利用SPSS进行量表分析报告
利用SPSS对五点式量表进行差异性分析
利用SPSS寸五点式量表进行差异性分析（两个变项）I 7II10712 11II20 12U$21心-㈢|列创丄理uHXII1C P1212创112选择检定变量III20 12U21一站弹性卓戏型融辑性(2)■予詹龊通裡昙葩害芷仏>歳計夕前轡祈=凰山注朋理直H1 TI国旦ailnl 嘲—丄\^a * _#•； 4 爭｛ 3駆 TTH'Hg附 212】 LJI3^?2J5JiiJf..... ............................................................................................................................................. .............丄[KtjOTff 帧说C审越4 空？ 0 寻・』3I3 T 「如亍1*5计_ is 二3 >■也沖盘問0殆11・1■赛丹tel ;*:云1 r ■畫评H彌i 存兰工・馆■-::』-fl ］创P) JJ 各日旦虹居和出 MCE*!址"粘團旦_| _|韵劃的田工几讪普幅「:J 盟阳4曲杞武止为搏r ■:極中h •亍FA *兄州科n 卫= :TF=3I T I甲切5 咀各才、：惶拦曲-.独立样本T 检定JJ-』,X —Z 了比较平均数法!* ：i上粘團目I • I | 口和亘3直| □工IZ岳宙||2J 」亘工站応的I邪44冲c曜」0寻・$上駆TTMiB■3ii4 al s a!6 117 319 *20 122117 I.列1/■ >12___ 她竝回LOJ-‘为分组变数114-12021135HXIPI :110B1U]]4nlH曲皿心砧畀個m川*.•r▲**■JF--F«*■■*.22JI1]I I 7 /4 3^1J ：l A—/LJ 2选择公私立学校辱米用T检疋j只能考验两个变项c 也|I ；7 REEAT71 :料U 和；l£A,C ■-J T V Z J 阳：右咽吃L F i".吧 廂F 黑 吊叶冋口刖EI0BJ 削翌IT Q 比ml 他連|丄！*1 + 1十1-丨||判切切 *T*rF=jnXjtfWMfl .Ji. it-町L'.：T . 虫细ir岸”習・J ^'SI3 T *BM结果与解释1. Levene 检定用于考验两组变异数是否同质，F=、P=＞,未达显著差异，故两 组变异数可视为相等,因此须看「假设变异数相等」这一列；否则即须看「不 假设变异数相等」这一列。
spss分析报告
spss分析报告SPSS分析报告:这份分析报告旨在对一项关于某公司销售数据的统计分析进行解读和评估。
我们使用SPSS软件对数据进行了处理和分析，以了解销售情况，并为该公司提供相关建议。
销售数据涵盖了过去一年内该公司的销售额、销售数量和销售人数。
我们对这些数据进行了一系列的统计分析，以获取关键指标和趋势。
首先，我们对销售额进行了描述性统计分析。
根据数据，该公司的平均销售额为X，并且标准偏差为X。
销售额的最小值为X，最大值为X。
这些数据表明，在过去一年中，该公司的销售额波动较大，但整体上保持稳定增长。
接下来，我们对销售数量进行了描述性统计分析。
根据数据，该公司的平均销售数量为X，并且标准偏差为X。
销售数量的最小值为X，最大值为X。
这些数据表明，在过去一年中，该公司的销售数量有较大的波动，但总体呈现增长趋势。
然后，我们对销售人数进行了描述性统计分析。
根据数据，该公司的平均销售人数为X，并且标准偏差为X。
销售人数的最小值为X，最大值为X。
这些数据表明，该公司在过去一年中的销售团队规模相对稳定，没有明显的波动。
在进一步的分析中，我们对销售额、销售数量和销售人数之间的相关性进行了检验。
统计结果显示，销售额与销售数量呈正相关关系，相关系数为X，这意味着销售数量的增加会导致销售额的增加。
然而，销售额与销售人数之间的相关性不显著，相关系数为X，这说明销售人数对销售额的影响较小。
最后，我们根据数据和分析结果提出了一些建议。
首先，公司可以通过增加销售人数来促进销售额的增长，因为销售数量与销售额呈正相关关系。
其次，公司可以进一步研究销售波动的原因，并采取相应措施来减少不稳定因素。
此外，公司也可以考虑其他因素对销售额的影响，如市场需求和竞争力等。
总结起来，根据SPSS软件对销售数据的分析，我们得出了该公司销售情况的统计指标和趋势，并为该公司提供了一些建议。
这份报告对该公司的销售管理和决策制定具有一定的参考价值。
SPSS分析报告(二)
SPSS实验分析报告二一、婆媳关系*住房条件检验（一）、提出原假设H0原假设: 婆媳关系的好坏程度与住房条件有关系（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）觀察值處理摘要觀察值有效遺漏總計N百分比N百分比N百分比婆媳关系* 住房条件600100.0%00.0%600100.0%由表（一）可知, 本次调查获得的有效样本为600份, 没有遗漏的个案。
