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一个综合分析的例子：教师心理契约维度的内容结构分析一、高职院校教师心理契约调查问卷尊敬的老师，您好!我们正在开展一项有关心理契约(组织和组织成员对相互之间的责任的期望和对自己应该履行的义务的认知)的调查研究。请您按照您目前在高职院校任教的真实情况和想法作答。本问卷不记名，所获资料仅用于研究，不会涉及到您和学校的利害关系。本调查可能需要花费您约2分钟时间。感谢您的支持与合作!第一部分：您的情况(请在符合情况的选项方框内划勾)1、您的性别是：□男□女2、您的年龄是：□30岁以下□31-40岁□41-50岁□50岁以上3、您的学历是：□大学□硕士□博士及以上4、您的职称是：□教授□副教授□讲师□助教□其他____5、您的从业年限：□3年以下□3-8年□8-15年□15年以上第二部分：大学教师责任问卷指导语:您对您所在学校承担什么样的责任?请您根据自己的感受，选择在多大程度上同意或不同意以下陈述。其中：1=非常不同意，2=比较不同意，3=不确定，4=比较同意，5=非常同意。内容非常不同意比较不同意不确定比较同意非常同意1、认真教学123452、认真做好科研工作123453、维护学校的声誉123454、关心学生123455、为学校的发展提出建设性意见123456、不断学习,提高工作水平123457、协助同事的工作123458、配合学校进行学科建设123459、培养学生良好的思想品德1234510、积极参加学术交流1234511、按要求完成学校布置的任务1234512、保证教学效果，取得良好的教学成果1234513、积极主动的学习先进的教学理念1234514、当学校需要临时加班时，愿意服从安排1234515、能接受领导的建议和意见1234516、能对需要帮助的同事提供力所能及的帮助12345第三部分：学校组织责任问卷指导语：您认为学校对您的责任是什么？请您根据自己的感受，选择在多大程度上同意或不同意以下陈述。其中：1=非常不同意，2=比较不同意，3=不确定，4=比较同意，5=非常同意。题号内容非常不同意比较不同意不确定比较同意非常同意17提供良好的校园环境1234518给予进修和培训的机会1234519关心教师，为教师提供便利1234520合理安排工作任务1234521提供广阔的个人发展空间1234522配备充分的教学科研资源1234523尊重教师1234524提供良好高效的行政管理1234525重视教师提出的合理化建议1234526提供良好的学术交流平台1234527公平、公正对待教师1234528提供良好的薪酬福利1234529给予教师一定的教学自主权1234530提供相互合作的和谐工作氛围1234531教师能够得到学校的指导、支持和鼓励12345二、样本概况此次调查共发放调查问卷194份，收回186份，剔除当中敷衍了事或答案明显前后矛盾的无效问卷13份，最后总共得到173份有效问卷，问卷回收率达到了89.2%，可以用来作问卷分析研究。样本数据整体分布情况见下表。正式问卷调查有效被试情况汇总表（n=173）频次（人）百分比(%)性别男7040.5女10359.5年龄30岁及以下3319.131-40岁8448.541-50岁4324.950岁以上137.5教育程度大专169.2本科4928.3硕士8146.8博士（及以上）2715.7职称助教179.8讲师5330.6副教授6738.7教授3419.7其他21.2本单位工作年限3年以下2816.23—8年6034.78—15年6939.915年以上169.2三、心理契约维度的内容结构分析1、研究目的利用发放问卷所收集来的样本数据，运用各种统计分析方法来提取关键因子，构建A学校教师心理契约维度内容结构模型。2、分析过程的简要说明对数据从“教师对学校的责任”和“学校对教师的责任”两个方面分别做处理。用项目分析、T检验、因子分析等统计分析方法，分别对前后两部分量表题项进行数据分析，并对研究假设进行验证，再对调查问卷进行信、效度检验。3、对问卷题项进行项目分析项目分析(Itemanalysis)是指根据测试结果对组成问卷的各个题项进行分析，从而评价题目好坏、对题目进行筛选的一种方法，它主要考察检验问卷中各个题项的鉴别度。项目分析要求出每一个题项的“临界比率”即显著性水平，如果某个题项测出来的显著性水平不够显著（一般将显著值水平规定为a0.05），则可以认为这个题目的测试作用不大，可考虑删去。项目分析是考察题项是否有存在价值的首要依据。本研究采用项目区分度分析法(ItemDiscrimination)，对本研究中的教师心理契约问卷进行项目分析，结果如表1所示。F值大于0.05，差异不显著，则认为方差相等，拒绝原假设，看同一行t值显著性水平；F值小于0.05，差异显著，则认为方差不相等，不能拒绝原假设，看下一行t值显著性水平。表1心理契约问卷量表项目分析独立样本T检验结果题项方差假设方差方程的Levene检验均值方程的t检验F值显著性水平Sig.T值显著性水平Sig.(双侧)题1假设方差相等3.793.0621.245.224假设方差不相等1.245.228题2假设方差相等8.816.0063.944.001假设方差不相等3.944.001题3假设方差相等6.198.0202.040.052假设方差不相等2.040.059题4假设方差相等12.480.0021.963.060假设方差不相等1.963.071题5假设方差相等1.551.2242.513.018假设方差不相等2.513.022题6假设方差相等7.333.0122.183.038假设方差不相等2.183.046题7假设方差相等3.403.0763.624.001假设方差不相等3.624.003题8假设方差相等5.850.0233.777.001假设方差不相等3.777.002题9假设方差相等9.130.0063.242.003假设方差不相等3.242.006题10假设方差相等3.808.0623.300.003假设方差不相等3.300.004题11假设方差相等2.981.0963.106.005假设方差不相等3.106.