利用SPSS分析调查问卷数据
为什么要使用SPSS软件分析问卷数据
《为什么要使用SPSS软件分析问卷数据》微课讲稿的优点在于将结果量化，标准更加统一。
比如在接下来的课程中，我们会学习使用SPSS对问卷的信度进行检验，当我们执行正确的操作后，就会得到相应的数值，此时我们只需对照信度检验表，将数值与表中的范围进行比对就能得到信度是否合理的结果了。
当然，无论操作多少次，所得到的结果都是相同且客观的。
SPSS优点2（学员）：但我还有一个问题，现在数据的环境有了很大的改变，像Stata，R这类的新兴数据分析工具，功能也很强大，为什么我们还要选择使用SPSS呢？（老师）：这个问题问得很好！这主要是由于，对统计软件来说，可靠性和稳定性是最重要的。
SPSS到今天已经发展到第24版了，经过这么多次的迭代和优化，所有可能出现的问题都已经被解决，软件功能齐全且较为稳定，因此SPSS 分析得出的结果是受学术界普遍认可的。
此外，在各种统计分析软件中，SPSS的操作最为简单，对于初学者而言，如果想掌握一款统计分析软件，我们还是建议先学SPSS。
当然，等大家SPSS用的比较熟练了，再去学习Stata或者R，都必将事半功倍。
SPSS功能接着我们一起来看看SPSS软件有哪些统计分析功能。
SPSS的统计分析功能主要包括平均水平比较，可靠性分析，方差分析，相关分析和因子分析等几大类，我们即将学到的信度分析属于可靠性分析，探索性因素分析属于因子分析，那么这些功能有什么具体的用处呢？我们以信度分析为例，一般来说，中小学教师在做教学研究时很少会验证问卷的科学性和可靠性，这也会导致问卷得出的结果不够严谨。
虽然我们在之前的课程中学习了设计问卷的一般流程，已经掌握了问卷设计的有效手段，但还是无法保证设计出的问卷具有较高的科学性。
此时，我们就需要用到SPSS 的信度检验功能来提升问卷的信度。
SPSS的信度检验标准就好比一把具有标量的直尺，可以检测每份问卷是否达到一定的标准，凡是信度值高于信度检验标准的问卷数据可以作为教学研究中的重要考据，但不符合这个标准的问卷则要进一步进行修改，直至问卷的信度达到标准，以此方法来保证问卷的合理性。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷调查是一种常用的数据收集方法。
为了确保测量工具的有效性和可靠性，我们需要进行信效度分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件对问卷进行信效度分析的步骤和方法。
一、信度分析信度是指测量工具在不同时间点或者多个观察者之间的一致性和稳定性。
常用的信度检验方法有重测法、分半法和内部一致性法。
在SPSS中，我们可以使用Cronbach's Alpha系数来计算问卷的内部一致性。
1. 导入数据首先，将收集到的问卷数据导入SPSS软件中。
确保每个问题都用不同的变量来表示，并且每个被试者的数据都在一行中。
2. 创建变量在菜单栏中选择"变量视图"，然后逐个输入每个问题的变量名和相关信息，比如问题的编号、内容和选项。
3. 计算Cronbach's Alpha系数在菜单栏中选择"分析" - "计算变量" - "反向"，对需要反向计分的问题进行操作。
然后，在菜单栏中选择"数据" - "描述性统计" - "可信度分析"，选择需要进行信度分析的变量，然后点击"统计值"，选择"Cronbach's Alpha系数"并点击"确定"。
Cronbach's Alpha系数的取值范围为0到1，数值越大表示问卷的内部一致性越高。
通常，如果Cronbach's Alpha系数大于0.7，可以认为问卷具有较好的内部一致性。
二、效度分析效度是指问卷是否能够真实地反映出所要测量的概念或者特征。
常用的效度检验方法包括内容效度、构效度和准则效度。
在SPSS中，我们可以通过因子分析和相关系数来进行效度分析。
1. 因子分析因子分析可以用来确定问卷中的维度或者潜在变量。
在菜单栏中选择"分析" - "数据降维" - "因子"，选择需要进行因子分析的变量，然后点击"提取"，选择主成分分析或者最大似然法，并选择因子的数量。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss进行问卷效度和信度分析哎呀，这可是个大问题啊！让我们一起来看看如何使用SPSS进行问卷效度和信度分析吧！我们需要了解一下什么是效度和信度。
效度是指问卷能否准确地测量我们想要研究的概念，而信度则是指问卷的稳定性和一致性，即同一人在不同时间或环境下回答相同的问题时，答案是否一致。
那么，我们该如何使用SPSS来进行这些分析呢？我们需要导入数据。
这里啊，数据就像是我们的钱财，需要妥善保管。
在SPSS中，我们可以通过“文件”->“打开”来导入我们的数据。
记得把数据放在一个合适的文件夹里，这样我们才能轻松找到它哦！接下来，我们需要对数据进行预处理。
这个过程就像是给我们的数据洗个澡，让它变得更加整洁。
在SPSS中，我们可以通过“数据”->“清洗”来进行预处理。
这里有一些常见的数据清洗任务，比如缺失值处理、异常值处理等。
通过这些任务，我们可以让数据变得更加规范，便于后续的分析。
好了，现在我们的数据已经准备好了。
接下来，我们就可以开始进行效度和信度分析了。
