【原】SPSSAU教程12：權(quán)重研究問卷分析

Mark_killua 2020-01-13

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對于量表類問卷權(quán)重研究，不同于我們之前介紹的影響關系類研究,，其關注重心在于通過計算各個指標或者題項的權(quán)重得分值,，最后構(gòu)建完善的權(quán)重體系，而非影響關系,。

針對量表類問卷,，指標權(quán)重計算在學術(shù)研究和企業(yè)研究中較為常見，常用于企業(yè)財務競爭力體系構(gòu)造,，績效權(quán)重體系或者管理者勝任力權(quán)重體系模型等,。

1 分析框架解讀

針對量表類問卷權(quán)重體系研究來講，通常會分成八個部分,，按照順序分別是樣本背景分析,，樣本特征、行為分析,，探索性因子分析,，可信度分析，有效性分析,，研究變量描述分析,，權(quán)重體系研究,，研究變量描述分析和差異分析等。分析思路框架如下圖所示,。

具體研究方法上：

1.首先對樣本背景,，樣本特征、行為分析這兩部分進行分析,，使用頻數(shù)分析了解樣本的基本背景情況,，以及對基本特征或者行為題項進行分析。

2.探索性因子分析,。使用探索性因子分析將研究量表題項,，即需要計算權(quán)重值的題項進行分析，將題項濃縮為幾個因子,，并且在后續(xù)權(quán)重體系研究中,，基于探索性因子分析進行權(quán)重構(gòu)造。

權(quán)重構(gòu)造完全是使用探索性因子分析方法進行,，在本研究框架里面,，探索性因子分析承載著兩個功能，一是濃縮因子,，二是進行權(quán)重體系構(gòu)建,。可以將此兩個小部分分析合并一起進行,，如果合并在一起,，可信度和有效性分析則應該放置在靠前分析部分，首先需要數(shù)據(jù)可信和有效才會有進一步分析研究,。

3.完成探索性因子分析后,，即提取得到因子之后，接著進行信度和效度分析,，證明研究數(shù)據(jù)可靠性和有效性,。也可先做信效度分析，確認數(shù)據(jù)達標后,，對指標進行歸類,。

4.權(quán)重體系構(gòu)建,。此部分為核心研究內(nèi)容,，應重點闡述此部分。本章討論的權(quán)重體系構(gòu)建使用的是探索性因子分析方法進行,，因此“探索性因子分析”和“權(quán)重體系研究”這兩部分可以合并為一個整體部分進行,。

5.針對研究變量描述分析，完成最為核心的權(quán)重體系構(gòu)建之后,，需要繼續(xù)深入研究樣本對于各指標維度的基本態(tài)度情況,。通過計算平均值形式整體了解樣本對于各指標維度的基本態(tài)度情況,。此部分具體說明可參考第5章內(nèi)容。

6.差異分析,。如果需要對比不同樣本背景人群對于各指標維度的態(tài)度差異,，則可以使用方差分析或者獨立樣本T檢驗進行研究。

2 案例應用

案例為“構(gòu)建企業(yè)員工滿意度權(quán)重體系”,，共涉及12個小項指標項(12個題項),，并且指標題項全部為五級量表，另外還包括3個樣本基本背景信息題項,。問卷框架結(jié)構(gòu)如下表,。

從分析思路上，首先對樣本基本背景信息題（P1~P3）進行分析,；

接著使用探索性因子分析方法進行因子探索（A1~D2）,，并且完成因子探索后進行信度和效度分析；

完成信效度分析后直接進入指標體系構(gòu)建詳細分析,；

完成上一步后使用描述性分析具體分析樣本對12個指標題項的整體態(tài)度情況,；

或者分別分析不同背景樣本，比如性別,，年齡和工作年限不同的樣本對此12個題項的態(tài)度差異情況,。

3具體說明

本案例問卷較為簡單，因此集中說明探索性因子分析方法進行權(quán)重指標構(gòu)建過程,。

（1）指標歸類分析

探索性因子分析可分為三個功能,，分別是提取因子，效度驗證和權(quán)重計算,。本量表類問卷權(quán)重研究框架會同時使用此三個功能,。

首先使用探索性因子分析的第一個功能即提取因子功能，進行指標歸類分析,。提取因子功能在于將多個題項進行濃縮為少數(shù)幾個因子,，將題項使用幾個因子進行概括。此部分詳細內(nèi)容可查看SPSSAU-因子分析幫助手冊,。

最終此部分得到的結(jié)論應該是提取得到的因子情況,，包括每個因子的命名情況，以及因子與題項之間的對應關系情況,，并且為權(quán)重體系研究作好準備,。

從上表結(jié)果可以看出，本次研究員工滿意量表共提取出四個因子,，此四個因子分析對應的題項為4,，3，3和2個,。并且對四個因子分別進行命名,，分別是福利待遇因子,，管理及制度因子，員工自主性因子和工作性質(zhì)因子,。

（2）有效性分析

在上一部分指標歸類分析后,，有效性分析將繼續(xù)重復此部分，有效性分析目的在于說明研究量表具有有效性,，即題項可以有效的表達變量概念信息,。事實上指標歸類分析已經(jīng)完成，肯定每個變量與題項之間有著良好的對應關系,，也即說明研究量表肯定有效,，因而此部分僅是重復，將表格整理規(guī)范,，在進行文字描述分析時,，傾重于量表有效性的說明，而非提取因子或者權(quán)重指標構(gòu)建,。

（3）因子分析法指標權(quán)重構(gòu)建

此部分進行因子權(quán)重計算和因子表達式計算,，本案例并不需要進行綜合得分計算。因子權(quán)重計算結(jié)合使用解釋方差表格進行計算,，因子表達式需要結(jié)合成份得分系數(shù)矩陣進行,。

針對因子權(quán)重計算，本案例共提取出四個因子,，結(jié)合上表可知,，四個因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率分別是23.397%,19.126%,17.090%,16.756%,以及四個因子加和的總方差解釋率為76.370%，表示 4個因子共提取出分析題項76.370%的信息量,。

實際研究中認為因子即代表所有題項（即總方差解釋率應該為100%）,，因此需要進行加權(quán)換算操作，即四個因子分別的方差解釋率分別應該為：

23.397% / 76.370%=30.636%,

19.126% / 76.370%=25.044%,

17.090% / 76.370%=22.378%,

16.756% / 76.370%=21.941%,。

因此,，本例中四個因子進行加權(quán)處理后的方差解釋率分別是：30.636%, 25.044%,22.378%和21.941%，

針對因子表達式,，SPSSAU會自動計算這一結(jié)果,，用戶無需手動計算。

實際研究中,，多數(shù)情況下還會結(jié)合主觀權(quán)重計算法AHP層次分析,，或者客觀權(quán)重計算熵值法進行權(quán)重計算，也或者在主觀權(quán)重計算法和客觀權(quán)重計算法基礎上,，結(jié)合組合賦值法完成最終權(quán)重計算,。

更多關于權(quán)重的分析方法可到SPSSAU官網(wǎng)查看,。