spss数据分析具体操作步骤
spss数据分析操作流程

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使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法

使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种用于统计分析的软件工具,它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和解释。
下面将介绍SPSS中文版统计软件的常见统计分析操作方法。
一、数据导入和预处理1. 启动SPSS软件后,在主界面选择"文件"->"打开"->"数据",然后选择要导入的数据文件,如Excel或CSV格式文件。
2.在数据导入对话框中,选择正确的数据类型和分隔符,并指定变量名和数据属性。
3.完成数据导入后,可以对数据进行预处理操作,如数据清洗、变量选择、数据转换等。
二、描述统计分析1.在数据导入后,在主界面选择"统计"->"描述性统计"->"频数",然后选择要进行频数分析的变量。
2.设置所需的统计量和显示选项,如均值、标准差、最小值、最大值等,并生成描述统计表。
三、数据可视化1.在主界面选择"图表"->"柱形图",然后选择要进行柱形图分析的变量。
2.设置柱形图的样式、颜色和标题等,并生成柱形图。
3.可以根据需要选择其他类型的统计图表,如折线图、散点图、饼图等,以进行数据可视化展示。
四、假设检验1.在主界面选择"分析"->"描述统计"->"交叉表",然后选择要进行交叉表分析的变量。
2.设置所需的交叉表分析选项,如分组变量、交叉分类表等,并生成交叉表。
3.可以根据需要进行卡方检验、t检验、方差分析等假设检验方法来比较两个或多个变量之间的差异。
五、回归分析1.在主界面选择"回归"->"线性",然后选择要进行回归分析的因变量和自变量。
使用SPSS进行数据探索性分析的步骤
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使用SPSS进行数据探索性分析的步骤数据探索性分析是研究者在进行数据分析之前的一项重要工作。
它可以帮助研究者了解数据的基本特征、发现数据中的规律和异常情况,并为后续的数据分析提供参考。
SPSS是一款常用的统计软件,它提供了丰富的功能和工具,方便研究者进行数据探索性分析。
下面将介绍使用SPSS进行数据探索性分析的步骤。
1. 导入数据在SPSS中,首先需要将待分析的数据导入软件中。
可以通过点击菜单栏中的"文件"-"打开"来选择数据文件,或者直接将数据文件拖入SPSS的工作区。
导入数据后,SPSS会自动将数据显示在数据视图中。
2. 查看数据在导入数据后,可以通过查看数据视图来了解数据的整体情况。
数据视图显示了数据表格,每一列代表一个变量,每一行代表一个观察值。
可以通过滚动条或者快捷键来浏览数据。
同时,还可以通过点击菜单栏中的"数据"-"描述统计"-"频数"来查看每个变量的频数分布情况。
3. 处理缺失值在数据分析过程中,经常会遇到缺失值的情况。
缺失值可能对后续的数据分析产生影响,因此需要对缺失值进行处理。
SPSS提供了多种处理缺失值的方法,如删除含有缺失值的观察值、替换缺失值等。
可以通过点击菜单栏中的"数据"-"选择"-"筛选"来选择处理缺失值的方法。
4. 描述性统计分析描述性统计分析是数据探索性分析的重要部分,它可以帮助研究者了解数据的基本特征。
在SPSS中,可以通过点击菜单栏中的"分析"-"描述统计"-"统计量"来进行描述性统计分析。
在弹出的对话框中,选择需要进行描述性统计分析的变量,并选择需要计算的统计量,如均值、标准差、最小值、最大值等。
点击确定后,SPSS会自动计算并显示结果。
SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析
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SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS(Statistical Product and Service Solutions)是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。
Correlation是SPSS的一个功能模块,可以用于分析两个或多个变量之间的关系。
下面是SPSS进行相关分析的具体步骤:1. 打开SPSS软件,选择“变量视图”(Variable View),输入相关的变量名,包括数字型变量和分类变量。
2. 进入“数据视图”(Data View),输入数据,并保存数据集。
3. 打开菜单栏中的“分析”(Analyze),选择“相关”(Correlate),再选择“双变量”(Bivariate)。
4. 在双变量窗口中,选择包含需要分析的变量的变量名,并将其移至右侧窗口中的变量框(Variables)。
5. 如果需要控制其他变量的影响,可以选择“控制变量”(Options)。
6. 点击“确定”(OK)按钮后,SPSS将输出结果,并将其显示在输出窗口中。
相关系数(Correlation Coefficient)介于-1和1之间,可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。
7. 如果需要对结果进行图形化展示,可以选择“图”(Plots),并选择适当的图形类型。
需要注意的是,进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。
如果变量之间存在非线性关系,建议使用其他统计方法进行分析。
同时,SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系,不能用于说明因果关系。
以上是SPSS做相关分析的具体步骤,希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理
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如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款强大的统计分析软件,被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理,有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧,帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前,首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版,然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后,你需要登录或注册SPSS账号,以获取软件的完整功能。