在SPSS中，我们可以通过“分析”->“可靠性”来进行这些分析。
在这里，我们可以选择不同的分析方法，比如Cronbach's alpha系数、KMO和Bartlett's球形检验等。
这些方法可以帮助我们了解问卷的效度和信度情况。
在进行效度和信度分析时，我们需要注意以下几点：1. 我们需要确保我们的问卷设计是合理的。
一个好的问卷设计应该能够准确地反映我们想要研究的概念，同时避免引导受访者给出特定答案的问题。
2. 我们需要选择合适的分析方法。
不同的问卷可能适用于不同的分析方法，所以我们需要根据具体情况来选择。
3. 我们需要关注分析结果。
如果分析结果显示我们的问卷效度和信度较低，那么我们就需要重新审视我们的问卷设计，看看是否有需要改进的地方。
使用SPSS进行问卷效度和信度分析是一个相当有趣的过程。
通过这个过程，我们可以更好地了解我们的问卷质量，从而提高研究的质量。
利用SPSS分析调查问卷数据
§1 如何用图来表示数据？
定量变量的图表示:1.直方图
• 对于一个定量变量，比如某个地区 （地区1）测量了163个高三男生的身 高（S3height1.txt）。
• 用图形来表示这个数据，使人们能够 看出这个数据的大体分布或“形状” 的一个办法是画直方图(histogram)。
• 图1就是利用这个数据由SPSS软件所 画的直方图。
图 3.1 地 区 1高 三 男 生 身 高 的 直 方 图
Std. Dev （标准差）=10.91，Mean（均值）=170.9，N（人数）=163
定量变量的图表示:2.盒型图
• 简单一些的是盒形图(boxplot，又称 箱图、箱线图、盒子图)。
• 图2的左边一个是根据地区1高三男生 的身高数据所绘的盒形图；其右边的 图代表另一个地区（地区2）的高三 学生的身高 。 （height.txt，height.sav，第三章例.xls）
数据录入
Rich.sav
数据 \Rich.xls
(rich.sav)：福布斯世界富豪排行榜 Rank：排名 Name：姓名 Citizenship：国籍 Region：地区 Age：年龄 NetWorth：净财富（10亿美元） Residence ：居住地
问卷调查数据常用的统计分析方法
频数分析、描述统计分析和列联表分析 这是问卷调查最基本、 最常用的分析方法。频数分析是描述统计的初步，分门别类的 统计有效样本量，计算其比重。频数分析可以计算的统计量有： 分位数、中位数、众数等，并可以绘制柱状图、直方图、饼图。
调查问卷中的数据编码和录入
调查问卷中的数据编码和录入
调查问卷中的数据编码和录入
调查问卷中的数据编码和录入
• 把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问 卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题 的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例 来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为: 1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )? A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59
spss分析报告
spss分析报告SPSS分析报告。
一、研究背景。
本次研究旨在通过SPSS软件对某公司员工满意度进行分析，以期了解员工对公司工作环境、福利待遇、领导管理等方面的满意程度，为公司提供改进管理和营造更好工作氛围的参考。
二、研究方法。
我们采用了问卷调查的方式，共有200名员工参与了本次调查。
问卷涵盖了员工满意度的各个方面，包括工作内容、薪酬福利、领导管理、团队氛围等。
在收集完问卷数据后，我们使用SPSS软件对数据进行了整理和分析。
三、数据分析结果。
1. 员工满意度整体情况。
通过对问卷数据的分析，我们发现员工整体满意度得分为75分（满分100分），整体来说员工对公司的满意度属于中等偏上水平。
2. 不同方面的满意度情况。
在工作内容方面，员工满意度得分为80分，表明大部分员工对自己的工作内容较为满意。
而在薪酬福利方面，员工满意度得分为70分，略低于整体满意度，说明公司在薪酬福利方面还有待提高。
在领导管理和团队氛围方面，员工满意度得分分别为75分和78分，整体表现较为稳定。
3. 不同部门的满意度差异。
通过对不同部门员工满意度的分析，我们发现在薪酬福利方面，销售部门的员工满意度得分最低，仅为65分，而技术部门的员工满意度得分最高，达到了85分。
这表明公司在薪酬福利方面需要重点关注销售部门的员工满意度。
四、结论与建议。
通过本次研究，我们得出了以下结论和建议：1. 公司整体员工满意度属于中等偏上水平，但在薪酬福利方面仍有提升空间，建议公司加大对薪酬福利的投入，提高员工的福利待遇。
2. 不同部门的员工满意度存在差异，公司应根据不同部门的情况，有针对性地改进管理和营造更好的工作氛围，提高员工满意度。
3. 未来可以定期进行员工满意度调查，以便及时了解员工的需求和反馈，为公司的管理决策提供科学依据。
总之，SPSS分析报告为公司提供了员工满意度的全面数据支持，为公司改进管理和提升员工满意度提供了重要参考。