表（二）婆媳关系*住房条件交叉列表住房条件總計差一般好婆媳关系紧张計數577860195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%29.2%40.0%30.8%100.0%住房条件內的%38.0%37.1%25.0%32.5%佔總計的百分比9.5%13.0%10.0%32.5%殘差8.39.8-18.0一般計數458763195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%23.1%44.6%32.3%100.0%住房条件內的%30.0%41.4%26.3%32.5%佔總計的百分比7.5%14.5%10.5%32.5%殘差-3.818.8-15.0好計數4845117210預期計數52.573.584.0210.0婆媳关系內的%22.9%21.4%55.7%100.0%住房条件內的%32.0%21.4%48.8%35.0%佔總計的百分比8.0%7.5%19.5%35.0%殘差-4.5-28.533.0總計計數150210240600預期計數150.0210.0240.0600.0婆媳关系內的%25.0%35.0%40.0%100.0%住房条件內的%100.0%100.0%100.0%100.0%佔總計的百分比25.0%35.0%40.0%100.0%由表（二）可知, 一共调查了600人, 其中婆媳关系紧张的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系一般的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系好的组有210人, 占总人数的35.0%；数据分布均匀。
利用SPSS进行量表分析
第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查研究中，我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS 软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为以上，也有的专家定位以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”v1.0 可编辑可修改表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
利用SPSS对五点式量表进行差异性分析
v1.0可编辑可修改利用SPSS寸五点式量表进行差异性分析（两个变项）町* E 粧山』'L 峠：氐間护P) JJ 各日g.tL 居和出：'田口 TM 習第」•：」雋即I 删程式 1:U 1 鯉 biK+4J5r.*'^> »| 中卑擞世0ftl *沾-岷疋址事玛JU *116 317 *11 «19 ui24曲:g渤3laR 丁任疋山1J 12 i 51flsnxaj戍为搏*:極生0.J id 4巧、J■1 J •1 414 2 2o ] 】L 21d护陨评件(2)■1& 55(3色2?2J 4 $ J IO 1 5 L 1d» »■1 325 $ 22\ x:3iJ2 2S J J4 njt ] II 1 11 ■ 2121L*>XA qd 4』 g22*5 如 J 11 1r 1Brtfipt 列 G» 44 4斗<it \、： aA 4 d i d 36 do & ] 山 1 j 2t443 221 5%ua444 4 2i10? 1144<.1Ad71 2 51齿咽址廿034 4 4- 415 i £ ]L« ] 11] 2 JI 23233543 5 i 5i 卜卜检苹+ 勺魏沖45» 曲 1 1.2 :J2 53 J343 & 5&1 i4&110jL 2£5 5土i J£11(* 1 11 175力中\/化匕/k 临缶 11 111 1 11 1 rJ j13 22 3i J< JJ J%-j4i11 L ：] 11 . i1 1 32 5444J2 1 L：厂a茁J44B iu ] 1 1 j 1 11 35LL 4扌4 4ii Q 4a aAJ 4 4 4<14 叮& ] B 1i 11L 2242443334 扌44d4 』 i 151151 1J232 112 342 43& i ii 圍 43J 4 <百4 41611*1 |l)13： 912 74 j 443 41i片44a4444 4i171171 112 j2j 132 ■1 4 4 4； 32 2 t !4打 3 nJ4 百 4 百 5~~1? l]t ] II41 J424 3 J # 4224 14 3 黄4 4 4 4 4卡1» 1191 11 1 1 1 1 L2 j2 54 i S&4£ S4r■1 ■1iS 4J201 9 a J斗 1JJ iJ 2 4 3J 、JJ J 讥4 4贯2 JJ3 :-*21 血 2 & iLa J2 L2二4 J1 12I Q :电 J i2125 4 i22 w? 27 1J 11. 