在安装完成后,还需进行一些配置工作。
首先,检查软件是否需要更新,保持软件的最新版本。
其次,根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数,以提高使用效率。
最后,配置数据存储路径和文件格式等选项,确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面,但只要熟悉了基本操作,就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤:1. 新建数据集:打开SPSS软件后,点击“File”菜单,选择“New”按钮,再选择“Data”选项,即可新建一个数据集。
2. 数据录入:在新建的数据集中,将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据,也可以导入外部文件,如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑:对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析:选择合适的统计方法进行数据分析。
例如,对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果:查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表,你可以通过菜单或工具栏选择输出格式,如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事,你可以通过以下方式获取学习资源:1. 官方文档:SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册,你可以下载阅读学习。
spss数据分析简单操作流程
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spss数据分析简单操作流程1.打开SPSS软件。
Open the SPSS software.2.在数据编辑器中导入你的数据集。
Import your dataset into the data editor.3.检查数据是否被正确导入。
Check if the data has been imported correctly.4.在变量视图中检查数据变量。
Check the data variables in the variable view.5.在数据视图中查看数据记录。
View the data records in the data view.6.进行数据清洗,处理缺失值和异常值。
Clean the data, handle missing and outlier values.7.进行描述性统计分析,了解数据的基本特征。
Conduct descriptive statistical analysis to understand the basic characteristics of the data.8.选择合适的分析方法,比如t检验、方差分析等。
Select appropriate analysis methods, such as t-tests, ANOVA, etc.9.运行所选的分析方法。
Run the selected analysis methods.10.解释分析结果,得出结论。
Interpret the analysis results and draw conclusions.11.导出分析结果为表格或图表。
Export the analysis results as tables or charts.12.保存分析的数据和结果。
Save the analyzed data and results.。
如何使用SPSS作数据分析
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如何使用SPSS作数据分析SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将介绍如何使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常用功能。
一、数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前,首先需要将数据导入软件,并对数据进行清洗,确保数据的准确性和完整性。
以下是数据导入与清洗的步骤:1. 打开SPSS软件,并创建一个新的数据文件。
2. 选择导入数据的方式,可以是从Excel、csv等格式导入,也可以手动输入数据。
3. 导入数据后,检查数据是否包含缺失值或异常值。
可以使用SPSS的数据清洗工具进行处理,比如删除缺失值或替代为合适的值。
4. 检查数据的变量类型,确保每个变量的类型正确,比如分类变量、连续变量等。
5. 对需要的变量进行重命名,并添加变量标签,便于后续分析的理解和解释。
二、数据描述统计分析数据描述统计是对数据的基本特征进行概括和描述的分析方法。
SPSS提供了丰富的数据描述统计功能,如均值、标准差、频数分布等。
以下是数据描述统计分析的步骤:1. 运行SPSS软件,打开已经导入并清洗好的数据文件。
2. 选择"统计"菜单下的"描述统计"选项。
3. 在弹出的对话框中,选择需要进行描述统计分析的变量,并选择所需的统计指标,如均值、标准差等。
4. 点击"确定"进行计算,SPSS将输出所选变量的描述统计结果,包括均值、标准差、中位数等。
三、相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的相关程度,常用于探究变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关性分析方法,如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
以下是相关性分析的步骤:1. 打开已导入的数据文件。
2. 选择"分析"菜单下的"相关"选项。
3. 在弹出的对话框中,选择需要进行相关性分析的变量,并选择所需的相关系数方法。
SPSS操作步骤及解析
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SPSS操作步骤及解析SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种用于数据分析的统计软件包。
它可以进行数据整理、描述统计分析、统计推断、回归分析、因子分析、聚类分析等各种统计分析。
下面是SPSS的操作步骤及解析。
1.数据导入:在SPSS中,数据可以以多种格式导入,如Excel文件、CSV文件、数据库导入等等。
点击“文件”按钮,然后选择“导入数据”选项。
