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HOT 1564 SPSS数据分析,问卷量表数据分析案例模板——残障游客对澳门博物馆无障碍设施满意度研究(含问卷量表和数据下载)

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1、信度分析
对于回收的467份问卷,首先我们需要判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了与调研目相符的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须对数据做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关,他的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是可以接受的;如果在0.7以下,就应该对此问卷进行修订;如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就很不可信了。
信度检验结果如下:
1 问卷及各维度的可靠性分析
类别
Cronbach's Alpha
项数
总体量表
0.915
25
物理環境無障礙
0.73
3
遊客期望
0.896
12
遊客感知
0.942
10
表1信度分析的结果显示显示,总量表及其物理環境無障礙维度、遊客期望维度、遊客感知维度的信度全部在0.7以上,说明问卷总体信度及其各个维度的信度非常好
然而,具备信度却不一定具备效度,因此做完信度分析,还需要继续考察问卷的效度。
2、效度分析
   由于问卷已经划分好了物理環境無障礙维度、遊客期望维度、遊客感知维度这三个维度,因此,需要选择验证因子分析(CFA)进行效度分析,选择统计分析软件是AMOS 22.0
   问卷搜集到的467份有效问卷按照物理環境無障礙维度、遊客期望维度、遊客感知维度这三个构建建立结构方程图,运用AMOS22.0运算出来的结果如下:
1问卷验证性因子分析结果
    以上验证因子分析模型与问卷搜集的467份样本数据的匹配状况非常好,匹配指标值如下:
2 游憩体验量表的验证性因子分析模型整体配适度检验表
统计检验量
配适的标准或临界值
检验结果
模型配适判断
绝对配适度指数
<3
2.757
RMR值
<0.05
0.043
RMSEA值
<0.08(若<0.05优良;<0.08良好)
0.077
良好
GFI值
>0.90
0.897
勉强配适
AGFI
>0.90
0.912
增值配适度指数
NFI值
>0.90
0.907
RFI值
>0.90
0.932
IFI值
>0.90
0.901
TLI值(NNFI值)
>0.90
0.891
勉强配适
CFI值
>0.90
0.900
简约配适度指数
PGFI值
>0.5
0.668
PNFI值
>0.5
0.771
PCFI值
>0.5
0.819
    从以上的配适度指标可以清晰看出,问卷的验证因子模型与观察数据的匹配状况良好,因此对问卷进行验证因子分析的结果能够非常客观地反映问卷的收敛效度、聚合效度和区分效度。
2.1 问卷的收敛效度
   量表的收敛效度考察的统计量是平均方差抽取量(avverage variance extracted,AVE),平均方差抽取量是潜在变量可以解释其指标变量变异量的比值,AVE的数值越大,则测量指标越能反映其共同因素的潜在特质,即收敛效度越大。一般而言,AVE大于0.5,则认为量表的收敛效度较好。
   问卷经验证因子分析得到的收敛效度结果如下:
3问卷收敛效度分析结果
维度
题项
因素负荷量
信度系数
测量误差
组合信度
平均方差抽取量
物理環境無障礙
Q1
0.943
0.927
0.073
0.746
0.514
Q2
0.513
0.263
0.737
Q3
0.594
0.353
0.647
遊客期望
Q4
0.796
0.634
0.366
0.898
0.510
Q5
0.715
0.511
0.489
Q6
0.778
0.605
0.395
Q7
0.733
0.537
0.463
Q8
0.573
0.224
0.776
Q9
0.759
0.576
0.424
Q10
0.522
0.049
0.951
Q11
0.571
0.326
0.674
Q12
0.543
0.295
0.705
Q13
0.635
0.403
0.597
Q14
0.746
0.557
0.443
Q15
0.738
0.545
0.455
遊客感知
Q16
0.882
0.778
0.222
0.945
0.644
Q17
0.936
0.876
0.124
Q18
0.551
0.304
0.696
Q19
0.876
0.767
0.233
Q20
0.534
0.188
0.812
Q21
0.829
0.687
0.313
Q22
0.709
0.503
0.497
Q23
0.876
0.767
0.233
Q24
0.92
0.846
0.154
Q25
0.848
0.719
0.281
   从以上对问卷的收敛效度分析数据可以知道,问卷中的25个题项的因素负荷量全部在0.5-0.95之间,因素负荷量值越大,表示指标变量能有效地反映其要测得的维度内容。即问卷中的25个题项均可以比较好地反映各自所在维度的内容。
   组合信度为各个维度内在质量的判别标准之一,若维度的组合信度值在0.6以上,表明问卷的内在质量较好。问卷的三个维度的组合信度全部大于0.6,由此可以知道游憩体验量表的内在质量非常好。
   更进一步,问卷的三个维度的平均方差抽取量AVE值全部在0.5以上,由此可以知道问卷的收敛效度较好,更进一步说明问卷的内部质量非常好。
2.2 问卷的聚合效度和区别效度
   问卷的聚合效度和区分效度可采用方差抽取检验的方法,即问卷的每两个维度的平均方差抽取值如果大于这两个维度的相关系数,则认为该问卷是具有聚合效度和区别效度的。
   问卷的聚合效度和区别效度的计算结果如下:
4问卷的聚合效度和区别效度