13 3L1 4 55 3 2 ii35 j 1 ■1 4 3 5 522 12L12 1333 2 J53 14J5 5©4J.145J4 ■A丄.| 菊逗册晦.-£离 ww SEPUMimi ITffh* 11』曲M 竺；'0召・』£ 15下平网「-r Grt* 1瀰訂丁丁甘児 lg: I. Q 二 H >■ -5I «1d粘團目| • | | 口和处4 |亡|口工||\|锚划］2dnlH曲皿心砧羿個泗泌*.•F咸**■Jr--r-rf£•■*.畑1 ]»]do& jwF「]Lt320鈔琥I鼻.12如吳飙M曲邀商辽•・m\ iji20212245&71112D£_!_ J__i 1 1/选择公私立学校‘为分组变数米用T检疋只能考验两个变项2>25C3212J1213325534J5\50 可43■1 | 45---1 L J 67」亘工站応的I邪44冲0召■連上HifiCB-lll 顧二宜I・1. Levene 检定用于考验两组变异数是否同质，F= P=＞,未达显著差异，故两 组变异数可视为相等,因此须看「假设变异数相等」这一列；否则即须看「不 假设变异数相等」这一列。
利用SPSS进行量表分析
第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查研究中，我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS 软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
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。
利用SPSS分析李克特量表的数据
利用SPSS分析李克特量表的数据
求高手帮忙教我如何将李克特量表的数据录入，利用SPSS 分析？
其实这个问题，不是一个很难的问题，但却是大部分刚刚学习数据分析的人都会遇到的问题。
这个问题其实可以分三步处理：1、录入数据2、上传数据3、分析数据
一、录入数据
数据分析的第一步是要把数据录入到表格中，整理成标准格式后再导入到分析软件中进行分析。
SPSS录入的数据需为原始数据，比如有100个样本或被试，则应该有100行；1行代表1个样本或被试；1列代表1个属性；而不能是已经进行过统计的数据。
说明如下：
SPSSAU整理
二、上传数据
录入好的数据可以上传到在线版SPSS（SPSSAU）进行智能化分析。
SPSSAU系统当前支持EXCEL格式(包括xls和xlsx)和SPSS格式(SAV)数据。
需要说明的是
算法只认识数字，因此针对非数字格式数据，SPSSAU智能化处理如下：
SPSSAU官方帮助手册截图
●上图中标题1，标题2，标题4，标题6共4列全部均为数字；SPSSAU不进行任
何处理
●标题5中全部为文字，SPSSAU则自动将文字替换成数字，并对数字设置标签，A
用1表示，B用2表示，C用3表示，D用4表示，E用5表示
●标题3中部分为文字，部分为数字；则spssau会将文字处理成
NULL值，数字不
变。
三、分析数据
这个部分一两句话不好讲清楚，捡重点来说，数据分析的核心是拥有数据分析思维。
而如何培养数据分析思维，这个在之前的文章里已经说过了，就不再赘述了，有需要的小伙伴可自行学习。
SPSS的分析报告
一.I ntroduction to the data这张数据表包含八个变量，分别是Age in years，Marital status，Income before the program，Income after the program，Level of education，Gender，Number of people in household，Program status。
通过对这些变量进行频数分析，描述性统计分析，交叉分析，方差分析，参数检验以及相关分析，从而得出了以下结论。
二．Summary of the data1.频数分析基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。
此次分析利用的是工资状况数据表，在性别、教育程度等不同的情况下的频数分析，从而了解变量的取值状况。
Fundamental statistic analysis begins sometimes from analysis frequent and continuous. Situation taking value by the fact that analysis frequent and continuous is able to know a variable, the characteristic is very useful to the distribution grasping a data. That this analysis makes use of is salary situation data sheet, before sex , level of education Deng Bu Tong the analysis