spss问卷处理方法

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[分享]SPSS调查问卷处理步骤

问卷中一些主要环节的SPSS处理（一）多选题的spss处理方法：（1）变量设置不是根据问题，而是根据选项来设置：如：4.你用自行车主要是做什么用？（多选题）A.上课B.去校内较远的地方用C.去校外时用D.其他____因为有四个选项，所以设置为四个变量：①用途上课②用途去校内较远的地方用③用途去校外用④用途其他（2）设完变量输入相应的数据后，多选题的分析过程如下：分析———多重相应——设定变量集，将①用途上课②用途去校内较远的地方用③用途去校外用④用途其他这些变量合成一个变量集合，“将变量编码为”选择“二分法”，后面框中填写“1”。

将变量集定为：名称：yt；标签：自行车的用途将上述四个变量添加到“多响应集”，完成设定变量集这一任务。

（3）做出该变量集的分析结果：分析——多重响应——频率关于单选题和多选题的交叉表的制作：将多选题$yt或$tfdd之一定义好，如上所示。

分析——多重响应——交叉表，然后将多选题$yt（或者$tfdd）放入行或列，再将单选题，如性别放入行或列，其中对于单选题，要点击：定义范围：最大值：2，最小值1（此部分主要是要说明该单选题的值标签），然后点确定即可。

结果如下：关于多选题和多选题的交叉表的制作：将多选题$yt和$tfdd定义好，如上所示。

分析——多重响应——交叉表，然后将$yt和$tfdd 分别放入行和列，点确定即可。

结果如下：（二）关于调查问卷中两个问题所构造的变量有没有显著的相关性的分析方法：（列联分析：第九章分类数据分析）如：“性别”与“租车的必要性”是否显著相关?分析——描述统计——交叉表，在交叉表中选择“统计量”，然后选判断规则：Pearson 卡方渐进Sig. (双侧)<0.05，说明“X”与“Y”是显著相关；。

如何用spss软件处理问卷

如何用spss软件处理问卷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。

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

使用SPSS进行问卷调查数据分析

使用SPSS进行问卷调查数据分析一、数据收集和预处理1.1 问卷设计与发放在进行问卷调查之前，首先需要设计好问卷内容和结构。

问卷设计应该具有明确的目的和清晰的问题表达，以便获取有效的数据。

设计好的问卷可以通过线上平台或者线下发放的方式进行分发。

1.2 数据收集在问卷发放完成后，需要对收集到的数据进行整理和归档。

将收集到的问卷数据进行编码和录入，确保数据的准确性和一致性。

1.3 数据清洗在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。

这一步包括检查和处理异常值、缺失值和重复值。

通过SPSS软件可以方便地进行数据清洗和处理。

二、描述性统计分析2.1 频数分析频数分析可以帮助我们了解样本中各变量的分布情况。

通过SPSS的频数分析功能，可以计算出每个选项的选择人数和所占比例，并生成频数表和频数图。

2.2 中心趋势测量中心趋势测量主要包括均值、中位数和众数的计算。

通过SPSS的描述性统计功能，可以得到各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等统计指标。

同时，还可以绘制盒须图以描述数据的分布情况。

2.3 分类变量分析对于分类变量，可以通过计算各类别的百分比和绘制饼图或条形图来展示数据。

SPSS的交叉表功能可以帮助我们对分类变量进行交叉分析，比较不同类别之间的差异。

三、相关性分析相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关关系。

通过SPSS的相关分析功能，可以计算出两个变量之间的相关系数，并进行显著性检验。

相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正向相关，接近-1表示负向相关，接近0表示无相关。

四、多变量分析4.1 回归分析回归分析可以用来探究自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。

SPSS的回归分析功能可以通过计算回归方程和检验回归系数的显著性来评估自变量对因变量的解释程度。

4.2 方差分析方差分析用于比较多个样本的均值是否存在差异。

SPSS的方差分析功能可以通过计算组间平方和、组内平方和和总平方和来判断差异的显著性。

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进行社会科学研究或者市场调研等工作时，问卷是一种常用的数据收集工具。

