区分度分析
1、作用
区分度分析是利用独立样本 T 检验对问卷数据收集时是否存在差异性进而研究区分度的一种方法。其原理为，对分析项求和【如品牌的潮流度打分，价格打分，舒适度打分】，然后将平均数据分成三部分按 37 分或者其他比例分别分为低分组，中分组和高分组，然后使用独立样本 t 检验去对比各分组之间是否有着明显的差异，如果具有明显的差异，则说明具有良好的区分性。
2、输入输出描述
输入：至少一项或以上的定量数据或者有序定类数据 输出：该问卷数据是否能够很好地对调查结果的评分进行区分
3、案例示例
案例：比如对某品牌的潮流度打分，价格打分，舒适度打分求平均，得到总评分。对总评分按照（27、46、27）比例进行分组，并看总评分各组之间是否有明显的差异。
4、案例数据
区分度分析案例数据
5、案例操作
Step1：新建分析；
Step2：上传数据；
Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；
step4：选择【区分度分析】； step5：查看对应的数据数据格式，【区分度分析】要求特征序列 step6：设置分位数，如“27/73”是指对数据进行分组（分成 0%-27%，27%-73%, 73%-100%). step7：点击【开始分析】，完成全部操作。
6、输出结果分析
输出结果 1：区分度分析结果
图表说明：区分度分析结果显示： 对于变量总评分，显著性 p 值为 0，水平上呈现显著性，拒绝原假设，说明量表项设计区分度高，设计较为合理。
输出结果 2：各分组均值对比图
图表说明： 上表展示了数据低中高分组的均值的结果，通过比较均值，可以挖掘其差异关系。
7、注意事项
一般情况下，如果数据组别的均值不能呈现出显著性差异，或者差异程度过小，可认为该项没有区分意义，予以删除处理。
8、模型理论
区分度的计算，取总分上位（得分高的群）27%和下位（得分低的群）27%两个群体(舍弃中间群体 46%)，而后对得分高的群和得分低的群进行独立样本 t 检验。 t 检验是比较两组数据之间的差异，有无统计学意义；t 检验的前提是，两组数据来自正态分布的群体，数据的方差齐，满足独立性。独立样本 t 检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
独立样本 t 检验统计量为：
S12 和 S22 为两样本方差；n1 和 n2 为两样本容量。
9、参考文献
[1] Scientific Platform Serving for Statistics Professional 2021. SPSSPRO. (Version 1.0.11)[Online Application Software]. Retrieved from https://www.spsspro.com. [2]Fisher Box, Joan. Guinness, Gosset, Fisher, and Small Samples. Statistical Science. 1987, 2 (1): 45–52.
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