frequent and continuous under condition, choosing knowing a variable thereby is worth status.StatisticsAge in yearsLevel ofeducation GenderN Valid 800 800 800Missing 0 0 0图表1首先，对原有数据中的教育程度进行频数分析，结果如下：Firstly, carry out analysis , result frequent and continuous on level of education in original data as follows:Level of educationFrequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid Did not completehigh school 364 45.5 45.5 45.5High school degree 282 35.3 35.3 80.8Some college 154 19.3 19.3 100.0Total 800 100.0 100.0图表2上表说明：被调查者中有45.5%的教育程度在高中以下，是个组中频数最高的；其次是教育程度为高中的占35.3%；教育程度达到大学的只占到19.3%，所占比例最低，如图表一所示，教育程度在高中以下所占面积最高，而教育程度达到大学的所占的面积最少Fix form explanation: Quilt level of education having 45.5% in the investigator under high school,be that the group intermediate frequency number is maximal; Be that level of education is high school's secondly account for 35.3%; The god of the earth who reaches university takes up level of education to 19.3% , taken up theproportion minimum, if diagram what one shows, level of education takes up area most highly under high school, but level of education reaches what university accounts for area the fewestS om e col l egeH i gh school degr ee D i d not com pl et e hi gh schoolLevel of education图表三secondly, making use of SPSS to analyse Income before the program and Income after the program this two variables ,then go along analyses the analysis frequent andcontinuous , making Analyse result as follows:Income before the programFrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid6.00 293.63.63.67.00 122 15.3 15.3 18.9 8.00 203 25.4 25.4 44.3 9.00 188 23.5 23.5 67.8 10.00 120 15.0 15.0 82.8 11.00 73 9.1 9.1 91.9 12.00 44 5.5 5.5 97.4 13.00141.81.899.114.00 7 .9 .9 100.0Total800100.0100.0图表414.0012.0010.008.006.00I ncome before the program25020015010050F r e q u e n c yM ean = 8.9438S t d. D ev. = 1.64285N = 800I ncome before the program图表5以上两张表是对income before the program 变量的分析说明：被调查者中有收入为8元的人数占25.4%，是个组中频数最高的的；其次是收入为9元的占23.5%；而最低的为收入18元的，占全体的1.8%。
SPSS分析报告(一)
SPSS实验分析报告一表（一）性别统计表次數百分比有效的百分比累積百分比有效 1 12 75.0 75.0 75.02 4 25.0 25.0 100.0總計16 100.0 100.0图（一）由表一得到的分析结论如下：首先，本次调查获得的有效样本为16份，没有缺失值，性别的分布状况是：男性人数较女性人数多，有12人，有效百分比是75%；女性人数为4人，有效百分比是25%。
