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：5、您的从业年限：□ 3年以下 □ 3-8年 □ 8-15年第二部分：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， 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。
□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 □15 年以上选择在多大程 内容1、 2、 3、 4、5、6、 7、 8、 9、认真教学认真做好科研工作 维护学校的声誉 关心学生 为学校的发展提出建设性意见 不断学习 ,提高工作水平 协助同事的工作 配合学校进行学科建设 培养学生良好的思想品德 10、积极参加学术交流 11、按要求完成学校布置的任务 12、保证教学效果，取得良好的教学成果 13、积极主动的学习先进的教学理念 14、当学校需要临时加班时，愿意服从安排非 常不 同 意1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 比 较 不 同 意2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 23 3 33 33 3 33 3 3 3 3 3比 较 同 意 44 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4非 常 同意5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5二、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）15、 能接受领导的建议和意见16、 能对需要帮助的同事提供力所能及的帮助 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, 上同意或不同意以下陈述。
其中： 4=比较同意，5=非常同意。
选择在多大程度 1=非常不同意，2=比较不同意，3=不确定,题号非 常不 同 意比 较 不 同 丿比 较 同 丿非 常 同 丿17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30提供良好的校园环境 给予进修和培训的机会 关心教师，为教师提供便利 合理安排工作任务 提供广阔的个人发展空间 配备充分的教学科研资源 尊重教师 提供良好高效的行政管理 重视教师提出的合理化建议 提供良好的学术交流平台 公平、公正对待教师 提供良好的薪酬福利 给予教师一定的教学自主权 提供相互合作的和谐工作氛围 教师能够得到学校的指导、支持和鼓励1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 23 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 34 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 45 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5频次（人）性别70 103百分比（％） 40.5 年龄 30岁及以下 3319.1三、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(Item analysis)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，如果某教育程度职称31-40 岁 84 48.5 41-50 岁 43 24.9 50岁以上13 7.5 大专 16 9.2 本科49 28.3 硕士81 46.8 博士(及以上)27 15.7 助教 17 9.8 讲师 53 30.6 副教授 67 38.7 教授 34 19.7 其他2 1.2 3年以下 28 16.2 3—8年 60 34.7 8—15 年69 39.9 15年以上169.2本单位工作年限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av0.05），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（Item Discrimination ）,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值表1心理契约问卷量表项目分析独立样本T检验结果方差方程的Leve ne检验均值方程的t检验题项方差假设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 .062 1.245 .224假设方差不相等 1.245 .228 题2假设方差相等8.816 .006 3.944 .001假设方差不相等 3.944 .001 题3假设方差相等 6.198 .020 2.040 .052假设方差不相等 2.040 .059 题4假设方差相等12.480 .002 1.963 .060假设万差不相等 1.963 .071 题5假设方差相等 1.551 .224 2.513 .018假设万差不相等 2.513 .022 题6假设方差相等7.333 .012 2.183 .038假设万差不相等 2.183 .046 题7假设方差相等 3.403 .076 3.624 .001假设万差不相等 3.624 .003 题8假设方差相等 5.850 .023 3.777 .001假设万差不相等 3.777 .002 题9假设方差相等9.130 .006 3.242 .003假设方差不相等 3.242 .006 题10假设方差相等 3.808 .062 3.300 .003假设方差不相等 3.300 .004 题11假设方差相等 2.981 .096 3.106 .005假设方差不相等 3.106 .0071213141516171819 题20 题21 题22 题23 题24 题25 题26 题27 题28 题29假设方差相等12.829 .001 2.223 .035 假设方差不相等 2.223 .045 假设方差相等12.043 .002 2.917 .007 假设方差不相等 2.917 .012 假设方差相等 2.403 .133 3.606 .001 假设方差不相等 3.606 .002 假设方差相等.057 .813 2.621 .014 假设方差不相等 2.621 .016 假设方差相等 4.576 .042 2.770 .010 假设方差不相等 2.770 .014 假设方差相等16.950 .000 3.195 .004 假设方差不相等 3.195 .006 假设方差相等14.242 .001 2.886 .008 假设方差不相等 2.886 .012 假设方差相等12.086 .002 2.473 .020 假设方差不相等 2.473 .027 假设方差相等30.006 .000 2.702 .012 假设方差不相等 2.702 .017 假设方差相等30.110 .000 3.309 .003 假设方差不相等 3.309 .006 假设方差相等33.328 .000 2.284 .031 假设方差不相等 2.284 .035 假设方差相等35.263 .000 2.556 .017 假设万差不相等 2.556 .023 假设方差相等22.120 .000 2.414 .023 假设万差不相等 2.414 .030 假设方差相等33.134 .000 3.108 .005 假设万差不相等 3.108 .008 假设方差相等25.194 .000 1.815 .081 假设万差不相等 1.815 .088 假设方差相等25.711 .000 3.066 .005 假设万差不相等 3.066 .008 假设方差相等37.959 .000 2.849 .008 假设万差不相等 2.849 .013 假设方差相等25.796 .000 2.701 .012 假设方差不相等 2.701 .017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a,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。
KMC 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。
K M OS 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KM OS 越接近于0，意味着原有变量越不适合作因子分析。
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。