，共19个变量，如下图所示。 12.2 再测信度分析 第3步 再测信度分析设置：按“分析→相关→双变量”顺序打开“相关性”对话框： 将前后两次调查的变量及数据移入“变量”对话框； 在“相关系数”框中选择“Pearson”系数； 在“显著性检验”框中选择“双侧检验”，进行双尾检测。 第4步 主要结果及分析： 内向性 活动性 支配性 深思性 健壮性 稳定性 社会性 激动性 总分 0.898 0.973 0.906 0.966 0.833 0.904 0.787 0.880 0.976 在对输出的结果表进行了整理后，各相关变量，从表中可以看出可见各变量的相关系数比较高，其中总分的相关系数为0.976，说明量表的再测信度很好。 主要内容 12.0 信度分析概述 12.1 内在信度分析 12.2 再测信度分析 12.3 Kendall和谐系数 12.3 Kendall和谐系数 12.3.1 基本概念及统计原理 (1) 基本概念 Kendall和谐系数常用于考察评分者信度。所谓评分者信度（Scorer Reliability），指多个评分者给同一批人进行评分的一致性程度。例如，在教育和心理测量中，常关心不同的评分者对同一个主观题的评分是否一致；在医学临床疗效评价中，常关心不同的医生对同一个患者的评价是否一致。当评分者人数为2时，可以采用Pearson或Spearman相关系数评价一致性；当评分者人数多于2时，可以采用Kendall和谐系数考察评分者信度。 12.3 Kendall和谐系数 12.3.1 基本概念及统计原理 (2) 统计原理 Kendall和谐系数的计算公式为 若评分中出现相同的等级，则需要计算校正的系数。公式如下： 12.3 Kendall和谐系数 12.3.2 SPSS实例分析 【例12-5】 三名神经内科医生对6名重症肌无力患者分别进行肌力的评分，结果如下表所示，试评价三名医生的评分信度，计算Kendall和谐系数。 序号 医生甲 医生乙 医生丙 1 35 32 25 2 40 36 30 3 37 31 28 4 30 30 24 5 38 35 31 6 42 40 32 12.3 Kendall和谐系数 第1步 分析：这是一个考察几个人对同一批患者评价一致性的问题，考虑用Kendall系数来度量。 第2步 数据组织：建立“序号”、“医生甲”、“医生乙”和“医生丙”四个变量，输入数据并保存。 第3步 Kendall系数设置：按“分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本”顺序打开“多个关联样本检验”对话框，并按下图进行设置，之后提交系统运行。 12.3 Kendall和谐系数 第4步 主要结果及分析： 检验统计结果表 N 6 Kendall Wa .964 卡方 11.565 df 2 渐近显著性 .003 a. Kendall 协同系数。 不仅给出了Kendall系数0.964，还给出了显著性水平0.003，说明三个医生评分结果具有较好的一致性。 The End 11.3 ARIMA模型 11.3.1 基本概念及统计原理 （1）基本概念 在预测中，对于平稳的时间序列，可用自回归移