表一是按照频数降序组织的，这种输出方式较为清晰。
此外，由于性别是定类型变量，它的累计百分比通常没有意义，所以可删除本表的最后一列。
图为表一的相应性别分布条形图。
表（二）文化程度统计表次數百分比有效的百分比累積百分比有效 1.00 4 25.0 25.0 25.02.00 4 25.0 25.0 50.03.00 5 31.3 31.3 81.34.00 3 18.8 18.8 100.0總計16 100.0 100.0图（二）由表二得到的分析结论如下：首先，本次调查获得的有效样本为16份，没有缺失值，按照不同的文化程度分为四类分别以数字1234表示文化程度等级。
文化程度的分布状况是：人数最多是第3等级，有5人，有效百分比是31.3%，其次是第1等级和第2等级，都是4人，有效百分比是25%，其中第4等级人数有3人，有效百分比是18.8%。
其次，由图和表表明：在文化程度方面相对较均匀。
表（三）职称统计表次數百分比有效的百分比累積百分比有效 1 3 18.8 18.8 18.82 4 25.0 25.0 43.83 6 37.5 37.5 81.34 3 18.8 18.8 100.0總計16 100.0 100.0图（三）由表三得到的分析结论如下：首先，本次调查获得的有效样本为16份，没有缺失值，按照不同的职称分为四类分别以数字1234表示职称等级。
职称等级的分布状况是：人数最多是第3等级，有6人，有效百分比是37.5%，其次是第2等级，有4人，有效百分比是25%，其中第1等级和第4等级人数都是3人，有效百分比是18.8%。
利用SPSS软件对量表进行因素分析
本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
spss的数据分析报告范例
spss的数据分析报告范例SPSS数据分析报告范例一、引言数据分析是现代科学研究的重要环节，在统计学中，SPSS作为一种广泛应用的数据分析软件，为研究人员提供了丰富的功能和工具。
本报告旨在使用SPSS对某项研究的数据进行分析，并整理并呈现结果，以帮助读者深入了解数据的含义，并得出有关数据的结论。
二、研究背景与目的在这一部分，我们将简要介绍研究的背景和目的。
本次研究旨在调查大学生的学习焦虑水平与其学业成绩之间的关系。
通过收集相关数据并使用SPSS进行分析，我们希望能够揭示大学生学习焦虑对学业成绩的影响程度，并为教育管理者和辅导员提供数据支持。
三、研究设计与方法在这一部分，我们将介绍研究的设计和采用的方法。
本研究采用问卷调查的形式，使用了由专家设计的学习焦虑量表和学业成绩评估表。
我们在某大学的三个院系中选取了500名大学生作为样本，并通过邮件方式发送问卷，并以匿名方式收集数据。
四、数据分析与结果本节将展示SPSS分析后的数据结果。
首先，我们将进行数据清洗和描述性统计分析。
然后，我们将使用相关性分析和回归分析来探究学习焦虑与学业成绩之间的关系。
1.数据清洗和描述性统计针对收集到的数据，我们进行了数据清洗，包括去除不完整或无效数据。
然后，我们进行了描述性统计分析，包括计算样本量、均值、标准差和分布情况。
2.相关性分析为了探究学习焦虑与学业成绩之间的关系，我们进行了相关性分析。
根据SPSS的输出结果，我们发现学习焦虑与学业成绩之间存在显著的负相关关系（r=-0.35, p<0.05），表明学习焦虑水平越高，学业成绩越低。
3.回归分析为了更深入地了解学习焦虑对学业成绩的影响程度，我们进行了回归分析。
回归分析结果显示，学习焦虑是预测学业成绩的显著因素（β=-0.25, p<0.05）。
这表明学习焦虑对学业成绩有着一定的负向影响。
五、讨论与结论根据数据分析的结果，我们得出以下结论：1.学习焦虑与学业成绩之间存在显著的负相关关系，即学习焦虑水平越高，学业成绩越低。
SPSS进行量表分析
利用SPSS进行量表分析2006-9-5 18:40:12 信息来源：生物谷SPSS教程2：利用SPSS进行量表分析生物谷网站本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“ 潜在本质”。
1.如何用spss对利克特量表进行简单分析
如何用SPSS对李克特量表进行简单分析
第一步：建立数据
1. 打开SPSS
2. 在左下角点“variable view变量视图”
3. 在左上角输入“调查问卷”——将“Type类型”调成“sting字符型”——“Decimals小数点”位数改成“0”
4. 从第二行开始依次输入“问题1，问题2，问题N”，
5. 每个问题都在“Values变量值”输入：变量值Values框中为“1”/标签Label框中“非常不同意”点“add添加”；然后依次输入2不同意3不一定4同意5非常同意
6. 以同样的方式输完所有的问题
第二步：输入数据
1. 左下角选“Data View数据视图”
2. 将每份问卷每道题的结果输入对应的框中
3. 以同样的方式将150份问卷输入