007题12假设方差相等12.829.0012.223.035假设方差不相等2.223.045题13假设方差相等12.043.0022.917.007假设方差不相等2.917.012题14假设方差相等2.403.1333.606.001假设方差不相等3.606.002题15假设方差相等.057.8132.621.014假设方差不相等2.621.016题16假设方差相等4.576.0422.770.010假设方差不相等2.770.014题17假设方差相等16.950.0003.195.004假设方差不相等3.195.006题18假设方差相等14.242.0012.886.008假设方差不相等2.886.012题19假设方差相等12.086.0022.473.020假设方差不相等2.473.027题20假设方差相等30.006.0002.702.012假设方差不相等2.702.017题21假设方差相等30.110.0003.309.003假设方差不相等3.309.006题22假设方差相等33.328.0002.284.031假设方差不相等2.284.035题23假设方差相等35.263.0002.556.017假设方差不相等2.556.023题24假设方差相等22.120.0002.414.023假设方差不相等2.414.030题25假设方差相等33.134.0003.108.005假设方差不相等3.108.008题26假设方差相等25.194.0001.815.081假设方差不相等1.815.088题27假设方差相等25.711.0003.066.005假设方差不相等3.066.008题28假设方差相等37.959.0002.849.008假设方差不相等2.849.013题29假设方差相等25.796.0002.701.012假设方差不相等2.701.017题30假设方差相等30.815.0002.646.014假设方差不相等2.646.020题31假设方差相等15.194.0012.427.022假设方差不相等2.427.029独立样本T检验结果表明，本研究问卷第1、3、4、26题显著度不高（a＞0.05），其余题项都具有鉴别度，均能鉴别出不同被试者的反应程度。故删去上述四题，调整问卷，以作因子分析。4.对教师责任量表进行探索性因子分析在这么多题项中存在诸多的变量，变量太多，变量间信息的高度重叠和高度相关会给统计分析带来许多的障碍。这时就需要运用因子分析的多元统计分析方法，既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。而且因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性，有助于对因子分析结果进行解释评价，从而揭示事物的本质和规律。下面首先将问卷“教师对学校的责任”量表部分进行因子分析。但是要进行因子分析必须满足一个潜在的前提条件，即原有变量之间应具有较强的相关关系。否则，如果原有变量相互独立，不存在较强的相关关系，那么就无法从中综合出能够反映某些变量共同特性的几个较少的公共因子，也就无须进行因子分析。一般在因子分析时须首先对原有变量是否相关进行研究。本研究采用的是巴特利特球度检验法和KMO检验法。巴特利特球度检验的检验统计量如果观测值较大，且对应的概率值小于给定的显著性水平α，则应拒绝原假设，认为相关系数矩阵不太可能是单位阵，原有变量适合做因子分析。KMO检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，其取值在0～1之间。KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；反之KMO值越接近于0，意味着原有变量越不适合作因子分析。KMO值一般认为0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。以下是对教师对学校责任量表数据的巴特利特球度检验和KMO值检验结果。表2教师对学校责任量表KMO和Bartlett的检验结果取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.802Bartlett的球形度检验近似卡方2126.159自由度351显著性水平Sig.值0.000由上表可知，量表的巴特利特球度检验的观测值达到了2126.159，且对应的概率值仅为0.000，KMO检验值达到了0.802，说明变量间的相关性非常强，符合作因子分析的前提条件。（1）教师责任量表的第一次因子分析根据样本数据求解因子载荷矩阵，本研究采用的是在因子分析中占有主要地位且使用最为广泛的主成分分析法。提取到公共因子共有3个，且累计解释率达80.613%，所有题项共同度均大于0.5。见下表。表3“教师对学校的责任”量表第一次因子分析的总体变异解释率（n=173）成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差%累计%合计方差%累计%合计方差%累计%111.57642.87442.87411.57642.87442.87411.32241.93541.93529.13233.82376.6979.13233.82376.6979.23634.20776.14231.0573.91680.6131.0573.91680.6131.2074.47180.6134.7583.80684.4195.7253.68787.1066.5913.18890.3107.5442.01692.4398.3971.47194.7809.3511.30196.08110.3001.11297.49311.2741.01698.00912.246.91199.12013.163.880100.000表4教师责任量表第一次因子分析的转轴后因素矩阵及共同度（n=173）因子123共同度题13.9500.780题10.9380.788题5.7200.773题7.834.4320.748题15.825.4110.776题2.5380.666题6.8930.707