然而，仅仅收集到数据是不够的，还需要对问卷的质量进行评估，这就涉及到问卷的效度和信度分析。

SPSS 作为一款功能强大的统计分析软件，可以帮助我们有效地完成这些分析。

接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析。

一、问卷效度分析效度是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。

简单来说，就是问卷是否真正测量了我们想要测量的东西。

1、内容效度内容效度主要是通过专家判断和文献参考来评估问卷的题目是否涵盖了研究主题的各个方面。

在 SPSS 中，一般不直接进行内容效度的分析，但可以在设计问卷阶段，征求专家意见来保证内容效度。

2、结构效度结构效度通常使用因子分析来检验。

首先，需要检查数据是否适合进行因子分析。

可以通过 KMO 检验和 Bartlett 球形检验来判断。

在 SPSS 中，操作步骤如下：（1）选择“分析” “降维” “因子分析”。

（2）将需要分析的变量选入“变量”框。

（3）点击“描述”，勾选“KMO 和 Bartlett 的球形度检验”。

如果 KMO 值大于 06，且 Bartlett 球形检验的 p 值小于 005，则说明数据适合进行因子分析。

接下来，进行因子提取和旋转。

常见的方法有主成分分析和主轴因子法等。

旋转方法可以选择方差最大正交旋转或斜交旋转。

根据旋转后的因子载荷矩阵，判断问卷的结构效度。

如果题项在预期的因子上有较高的载荷（一般大于 04），且在其他因子上的载荷较低，则说明问卷具有较好的结构效度。

3、效标关联效度效标关联效度是通过考察问卷得分与某个外在效标（如已有的成熟量表或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。

在 SPSS 中，可以通过计算问卷得分与效标变量之间的皮尔逊相关系数来判断效标关联效度。

如果相关系数显著且符合预期的方向，则说明问卷具有较好的效标关联效度。

录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？

录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？SPSS分析调查问卷数据的 ***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”。

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，问卷是一种常用的数据收集工具。

为了确保问卷所收集的数据具有可靠性和有效性，我们需要对问卷进行效度和信度分析。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，能够帮助我们方便地进行问卷效度和信度分析。

接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 来完成这一重要任务。

一、问卷效度分析问卷效度是指问卷能够准确测量出所研究概念的程度。

效度分析主要包括内容效度、结构效度和效标效度等。

1、内容效度内容效度通常通过专家评估来确定。

专家根据研究目的和理论基础，对问卷的题目内容进行审查，判断其是否全面、准确地涵盖了研究主题的各个方面。

2、结构效度结构效度是指问卷的题目结构是否与理论假设或预期的结构相一致。

在 SPSS 中，我们可以通过因子分析来检验结构效度。

（1）数据录入与预处理首先，将问卷数据录入 SPSS 中。

确保数据的准确性和完整性。

然后，对数据进行必要的预处理，如检查缺失值、异常值等，并进行相应的处理。

（2）因子分析操作步骤选择“分析” “降维” “因子分析”。

将需要分析的变量选入“变量”框中。

在“描述”选项中，选择“KMO 和巴特利特球形检验”，以判断数据是否适合进行因子分析。

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，拒绝零假设，认为相关系数矩阵不是单位阵，适合做因子分析。