在出现的对话框中选择要导入的文件,然后按照指示逐步完成导入过程。
3.描述统计分析:描述统计分析是指对数据进行基本的统计描述,包括计数、平均数、标准差、最小值、最大值等等。
点击“统计”按钮,在出现的下拉菜单中选择“描述统计”选项。
在打开的对话框中,选择要统计的变量,然后点击“确定”按钮即可生成统计描述。
4.数据转换:数据转换是指通过运算或者函数对数据进行转换,以得到更有意义的变量或者指标。
点击“转换”按钮,在出现的下拉菜单中选择“计算变量”选项。
在打开的对话框中,输入要进行的运算或者函数,然后点击“确定”按钮即可生成新的变量。
5.统计推断:统计推断是指通过样本数据对总体数据进行推断性统计分析。
点击“分析”按钮,在出现的下拉菜单中选择“统计推断”选项。
根据具体需求选择适当的统计方法,如t检验、方差分析、相关分析等等。
在打开的对话框中选择变量,并进行相应的设置,然后点击“确定”按钮即可生成推断性分析结果。
6.回归分析:回归分析是指通过对自变量和因变量之间的关系进行建模,预测因变量的取值。
点击“分析”按钮,在出现的下拉菜单中选择“回归”选项。
在打开的对话框中选择要进行回归分析的变量,然后进行相应的设置,如回归方法、模型选择等等,最后点击“确定”按钮即可生成回归分析结果。
7.图表制作:总结:。
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤
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使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤第一章:准备调查数据市场调查数据的准备是进行数据分析的首要步骤。
在这一章节中,我们将讨论如何准备和收集市场调查数据,以便能够进行后续的分析。
1.1 确定调查目的和设计在进行市场调查之前,我们需要明确调查的目的和设计。
这包括确定调查的研究问题、调查对象、调查方式以及样本规模等。
只有明确了调查目的和设计,我们才能有针对性地收集和准备数据。
1.2 收集数据市场调查数据可以通过不同的方式收集,例如问卷调查、个人访谈、焦点小组讨论等。
在收集数据时,我们需要注意确保数据的可靠性和有效性。
因此,在设计问卷或进行访谈时,要保证问题的清晰明确,避免引导性问题和双重否定等。
1.3 数据录入和清洗收集到的市场调查数据需要进行录入和清洗。
数据录入可以通过手动输入或扫描问卷等方式进行。
在录入过程中,要检查数据的准确性,确保没有错误的输入。
清洗数据是指检查和处理数据中的不一致、缺失或异常值等问题,以便后续的分析能够得到可靠的结果。
第二章:数据探索与描述在进行数据分析之前,我们需要对数据进行探索和描述,以了解数据的特征和分布情况。
这有助于为后续的分析提供参考和依据。
2.1 描述性统计描述性统计是对数据进行总体和特征描述的统计方法。
我们可以计算数据的均值、中位数、方差、标准差等指标,来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外,还可通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
2.2 数据相关性分析在市场调查中,数据之间可能存在相关性。
为了了解变量之间的关系,我们可以使用相关系数进行分析。
通过计算相关系数,我们可以判断两个变量之间的线性相关程度,并绘制散点图来展示其关系。
2.3 分组分析市场调查数据通常包含多个变量,我们可以通过分组分析来探究变量之间的差异性。
比如,我们可以将样本分为不同的年龄组或性别组,分析不同群体在某个变量上的差异。
第三章:假设检验在市场调查数据分析中,经常需要进行假设检验来验证研究假设的成立。
数据统计分析SPSS教程完整版
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市场研究
市场细分
利用SPSS对市场数据进行统计分析,识别 不同消费群体的特征和需求,为市场细分提 供依据。
营销策略制定
通过SPSS分析市场趋势和消费者行为,为 企业制定有针对性的营销策略提供数据支持。
社会调查与分析
要点一
社会问题研究
利用SPSS对社会问题进行定量分析,探究问题背后的原因 和影响因素。
线性回归分析
线性回归分析概述
01
线性回归分析是预测一个因变量与一个或多个自变量之间线性
关系的方法。
最小二乘法
02
最小二乘法是一种常用的回归分析方法,通过最小化预测值与
实际值之间的平方差来估计回归系数。
多元线性回归
03
当一个因变量受到多个自变量的影响时,可以使用多元线性回
归来预测其值。
非线性回归分析
非线性回归分析概述
非线性回归分析是预测因变量与自变量之间非线性关系的方法。
多项式回归
多项式回归是一种常见的非线性回归形式,通过将自变量多次方来 拟合非线性关系。
逻辑回归
逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法,通过将因变量 转换为概率值来进行预测。
06
聚类分析与判别分析
K-均值聚类分析
总结词
独立样本T检验
总结词
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
独立样本T检验用于比较两个独立样本的均值。在独立样本T检验中,我们假设两个样本分别来自不同的总体,并 检验这两个总体的均值是否存在显著差异。通过计算T统计量,我们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验
总结词
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。
主成分分析SPSS操作步骤
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主成分分析SPSS操作步骤主成分分析(PCA)是一种常用的多变量数据分析方法,用于识别数据集中的主要变量和模式。
SPSS是一种常用的统计软件,它提供了执行主成分分析的功能。
下面是主成分分析的SPSS操作步骤的完整版:1.打开SPSS软件并加载数据-启动SPSS软件并创建一个新的数据文件。
-保存数据文件。
2.选择主成分分析变量-在主菜单栏中,选择“分析”>“降维”>“主成分”。
-在弹出的对话框中,选择要用于主成分分析的变量。
-将变量添加到“变量”框中。
-点击“统计”按钮打开主成分分析统计选项。
-如果需要计算主成分的相关系数矩阵,选择“相关系数矩阵”。
-如果需要计算主成分的协方差矩阵,选择“协方差矩阵”。
-如果要进行奇异值分解(SVD)而不是特征值分解(EVD),选择“奇异值分解”。
3.设置提取主成分的条件-在主成分分析对话框中,点击“提取”按钮。
-在提取对话框中,设置提取主成分的条件。
-如果希望提取具有特征值大于1的主成分,选择“使用特征值大于1作为提取准则”。
-如果希望提取具有特征值大于指定值的主成分,选择“提取的特征值”并输入指定值。
