21.2 Задания со ступенчатыми ответами
В разделе 19.3 была представлена анкета исследования Фрайбургского университета, посвященного отношению респондентов к болезни. Эта анкета охватывает в общей сложности 35 пунктов, отображающих при помощи кодировок 1 = "абсолютно нет" до 5 = "очень сильно" ситуацию, характеризующую то, как пациенты склонны бороться с поразившим их недугом. Пункты были подвергнуты факторному анализу; один из пяти результирующих факторов мы назвали: "Активное действие, направленное на решение проблемы".
В этот фактор вошли следующие переменные:
|
11
|
Искать информацию о заболевании и лечении
|
|
17
|
Предпринимать активные действия для решения проблемы
|
|
f8
|
Составить план лечения и затем приступить к его реализации
|
|
f13
|
Больше себе позволять
|
|
f14
|
Пытаться интенсивней жить
|
|
f15
|
Решиться на борьбу с болезнью
|
|
f17
|
Подбадривать себя
|
|
f18
|
Пытаться достичь успеха и самоутверждения
|
|
f19
|
Пытаться отвлечься
|
|
110
|
Искать уединения
|
Эти пункты можно собрать в один тест, который для каждого пациента будет давать некоторое значение на шкале уровня активности его действий. При помощи теста пригодности проверим также реальную пригодность этих пунктов. Так как все пункты имеют положительную кодировку в направлении активного образа действия, в перекодировке, как в разд. 19.1, нет необходимости.
-
Откройте файл fkv.sav.
-
Выберите в меню Analyze (Анализ)
Scale (Масштабировать) Reliability Analysis... (Анализ пригодности)
-
Переменные
f1, f7, f8, f1З, f14, f15, f17, f18, f19 и f20 поместите в поле, предназначенное для пунктов (вопросов анкеты).
-
Через выключатель Statistics...(Статистики) в группе Descriptives for (Дескриптивные статистики для) активируйте опцию Scale if Item deleted (Масштабировать, если пункт удалён).
В окне просмотра появятся следующие результаты.
|
RELIABILITY ANALYSIS-SCALE
(ALPHA)
|
|
Item-total
|
Statistics
|
|
Scale Scale Mean Variance if Item if Item Deleted Deleted
|
Corrected Item-Total Correlation
|
Alpha if Item Deleted
|
|
F1 30,2750 45,5214
|
,4514
|
,8059
|
|
F7 30,3937 43,9761
|
,5534
|
,7944
|
|
F8 31,0812 43,8990
|
,5453
|
,7953
|
|
F13 31,1125 46,1885
|
,4592
|
,8046
|
|
F14 30,4250 45,8057
|
,4857
|
,8019
|
|
F15 30,2937 45,1899
|
,4351
|
,8084
|
|
F17 30,4312 43,4418
|
,6558
|
,7840
|
|
F18 30,7000 44,3245
|
,5701
|
,7929
|
|
F19 30,5750 46,7491
|
,4632
|
,8042
|
|
F20 30,7687 48,2166
|
,3679
|
,8131
|
|
Reliability Coefficients
|
|
|
|
N of Cases = 160,0
|
N of Items =10
|
|
Alpha = ,8170
|
В колонке Corrected Item-Total Correlation (Откорректированный пункт — суммарная корреляция) приводятся коэффициенты избирательности, а внизу таблицы можно увидеть коэффициент пригодности. В нашем случае он является довольно высоким — значение равно 0,817. На основании получившихся коэффициентов избирательности нет повода для исключения каких-либо пунктов; после любого такого исключения, в рассматриваемом случае, коэффициент пригодности снижался бы, как показано в колонке Alfa if Item Deleted (Альфа, если пункт удалён).
Пригодность всех пунктов не является сюрпризом, т.к., за исключением пункта 20 (который к тому же имеет и наименьшую избирательность), все пункты обладают достаточными факторными нагрузками (> 0,4). Как показывает нижеследующая таблица, большие факторные нагрузки говорят о высоких коэффициентах избирательности.
|
|
Избирательность
|
Факторная нагрузка
|
|
f1
|
0,6558
|
0,654
|
|
f7
|
0,5701
|
0,589
|
|
f8
|
0,5534
|
0,710
|
|
f13
|
0,5453
|
0,690
|
|
f14
|
0,4857
|
0,621
|
|
f15
|
0,4632
|
0,572
|
|
f17
|
0,4592
|
0,510
|
|
f18
|
0,4514
|
0,563
|
|
f19
|
0,4351
|
0,597
|
|
f20
|
0,3679
|
<0,400
|
Что же касается расчёта индекса сложности, то в данном примере он довольно проблематичен; пожалуй, к правильному ответу можно отнести только кодировки 4 и 5.