希望公司能够根据本报告提出的建议，不断优化管理，营造更好的工作环境，提高员工满意度，为公司的长远发展打下良好基础。
调查问卷spss分析报告范文
调查问卷spss分析报告范文报告目的：该报告旨在分析对某产品进行的调查问卷结果，以便了解消费者对该产品的态度和看法。
调查问卷设计：本次调查采用了一份包括10个问题的问卷，涉及了产品质量、价格、外观设计、服务态度等方面。
采用了5点评分制度，其中1代表非常不满意，5代表非常满意。
样本特征：总共有300份问卷被回收，其中男性占55%，女性占45%。
受访者年龄分布均匀，主要集中在25-40岁之间。
分析结果：经过数据录入和SPSS分析，得出了以下结果：1.产品质量方面，有66%的受访者给予4分或5分评价，表明大多数人对产品质量较为满意。
2.在价格方面，有42%的受访者给予3分评价，表示对价格持中立态度；有30%的受访者给予4分评价，认为价格较为合理。
3.在外观设计方面，有50%的受访者给予4分评价，表示对产品外观较为满意；有20%的受访者给予3分评价，认为产品外观一般。
4.在服务态度方面，有60%的受访者给予4分或5分评价，表示对产品服务态度较为满意。
结论：通过对调查问卷的分析，可以得出消费者对该产品整体较为满意的结论。
然而，在价格和外观设计方面还有一定的改进空间。
建议企业在日后的产品设计和定价上加强优化，以提升消费者满意度。
此外，调查发现男性和女性在对产品的评价上存在一定的差异。
男性对产品质量和外观设计的评价更为严格，而女性对服务态度的关注程度较高。
因此，在产品推广和服务提升方面，可以有针对性地进行改进，以满足不同性别消费者的需求。
此外，年龄也对消费者的态度产生了一定的影响。
年龄较大的消费者更注重产品的性能和质量，而年轻消费者更看重产品的外观设计和价格。
因此，在产品销售策略上，可以根据不同年龄段的消费者需求量身定制相应的营销方式。
综上所述，通过对调查问卷的分析可以帮助企业更好地了解消费者对产品的看法和需求，为产品的改进和市场营销提供重要的参考依据。
希望企业在今后能够针对调查结果进行有效的改进和营销策略的制定，以提升产品竞争力和满足消费者需求。
SPSS分析调查问卷数据的方法
SPSS分析调查问卷数据的方法SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59 那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。
Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
大学生spss数据分析报告
大学生SPSS数据分析报告引言随着互联网的迅速发展，社交媒体平台成为了每个人日常生活的一部分。
大学生群体作为社交媒体平台的主要用户之一，对其使用行为进行数据分析可以帮助我们更好地理解大学生的社交媒体行为特征。
本报告旨在通过SPSS软件对一份关于大学生社交媒体使用行为的调查数据进行分析，并得出相应的结论和建议。
数据收集本次调查采用问卷调查的方式收集数据，共有200名大学生参与了调查。
调查问卷涵盖了以下几个方面的内容：性别、年龄、每天使用社交媒体的时间、使用的社交媒体平台、在社交媒体上的活动等。
数据分析受访者的性别分布在参与调查的200名大学生中，男性和女性的比例如下所示： - 男性：45% - 女性：55%这表明女性在社交媒体使用中的比例略高于男性。
受访者的年龄分布受访者的年龄分布如下所示： - 18-20岁：30% - 21-23岁：50% - 24岁及以上：20%调查的结果显示，大多数受访者的年龄在21-23岁之间，占总受访者数的50%。
受访者每天使用社交媒体的时间受访者每天使用社交媒体的时间分布如下所示： - 少于1小时：20% - 1-2小时：30% - 2-3小时：25% - 3小时以上：25%可以看出，超过一半的受访者每天使用社交媒体的时间在1-3小时之间，其中使用时间在2-3小时之间的比例最高。
受访者使用的社交媒体平台受访者使用的社交媒体平台如下所示： - 微信：80% - QQ：70% - 微博：45% - Instagram：20% - Facebook：15%微信和QQ是受访者使用最频繁的社交媒体平台，其次是微博。
Instagram和Facebook的使用率相对较低。
受访者在社交媒体上的活动受访者在社交媒体上的活动分布如下所示：- 发表动态：75% - 点赞评论：65% - 观看短视频：55% - 浏览朋友圈：50% - 发送私信：40%发表动态是受访者在社交媒体上最常见的活动，超过三分之二的人会点赞、评论。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss进行问卷效度和信度分析如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析在社会科学研究中，问卷是收集数据的常用工具之一。
然而，为了确保问卷所收集到的数据是准确、可靠且有效的，我们需要进行效度和信度分析。
SPSS 作为一款强大的统计分析软件，可以帮助我们轻松完成这些任务。
接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷的效度和信度分析。
