利用SPSS分析调查问卷数据
spss问卷分析报告范文
SPSS问卷分析报告范文1. 引言本报告是针对一份问卷调查数据使用SPSS统计软件进行分析的结果报告。
该问卷调查旨在了解消费者对某品牌手机产品的满意度，并采集了与满意度相关的各种变量数据。
本报告将分析样本的整体满意度水平，并对影响满意度的主要因素进行深入分析。
2. 方法2.1 数据收集本次调查采取了随机抽样的方式，共发放问卷500份，并成功收回了431份有效问卷。
2.2 数据处理使用SPSS软件对收集到的问卷数据进行处理和分析。
首先，对数据进行了数据清洗，包括删除无效数据示例、缺失数据的处理等。
然后，对各个变量进行了描述性统计和相关性分析。
最后，基于相关性分析的结果，使用多元线性回归模型分析影响满意度的主要因素。
3. 数据描述3.1 样本描述样本中男性占比53%，女性占比47%。
年龄分布情况如下：18-24岁占比20%、25-34岁占比35%、35-45岁占比25%、45岁以上占比20%。
受访者手机使用时长分布如下：少于1年占比30%、1-2年占比35%、2-3年占比25%、3年以上占比10%。
3.2 变量描述本次调查的主要变量包括：满意度、价格、品牌知名度、产品外观、性能、功能、售后服务以及用户口碑。
这些变量都采用了1-10的评分制度。
4. 结果分析4.1 整体满意度水平样本整体满意度的平均得分为7.5分，标准差为1.2分。
满意度水平较高，表明大多数消费者对该品牌手机产品感到满意。
4.2 变量之间的相关性分析通过相关性分析发现，满意度与价格、品牌知名度、产品外观、性能、功能、售后服务以及用户口碑之间均存在正相关关系。
其中，品牌知名度和用户口碑与满意度的相关性最高。
4.3 多元线性回归分析为了进一步分析各个因素对满意度的影响程度，使用了多元线性回归模型。
回归分析结果显示，品牌知名度和用户口碑对满意度的影响较为显著。
而价格、产品外观、性能、功能以及售后服务对满意度的影响较小。
5. 结论本次问卷调查显示，大多数消费者对该品牌手机产品的满意度较高。
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。
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。
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤
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。
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。
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”。
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问卷调查的数据分析
问卷调查的数据分析问卷调查的数据给出了预演运动会的不同观众在出行、用餐和购物等各方面的情况，这实际上比较真实而客观地模拟出了2008年北京奥运会的实况，我们的任务是从这些庞大的调查数据中找出观众在这各个方面的变化规律，可以归结为一个数理统计的问题。
问题：出行，用餐，购物数据处理数据方法：我们计算调查的样本的均值作为估计值，虽然在三次的调查统计的人数都不同，但是通过spss软件计算可以得到其所占人群的百分比得到我们的统计数据，并用Excel处理反应数据的到更清晰的示意图。
计算步骤：1.将数据库数据导入Excel表中，在利用spss读取Excel文件。
2.在“分析”菜单中“描述统计”中选择“频率”命令。
3.弹出频率对话框。
分别将出行用餐购物所对应的信息添加进变量当中。
单击“OK”按钮，开始计算。
4.将计算结果统计填入Excel表中，利用Excel作图功能得到数据的示意图。
结果：对每一次调查所得到的数据先进行spss统计求解，然后通过加权即可求得在某一特征时整体的概率。
对出行、用餐和购物得到的规律分别如下：1.每个人选择不同出行方式的概率：表格 1 出行方式统计表公交（东西）598 17.09% 558 17.44% 672 17.23% 1828 17.25%出租680 19.43% 595 18.59% 735 18.85% 2010 18.96%私车308 8.8% 294 9.19% 356 9.13% 958 9.04%地铁（东）645 18.43% 605 18.91% 756 19.38% 2006 16.74%地铁（西）657 18.77% 610 19.06% 757 19.41 % 2023 17.25%根据表格一数据和图表一图像显示得到，观众的出行方式中除私车偏少(约位其它出行方式概率的一半)外，其余的出行方式大体相当。
2.每个人选择不同用餐方式的概率：表格 2 用餐方式统计表西餐724 52.49% 1672 52.25% 803 52.77% 5567 52.52%商场875 25.14% 2058 25.09% 967 24.79% 2650 25%可以从结果中看出，选择西餐的观众明显较多，是选择其他用餐方式的观众的两倍以上。
需求问卷spss分析报告
需求问卷spss分析报告市场调查是企业决策中非常重要的一个环节，通过对消费者需求和偏好的调查，可以为企业提供决策参考。
SPSS是一个统计分析软件，可以帮助我们对调查结果进行分析和解读。
以下是针对一份需求问卷进行SPSS分析的报告。
1. 研究目的和方法本研究旨在了解消费者对某品牌手机的需求和偏好情况。
采用问卷调查的方法，通过观察和统计分析来了解受访者对不同品牌手机的态度和购买意愿。