遊客期望
游客感知
物理環境無障礙
遊客期望
0.510


游客感知
0.093
0.644

物理環境無障礙
0.089
0.093
0.514
   上表是问卷的聚合效度和区别效度的计算结果,表中的对角线位置为各个维度的平均方差抽取量(AVE),非对角线的位置为两两维度的交叉点,交叉点的数值则是这两个维度相关系数的平方值。从表4中的结果可以清晰看出,三个维度的AVE全部大于相关系数的平方值。由此可以最终得出问卷具有较好的聚合效度和区分效度。
综合以上的全部分析可以知道,问卷具有非常好的信度及效度。
3、假设检验
基于本研究的内容,提出以下三个假设:
5 假设
假设
假设一
澳門的博物館為殘障遊客提供的物理環境無障礙对游客感知有着显著的正向影响
假设二
游客感知对澳門的博物館物理環境無障礙與殘障与满意度之间有着中介作用
假设三
游客期望对澳門的博物館物理環境無障礙與殘障与满意度之间有着调节作用
以上的假设可以绘制成下图:
2 模型图


   基于以上的模型图和模型假设,接下来,选用线性回归、调节回归、中介回归来进行假设检验。
3.1 假设一检验
   假设一需要检验澳門的博物館為殘障遊客提供的物理環境無障礙是否会对游客感知有着显著的正向影响,选择统计学方法是线性回归分析,计算的结果如下:
6 假设一线性回归结果
模型
非标准化系数
标准系数
t
显著性
B
标准错误
贝塔
(常量)
1.922
0.381

5.042
0
物理环境无障碍
0.358
0.09
0.18
3.956
0
R2
0.333
F
15.647
P
0.000
因变量:游客感知
   从以上的回归分析结果可以清晰看出,原始数据与线性方程的拟合度较好达到33.3%,并且通过了显著性水平为0.05的F检验(F=15.647,P=0.000<0.005),即线性回归方程能够非常好地反映出物理环境无障碍游客感知的影响状况。更进一步,物理环境无障碍通过显著性水平为0.05的T检验,由此可以知道,他们之间的线性关系是:
游客感知=1.922+0.358物理环境无障碍
   从以上的等式可以清晰看出,物理环境无障碍游客感知的影响都是正向的,具体的影响关系为:物理环境无障碍得分增加1分,会导致游客感知增加1.192。假设一成立。

3.2 假设二检验
   假设二需要检验游客感知对澳門的博物館物理環境無障礙與殘障与满意度之间有着中介作用,中介作用检验的统计学方法如下:
   中介效应是指变量间的间接影响关系,即自变量X不是直接影响因变量Y的,而是通过影响中间变量M而简介影响因变量Y的。本文需要验证的中介效应为三变量中介效应检验,方程及模型如下所示:
Y=cX+e1         (1)
M=aX+e2         (2)
Y=c’X+bM+e3    (3)
上述三个方程模型图及对应方程如下:


  根据以上的回归方程及模型,中介效应的检验步骤如下所术:
1、检验Y=cX+e1方程中的回归系数c是否显著,如果c显著,则需要进一步进行检验,如果不显著,则说明X对Y不存在显著影响,中介检验停止。
2、第一步得出c显著之后,需要继续对方程M=aX+e2进行回归系数a检验,如果a显著,则仍然需要进一步的检验,如果不显著,则中介检验停止。
3、在第二部得出系数a显著之后,需要继续检验方程Y=c’X+bM+e3。改回归方程中有2个回归系数,首先检验回归系数b,如果b显著,说明中介效应显著。此时,还需要继续检验c’,若c’显著,则说明是不完全中介效应;如果不显著,则说明是完全中介效应,X完全通过M对Y产生影响。
   将上述的检验方法直观地做成图表结果如下:


运用以上的中介检验方法结果如下:
7 中介检验第一步

R2
检验系数
B
标准误
贝塔
T
P
(常量)
0.578
c
2.19
0.475

4.611
0
物理环境无障碍
0.263
0.113
0.108
2.332
0.02
因变量:满意度
从上表的结果可以看出,物理环境无障碍对满意度有着显著影响,物理环境无障碍对于满意度的解释力度为57.8%。回归系数c显著,因此需要继续进行回归方程2检验,结果如下:
8 中介检验第二步