一、效度分析效度，简单来说，就是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
在问卷设计中，效度主要包括内容效度、结构效度和准则效度等。
1、内容效度内容效度通常是通过专家评估来确定的。
专家根据研究目的和理论基础，对问卷的题目是否涵盖了所需测量的内容进行判断。
SPSS 本身并不能直接用于评估内容效度，但我们可以在编制问卷时，参考专家的意见来提高内容效度。
2、结构效度结构效度是指问卷的测量结果与理论上的结构或框架是否相符。
在SPSS 中，常用的结构效度分析方法有因子分析。
（1）数据准备首先，将问卷数据录入SPSS 中。
确保每个变量的命名清晰、准确，数据的录入没有错误。
（2）因子分析操作步骤依次选择“分析” “降维” “因子分析”。
将需要分析的变量选入“变量”框中。
（3）结果解读KMO 值和巴特利特球形检验：KMO 值越接近 1，表明数据越适合做因子分析；巴特利特球形检验的显著性水平小于 005 时，也表明数据适合做因子分析。
因子载荷：观察因子载荷值，载荷值大于 04 通常被认为是有意义的。
如果某个变量在多个因子上的载荷值都较高，或者载荷值与预期的理论结构不符，可能说明问卷的结构效度存在问题。
共同度：共同度反映了每个变量被因子解释的程度，共同度越高，说明变量被因子解释得越好。
碎石图：通过观察碎石图，可以确定提取的因子个数。
3、准则效度准则效度是通过与一个已被证明有效的测量工具进行比较来评估的。
例如，我们可以将新设计的问卷与一个已被广泛认可的同类问卷进行比较，计算两者之间的相关系数来评估准则效度。
如何快速掌握SPSS进行问卷分析
如何快速掌握SPSS进行问卷分析1. SPSS对调查问卷原始数据的处理第一步，需要对问卷进行变量定义和编码。
给每个题目起个变量名，例如“性别”、“年龄”、“q1”（第一题）；定义好变量名之后，给每个变量的各种答案或可能取值编码，即用数字来表示，例如1=男性，2=女性。
只有定义好变量和取值之后才能录入SPSS中，变量的编码可以在SPSS中的Values设定。
这里，我们建议大家把原始数据录入和整理分开，录入采用Excel或其他数据库文件。
第二步，整理筛选原始数据。
显然，并非所有的问卷都是有效或可靠的数据，因此，我们需要对原始数据进行筛选和处理。
首先，漏填错填比较多的问卷（占15%以上的题目者）要整体删除；其次，不认真填写的问卷也要删除，例如：录入连续很多个题目都选择同一个答案选项，或者回答的某些题目是互相矛盾的。
2. SPSS对调查问卷数据的描述性统计分析这步主要目的是了解数据样本和各个变量得分的基本情况。
了解样本的结构，例如男女比例，不同收入群体的人数和比例等，采用频数分析方法；了解各个变量，如幸福感、态度等的得分情况，采用描述性统计分析方法。
3. SPSS分析调查问卷数据变量的差异性这步目的是了解不同分类或分组变量水平上特定变量的均值差异，例如男生和女生的成绩差异、不同收入水平消费者的广告偏好程度等。
两组之间采用t检验，三组及以上者采用方差分析。
4. SPSS分析调查问卷数据变量的相关性这步目的是分析不同变量至今是否存在显著相关，相关系数是多少。
如果是两个连续型变量，则采用Pearson相关分析；若涉及至少一个等级变量，则采用Spearman等级相关分析；如果需要固定某个变量不变，例如控制年龄之后再分析身高和体重的关系，则需要采用偏相关分析。
5.SPSS分析调查问卷数据变量之间的因果关系或影响关系这步的目的是分析变量之间的相互影响关系，例如性态度对性行为的影响。
这部分采用回归分析方法，包括单变量回归或多变量回归分析，比较复杂的涉及调整变量、中间变量等方法，借助结构方程模型可以方便处理。
(完整版)利用SPSS分析调查问卷数据
（2）相斥原则。相斥即不重复，就是说在一种分组中每一条 资料只能归属为一类中，而不能既归于这类又归于那类，以至 于在不同类别中重复出现。即类与类要相互排斥。
对开放式问题的答案整理程序：
（1）重新调查 （2）填充
①找一个中间值代替 ②用一个逻辑答案代替 ③删除处理
（3）空缺
2、分 组
分组
文字资料
数字资料
一、文字资料的分类
对于调研问卷中的开放式问题，很多回答都是文字资料，对 于这些文字资料我们需要根据其资料的性质、内容或特征把相 异的资料挑出来，把相同或相近的资料归为一类，这样才能进 行后期的数据分析。
这家企业的老总训斥调研部门的主管：“如果按照你的 数据，我要增加一倍的生产计划，最后的损失恐怕不止千万 。”
问题：本案例对你有何启示？
分析提示：市场调查是直接指导营销实践的大事，对错是 非可以得到市场验证，只是人们往往忽视了市场调查本身 带来的风险。一句“错误的数据不如没有数据”，包含了 众多中国企业家对数据的恐慌和无奈。
调查问卷的整理与录入
一、问卷的整理 二、问卷的录入 三、问卷的分析
第一节 问卷的整理程序
问卷整理程序
数
图
审 分编 录据
表
处
制
核 组码 入理
作
1、审 核
审核分为 两个层面
实地审核
一般方式：
复查和回访
资料审核
主要内容包括：
•资料的时效性—准 •资料的完整性—缺 •资料的正确性—误
调查资料审核的主要内容
（1）完备性 （2）完整性 （3）正确性 （4）时效性 （5）真伪性
利用SPSS分析调查问卷数据
数据录入