2. 样本选择和数据收集本次调查共收集了300份有效问卷，受访者范围为18岁以上的消费者群体。
采用便捷抽样的方法，在商场和社区进行了问卷发放，调查时间为一个月。
3. 数据分析3.1 受访者基本信息分析受访者中男性占60%，女性占40%。
年龄分布主要集中在25-34岁之间，占比为35%。
3.2 消费者对品牌手机的知晓程度通过问卷调查发现，80%的受访者对品牌手机有一定了解，20%的受访者没有了解过。
3.3 消费者对品牌手机的选择因素受访者对手机的选择因素主要包括性能、外观、价格和品牌知名度。
其中，性能因素最重要，占比达到40%。
3.4 消费者对品牌手机的满意度受访者对品牌手机的满意度整体较高，满意度评价主要集中在3-4分之间（满分为5分），占比为70%。
3.5 消费者对品牌手机的购买意愿受访者的购买意愿主要受到价格、性能和品牌知名度的影响。
其中，价格因素对购买意愿的影响最大，占比为35%。
4. 结论和建议通过对问卷调查结果的SPSS分析，我们可以得出以下结论和建议：4.1 消费者对品牌手机的了解程度较高，因此在销售宣传方面可以进一步加大力度，提高品牌的知名度。
4.2 消费者在选择手机时更加注重性能和价格因素，因此企业在产品研发和定价方面需要重视这些因素，并提供具有竞争力的产品。
4.3 消费者对品牌手机的满意度整体较高，说明产品质量和服务水平较好，但仍有部分消费者表示不满意，应及时了解并改进不足之处。
4.4 价格因素对消费者的购买意愿影响较大，因此企业可以在促销策略上进行优化，提供价格优惠的活动，吸引更多消费者购买。
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。
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。
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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
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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。
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。
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”。
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。
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§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
• 在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了, 几点注意事项： • a. 在数据录入窗口，可看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一
份问卷,也称为一个个案. • b. 在数据录入窗口中,可看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的
标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题 取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.只需要在变量名 下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查 询的例题,如果问卷上勾选了A答案,在1下面输入1就行了(不要忘记我 们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的). • c.一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据. 在数据录入完成后, 要做的关键部分就是 问卷的统计分析了.
37
定量变量的图表示
• 直方图
– Age, NetWorth – SPSS: GraphsInteractiveHistogram
Count Co un t
75
50
25
0
40.00
60.00
80.00
Age
600
400
200
0
10.00
20.00
30.00
40.00
NetWorth
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• 横坐标
定量变量的图表示:3.茎叶图
• 在直方图和盒形图中，很难恢复数据 的原貌。而另一种图：茎叶图(stemand-leaf plots)可以恢复数据
• 以地区1高三男生身高为例（图3）， 茎叶图既展示了分布形状又有原始数 据。它象一片带有茎的叶子。茎为较 大位数的数字，叶为较小位数的数字。
其中茎叶图中茎的单位为10cm，而叶子单位为1cm。比如，由于 第一行茎为150cm，因此叶子中的九个数字001223344代表九个数 目150、150、151、152、152、153、153、154、154cm等。每 行左边有一个频数（比如第一行有9个数目，第二行有17个等等）； 可以看出最长的一行为从165cm到169cm的一段（有35个数）。
SPSS分析调查问卷数据
问卷数据的预处理
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.