-如果希望提取具有累积百分比大于指定值的主成分,选择“累积百分比”并输入指定值。
- 如果希望根据Kaiser准则提取主成分,选择“Kaiser准则”。
-点击“确定”关闭提取对话框。
4.设置旋转条件-在主成分分析对话框中,点击“旋转”按钮。
-在旋转对话框中,选择用于旋转主成分的方法。
-如果希望使用方差最大化法进行旋转,选择“方差最大化(方差交换法)”。
-如果希望使用极大似然法进行旋转,选择“极大似然法”。
-如果希望使用斜交旋转进行旋转,选择“斜交旋转”。
-点击“确定”关闭旋转对话框。
5.设置保存选项和结果-在主成分分析对话框中,点击“保存”按钮。
-在保存对话框中,选择是否保存所有结果或仅保存特定结果。
-如果要保存所有结果,选择“所有的主成分”。
-如果要保存仅选择的主成分,选择“仅选择的主成分”并点击“选择”按钮选择要保存的主成分。
spss数据分析教程
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spss数据分析教程SPSS是一种强大的统计分析软件,可用于处理和分析各种数据。
本教程将介绍SPSS中的数据分析方法。
下面将详细讨论数据的收集、准备和分析过程。
1. 数据收集在开始分析之前,首先需要明确要研究的问题,并确定所需的数据类型。
数据可以通过实地调查、问卷调查、实验等方式收集。
一旦数据采集完毕,就可以开始进行分析。
2. 数据准备在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗和整理,以确保数据的准确性和完整性。
这包括查找和修复数据中的错误、缺失值和异常值。
还需要对数据进行编码和变量转换,以便进行后续的分析。
3. 描述性统计分析描述性统计分析是对收集到的数据进行总结和描述的方法。
它可以帮助研究者了解数据的分布、趋势和关系。
常用的描述性统计方法包括计数、频率分布、中心趋势测量和离散程度测量等。
4. 探索性数据分析探索性数据分析是一种用于探索数据之间关系的方法。
它可以帮助研究者发现数据中存在的模式、趋势和异常情况。
常用的探索性数据分析方法包括散点图、箱线图、相关分析和聚类分析等。
5. 统计推断分析统计推断分析是一种通过对样本数据进行分析来推断总体特征的方法。
它可以帮助研究者对总体进行预测和推断,并检验研究假设的有效性。
常用的统计推断方法包括t检验、方差分析、回归分析和卡方检验等。
6. 报告结果在完成数据分析后,需要将结果进行报告和解释。
报告应该清晰、简洁地呈现数据的分析结果,并提供对结果的合理解释。
此外,还可以使用图表和图形来可视化数据分析的结果。
通过以上步骤可以进行一次基本的SPSS数据分析。
然而,SPSS提供了更多高级的数据分析技术,如因子分析、路径分析和生存分析等。
研究者可以根据具体问题和需求选择适当的分析方法。
SPSS常用分析方法操作步骤
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SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件,可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件,在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中,点击“统计”按钮选择需要计算的统计量,例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮,即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件,在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中,点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析,可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件,在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中,点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件,在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中,将因子变量拉入“因子”框中,点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析,可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件,在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中,点击“统计”按钮选择需要计算的统计量,例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析,可以选择“方法”选项卡,在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件,在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中,点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
SPSS进行主成分分析的步骤(图文)
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SPSS进行主成分分析的步骤(图文) SPSS进行主成分分析的步骤主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种常用的多元统计分析方法,用于降低数据维度并探索数据之间的关系。
SPSS是一个功能强大的统计分析软件,本文将介绍使用SPSS进行主成分分析的步骤,以图文形式进行详细说明。
一、打开SPSS软件并导入数据1. 在SPSS软件中,点击菜单栏的 "File",然后选择 "Open"。
2. 在打开的窗口中,找到并选择你要进行主成分分析的数据文件。
3. 点击 "Open",将数据导入SPSS软件中。
二、准备数据1. 在SPSS软件的数据编辑视图中,确保你要进行主成分分析的变量都已经正确导入。
2. 如果有需要,可以对数据进行预处理(如去除离群值、标准化等),以符合主成分分析的要求。
三、进行主成分分析1. 在SPSS软件的菜单栏中,选择 "Analyze",然后点击 "Dimension Reduction",再选择 "Factor..."。
2. 在弹出的对话框中,将需要进行主成分分析的变量依次移至右侧的框中。
3. 点击 "Extraction" 选项卡,选择主成分提取方法(如常用的主成分法)并设置参数。
4. 点击 "Rotation" 选项卡,选择主成分旋转方法(如常用的方差最大旋转法)并设置参数。