Rich.sav
数据 \Rich.xls
(rich.sav)：福布斯世界富豪排行榜 Rank：排名 Name：姓名 Citizenship：国籍 Region：地区 Age：年龄 NetWorth：净财富（10亿美元） Residence ：居住地
问卷调查数据常用的统计分析方法
频数分析、描述统计分析和列联表分析 这是问卷调查最基本、 最常用的分析方法。频数分析是描述统计的初步，分门别类的 统计有效样本量，计算其比重。频数分析可以计算的统计量有： 分位数、中位数、众数等，并可以绘制柱状图、直方图、饼图。
•
17、儿童是中心，教育的措施便围绕 他们而 组织起 来。上 午10时2 9分50 秒上午1 0时29 分10:29: 5021.6. 23
•
1、Genius only means hard-working all one's life. (Mendeleyer, Russian Chemist)
天才只意味着终身不懈的努力。21.5.265.26.202108:3008:30:57May-2108:30
变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我 们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量 标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的 省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29, 然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40— 49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会 弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”； 第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选 的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义 显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、 居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
利用SPSS分析调查问卷数据
直接表示的，如人的年龄、收入等。 分组标志就是分组的依据或标准，分组标志一经选定
，各组的性质界限和数量界限也就确定了。
2、组数和组距的确定
（1）组数和组距如何确定。当全距确定时，组距大则组数小， 组距小则组数多。如果分组过多，组距必小，则不易观察数列分 布的规律性。如果分组过少，组距必大，会使组中值缺乏代表性 。各组组中值应对本组有良好的代表性。组距的确定一般可以请 专家或以经验法确定。组数一般常分为10～15组。
（1）重新调查 （2）填充
①找一个中间值代替 ②用一个逻辑答案代替 ③删除处理
（3）空缺
2、分 组
分组
文字资料
数字资料
一、文字资料的分类
对于调研问卷中的开放式问题，很多回答都是文字资料，对 于这些文字资料我们需要根据其资料的性质、内容或特征把相 异的资料挑出来，把相同或相近的资料归为一类，这样才能进 行后期的数据分析。
1、集中所有同一个开放式问题的全部文字性答案，通过阅读 、思考和分析，把握被调查者的思想认识。 2、将被调查者的全部文字性答案，按照其思想认识不同归纳 为若干类型，并计算各种类型出现的频数后，制成全部答案 分布表。 3、对全部答案分布表中的答案进行挑选归并，确定可以接受 的分组数。一般来说，在符合调研项目的前提下，保留频数 多的答案，然后把频数很少的答案尽可能归并成含义相近的 几组，应根据调研的目的和答案类型的多少而确定，一般来 说应控制在10组之内。 4、为确定的分组，选择正式的描述词汇或短语。不同组别的 描述词汇或短语应体现质的差别，力求中肯、精炼、概括。 5、根据分类归纳的结果，制成正式的答案分布表。
这家企业的老总训斥调研部门的主管：“如果按照你的 数据，我要增加一倍的生产计划，最后的损失恐怕不止千万 。”
spss如何对调查问卷进行效度分析
spss如何对调查问卷进行效度分析调查问卷是社会科学研究中常用的数据收集工具之一，而问卷的效度分析则是评估问卷测量工具是否能够准确地反映研究对象的相关变量。
在SPSS软件中，我们可以利用一系列的统计方法来进行问卷的效度分析。
首先，我们需要明确问卷的测量维度和变量。
一份问卷可能涉及多个测量维度，比如心理健康、社会支持等。
在SPSS中，我们需要将这些测量维度转化为相应的变量，并为每个变量进行编号。
接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计功能来分析各个变量的均值、标准差和偏度等指标。
这些指标可以帮助我们了解变量的分布情况，以及是否存在明显的偏倚。
如果某个变量的均值明显偏离正常范围，可能需要进一步检查该变量的测量方法和问卷设计是否存在问题。
除了描述性统计，我们还可以利用SPSS的相关分析功能来探索变量之间的相关关系。
