用SPSS做区分度检验：鉴别度与临界比值法
鉴别度是指量表测量结果的高分组和低分组的差异值，用D值表示，一般认为D值在0.3以上，则问卷具有较好的区分度。
临界比值法（Critical Ration）又称为极端值法，是最常用的鉴定量表区分度的方法。它通过比较高分组和低分组之间的差异，来判断量表是否具有区分度。临界比值法的操作逻辑非常简单，主要包括以下7个步骤。
第一，对量表数据进行整理，如对反向计分题重新进行编码。
第二，求出量表的总分。
第三，将量表从高分到低分（或低分到高分）进行排序。
第四，找到高低分组上下27%处的分数（临界值）。
第五，按临界值将量表分为高分组和低分组，并对高分组和低分组重新编码。
第六，用独立样本T检验的方法比较高低分组在每个题项上的差异。
第七，删除T检验结果不显著的题项。
接下来我们按照上述步骤对临界比值法的操作过程进行具体介绍，由于量表数据的整理我们已经在第六章中详细介绍，在本章不再重复。
（一）求出量表总分
在SPSS中求量表总分的具体步骤如下：
点击工具栏［转换（T）］→点击［计算变量（C）］，开启［计算变量］对话框窗口→在左边［目标变量（T）］下的方框中输入新变量的名称“量表加总”→在右边［数字表达式（E）］下的方框中输入量表中全部16个题项的加总公式：“sum（Q1 toQ16）”（见图7-9）→点击［确定］即可。
备注：在“计算变量”对话框中，也可以从左边的变量列表中选择变量，从下面的方格中选择数字运算符号，直接在［数字表达式（E）］下面的方框列出运算的公式（见图7-10），点击［确定］后同样能进行计算。在点击［类型与标签（L）］按钮，打开对话框后，可以选择［将表达式用做标签（U）］，这样就可以将表达式作为新变量的标签进行保存，方便后期对新变量的产生过程进行回顾和查看。
图7-9 计算新的变量
图7-10 直接用数字表达式计算新变量
在完成以上操作后，数据库中会出现一个新变量“量表加总”，该变量为整个量表所有题项的加总得分。
（二）按量表总分排序并确定临界值
为了找到得分最高的组和得分最低的组，需要先将所有样本按照量表的总分重新进行排序，然后界定临界值。具体操作如下：
点击工具栏［数据（D）］→点击［个案排序（O）］，开启“个案排序”对话框→将左边变量清单中的目标变量“量表加总”选入右边［排序依据（S）］下的方框中，在下方［排列顺序］方框中选取［升序（A）］选项（见图7-11）→点击［确定］即可。
图7-11 对个案进行排序
有效样本数的前27%为低分组，低分组的临界值为第35（样本总量为129个，129×0.27≈35）个样本的量表总分（60）（见图7-12）。
点击工具栏［数据（D）］→点击［个案排序（O）］，开启“个案排序”对话框→将左边变量清单中的目标变量“量表加总”选入右边［排序依据（S）］下的方框中，在下方［排序顺序］方框中选取［降序（D）］选项→点击［确定］即可。
此时，样本数的前27%为高分组，高分组的临界值同样为第35个样本的量表总分（64）（见图7-13）。
图7-12 查看低分组的临界值
图7-13 查看高分组的临界值
（三）建立高低分组并重新编码
接下来需要新增高、低组别变量，把高分组和低分组重新进行编码。此时，低分组的范围为从量表总分的最低分17分到低分组临界值60分，高分组的范围为从高分组临界值64分到最高分70分。具体操作如下：
点击工具栏［转换（T）］→［重新编码为不同变量（R）］，开启重新编码对话框→选中左边变量清单中的“量表加总”变量，将其放入右边［数字变量→输出变量］下的方框中→在最右边，［输出变量］的［名称（N）］中填上新变量的名称“高低分组”，然后点击［变化量（H）］，此时［数字变量→输出变量］下方框中的文字自动变成“量表加总→高低分组”（见图7-14）→点击［旧值和新值］→自动开启“重新编码：旧值和新值”对话框→在左边的［旧值］中选择［范围：从最低到值（G）］，并在下面的方框内输入低分组临界值60，在右边的［新值］方框的［值］右边方框中输入1，点击［添加］→在［旧值］中选择［范围：从值到最高（E）］，并在下面的方框内输入高分组临界值64，然后在［新值］方框的［值］右边方框中输入2，点击［添加］，显示见图7-15，再点击［继续（C）］按钮→返回继续编码对话框后点击［确定］即可。
图7-14 高分组和低分组重新编码
图7-15 旧值和新值的设定
完成以上操作后，数据库中会出现一个新的变量“高低分组”，在该变量中，低分组的值都为1，而高分组的值都为2。
（四）独立样本T检验和题项评估
接下来就是对高分组（组2）和低分组（组1）进行比较，看这两个组的样本在16个题项的回答上是否存在显著差异（独立样本T检验的内在原理和逻辑可见第九章）。具体操作如下：
点击工具栏［分析（T）］→［比较平均值（M）］→［独立样本T检验（T）］，开启“独立样本T检验”对话框→选中左边变量清单中的量表的16个题项变量，将其放入右边［检验变量（T）］下的方框中→选中左边变量清单中的“高低分组”变量，将其放入右边［分组变量（G）］下的方框中，此时［分组变量（G）］下的方框会出现“高低分组（？？）”选项（见图7-16）→点击［定义组（D）］按钮，开启“定义组”对话框，在［组1：］右边的方框中输入第1组（低分组）的数值编码1，在［组2：］右边的方框中输入第2组（高分组）的数值编码2（见图7-17），点击［继续］→返回“独立样本T检验”对话框，可以发现此时［分组变量（G）］下面方框中的变量已经由之前的“高低分组（？？）”变成了“高低分组（12）”→点击［确定］即可。
图7-16 “独立样本T检验”对话框
图7-17 “定义组”对话框
完成以上操作后，SPSS会输出组别统计表（见表7-11）和独立样本T检验表（见表7-12）。
表7-11 组别统计
续 表
从组别统计表中可以清晰看到每个问题高分组和低分组的个案数（即样本数）、平均值和标准差。需要说明的是，可以发现不论是高分组，还是低分组，个案数并不是开始所设定的35个（样本总量的27%），而是38和59。原因是不少样本的“量表加总”和临界值一样。如我们通过排序发现，高分组排名第35名的样本的量表总分为64分，因此将64分设为高分组的临界值，但是在样本中量表总分为64分的有25个样本，因此在之后的分组中这些样本也都被归入了高分组。同样，量表总分为60分（低分组临界值）的样本也有4个，都被归入了低分组。这在临界比值法的操作过程中是比较常见的情况。
表7-12 独立样本T检验
续 表
续 表
在对高分组和低分组的均值是否存在显著差异进行判断之前，研究员需要先判别两组的方差是否相等。因此，需要先看上述表格的第一部分莱文方差等同性检验。如果莱文方差等同性检验的结果显示的显著性概率值p＜0.05，则表示两个组的方差不相等，需要看“不假定等方差”这行的数据；反之，如果p＞0.05，则表示两个组的方差相等，需要看“假定等方差”这行的数据。在表7-12中，因为16个题项的莱文方差等同性检验结果的p值都小于0.05，所以看“不假定等方差”行的数据。从数据结果来看，16个题项的高分组和低分组在均值上都存在显著差异，因此这些题项都具有区分度。但是，如果在一些数据分析的过程中，出现了某些题项的高、低分组均值检验通不过的情况（p≥0.05），那么就可以考虑修改或者删除这些题项。