在“抽取”选项中，选择提取因子的方法，如主成分分析或主轴因子法。

在“旋转”选项中，选择合适的旋转方法，如正交旋转（如方差最大法）或斜交旋转，以使得因子结构更清晰。

在“选项”中，可以选择输出因子得分等。

（3）结果解读主要关注以下几个方面：公因子方差：表示每个变量被公因子解释的程度。

解释的总方差：显示各因子解释原始变量方差的情况。

spss问卷处理方法46041

论文中要用到的SPSS基础分析……给大家讲一下……不会SPSS的伤不起！！！……(转)作者:林彬大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18、0为例,也就就是SPSS18、0…………什么？不就是18、0,好吧……差不多的,凑合着瞧吧……要不去装个……= =……下面图片瞧不清的请右键查瞧图片……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……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图所有类型都就是数值,宽度默认,小数点瞧个人喜好,标签自定,其她默认……除了值……讲讲值的设定……点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框,如果您的变量就是性别,学历,那么就如下图如果就是五点维度的量表,那么就就是记住,每一题都就是一个变量,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……如下图都输完后……还有要做的就就是计算您的每个维度的平均得分……如果您的问卷Q1-Q8就是一个维度,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——计算变量点确定,就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果您的满意度有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…………把您所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦……1、描述性统计将您要统计的变量都放到变量栏中,直接点确定……如果您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、差异性分析差异性分析主要做的就就是人口学变量的差异影响,男女就是否有差异,年级就是否有差异,不做的就跳过……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……将性别放进下面的分组变量中,接着定义组……按确定瞧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就是有显著差异的,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……按确定……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……选中LSD(最小显著方差法)……继续……确定……就会出来多重比较的图……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……您改数据吧……= =……上图说明1年与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……别的也就这么做……不重复说了……3、相关分析相关分析主要就就是分析您两个大变量中各个维度就是否存在相关性与两大变量就是否存在相关性……下例为两大变量的相关分析……分析——相关——双变量确定后……可见变革型领导行为与组织承诺在0、01水平上显著相关……上标两颗星……相关性比较好……其她维度也就是一样的做法…………4、回归分析相关分析只能说明二者的相关性,并不能表明就是否就是由于A的变化引起B的变化,要想证明因果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0、75就不能做回归……会有比较大的偏差……这里不说了,不会的瞧3、相关分析回归如下如果您想用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与愿景激励被踢出回归方程,因为Sig大于0、05……所以只有个性化关怀与领导魅力可以显著预测组织承诺……5、问卷信度与效度信度=分析——度量——可靠性分析把您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……结果表明Cronbach'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,就就是因子分析……分析——降维——因子分析把您同一量表的题目都放进去……点描述……选KMO***…………再点旋转,选择最大方差法……其她都默认,最后确定……0、839大于0、5,表示可以进行因子分析……累积解释变异66、974%,比较好可见上图1-8就是一个维度,9-14就是一个,15-20就是一个,21-26就是一个……表中同一行不能出现2个大于0、5的值……如果出现,您要么就把该题目踢出问卷,要么就把该题目的答案改得与同一维度中其她题目答案相近……比如A维度的答案就是4,4,4,5,4, 1,您想把第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,瞧瞧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……其实最重要的还就是数据的造假……不造假真就是做不出的……其实也不就是我们想造假……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……我也不就是专业的,以上分析只作参考,答辩不过别找我……= =0……。

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，问卷是一种常用的数据收集工具。

然而，为了确保问卷所收集的数据具有可靠性和有效性，我们需要进行效度和信度分析。

SPSS 是一款功能强大的统计分析软件，能够帮助我们轻松完成这些分析任务。

接下来，让我们详细了解如何使用 SPSS 进行问卷的效度和信度分析。

一、效度分析效度，简单来说，就是测量工具是否准确地测量了我们想要测量的东西。

常见的效度类型包括内容效度、结构效度和准则效度。

1、内容效度内容效度通常是通过专家评估来确定的。

在使用SPSS 进行分析时，它不是主要的关注点。

2、结构效度结构效度的分析通常借助因子分析来实现。

以下是在 SPSS 中进行因子分析的步骤：（1）打开 SPSS 软件，将问卷数据导入。

（2）选择“分析” “降维” “因子分析”。

（3）将需要分析的变量选入“变量”框。

（4）在“描述”选项中，勾选“KMO 和巴特利特球形度检验”。

KMO 值用于衡量变量间的偏相关性，取值在 0 到 1 之间。

一般认为，KMO 值大于 06 时，数据适合进行因子分析。

巴特利特球形度检验的原假设是变量间不相关，如果检验结果显著（p 值小于 005），则拒绝原假设，说明变量间存在相关性，适合进行因子分析。

（5）在“抽取”选项中，可以选择主成分分析或主轴因子法等提取因子的方法，并根据实际情况确定提取因子的个数。

（6）在“旋转”选项中，选择合适的旋转方法，如正交旋转或斜交旋转，以使得因子结构更清晰。

（7）查看输出结果，主要关注“成分矩阵”或“旋转成分矩阵”，根据因子载荷来判断变量在各个因子上的归属，从而评估问卷的结构效度。

3、准则效度如果有一个有效的外部标准可以用来比较问卷测量的结果，就可以进行准则效度的分析。

但在 SPSS 中的操作相对复杂，需要根据具体情况选择合适的统计方法，如相关分析、回归分析等。

二、信度分析信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。

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”。

用SPSS分析调查问卷精简版

用SPSS分析调查问卷一、一般问题处理1 单选题：答案只能有一个选项例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？A有B 正在开创C没有D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。