茎叶图
Stem width: 10.00
Each leaf:
1 case(s)
定量变量的图表示:4.散点图
• 数据会有两个变量，如美国男士和女 士初婚年限数据（marriage.txt）。
• 该数据描述了自1900年到1998年男女 第一次婚姻延续的时间。
• 这里年份是一个变量，婚姻延续时间 是第二个变量。由于不可能将所有人 的婚姻年限都给出来，所以每年就取 了一个中间的值(中位数)作为代表。
28
27
散点图
26
25
24
23
22
21
20 1900
1920
1940
1960
1980
女
男 2000
定性变量的图表示：饼图
• 定性变量（或属性变量，分类变 量）不能点出直方图、散点图或 茎叶图，但可以描绘出它们各类 的比例。
• 下面用SPSS绘的图5（饼图，pie chart）表示了说世界各种主要语 言人数的比例(language.txt).
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• 茎叶图
– 欧洲区域富人的年龄 – SPSS: AnalyzeDescriptive Statistics Explore
Frequency Stem & Leaf
1.00 Extremes (=<22) 2.00 3 . 44 9.00 3 . 789999999 18.00 4 . 000001112333344444 14.00 4 . 55555677789999 27.00 5 . 000011111112223333333344444 22.00 5 . 5555666666777888889999 27.00 6 . 000111111112222222333444444 23.00 6 . 55555566678888888899999 16.00 7 . 0000000111123333 18.00 7 . 555666677888999999 12.00 8 . 000222233344 7.00 8 . 5566899 2.00 9 . 22 1.00 9 . 5
• 我们可以用 “平均”，“差距” 或百分比等来概括大量数字。
• 由于定性变量主要是计数，比较 简单，常用的概括就是比例或百 分比。下面主要介绍关于定量变 量的数字描述。
小结
• 例(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
210
200
591658
190
180
170
盒型图
248 322255390
高三男生身高
160
150
盒子的中间横线是数据的中位数(median)，封闭盒子的上下两横线 （边）140为上下四分位数（点）；按照SPSS的默认选项，如果所有 样本中的N =数目都在离地四区1分613 位点1.5倍盒子长地度区1275之内，则线的端点为 最大和最小值，否则线长就是1.5倍的盒子长度（盒子长度称为四 分位间距地）区，在其外面的度量单独点出
该图40的横坐标是身高区间，这里每一格代表5cm的身高范围（格子
宽度因不同的数据性质或要求而定，这里的格子宽度为5cm），而
纵坐标为各种身高区间的身高的频数。
30
直方图
20
10
0 150.0 155.0 160.0 165.0 170.0 175.0 180.0 185.0 190.0 195.0 200.0
• 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).
25.00
17 . 0000000011112222233333344
24.00
17 . 555666677777777777888899
13.00
18 . 0111111122333
11.00
18 . 55667788899
4.00
19 .Βιβλιοθήκη 2.0019 .3.00 Extremes
2333 56 (>=198)
– 要研究的变量的取值范围 – 格子的宽度因数据性质而定
• 纵坐标
– 频数 – 百分比
• 数据分布的简单描述
– 单峰/双峰 – 对称/非对称 – 数据的疏密
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• 盒型图
– 不同区域年龄分布 – SPSS: GraphsInteractive Boxplot
100.00
75.00
Age
50.00
开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即 为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不 设置即可.
数据录入：Spss数据录入方式
1.读取SPSS格式的数据 2.读取Excel等格式的数据 3.读取文本数据（Fixed和Delimiter) 4.读取数据库格式数据(分如下两步) （1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行