5. 可以点击 "Descriptives" 选项卡,勾选 "Correlation matrix" 和"KMO and Bartlett's test" 以获取更详细的分析结果。
6. 点击 "OK" 开始进行主成分分析。
四、解读主成分分析结果1. SPSS将在输出窗口中显示主成分分析的结果,包括提取的成分个数、特征根、方差贡献率等。
使用SPSS进行数据分析的简易教程
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使用SPSS进行数据分析的简易教程第一章导言在现代社会中,数据分析在各个领域都起着至关重要的作用。
而SPSS(Statistical Package for Social Sciences)作为一款专为社会科学和商业领域设计的数据分析软件,其功能强大且易于使用,成为了许多研究者和分析师的首选工具。
本教程将介绍使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常见分析方法。
第二章数据导入在使用SPSS进行数据分析之前,首先需要将数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持导入多种文件格式,如Excel、CSV等。
用户只需打开SPSS软件,在菜单栏中选择"File",然后点击"Open",选择要导入的数据文件并点击"Open"即可完成数据导入。
第三章数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一,其目的是去除数据中的噪声和错误,确保数据的准确性和完整性。
SPSS提供了多种数据清洗的功能,如缺失值处理、异常值检测和去重等。
通过菜单栏中的"Transform"和"Data"选项,用户可以对数据进行清洗和修整,确保数据分析的可靠性。
第四章描述性统计分析描述性统计是对数据进行初步分析的重要方法,通过对数据的整体特征进行统计描述,可以对数据的分布、趋势和集中程度等进行直观的判断。
在SPSS中,用户可以通过"Analyze"菜单栏中的"Descriptive Statistics"选项进行描述性统计分析,得到数据的均值、标准差、最大值、最小值等指标。
第五章道尔文测试(t检验)t检验是一种常用的假设检验方法,用于比较两组数据之间的差异是否显著。
在SPSS中,用户可以通过"Analyze"菜单栏中的"Compare Means"选项进行t检验分析。
用户需要选择要比较的两组数据,并指定检验类型和置信水平,SPSS会输出检验结果和显著性水平。
SPSS常用分析方法操作步骤
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SPSS常用分析方法操作步骤SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,它提供了多种分析方法,可以帮助用户进行数据分析和统计推断。
下面是一些SPSS常用分析方法的操作步骤,供参考。
1.描述性统计分析:- 打开SPSS软件,导入数据文件(.sav或者.csv格式)。
-菜单栏选择"分析",然后选择"描述性统计",再选择"统计"。
-在弹出的对话框中,选择要进行描述性统计分析的变量,并选择要计算的统计量(如均值、标准差、最大值、最小值等)。
-点击"确定"进行分析,结果将显示在输出窗口中。
2.T检验:-导入数据文件,选择"分析",然后选择"比较手段",再选择"独立样本T检验"(或相关样本T检验)。
-在弹出的对话框中,选择要进行T检验的自变量和因变量,并指定群组变量(如性别)。
-可以选择自定义选项,如置信水平、方差齐性检验等。
-点击"确定"进行分析,结果将显示在输出窗口中。
3.方差分析:-导入数据文件,选择"分析",然后选择"比较手段",再选择"单因素方差分析"(或多因素方差分析)。
-在弹出的对话框中,选择要进行方差分析的自变量和因变量,并指定分组变量(如教育程度)。
-可以选择自定义选项,如置信水平、效应大小等。
-点击"确定"进行分析,结果将显示在输出窗口中。
4.相关分析:-导入数据文件,选择"分析",然后选择"相关",再选择"双变量"(或多变量)。
-在弹出的对话框中,选择要进行相关分析的变量,并进行相关系数类型的选择(如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数)。
SPSS统计分析详细操作指南
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SPSS统计分析详细操作指南在当今的数据驱动时代,掌握有效的数据分析工具对于研究人员、学生、企业决策者等来说至关重要。
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大且广泛应用的统计分析软件,能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息。
接下来,将为您详细介绍 SPSS 的操作指南。
一、软件安装与界面认识首先,您需要获取 SPSS 软件的安装包,可以从官方网站或其他可靠渠道下载。
安装过程相对简单,按照提示逐步进行即可。
成功安装后打开 SPSS,您会看到一个简洁直观的界面。
主要包括菜单栏、工具栏、数据视图窗口和变量视图窗口。
数据视图窗口用于输入和编辑数据,每一行代表一个观测值,每一列代表一个变量。
变量视图窗口则用于定义变量的属性,如名称、类型、标签等。
二、数据输入与导入SPSS 支持手动输入数据和导入外部数据文件。
如果数据量较小,您可以直接在数据视图窗口中逐行逐列输入数据。
对于已有数据文件,SPSS 可以导入多种格式,如 Excel 文件(xls 或xlsx)、文本文件(txt 或csv)等。
通过菜单栏中的“文件”“打开”“数据”选择相应的文件类型,并按照向导进行操作即可完成数据导入。
三、数据预处理在进行正式的统计分析之前,通常需要对数据进行预处理,以确保数据的质量和适用性。
1、缺失值处理检查数据中是否存在缺失值。
SPSS 提供了多种处理缺失值的方法,如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数等替代缺失值等。
2、数据标准化为了消除不同变量量纲的影响,可以对数据进行标准化处理。
SPSS 中有相应的功能可以实现这一操作。
3、变量重新编码有时需要对变量进行重新编码,例如将连续变量转换为分类变量,或者对分类变量的类别进行重新定义。
四、描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征,如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
在菜单栏中选择“分析”“描述统计”“描述”,将需要分析的变量选入变量框,点击“确定”即可得到描述性统计结果。
数据统计分析SPSS教程完整版
