Вы здесь

21.2 Задания со ступенчатыми ответами

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.


Top.Mail.Ru