项目分析（也称区分度分析）；其目的在于研究数据是否可以有效的区分出高低水平。如果一份试卷，所有学生的成绩均在80分，那此份试卷的区分性则很差。如果学生的成绩有高有低，高分学生和低分学生可以很好的区分出来，则说明该试卷有着良好的区分性。

项目分析的原理在于，首先对分析项求和【比如学生语文、数学和英语三科成绩】，然后将求和数据分成三部分（通常是按照百分位数，27%和73%），分别分为低分组，中分组和高分组。低于27%分位数的数据则为低分组，27%~73%之间称为中分组；高于73%则称为高分组。然后使用t 检验去对比低分组和高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。反之则说明数据区分性差。如果区分性差，则很可能需要将对应的研究项进行删除处理。

对于数据的区分上，通常是按照27%和73%分位数进行拆分；同时也有可能按照25%和75%分位数进行拆分。SPSSAU提供两种拆分方案，在分析完成后，SPSSAU会默认将中间过程涉及的数据，包括求和项，以及分组级别项返回，名称分别类似为：“项目分析****_总分”，“项目分析****_分组级别”。

在问卷量表编制时，基本上均会使用到项目分析，在考试试卷区分上也会使用此方法。除此之外，经典量表的使用时也会用到项目分析。即项目分析通常涉及三个应用场景：

• 经典量表引用时，量表是否具有区分性。

• 设计新量表时，量表题目设计是否具有区分性。

• 考试试卷是否具有区分性。

• 特别提示：

• 如果研究的目的在于区分度，则项目分析后结论很可能需要进行删除或者修改项目项，如果研究的目的仅在于了解得分情况，则不需要进行项目分析。以及最终研究项是否应该被删除，项目分析结论只作为非常重要的参考，并且辅以实际专业具体情况进行判断。