录入：录入选项对应值，如选C则录入32 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。

（1）方法一（二分法）：例二贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。

A月薪员工B日薪员工C钟点工编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。

录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。

（2）方法二：（多重分类法）例三你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：1（）2 （）3（）A、提高党员素质B、加强基层组织C、坚持发扬民主D、激发创业热情E、服务人民群众F、促进各项工作编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2” B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。

如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。

注：能用方法二编码的多选题也能用方法一编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。

3 排序题：对选项重要性进行排序例四您购买商品时在①品牌②流行③质量④实用⑤价格中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列）第一位第二位第三位第四位第五位编码：定义五个变量，分别可以代表第一位第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。

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。

SPSS问卷分析

SPSS问卷分析---编码录入及描述统计详解一、编码录入调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。

要根据问卷问题的不同定义变量。

定义变量值得注意的两点：1、区分变量的度量，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；2、注意定义不同的数据类型。

各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，现详细举例介绍如下：1、单选题：答案只能有一个选项例一、当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，V alue值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。

录入：录入选项对应值，如选C则录入32、多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数限定多选。

（1）方法一（二分法）：例二、贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。

A月薪员工B日薪员工C钟点工编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。

录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。

（2）方法二（多重分类法）：例三、你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：1（） 2 （）3（）A、提高党员素质B、加强基层组织C、坚持发扬民主D、激发创业热情E、服务人民群众F、促进各项工作编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量V alue值均同样的以对应的选项定义，即录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。

如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。

3、排序题：对选项重要性进行排序例四、您购买商品时在①品牌②流行③质量④实用⑤价格中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列）第一位第二位第三位第四位第五位编码：定义五个变量，分别可以代表第一位~第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。

SPSS问卷数据分析操作实例

SPSS问卷数据分析操作实例在当今社会，数据的收集和分析对于了解各种现象、解决问题以及做出决策起着至关重要的作用。

问卷作为一种常见的数据收集工具，通过合理设计和有效发放，可以获取大量有价值的信息。

而 SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大的统计分析软件，为我们处理和分析问卷数据提供了便捷和高效的途径。

接下来，我将通过一个具体的实例，为您详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷数据分析。

假设我们进行了一项关于消费者对某品牌手机满意度的调查，共收集了 500 份有效问卷。

问卷中包含了消费者的个人信息（如年龄、性别、职业等）、对手机外观、性能、价格、售后服务等方面的满意度评价（采用 1-5 分的评分制，1 分为非常不满意，5 分为非常满意）以及是否会推荐给他人等问题。

首先，打开 SPSS 软件，将问卷数据导入到软件中。

SPSS 支持多种数据格式的导入，如 Excel、CSV 等。

在导入数据后，我们需要对数据进行初步的整理和检查，确保数据的完整性和准确性。

接下来，我们对消费者的个人信息进行描述性统计分析。

选择“分析” “描述统计” “频率”，将年龄、性别、职业等变量放入变量框中，点击“确定”。

这样，我们可以得到这些变量的频数分布、百分比、均值、中位数等统计量，从而了解调查对象的基本特征。

对于满意度评价的变量，我们可以计算其均值和标准差，以了解消费者对各方面的平均满意度水平和差异程度。

选择“分析” “描述统计” “描述”，将满意度评价变量放入变量框中，勾选“均值”和“标准差”，点击“确定”。

为了进一步探究不同性别、年龄或职业的消费者在满意度方面是否存在差异，我们可以进行方差分析或独立样本 t 检验。

例如，如果要比较男性和女性消费者在手机性能满意度上的差异，选择“分析” “比较均值” “独立样本 t 检验”，将性能满意度变量作为检验变量，性别变量作为分组变量，点击“确定”。

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。