如何一秒鐘判斷問卷題目是否具有鑒別力！

　　對於每一個做量化研究的人來說,確保問卷題目有效、具有鑒別力，是非常重要的一項工作，否則你的研究在開始的時候將注定失敗。而傳統的問卷鑒別力判斷方法十分繁瑣，至少需要好幾個步驟，但是今天我們給量化研究的粉絲們放大招，傳授如何一秒鐘搞定問卷鑒別力的方法。

　　當我們拿到數據以後，通常需要做一下數據預試(Pretest)。目的是確認量表題目的語意是否通順，是否有錯別字，編排是否適當。其中最重要的工作之一就是做專案分析。它的目的就是刪除不具有鑒別力的題目(或變數)，以此作為題目改善的依據。那麼，什麼是項目分析呢?

　　項目分析其實就是一個t檢定，它會檢定高低分群是否不一樣，什麼意思呢？舉個例子：我們把一個班上同學們的考試成績從高到低進行排列。然後，把同學們的成績分為高分群，低分群和中分群。那麼，高分群和低分群的成績平均值應該會有顯著差異，對不對？如果沒有顯著差異，就代表高分群跟低分群的學生分數太接近了，這就代表這是一次無效的考試，因為大家的成績沒有拉開差距。如果這是一個問卷的題目的話，那麼，這就是個無效的題目。因為，顯然不夠分散，所以，我們應該把這個題目廢掉。

然而，傳統專案分析的做法至少需要4個步驟：

Step1：每一變數的題目分別加總，轉換計算新變數。

Step2：找出每一維度27及73分位數的值。

Step3：將每一變數的數據分成低分組及高分組兩組。

Step4：檢測每一變數高分組和低分組平均值差異是否顯著，以此來判斷問卷題目是否具有鑒別力。

看到這裡，是不是想直接放棄了，冷靜一下，SPSS怎麼會允許如此又笨又low的操作存在呢？是的，答案是肯定的！

SPSS研發了一個小外掛程式，安裝後，一鍵搞定專案分析所有步驟，神奇吧，那就趕緊一探究竟吧！

如何一鍵搞定項目分析呢?

靠的就是這個神奇的外掛程式——Item Analysis

第一步：在功能表列裡有個定制，點擊定制將會出現Item Analysis，如圖1所示。

圖1 

第二步：以顧客滿意度（Customer Satisfaction，簡稱CS）這一變數舉例，如果我們要鑒別CS這個構面的7道題是否具有鑒別力,我們可以將變數CS1~CS7移至構面題目，然後點選確定即可，如圖2所示。

圖2

第三步：操作結束，我們得到了項目分析的結果，如圖3所示。

圖3

由圖3我們可知，平均值 t 檢定 p<0.05，這代表高分群跟低分群有顯著差異。因此，這些題目在研究中要全部予以保留。

是不是很簡單？是不是很厲害？是不是一鍵就可以搞定？