京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
德尔菲法是一种专家评估方法,通常用于处理不确定性很高的问题。在这种方法中,一组专家独立地提出他们对问题的看法,并通过反复修正来达成共识。协调系数是一个评估专家之间达成共识程度的指标,它的值越接近1,代表专家之间的一致性越高。
要在SPSS中计算协调系数,需要进行以下步骤:
在SPSS中,选择“File”-“New”-“Data”创建一个新的数据集。然后,添加每个专家的评分。例如,如果有5个专家对某个问题给出了评分,则可以将每个专家的评分作为一行数据输入。第一列可以是专家的编号,后面的列可以是该专家对问题的评分。
在SPSS中,选择“Analyze”-“Descriptive Statistics”-“Descriptives”。在“Descriptives”对话框中,将每个专家的评分列选中并移动到“Variable(s)”区域中。然后,选择“Options”按钮,在“Options”对话框中勾选“Mean”和“Standard deviation”,最后点击“Continue”和“OK”按钮计算每个专家的平均值和标准差。
在SPSS中,选择“Analyze”-“Correlate”-“Bivariate”。在“Bivariate Correlations”对话框中,将每个专家的评分列选中并移动到“Variables”区域中。然后,选择“Options”按钮,在“Options”对话框中勾选“Means and standard deviations”,最后点击“Continue”和“OK”按钮计算相关系数。
根据德尔菲法的定义,协调系数可以通过以下公式计算:
协调系数 = 1 - (标准差之和/总体差异)
其中,“标准差之和”是每个专家的标准差之和,“总体差异”是所有专家评分与平均值的差异的平方和除以(n-1),其中n是专家的数量。
在SPSS中,可以使用计算变量功能来计算协调系数。选择“Transform”-“Compute Variable”,输入公式并为新变量命名,最后点击“OK”按钮即可计算协调系数。
总结:
在SPSS中计算德尔菲法中的协调系数需要进行四个步骤:创建数据集、计算平均数和标准差、计算相关系数和计算协调系数。其中,计算协调系数需要采用特定的公式,并使用计算变量功能进行计算。这个过程比较简单,只需要遵循上述步骤即可。
相关性分析是一项重要的数据分析工具,可以帮助我们理解变量之间的关系并做出相应的推断。通过散点图、相关系数和回归分析等方法,我们可以定量地衡量变量之间的相关程度,并将其应用于各个领域的研究与实践中。深入理解相关性分析的原理和应用,对于数据科学家和决策者来说都是至关重要的技能。
想深入学习统计学知识,为数据分析筑牢根基?那快来看看统计学极简入门课程!
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3386?targetId=5647&preview=0
课程由专业数据分析师打造,完全免费,60 天有效期且随到随学。它用独特思路讲重点,从数据种类到统计学体系,内容通俗易懂。学完它,能让你轻松入门统计学,还能提升数据分析能力。赶紧点击链接开启学习,让自己在数据领域更上一层楼!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26数字化浪潮席卷全球,数据已成为企业核心生产要素,“用数据说话、用数据决策”成为企业生存与发展的核心逻辑。在这一背景下,CD ...
2025-12-26箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24