相关分析可以帮助我们判断问卷中各个问题是否和测量维度有着显著的相关性。
如果某个问题与测量维度的相关系数较低，可能需要考虑对这个问题进行修改或删除。
在进行效度分析时，我们还可以使用SPSS的因素分析功能。
因素分析可以帮助我们确定问卷中的潜在因素或维度结构。
通过因素分析，我们可以了解问卷中各个问题是否聚集在某些潜在维度下，以及这些维度是否能够准确地反映测量的概念。
最后，我们可以使用SPSS的信度分析功能来评估问卷的信度。
信度分析可以帮助我们判断问卷中的问题是否稳定可靠，即在不同时间和不同样本中是否能够得到一致的结果。
常用的信度分析方法包括Cronbach's alpha系数和测试-重新测试法。
综上所述，SPSS软件提供了丰富的统计方法和功能，可以帮助我们对调查问卷进行效度分析。
通过合理利用SPSS的描述性统计、相关分析、因素分析和信度分析等功能，我们能够全面地评估问卷的测量效度，提高研究结果的可信度和可靠性。
依据调查问卷,进行卡方检验SPSS操作步骤
依据调查问卷，进行卡方检验SPSS操作
步骤
卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个或多个分类变
量之间是否存在相关性。
通过使用SPSS软件进行卡方检验，您可
以进一步分析问卷数据的相关性。
以下是在SPSS中执行卡方检验的步骤：
1. 打开SPSS软件并导入问卷调查数据。
2. 确保将问卷数据正确地格式化为分类变量。
3. 菜单栏选择“分析”（Analysis），然后选择“描述统计”（Descriptive Statistics）下的“交叉表”（Crosstabs）。
4. 在弹出的对话框中，将要进行分析的变量拖动到“行”（Rows）和“列”（Columns）框中。
5. 点击“统计”（Statistics）按钮，并选择“卡方”（Chi-square）选项。
6. 如果您对期望频数感兴趣，可以选择“预计频数”（Expected Frequencies）选项。
7. 点击“确定”（OK）以执行卡方检验。
8. 在分析结果中，您将看到卡方检验的结果，包括卡方值、自由度、p值和卡方检验的解释。
卡方检验的结果将帮助您判断两个或多个分类变量之间的关系是否显著。
如果p值小于设定的显著性水平（通常设为0.05），则可以得出结论认为两个变量之间存在相关性。
请注意，在进行卡方检验之前，确保您的数据符合卡方检验的前提条件，如样本量足够大以满足期望频数的要求。
希望上述步骤对您进行卡方检验的SPSS操作有所帮助！。
根据调查问卷,进行因子分析SPSS操作步骤
根据调查问卷，进行因子分析SPSS操作步骤1. 调查问卷数据准备首先，将所有参与者的调查问卷数据收集并整理成电子表格格式（如Excel）。
确保每个问题都有相应的变量标签，并且每个参与者的回答都在正确的列中。
2. 导入数据到SPSS打开SPSS软件，并选择导入数据选项。
选择你准备好的电子表格文件，并按照提示进行导入操作。
3. 数据清洗和预处理3.1 缺失数据处理检查数据中是否有缺失数据。
如果有缺失数据，可以选择删除或使用合适的填充方式（如平均值填充）进行处理。
3.2 数据标准化如果你的问卷包含了不同量表的问题（如1-5分和1-10分），需要对数据进行标准化，以便在因子分析中进行比较。
你可以使用SPSS的计算功能来进行标准化。
4. 进行因子分析4.1 选择因子分析方法根据你的研究目的和数据特点，选择合适的因子分析方法。
常用的因子分析方法包括主成分分析和最大似然估计。
4.2 设置因子提取的条件在进行因子提取之前，需要设置一些条件，如提取的因子数量和旋转方法。
根据你的研究目的和数据分布情况，选择适当的条件。
4.3 进行因子提取点击SPSS的因子分析功能，并根据之前设置的条件进行因子提取。
SPSS会生成提取后的因子载荷和共享方差解释比等结果。
4.4 因子旋转因子旋转可以帮助我们解释因子结构更清晰和简单。
根据需要选择合适的旋转方法，如方差最大旋转或直角旋转。
4.5 解释因子分析结果根据因子载荷和共享方差解释比等结果，解释因子分析的结果。
查看每个因子的载荷表，并根据载荷大小判断每个因子代表的含义。
5. 结果解读和报告根据因子分析的结果，进行结果解读和报告。
将主要结果和结论整理成文档，并添加合适的图表和表格来支持你的发现。
以上是根据调查问卷进行因子分析SPSS操作的步骤。
根据你的研究目的和数据特点，可以适当调整和修改这些步骤。
记得保存和备份你的数据和结果，以便日后参考。
SPSS分析调查问卷数据的方法
SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、l abel(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, wi dth宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。
Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colo mns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷调查是一种常用的数据收集方法。
然而，为了确保所收集的数据质量可靠、有效，对问卷进行信效度分析是至关重要的环节。