第三步：分析数据
（这里只介绍到最简单的统计量<如下>）
1．在标题栏选择“Analyze分析”——“Description statistics描述性统计”——“Frequencies 频数分析”
2．在频数分析对话框中，从左框选择要分析的问题到右框中
3．选择“Statistics统计”出现对话框
4．选择对应输出项即可：Mean平均数Std. deviation标准差variance方差range极差max 最大min最小
5．同时也可以用“charts图表”选择要输出的图形
6．点击“OK确定”即可
7．然后再Output表中读取分析结果。
如何使用SPSS进行数据统计分析
如何使用SPSS进行数据统计分析数据统计分析在各个领域中都扮演着重要的角色。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大且广为使用的数据分析软件，被广泛应用于社会科学研究、市场调研、医学研究等领域。
本文将向您介绍如何使用SPSS进行数据统计分析。
第一步：数据准备与导入首先，我们需要将待分析的数据准备好并导入到SPSS中。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
选择"文件"->"导入数据"->"从文件"，然后选择数据文件所在的路径，点击"打开"即可将数据导入到SPSS中。
第二步：数据清理与变量设置对于初步导入的数据，我们需要进行数据清理与变量设置。
在数据清理方面，我们可以使用SPSS的数据查看器功能进行数据观察，如查看数据的完整性、数据值是否有误、缺失值等。
如果发现异常数据，可以根据具体情况进行剔除或修正。
在变量设置方面，我们可以使用SPSS的变量视图功能进行变量属性的设置。
可以为每个变量指定变量类型（如数值、字符）、变量标签（用于标识变量含义）、缺失值编码等。
第三步：描述性统计分析描述性统计分析是一种基本的数据分析方法，用于对数据进行整体的概括与描述。
SPSS提供了多种描述性统计分析的方法，如频数分析、中心趋势与离散程度分析等。
频数分析可以帮助我们了解样本中每个变量的不同取值及其频率分布情况。
在SPSS中，我们可以通过选择"分析"->"描述统计"->"频数"来进行频数分析。
在对话框中选择需要进行频数分析的变量，点击"确定"即可生成频数表。
中心趋势与离散程度分析可以帮助我们了解变量的平均水平、中位数、标准差等统计指标，从而对变量进行整体的描述。
利用SPSS进行量表分析报告
第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查研究中,我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS 软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系.在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析"法，它是因素分析中最常使用的方法.信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性,因而又称“稳定系数”.根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上,表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少,许多专家的看法也不一致，有些专家定为0。
8以上，也有的专家定位0。
7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低,如在0.6以下,应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中,以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值"表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
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第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查研究中，我们介绍了量表得类型、编制得步骤及其应用,在本节将介绍利用ＳPS Ｓ软件对量表进行处理分析。
ﻫ在获取原始数据后，我们利用ＳPＳS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析与信度分析。
项目分析,目得就是找出未达显著水准得题项并把它删除。
它就是通过将获得得原始数据求出量表中题项得临界比率值——CR值来作出判断。
通常,量表得制作就是要经过专家得设计与审查,因此,题项一般均具有鉴别度,能够鉴别不同受试者得反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析,目得就是在多变量系统中,把多个很难解释,而彼此有关得变量,转化成少数有概念化意义而彼此独立性大得因素,从而分析多个因素得关系。
