一、各維度內在一致性及題總相關分析（沒處理缺失值，小於2%）
（一）總量表
原理：題目間相關程度的分析。刪除與其他題目相關程度較低，且影響內部一致性的題目。該量表25個專案的內在一致性α係數為0.771。
表1 整個量表題總相關表
可見：1、「批評與焦慮」維度：175，179，183，187，190，193，196與總題目的相關較低，刪除這些題目後，題目的內部一致性係數會有所上公升；
2、「提供機會」維度中第182題與總量表的相關為0.355，相關度較低，但刪除這一題，題目的內部一致性係數反倒有所下降，所以暫保留這一題。
刪除「批評與焦慮」這個二級維度後，該量表剩餘18個專案的內在一致性α係數為0.913，第182題與總題目的相關度也有所提高。
表2 18個量表題總相關表
（二）分量表
教師期望量表由四個分量表組成：批評與焦慮、情感支援、師生間的互動和提供機會，以下逐一分析這四個分量表各自的內在一致性情況。
1、批評與焦慮
該量表7個專案的內在一致性α係數為0.795。
表3 批評與焦慮量表題總相關表
2、情感支援
該量表8個專案的內在一致性α係數為0.853。
表4 情感支援量表題總相關表
3、師生間互動
該量表6個專案的內在一致性α係數為0.822。
表5 師生間互動量表題總相關表
4、提供機會
該量表6個專案的內在一致性α係數為0.701。
表6 師生間互動量表題總相關表
題目174與維度的相關程度最偏低，刪除該題後，該量表內在一致性係數由原來的0.701上公升到0.741.
二、臨界比率法（處理缺失值，不然用平均數排序時出現許多空缺的）
原理：題目鑑別力分析。前27%的學生與後27%的學生進行比較，如果差異顯著，說明題目具有鑑別力。如果差異不顯著，則題目沒有鑑別力，應當刪除。
具體做法：將學習風格的維度得分按從高到低的順序排列，得分前27%者為高分組，得分後27%者為低分組，進行高、低二組被試在每題得分平均數上的差異顯著性檢驗。如果得出的p值<0.
05差異顯著，如果<0.01差異非常顯著。
1、 總量表
表7 對錶7中描紅部分的解釋：教師期望的高低和批評與焦慮成反比，即教師期望方面得分高的學生在批評與焦慮上的得分低。
2、 批評與焦慮
表8 3、情感支援
表94、師生間互動
表105、提供機會
表11三、專案分析彙總
1、刪除第174題，剩餘24題。
2、「批評與焦慮」很可能無法與其他三個維度並列。
四、探索性因素分析
原理：探索問卷的結構效度。
具體做法：從776名被試中隨機抽取50%，共391名被試資料，進行探索性因素分析。
對25道題目進行分析探索性因素分析，量表kmo=0.931，bartlett球形檢驗x=4341.978，
p<0.001，表明本量表適合進行因素分析，採用主成分、方差最大旋轉法，提取特徵值大於1的4個主成份，解釋率為55.301%。具體因素載荷如下：
表12中，第一列中括號內部為原來理論建構中題目的歸屬情況。表12
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