R2
检验系数
B
标准误
Beta
T
P
(常量)
0.333
a
1.922
0.381

5.042
0
物理环境无障碍
0.358
0.09
0.18
3.956
0
因变量:游客感知
从以上的分析结果可以知道,物理环境无障碍对于游客感知有着显著影响,物理环境无障碍对游客感知的解释力度为33.3%。回归系数a显著,因此需要继续进行回归方程3检验,结果如下:
9 中介检验第三步

R2
检验系数
B
标准误
贝塔
T
P
(常量)
0.647

0.267
0.291

0.918
0.359
物理环境无障碍
c’
-0.095
0.068
-0.039
-1.39
0.165
游客感知
b
1.000
0.034
0.811
29.002
0
因变量:满意度

    从上表的结果可以知道,回归系数b显著(T=29.002,P=0.000<0.05),此外,回归系数c’没有通过显著性水平为0.05的T检验T=-1.39,P=0.165>0.05),由此可以最终得出,游客感知在物理环境无障碍与满意度之间起到了完全中介中介,中介能效达到了100%,即物理无障碍对满意度的影响全部是通过游客感知来实现的。中介效应大小为:a*b=1.000*0.358=0.358>0,即游客感知传递的中介效应是正向的,意味着物理环境无障碍提升1分,则会通过游客感知正向传递0.358分给满意度。假设二成立。

3.3 假设三检验
   假设三是验证游客期望对澳門的博物館物理環境無障礙與殘障与满意度之间有着调节作用,调节作用验证的统计学方法如下:
   调节回归是包含调节变量的线性回归。调节变量的定义:如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数,那么称M为调节变量。换句话说,Y和X的关系受到第三个变量M的影响,具体示意图如下:



调节变量M有很多种类型,根据不同类型的调节变量,调节回归的做法也不相同,具体方法如下:
10 调节效应检验方法
调节变量(M)
自变量(X)
分类型自变量
连续型自变量
分类型调节变量
量因素有交互效应的方差分许(ANOVA),交互效应就是调剂效应
分组回归:按照M的取值分组,做Y对X的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著
连续型调节变量
建立以下回归方程:
1、Y=aX+bM+e
2、Y=aX+bM+cXM+e
回归1的拟合系数为R12,回归2的拟合系数为R22,如果R22显著高于R12;或者XM的回归系数显著,那么说明调节效应是显著的
   基于以上的方法,对假设三进行检验,其中:调节变量M为游客期望;自变量物理环境无障碍;因变量满意度;物理环境无障碍、游客期望、满意度全部都是连续型变量。因此选用以下的回归模型:
Model 1:Y=aX+bM+e
Model 2:Y=aX+bM+cXM+e
Y:满意度   X:物理环境无障碍 M:游客期望 XM:物理环境无障碍*游客期望
   在建立了以上的回归模型之后,将数据带入以上两个回归模型中,计算的结果如下:
11 调节回归结果

非标准化洗漱
标准化洗漱
T
P
B
标准误
贝塔
模型1
(常量)
0.685
0.606

1.131
0.258
物理环境无障碍
0.154
0.114
0.063
2.348
0.021
游客期望
0.503
0.129
0.183
3.908
0
模型2
(常量)
5.977
4.207

1.421
0.156
物理环境无障碍
1.116
1.006
-0.457
2.15
0.032
游客期望
-0.917
1.125
-0.333
-2.44
0.015
物理环境无障碍*游客期望
-0.34
0.267
0.819
-2.039
0.041
因变量: 满意度
从以上的分析结果可以知道,交互项XM,即物理环境无障碍*游客期的回归系数通过了显著性水平为0.05的T检验(T=2.039,Sig.=0.041<0.05),由此可以判断,游客期望对物理环境无障碍与满意度之间存在着显著的调节作用,并且可以得出以下的调节关系:
满意度=1.116物理无障碍-0.917游客期望-0.34物理环境无障碍*游客期望
          =(1.116-0.34游客期望)物理无障碍-0.917游客期望
① 当1.116-0.34游客期望>0时,物理无障碍与满意度之间的关系是正向的,即游客期望<1.116/0.34=3.282时,物理无障碍得分越高,人们的满意度越高;
② 当1.116-0.34游客期望<0时,物理无障碍与满意度之间的关系是负向的,即游客期望>1.116/0.34=3.282时,物理无障碍得分越高,人们的满意度越低;
综合以上的调节分析结果可以知道,当人们在游玩之前就对物理无障碍期待很高时(游客期望高于3.28分),物理环境无障碍状况越好反而会导致人们的满意度度越低;当人们在游玩之前就对物理无障碍期待不高时(游客期望低于3.28分),物理环境无障碍状况越好会让人们的满意度度越高。

3.4 假设检验结果
   本文实证研究部分的假设检验结果如下:
12 假设检验结果
假设结论
假设一
成立

假设二
成立,完全正向中介
假设三
成立,调节变量临界点为3.28分



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