Ejemplo de Análisis de elementos

Un gerente de relaciones con los clientes de una cadena de restaurantes desea usar una encuesta para evaluar la satisfacción del cliente. El gerente del restaurante pone a prueba las preguntas de la encuesta en un estudio piloto para asegurarse de que las preguntas midan consistentemente la satisfacción del cliente. El gerente elige 50 clientes de forma aleatoria, les hace tres preguntas y registra sus respuestas en una escala Likert de 5 puntos, donde 1 es No satisfecho/Poco probable y 5 es Muy satisfecho/Muy probable.

  1. Abra los datos de muestra, SatisfacciónCliente.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Análisis multivariado > Análisis de elementos.
  3. En Variables, ingrese 'Elemento 1' 'Elemento 2' 'Elemento 3'.
  4. Haga clic en Gráficas y asegúrese de que Gráfica de matriz de datos con suavizador esté seleccionado.
  5. Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.

Interpretar los resultados

Los valores altos y positivos en la tabla Matriz de correlación indican que todos los elementos están altamente correlacionados entre sí. La gráfica de matriz también muestra que todos los elementos tienen una relación lineal y positiva. El alfa de Cronbach general es 0.9550, que es mayor que el valor de referencia común de 0.7. Por lo tanto, el gerente concluye que todas las preguntas de la encuesta están midiendo la misma característica (satisfacción del cliente).

Matriz de correlación

Elemento 1Elemento 2
Elemento 20.903
Elemento 30.8670.864
Contenido de la celda
      Correlación de Pearson

Estadísticas totales y de elementos

VariableConteo totalMediaDesv.Est.
Elemento 1503.16001.2675
Elemento 2502.84001.3607
Elemento 3502.94001.3463
Total508.94003.8087

Alfa de Cronbach

Alfa
0.9550

Estadísticas de elementos omitidas

Variable
omitida
Media total
ajustada
Desv.Est.
total
ajustada
Correlación
total
ajustada
por
elemento
Correlación
múltiple
cuadrada
Alfa de
Cronbach
Elemento 15.7802.6130.91660.84470.9268
Elemento 26.1002.5250.91340.84130.9277
Elemento 36.0002.5630.88700.78690.9476