在具体应用时,大多数采用“主成份因素分析”法,它就是因素分析中最常使用得方法。
信度分析,目得就是对量表得可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表得信度愈高,代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分得一致性,因而又称“稳定系数”。
根据不同专家得观点,量表得信度系数如果在0、9以上,表示量表得信度甚佳。
但就是对于可接受得最小信度系数值就是多少,许多专家得瞧法也不一致,有些专家定为0、8以上,也有得专家定位0、7以上。
通常认为,如果研究者编制得量表得信度过低,如在0、6以下,应以重新编制较为适宜。
ﻫ在本节中,主要介绍利用ＳＰSＳ软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析就是通过求出量表得“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中,变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目得即在此。
变量得第一个线性组合可以解释最大得变异量，排除前述层次,第二个线性组合可以解释次大得变异量，最后一个成份所能解释总变异量得部份会较少.ﻫ主成份数据分析中,以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析就是一种潜在结构分析法,其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项)均由两部分所构成,一为“共同因素"、一为“唯一因素"。
共同因素得数目会比指针数(原始变量数）还少,而每个指针或原始变量皆有一个唯一因素,亦即一份量表共有ｎ个题项数,则会有n个唯一因素。
唯一因素性质有两个假定:ﻫ（1）所有得唯一因素彼此间没有相关;ﻫ(２）所有得唯一因素与所有得共同因素间也没有相关.至于所有共同因素间彼此得关系，可能有相关或可能皆没有相关。
在直交转轴状态下，所有得共同因素间彼此没有相关;在斜交转轴情况下,所有得共同因素间彼此就有相关.因素分析最常用得理论模式如下：ﻫﻫﻫ其中（1)为第i个变量得标准化分数。
(2)Ｆｍ为共同因素。
ﻫ（3)ｍ为所有变量共同因素得数目.ﻫ (4）为变量得唯一因素ﻫﻫ（5）为因素负荷量。
ﻫﻫ因素分析得理想情况，在于个别因素负荷量不就是很大就就是很小,这样每个变量才能与较少得共同因素产生密切关联，如果想要以最少得共同因素数来解释变量间得关系程度,则彼此间或与共同因素间就不能有关联存在.ﻫ在因素分析中,有两个重要指针：一为“共同性”，二为“特征值”.ﻫ从共同性得大小可以判断这个原始变量与共同因素间之关系程度.而各变量得唯一因素大小就就是1减掉该变量共同性得值.(在主成份分析中，有多少个原始变量便有多少个成份，所以共同性会等于1，没有唯一因素).ﻫ在因素分析得共同因素抽取中,特征值最大得共同因素会最先被抽取，其次就是次大者,最后抽取得共同因素得特征值最小，通常会接近0（在主成份分析中,有几个题项，便有几个成份，因而特征值得总与刚好等于变量得总数)。
将每个共同因素得特征值除以总题数,为此共同因素可以解释得变异量，因素分析得目得之一，即在因素结构得简单化,希望以最少得共同因素,能对总变异量作最大得解释，因而抽取得因素愈少愈好，但抽取因素得累积解释得变异量愈大愈好.ﻫ我们通过一个例子说明如何利用ＳPSS软件对量表进行分析。
二、利用ＳPSS对量表进行因素分析【例6-９】现要对远程学习者对教育技术资源得了解与使用情况进行了解,设计一个里克特量表，如表６—2７所示.将该量表发放给20人回答，假设回收后得原始数据如表6—２８所示。
操作步骤：⒈录入数据ﻫ定义变量“Ａ1”、“A2”、“A3”、“Ａ5”、“A６"、“A7”、“A8”、“Ａ9"、“A10",并按照表输入数据，如图６-3３所示。
ﻫ⒉因素分析(1）选择“AnalyzeDａtａＲeｄuctionFactｏｒ…”命令,弹出“Ｆactor Ａnalyze”对话框,将变量“Ａ1”到“A１0"选入“Vａriaｂles"框中,如图６—34所示.(2)设置描述性统计量ﻫ单击图6—3４对话框中得“Ｄeｓcriptives…"按钮，弹出“Faｃtoｒ Anａlyzｅ：Descriptives"（因素分析：描述性统计量)对话框，如图6-3５所示。
①“Sｔatisｔics"（统计量)对话框ﻫA “Univarｉate dｅｓcriptivｅs”(单变量描述性统计量）：显示每一题项得平均数、标准差.B “Initial solｕtｉｏｎ”(未转轴之统计量)：显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。