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安装完成后,双击桌面快捷方式或从 开始菜单启动SPSS。关闭时,点击右 上角的关闭按钮。
数据输入与保存
数据输入
在SPSS中,可以通过直接输入数据或 导入数据(如Excel、CSV等格式)进 行数据输入。
数据保存
数据输入完成后,点击文件菜单选择 保存,选择保存位置和文件名,保存 为SPSS格式(.sav)。
数据统计分析SPSS教程完 整版
contents
目录
• SPSS基础操作 • 描述性统计分析 • 均值比较与T检验 • 方差分析 • 回归分析 • 聚类分析与判别分析 • 主成分分析与因子分析 • SPSS在社会科学中的应用
01
SPSS基础操作
安装与启动
下载和安装
首先需要从SPSS官网或其他可信来 源下载SPSS软件的安装包,按照提 示进行安装。
1. 基本概念:判别分析试图基于 已知分类的训练数据来创建一个 模型,该模型可以将新的未知分 类的数据点正确分类。
3. 注意事项:选择适当的判别函 数和确保训练数据具有代表性是 关键。
07
主成分分析与因子分析
主成分分析
01
主成分分析是一种降维技术,通过线性变换将多个相关变量转化为少 数几个不相关的变量,这些新变量称为主成分。
详细描述
通过频数分析,可以了解数据集中每个变量的分布情况,例如某个分类变量的各个类别的频数、缺失值的频数等 。在SPSS中,可以通过“频率”命令来执行频数分析。
描述性统计量
总结词
描述性统计量用于描述数据集的集中趋势、离散程度和分布形态。
详细描述
描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差、方差等,用于反映数据集的中心趋势和离散程度。 在SPSS中,可以通过“描述统计”命令来计算描述性统计量。
主成分分析SPSS操作步骤
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主成分分析SPSS操作步骤步骤一:准备数据1.打开SPSS软件并导入需要进行主成分分析的数据文件。
可以通过点击“文件”->“打开”->“数据”来导入数据文件。
2.确保数据文件中的每个变量是数值型数据,并且不存在缺失值。
如果有缺失值,可以进行数据清洗或者填补缺失值。
步骤二:设置主成分分析选项1.在SPSS软件的“分析”菜单中选择“降维”->“主成分”->“因子”。
2.在弹出的“因子分析”对话框中,将需要进行主成分分析的变量移动到“因子分析变量”框中。
可以通过点击变量名称并使用“箭头”按钮来移动变量。
3.在“因子分析变量”框下方的“选项”按钮中,可以设置主成分分析方法、提取因子的标准和旋转方法。
一般情况下,可以保持默认设置。
4.点击“确定”开始进行主成分分析。
步骤三:查看分析结果1.主成分分析结果会在SPSS软件的输出窗口中显示。
可以查看提取的因子数量、因子的方差解释比例和特征根。
2.在“公共性”表中,可以查看变量对每个因子的贡献情况,公共性值越接近1表示变量对因子的贡献越大。
3.在“言语编码”表中,可以查看每个变量在各个因子上的系数,系数绝对值较大的变量与该因子的相关性较高。
4.在“旋转过的因子载荷矩阵”表中,可以查看经过旋转后每个变量与因子之间的相关系数。
步骤四:解释主成分分析结果1.根据主成分分析结果,可以选择提取前几个因子进行解释。
一般情况下,可以选择提取方差解释比例较高的因子。
2.根据每个变量在各个因子上的系数和旋转后的因子载荷矩阵,可以解释每个因子的含义和各个变量对因子的贡献。
3.将解释后的因子作为新的变量,可以用于后续的统计分析。
步骤五:进行因子旋转(可选)1.在主成分分析之后,可以对因子进行旋转,以使得因子与变量之间的相关性更为清晰和直观。
2.在“因子分析”对话框中的“选项”按钮中,可以选择旋转方法。
常用的旋转方法有正交旋转和斜交旋转。
3.点击“计算”开始进行因子旋转,旋转后的结果将显示在“旋转过的因子载荷矩阵”表中。
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大家现在都要写论文的数据分析了 一下 多的,凑合着看吧••…要不去装个 F 面以PASW18.0为例,也就是 SPSS18.0 很多同学都一点不会••…所以把我知道的跟大家分享 什么?不是18.0,好吧……差不 F 面图片看不清的请右键查看图片 ............ 首先,要把问卷中的答案都输进 SPSS 中,强烈建议直接在 SPSS 中输入,不要在EXCEL 中 输入,再导入SPSS,这样可能会出问题 下图 •在输数据之前先要到变量视图中定义变量 名傢 荚型 I 小勉11 性别4 0 性别 ⑺男1无 2 8 0年龄无 3 I 救ir 程虞 數值㈣ S 0 數箕程厦 .本科以下 无 4 职称等範 範值㈣ 6 0职称等级 {1 一初範1 无 5 '总工作年限 數值収) 8 0{1. 年帚一无所有类型都是数值,宽度默认,小数点看个人喜好,标签自定, 其他默认 讲讲值的设定 点一下有三点的蓝色小框框 下图会跳出一个对话框,如果你的变量是性别,学历,那么就如取消2二利—3 =领士4“博十确定取消帮肋如果是五点维度的量表,那么就是1 =完全不符倉”2二"T 苻合"A 环好确足-4二■"比義苻合'□=完全苻含"14都输完后••…还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分 ••…如果你的问卷 Q1-Q8是一个维度,那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后 ……具体操作如下 …… 转换一一计算变量-備标益(V)值刨;1拼写①)一」标签(口:确定 帮助I记住,每一题都是一个变量,可以取名 Q1 , Q2••…设定好所有问卷上有的变量之后,就可以到数据视图中输入数据啦 ••…如下图 性别 年龄数肓程厦职称等级总工作年限工作军限德行垂范1 !很 — ——-— ■2 32 14I52'13101111 1213 22\e |■a j|转换® y讯少亘梢回函航色―耳i计規喪量©h 对于秦内的值计数转拗值◎••回重新輪码为村同S1CS)..Bj重蔚輪码为不同娈星〔凶… 圖自劫重新褊码® •”• [>S可视禽誌化回… X'最忧离散化®”.淮备建槿数据迟)■案排秩世人同B期和时间向导,.. 回创建时间序列邇打O替恢缺失值世)… 題随机数孚生成器世)…■适咅挂起的转盛[口ClrHe数孚表达式电》:(01 *0 223 + Q4 + 05* QS + 07 + QeHSj点确定,就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量 ……如果你的满意度有 3个维度,那么就要计算3个维度,外加满意度这个总维度,满意度 =3个维度的平均分=满意度量表的 所有题目的平均分 ........... 把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦……1.