SPSS 作为一款强大的统计分析软件，为我们进行问卷的信效度分析提供了有力的工具。
一、信度分析信度，简单来说，就是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
如果用同一个测量工具对同一对象进行多次测量，结果都很相似，那么这个测量工具就具有较高的信度。
1、重测信度重测信度是指在不同时间对同一组被试进行重复测量，然后计算两次测量结果之间的相关系数。
这种方法适用于那些不太容易受记忆、练习等因素影响的测量，但在实际操作中，由于时间、成本等限制，不太常用。
2、复本信度复本信度是使用两个平行的测量工具（复本）对同一组被试进行测量，然后计算两个复本测量结果之间的相关系数。
但编制高质量的复本往往具有一定难度。
3、内部一致性信度内部一致性信度是信度分析中最常用的方法，包括克朗巴哈α系数（Cronbach's α）和分半信度。
克朗巴哈α系数用于衡量问卷中各个题项得分之间的一致性。
在SPSS 中，我们可以通过“分析刻度可靠性分析”来计算克朗巴哈α系数。
一般认为，α系数大于 07 表示信度较好，06 07 之间表示可以接受，小于 06 则表示信度较差。
分半信度则是将问卷的题项分成两半，计算两半得分之间的相关系数。
但分半的方法比较多样，可能会影响结果的稳定性。
二、效度分析效度是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
1、内容效度内容效度主要通过专家判断、文献回顾等方法来评估问卷的题项是否全面、准确地涵盖了所要测量的内容领域。
虽然它在操作上相对主观，但对于问卷的初步评估具有重要意义。
2、结构效度结构效度是通过探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）来检验的。
探索性因子分析用于找出问卷中潜在的因子结构。
在 SPSS 中，可以通过“分析降维因子分析”来进行。
调查问卷的SPSS统计图分析
调查问卷的SPSS统计图分析在作频数分析、描述分析时可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。
统计图是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等来表达资料的内容。
它可以把资料所反映的变化趋势、数量多少、分布状态和相互关系等形象、直观地表现出来，以便于读者阅读、比较和分析。
由于计算机绘图具有快速、清晰、规范、可修正以保证准确无误等特点，故在论文、报告等写作中有着十分重要的应用价值。
SPSS的作图功能强大，图形清晰优美。
以下将简要介绍一些常见的基本图形。
一、条形图条形图用条形的长短来表示非连续性资料的频数的多少。
比如，调查时学生家庭所在地：A．省会城市，B．中小城市，C．郊区乡镇，D．农村牧区。
下面是对60名学生的调查结果：BBDCB DDDDC DCDBC DCCCA CCABC CBADB CCDCD CCBCD DDBBB CDCDD ABDDB DACDB。
现在研究一下调查题项Q7“学习兴趣”与家庭背景是否有关系。
定义变量名“家庭背景”，变量标签值A=省会城市，B=中小城市，C=郊区乡镇，D=农村牧区。
点击“图形＞旧对话框＞条形图”，弹出“条形图”对话框，如图1所示。
大多数情形下，统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。
在对话框的上方有3种条形图可选：“简单箱图”、“复式条形图”、“堆积式条形图”。
“简单箱图”用于表现单个指标的大小；“复式条形图”用于表现两个或多个指标，比如男、女生某个方面的对比；“堆积式条形图”用于表现每个直条中某个因素各水平的构成情况，比如男、女生某指标构成的比例。
本例选复式条形图。
图1 图2在对话框的下方是数据类型栏“图表中的数据为”，系统提供3种数据类型：“个案组摘要”以组为单位体现数据，即对同一变量的多个取值分别进行汇总统计；“各个变量的摘要”以变量为单位体现数据，即对多个变量分别进行汇总；“个案值”以观察样例为单位体现数据，即对每条记录分别进行绘制。
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普瑞辛格的执行小组受聘和参与调查执行的访问员进行 交流，并很快提交了简短的诊断结论：第二组在进行调查执 行过程中存在误导行为。调研期间，第二组的成员佩带了公 司统一发放的领带，而在领带上有本公司的标志，其标志足 以让被访问者猜测出调研的主办方；其次，第二组在调查过 程中，把选项的记录板(无提示问题)向被访问者出示，而本 企业的名字处在侯选题板的第一位。以上两个细节，向被访 问者泄露了调研的主办方信息，影响了消费者的客观选择。 这家企业的老总训斥调研部门的主管：“如果按照你的 数据，我要增加一倍的生产计划，最后的损失恐怕不止千万 。”
调查问卷的整理与录入
一、问卷的整理 二、问卷的录入 三、问卷的分析
第一节Байду номын сангаас
问卷的整理程序
问卷整理程序
审 核
分 组
编 码
录 入
数 据 处 理
图 表 制 作
1、审 核
审核分为 两个层面
资料审核 实地审核
一般方式：
复查和回访
主要内容包括：