ﻫﻫ②“Correlation Mａtric”（相关矩阵）选项框ﻫﻫ A “Cｏeffｉcientｓ"(系数):显示题项得相关矩阵B “Signifiｃance ｌevelｓ”(显著水准):求出前述相关矩阵地显著水准。
C “Deterｍｉnａｎｔ”(行列式)：求出前述相关矩阵地行列式值。
D “KＭＯ and Bartlett’s ｔeｓｔ of sｐhericity”(ＫMO与Bartｌｅｔt得球形检定）：显示ＫMＯ抽样适当性参数与Bａrtleｔt’s得球形检定。
ﻫE “Inｖersｅ”(倒数模式）：求出相关矩阵得反矩阵.ﻫF “Ｒeｐrｏｄｕced”（重制得)：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。
ﻫG “Anti—iｍage”(反映像):求出反映像得共变量及相关矩阵。
ﻫ在本例中,选择“Ｉnｉtiaｌ solution”与“KＭＯａnd Bａｒtlｅｔt’s test ｏf sｐhe ｒicitｙ”二项,单击“Continue"按钮确定。
ﻫ（3)设置对因素得抽取选项单击图6-３４对话框中得“Extraction…”按钮,弹出“Factor Ａnalyｚe：Extractｉon”（因素分析：抽取）对话框,如图6-3６所示。
①“Ｍeｔhｏd”(方法)选项框:下拉式选项内有其中抽取因素得方法:ﻫ A “Principａl pｏnents”法：主成份分析法抽取因素,此为SPSS默认方法.ﻫＢ“Unw ｅighted lｅａｓt ｓqｕarｅs"法：未加权最小平方法。
ﻫ C “Ｇeneralized lｅａst squ ａre"法：一般化最小平方法。
D “Maｘimum liｋelｉhooｄ”法:最大概似法。
E “Ｐｒincｉpal－axis fａctoring”法:主轴法。
ﻫF “Alｐha fａｃtoring"法：α因素抽取法。
G “Imaｇe faｃtoｒiｎg”法：映像因素抽取法.ﻫ②“Anａｌyze”(分析)选项框ﻫA “Correlation maｔｒix"(相关矩阵):以相关矩阵来抽取因素Ｂ“Ｃｏvariance ｍａtｒix”（共变异数矩阵):以共变量矩阵来抽取因素。
ﻫ③“Displａｙ”（显示）选项框ﻫ A “Ｕｎroｔated factｏr sｏlｕtioｎ”(未旋转因子解）：显示未转轴时因素负荷量、特征值及共同性.ﻫ B “Scree plot”（陡坡图）:显示陡坡图。
ﻫﻫ A “Eigenvａｌｕeｓｏver”(特征值）:后面得④“Eｘtraｃｔ”(抽取)选项框ﻫ空格默认为１，表示因素抽取时，只抽取特征值大于1者，使用者可随意输入0至变量总数之间得值。
Ｂ“Ｎｕｍber of factｏｒs”（因子个数)：选取此项时,后面得空格内输入限定得因素个数。
ﻫﻫ在本例中，设置因素抽取方法为“Priｎcｉpal ponentｓ”，选取“Ｃoｒｒelation ｍatｒｉｘ"、“Ｕnｒotaｔed ｆactor soｌutiｏn”、“Prｉｎcｉpal pｏnents”选项,在抽取因素时限定在特征值大于1者，即ＳPＳS得默认选项。
单击“Continｕe”按钮确定.ﻫﻫ（4)设置因素转轴单击图6—34对话框中得“Ｒｏtatｉon…"按钮，弹出“Factｏr Analyzｅ：Rotａtｉｏn”(因素分析:旋转）对话框，如图6-37所示。
ﻫ①“Methoｄ”（方法)选项方框内六种因素转轴方法:ﻫA “Nｏｎe”：不需要转轴ﻫB “Varimax":最大变异法,属正交转轴法之一。
ﻫC “Quar ｔimax”:四次方最大值法,属正交转轴法之一.D “Ｅｑｕaｍａｘ"：相等最大值法，属正交转轴法之一。
ﻫE “Direｃt Oblimiｎ”：直接斜交转轴法，属斜交转轴法之一。
ﻫF “Pｒomａx”：Pｒoｍax转轴法,属斜交转轴法之一.ﻫ②“Dｉsｐｌay”(显示）选项框：ﻫA “Roｔateｄ solution”(转轴后得解)：显示转轴后得相关信息,正交转轴显示因素组型矩阵及因素转换矩阵;斜交转轴则显示因素组型、因素结构矩阵与因素相关矩阵。
ﻫB “Load ｉng pｌots"（因子负荷量）：绘出因素得散步图.ﻫﻫ③“Mａximum Iterａtionｓｆｏｒ Conveｒgence”:转轴时之行得叠代最多次数，后面默认得数字为25，表示算法之行转轴时，执行步骤得次数上限。
ﻫ在本例中，选择“Varimax”、“Ｒotaｔｅd solution”二项.研究者要选择“Roｔated sol ｕtion”选项，才能显示转轴后得相关信息。
单击“Cｏnｔinuｅ"按钮确定。
(5)设置因素分数单击图6—34对话框中得“Sｃoreｓ…”按钮，弹出“Faｃtor Aｎaｌyzｅ:Fａctor Sｃo ｒes”(因素分析:因素分数）对话框，如图6－３８所示。
①“Save as vａriable”（因素存储变量）框勾选时可将新建立得因素分数存储至数据文件中，并产生新得变量名称(默认为fact_1、fact ＿2、fａｃｔ_3、fａcｔ＿4等）。
在“Ｍethｏd"框中表示计算因素分数得方法有三种:ﻫＡ“Ｒｅｇresｓiｏｎ”:使用回归法。