描述性统计时性列牲别]td年龄I 年龄]&S 教育程度:教育程Jt] 畠职称等簸咽称菩细 齐从争类似工件年限… 吕在KY 工作年限阿… 0变3圄行垂范1]jj变02窿行垂范2] Q ^03祐行垂范3 品如诺行垂范須nJ 吏0弓鶴行垂范5) 百I 蛮00爲行垂范切H 變07蘊行垂范打H 娈08猜行垂范国 nJ 变Q9隠景懑励4】 d蚕QM 歸貴瀏励辺4[)全部 算术CDF 与壬申心CDF转换当前日期,时间 日期运宜a 期创建函蠶和轉黠雙量(D :T「如果或...:{可选的亍実选擇条件)A ___________________________ *重置迟)取消___________ - r ----------- J帮助』目标变昼①:分挤® 直销炮!團老迫)实用穆厚辿》宙口迥〕I 邮®订Q频率巴“ 區]描述卫)… 心探索⑥… 53变叉表国)… 国比率迟)… 0E-P图… gQ-Q團…3&354 2 1 14 3 63 S15*将你要统计的变量都放到变量栏中,直接点确定&性割{性跡 I』年龄I 年龄]'D 数育程屢I 敦育程蟹] 戦等级服称等级] /从爭类(!;!工作年限- d 在KY 工作环風IKY... d 变Cd 窿行垂范対 j|^Q2 暫垂范2] 娈量电X/馆行垂越律行垂范] $區最邀励©杲谢励1’ ^①性化关怀們生化… 8领导魅力[领导魅力Ir 搐标准化耀分蚪存対吏量©如果你要统计男女的人数比例,各个学历或者各个年级的比例,就要用描述统计中的频 率……如果要统计男女中的年级分布,比如大一男的有几个,大二女的有几个,就用交叉 表••…•不细说了……地球人都懂的 ...............2.差异性分析对于性别来说,差异分析采用独立样本 T 检验,也可以采用单因素 ANOVA 分析,下面以T检验为例 ......:选项0…'BootstrapiB).. _______________[硒定][結點迟)]flSCR ) || [取消帮助差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响, 的就跳过 ..........男女是否有差异,年级是否有差异,不做I号靳込/ 團彤(◎ 賓用程燥斬卑日理:厂1隔-菇述甄计F 表⑴! 比较均値廻》一般銭性篠型世)厂曲性複型^*■■1 4将性别放进下面的分组变量中, 棘直拌本T检尝J年龄[年龄1£教育程度圏育程度1 星乐称等级阳珮等瓠d丛事类阳工惟年限.. JSKV工柞年龈旳T- jJ^QI猜行垂范1]打變Q2 [fSi垂范3)^^CL3 ]^^行垂范引dl銮04祐S垂范4]■~分爼娈量©I虺别口2)42橙验娈量(门:6可643635於变革型硕导行为陵… 护組织承诺BS职稿诺][定义詛也*重置迟J I取消冈选项)1 Bootslrap(B)...接着定义组按确定独立样車检验方差方得的L G低no检验均佰方稈的t橙验F Sig t df Sig.f^ 侧)均值差值变茎型硕导行为悝设方差相需假设方養不相瞬.601.440■1.637■1.64D113112.1 99.105104-J 51 7532-.1517532.曲;皿组纟只贖诺假设方差相等假设方差不梧尊4,312040-3.225-3.100113103 135020.030-1357073-.13570730氐.03^看Sig (双侧)得分,小于0.05就表明有显著差异,上图可见男女在组织承诺上是有显著差异的,在变革型领导行为的认同上没有显著差异……而对于学历,年级,年龄,工作年限等因素,我们可以采用单因素ANOVA分析,如下取消帮助分析曲直销陲』團形⑹实肩程声也窗口曾帮fiT 报告描迭協计表⑴比较均值迦)1般线性複型匹)广交釀惟模豐混合模型色)榨关©回归迟!对数钱性複型©)神经网貉分类匡)障^3篩单因素方差廿析□均值凹• ”IQ单擇本丁检脸巨),, 豳独立祥本T糕验⑴..圖配对样応T检验[£).—IS 单园索.AAJOVA...性别$生掬』jj年龄[年翱2数育程度[数背程度]职称等皺阳称等瓯1 d从爭类似工作年限d^Qi陆行丢范1]£|变C2隠行垂范2]垂范3]/.■rtr-c疋三土卄.djL E变昼列褰匡):/感昏啟诺妙器頑诺]》规牯承诺礙承诺1 禺理想fr■诺饉想承诺]/綏济承[館济承请]少机会承诺肌会承诺]因予[B;H在KV工作年限[1<¥工..[对比迥匚][戶两比较些…][隆项0)…JPBootstraptB). 1按确定匕亘)[祐贴巴]I [重置回][取消][帮助]平方和df均方F显著性憋情承诺齟闫5L7455 1 149 2.601.039组內4ai40109442总数53.SS51H规范承踣组问.22G5 1 4450.097.012501 船7109.4[Gi7总数53D83114理想承话廻间3Sei5773i.3se.235粗內eO.745109657总載64605114经济承诺訥间螢了45.675 1.232273俎內55.3451035:2总數ea319114机会粛诺爼间10.498521DD 4.426DOI组內51.707109474G2.7C5114由上图可知,在KY工作年限不同,在感情承诺、规范承诺、机会承诺上都有显著差异显著性小于0.05……如果做出来没有差异,可以在下图中选择两两比较BSB性別[性抽詡年龄I年制R数帝程度團I育程矍; 臭职称等鉞职秫等鋪d从爭类IU工作年限•- d交口1隠行垂范1] £1^02陆厅垂范2] d箜03陶行垂范引上血O■旳■丿二虫Tf 鼻J因变量列恚(1):炉感昏廉诺團時孫诺;少S范®诺觑范承诺1 厚理妲顼诺暉祖蹟逬炉軽济承诺蹬诉帝话; 护机会承诺做会蹟诺:因子匡丫打垂KY工件年酿[KYI.旦ootsnapcsj--A NOVA帮助][粘喩0][重養竖选中LSD (最小显著方差法)諒单因素ABOVA:两两比较1.」Si dak □ Tukey s-b(K) □ Sctie1Te[C)□ Duncan{D)!□ R E-G^WFCR} □ Hochbergs GT2(H> □ R-E-G-W Q(Q>Q GabriefCG)i 耒假定方差齐性--------;n Tamihane^s T2(M)n DurtfieltsT3⑶□ Games^Howellwn Dunnelts Cf.U}显著性水平(呼0.05帮to继续••…确定……就会出来多重比较的图LSD誣量 (D 在Qcr 作年限 (J )曲"r 作年限I 均值差(kJ )显蒼性95號置信区面下限上限感惜承诺1年 :Z 年-.0126934 21 34657 .953 -435?ei.410:334舞.4674330" .1394133 .021 .5722(14甲-.0347222 .2293416 .37& -.+'S72eS .4178435年4711111' 2323362 .045 .110629 .盟1田46年矗以上1652779 .229341G .471 -.2'S'72£9 .617G43n 年1年 .01 2B904 .^134G57 953 -.4103C4 4357913年.480131 4' 1904224.013 .1 02720 .S575434年-.