•资料的时效性—准 •资料的完整性—缺 •资料的正确性—误
调查资料审核的主要内容
（1)回答不完全 （2)调查对象不符合要求 （3)答案选择高度一致 （4)截止日期后收回的问卷
2)不满意的问卷 （1）模糊不清 （2）前后不一致或有明显错误的 （3）模棱两可 （4）不符合作答要求
3）不满意问卷的处理方法 （1）重新调查
（2）填充
①找一个中间值代替 ②用一个逻辑答案代替 ③删除处理
（1）完备性 （2）完整性 （3）正确性 （4）时效性 （5）真伪性
1、完备性
即检查收回的问卷或调查表的份数是否齐全，是否达 到了调查方案设计的样本量的要求。如果调查问卷或调查表 份数不够，应查明原因，采取补救措施，如重新拜访或更换 调查对象。
2、完整性 即检查审核问卷或调查表填答的项目是否完整。 不完整的答卷有三种情形： （1）大面积的无回答，或者相当多的问题无回答，对此 应作废卷处理； （2）个别问题无回答，应视为有效调查问卷，所留空白 待后续工作采取补救措施，或将它直接归入“暂未决定”、“ 其他答案”的类别中； （3）有相当多的调查问卷对同一问题无回答，仍作为有 效调查问卷，对此项提问可作删除处理。
4、时效性 主要是对调查问卷或调查表的访问时间、有关数据 的时间属性进行检查，以评价调查数据是否符合时效性 的要求。 一般地，访问员应在规定的时间内完成所有样本单 位的访问，如延迟了访问，则应作出不同情况的处理： 如延迟访问对调查结果没有什么影响，则问卷仍是合格 的；若延迟访问影响到数据的时间属性不一致时，则应 废弃这样的调查表或问卷。
调查资料审核的主要方法
经验判断法 例如：如果被调查者年龄填写为132岁，根据经 验判断，其填写肯定有误。 逻辑检查法 例 如：某消费者在前面说“不知道”某调味品， 后面却说“每天都在使用”，显然前后矛盾。 计算审核法 例如：在家庭收支结构中，家庭总收入远小于 总支出和储蓄之和，那肯定有错。
案例
错误的数据不如没有数据
5、真伪性
主要是对调查表或问卷的真实性进行检验，评价访 问员是否存在伪造问卷或调查表的行为。 一般采用抽样检查的方法进行核实，即从回收的全 部问卷或调查表中随机抽取一部分，然后用电话或派人 上门与被调查者联系，核实访问员是否到访，以及访问 的时间、地点等。如果发现问卷或调查表是伪造的，应 作废弃处理，并要派员重访。
（3）空缺
2、分 组
分组
文字资料
数字资料
一、文字资料的分类
对于调研问卷中的开放式问题，很多回答都是文字资料，对 于这些文字资料我们需要根据其资料的性质、内容或特征把相 异的资料挑出来，把相同或相近的资料归为一类，这样才能进 行后期的数据分析。 （1）穷举原则。穷举即不遗漏，就是说分类时每一条资料都 要有归属。分类的结果必须将所有的总类全部包括进去，没有 遗漏。 （2）相斥原则。相斥即不重复，就是说在一种分组中每一条 资料只能归属为一类中，而不能既归于这类又归于那类，以至 于在不同类别中重复出现。即类与类要相互排斥。
3、准确性
即检查问卷或调查表中的项目是否存在填答错误， 一般也有三种情形： （1）逻辑性错误，表现为某些答案明显地不符合事 实，或者前后不一致。对这类错误能够用电话核实的可进 行更正，无法核实的按“不详值”对待； （2）答非所问的答案，一旦发现应通过电话询问进 行纠正，或按“不详值”对待； （3）乏兴回答的错误，如所有问题都选择同一固定 编号答案，或者一笔带过若干个问题。如这种乏兴回答仅 属个别问卷，应彻底抛弃，如这类回答的问卷有一定的数 目，且集中出现在同一类问题群上，应把这些问卷作为一 个独立的子样本看待，在资料分析时给予适当的注意。
国内一家知名的电视机生产企业，2004年初设立了20多人的 市场研究部门，开展了同样的调研问卷，完全相同结构的抽 样，两组数据结论却差异巨大。正是因为这次调查，部门被 注销、人员被全部裁减。 • 问题：列举您会选择的电视机品牌？ • 其中一组的结论是：有15%的消费者选择本企业的电视机 ；另一组的得出的结论却是：36%的消费者表示本企业的 产品将成为其购买的首选。巨大的差异让公司高层非常恼 火，为什么完全相同的调查抽样，会有如此矛盾的结果呢 ？公司决定聘请专业的调研公司来进行调研诊断，找出问 题的真相。
对开放式问题的答案整理程序：
1、集中所有同一个开放式问题的全部文字性答案，通过阅读 、思考和分析，把握被调查者的思想认识。 2、将被调查者的全部文字性答案，按照其思想认识不同归纳 为若干类型，并计算各种类型出现的频数后，制成全部答案 分布表。 3、对全部答案分布表中的答案进行挑选归并，确定可以接受 的分组数。一般来说，在符合调研项目的前提下，保留频数 多的答案，然后把频数很少的答案尽可能归并成含义相近的 几组，应根据调研的目的和答案类型的多少而确定，一般来 说应控制在10组之内。 4、为确定的分组，选择正式的描述词汇或短语。不同组别的 描述词汇或短语应体现质的差别，力求中肯、精炼、概括。 5、根据分类归纳的结果，制成正式的答案分布表。
问题：本案例对你有何启示？
分析提示：市场调查是直接指导营销实践的大事，对错是 非可以得到市场验证，只是人们往往忽视了市场调查本身 带来的风险。一句“错误的数据不如没有数据”，包含了 众多中国企业家对数据的恐慌和无奈。
缺失数据的处理
1）无效问卷 2）不满意的问卷 3）不满意问卷的处理方法
1）无效问卷