本例使用 sample data 文件夹中的 Danger.jmp 数据。该表列出具有一定程度的固有危险的 30 个项目。有三组人群（学生、非学生、专家）根据自己所认为的危险程度对这些项目进行了排名。请注意，学生和非学生都将“Nuclear power”评级为非常危险 (1)，但专家给出的排名却靠后 (20)。另一方面，全部三个判断组都将“motorcycles”排在第五位或第六位。
您可以使用 Cronbach α 值按照各组所认为的项目排名方式来评估一致性。请注意，在这类示例中，值对每组而言都是相同的一组排名，将数据标准化没有任何影响。
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1.
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选择分析 > 多元方法 > 多元。
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点击确定。
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（可选）从“多元”红色小三角菜单中，选择散点图矩阵隐藏该图。
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图 3.6中的“Cronbach α 值”结果显示总 α 值为 0.8666，该值指示三个组中的排名值具有较高的相关性。不仅如此，当您从分析中排除专家后，非学生和学生对危险的排名几乎相同，二者的 Cronbach α 值得分分别为 0.7785 和 0.7448。