□22t]33f"茄 32 了.921 -.459113 4150055年]i<yC LU期加曲T 濒适-6662.033 .038523 .9330916年及心1 .1773762.2ZJ5327 .421 -.259112 01 50653年1年i '4674330"1994133.021 ^.3'6i2ee5 ” 072201空年-.4301314" .伯汩224.015 -.557545 -.1027204年-.5021552'.2089612.017*.91 2346*.091965假定方丢齐性 ------------------WJ LB S?L 1 L_I S-N-k(BJ□ 9onlerroni[D) □ Tukev□ Wa!ler-Duncan (W )冥型烘型II 逞歪比率门WO□ DunneltfE)匚门TL5刘慣I©「u 拥"0 0 "逐諭舟取消再找有没上标为小星星的 ……有就可以说明二者有差异,没就没办法了……你改数据吧…=……上图说明1年和3年、5年的在感情承诺上有明显差异……我去……4年的怎么没差异……==0……3.相关分析相关分析主要就是分析你两个大变量中各个维度是否存在相关性和两大变量是否存在相关 性……下例为两大变量的相关分析……分析——相关——双变量iii 駅变量相黄相芙系数S1 Pears &£□ Kendall 的讪巾胆口 Spearman-显著性检验 ------------------- ⑨敦侧橙验①©单侧检验住}帮助确定后别的也就这么做不重复说了夕于性化关忏【平性^ “颔辱魅为[额导魅力] 夕感晴璋诺囑情承琳 护规苑预诺觑范母诺] 夕理想帝诺屋想质葡 少经济承诺[经济最诺i 少机会顶诸軌会璋:请!夕 Unstandafdiied ...婆量助/喪革型領导存为喪」 3俎织承诺曲報承琏^ootsIrapcB) (I)确定 重置®JI 取捎相关性"在水平(双侧)上显韵目关.•上标两颗星……相关性比较可见变革型领导行为和组织承诺在0.01水平上显著相关好……其他维度也是一样的做法4.回归分析相关分析只能说明二者的相关性,并不能表明是否是由于明因果A的变化引起B的变化,要想证关系就要用回归分析……在做回归之前,首先要做一下自变量之间的相关性,如果相关系数超过归……会0.75就不能做回有比较大的偏差……这里不说了,不会的看 3.相关分析回归如下分析® 直销廻》图形◎ 实用程序也)窗口也帮阳K述统计表(B比较均值蹙)一摭线性槿型迫)广义燼性檯型規含檯型0)栩矣9)回归迟}对数竦性複型C2)神经网堵作年限KY工作年限1 41 5l' 1< 21 3刚绩性◎..B曲護估计{£),■. 圈都分最水平方…另类(1)M(S)i非参数檢脸収)预测®性存函数签)多重咂1应cy)囹賊失値分祈世・姿重归因CD量杂抽WCL)质量®制仪)娈ROC臟團皿阳二元Loaistic...寓名项Logjstic...百庠…Rrobit.,員桂尺度{CATREGK..[确定]|[粘贴(£)]「重§回][取消]riito如果你想用ABC 变量预测D ,就把D 放因变量中,ABC 放自变量中,方法选择进入 ••…直 接确定,如下图上图的结果表明德行垂范和愿景激励被踢出回归方程,因为 化关怀和领导魅力可以显著预测组织承诺……5.问卷信度和效度护坦织承诺塑奴;jclg ]焕啲1自銮量Q );少僖行垂范行垂范] /麝冒滋励隠昌激励J冷个性化关怀【个性化关附WLS 权重廻):垢许量逻)…鉴制(Ik- 保存⑶… 选项Sig 大于0.05……所以只有个性信度=分析------- 度量----- 可靠性分析分析凶直销廻】图形⑹实用程序制口世)帮肋 撼吿描述绒计 表⑴ 也较均值迪, 一般绘f 生複型吃) 广义妓性複型 遷合複型凶 祁关(£) 回归®对数线性複型⑥) 神轻网络分类㈢ 隣维►卜卜卜卜卜卜 卜卜til 可靠性分桁R 性别[性别Ij 年龄I 年諮!2敎育程度[敎育程厦1 R 职称等级弭q 称制] d 丛事类限工作年限虑工… d 在KYH 作年眼KY 工作心 d 齟01越固童诺T ]H 粗Q2腮情承诺匂I根型世mtiJ[粘貼刨[重置迟)j|:取消;[帮助可靠牲飯计运Cronbach's Alpha顶数.93926结果表明Cron bach's 值为0.939,量表信度很好 ……超过0.7才行效度分析一般采用结构效度分析,就是因子分析 分析一一降维一一因子分析把你同一份量表的题目全部放进去,比如变革型领导量表有26题 直接确定项目◎赭订垂范1]J 3EQ2猜行垂范2] J 吏03儒冇垂范引 d 曼CM 待疔垂范吗 J 吏Q5猪行垂范51 d 娈g 購行垂范引 J 更M 循行垂范刃 ;"变Q8jg 齐垂范引分析凹直誚® 图卖用程存切窗口C3描述斬计叢仃》比较均值ly》一般钱性複型广文皱性複型►規含複型足)相其©回归但P討数践性模型©>神经网第►分类疋)3把你同一量表的题目都放进去12 i 拐」旌舫 'jfc 斂育程度I 敎ra 程度]臭职称等级帆称等紺 d 从事类似工作年限一一 H 在KY 工作年限 打组3 1®恬承诺勺 打俎疋妙If 車诺2]| d 组Q3 E 悟承诺31 打组g 哩情承诺牡 彳詛C15国悟承诺51选择变量£}:Ik -点描述••…选KMO***「统计g ---------------]—■ F I ■ - — 11 I ■— —r !■■□洋吏星描述懺a■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■Id 原始分祈结果①「棹关矩阵 □系数©— 11U 奠型世)□显著性水平二再主迟) □令列式=反映捺迅】M KM0和 仙tklt 的球槪度檢验旳再点旋转,选择最大方差法[确定J[粘贴(巳][直垃迟打取消亠土匕-IO 直接 ObliTin 方法⑼ O PromaxfP)I' 'll rii C汕…输出a旋转解輕)口载荷图m其他都默认,最后确定K M OB a r t l e t t的椅验0.839大于0.5,表示可以进行因子分析累积解释变异66.974%,比较好厂方法©无“J — b ;.. 一.2.一 .■■■ _■ ■■__■■■⑥星夭方差法迪]■ ■■r'lBIM V1MBIH ■■■■ HI ■■»■■■■ ■二・■■ IO'最史四茯方值注© ©平閒值诜匡)ISR■ "hl U ■- I ■ U I可见上图1-8是一个维度,9-14是一个,15-20是一个,21-26是一个……表中同一行不能出现2个大于0.5的值……如果出现,你要么就把该题目踢出问卷,要么就把该题目的答案改得和同一维度中其他题目答案相近••…比如A维度的答案是4,4,4,5,4, 1,你想把第6题也分到A中,就把第6题的答案1改成4 .................... 多改几份差距大的问卷,再试试因子分析,看看值的变化就可以知道改的效果怎么样,不好就不要改……好啦••…就讲到这里••…应该都会了吧……其实最重要的还是数据的造假••…不造假真是做不出的••…其实也不是我们想造假……只能说被试者的随便填写造成了我们数据分析的极大困难……老师应该也知道的……==……大家就这样改着吧……我也不是专业的,以上分析只作参考,答辩不过别找我==0。