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解析SPSS的组内相关系数分析

发布时间:2021/05/25

什么是组内相关系数?组内相关系数(ICC)常用于检测具有确定相关关系的个体间某种定量属性的相似程度,也可用于评价不同方法或测试人员对同一定量测量结果的一致性。

IBM SPSS Statistic为我们提供了组内相关系数分析工具,下面我们一起来看看它的使用场景和方式。

一、进行分析

第一步:准备好要进行相关系数分析的两组数据,然后点击“分析”菜单中“刻度”选项的“可靠性分析”,如图1。

图1:可靠性分析

第二步:在可靠性分析界面中,将两个组项目放入“项”中,模型选择阿尔法模型。

图2:放入项目

第三步:点击右侧的“统计”按钮,随后勾选上下方的“同类相关系数”,此时模型选项会从灰色变为可选项,可选的值有三个,分别是“双向混合”、“双向随机”和“单向随机”,如图3,这里我们选择“双向随机”模型。

图3:勾选同类相关系数

针对我们的使用需求,我们可以选择不同的类型,如果我们需要得到的是一致相关的结果,而不是高度相关的结果,那么这里我们需要选择“绝对一致”类型,这表示绝对的一致性,否则选用“一致”类型。

图4: 选用类型

二、结果分析

上述设置完成后,一路点击“继续”和“确定”,就可以生成分析结果,演示数据的结果如下图5,结果有三个表格,我们只需要关注它下方的那个“同类相关系数”表格即可。

图5: 结果展示

其中,单个测量是对每个研究者进行分析产生的结果,可以估计单个研究者的情况;平均测量是对多个研究者的均值进行分析产生的结果,应用范围较局限。我们从表格中,可以看到单个测量的同类相关性是 0.929,这表示它们之间是强相关的。

一般来说,低于0.4的相关性表示弱相关,高于0.75则表示强相关。

图6:结果解析

以上通过一些简单的演示数据,利用SPSS的可靠性分析工具,为大家演示了如何检测两组数据之间的相关性,操作起来非常简单,结果以表格方式呈现,更能让大家一目了然的得出最后结论,这就是IBM SPSS Statistics的强大之处。 

作者署名:包纸

标签:spss系数分析

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