SPSS分析调查问卷数据的方法
利用SPSS分析调查问卷数据
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
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
其他功能
1、纵向追加记录/横向合并功能 2、数据一致性检验：双录入时
Epdidata教程
第三节 问卷资料的分析
一基础数据分析
• 通过频数分布、表列、图表对整理后的调查资料 进行一些基本的数据分析使之能清晰明了地反映 调查总体属性的分布态势和相互关系有助于后续 分析和预测
• 1. 频数分布
✓调查有关单个变量的信息 ✓了解对一个变量选择不同取值的调查对象的数量 ✓不同取值的出现频率以百分比形式展现
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
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
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。
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。
SPSS 问卷的数据处理
2 进入SPSS之前的准备工作
编码
录入
2-1数据资料的形式及编码
2-1-1数据资料的形式：
矩阵式数据数据要求每一横行为一个个案（Case），
纵列按变量排列，形成矩阵格式。
2-1-2 编码的概念: 根据一定的规则将研究资料转换为可进行统计分析 的数码资料的过程。 问题025：您认为打工的外地人对北京市的社会秩 序是否有影响？（单选） 1□有很大影响 2□有较大影响 3□没有影响 4□不好说 4
å
s i2 )
Hale Waihona Puke i= 1 2 sT来测量
累加李克特量表的信度， 其中 K 表示量表中题项 的总数， s 代表第 i 题得分的题内方差， s 为总
2 i
2 T
题项（总得分）的方差。这种方法是目前最常用 的信度系数。
经验上，如果克朗巴哈系数大于0.9,则认为量 表的内在信度很高，如果克朗巴哈系数大于 0.8,则认为是克接受的，如果系数大于0.7,则认 为量表的设计存在一定的问题，但仍有一定的 参考价值；如果克朗巴哈系数小于0.7,则认为 量表设计存在很大问题应考虑重新设计。 用SPSS进行信度分析时注意的问题：由于综 合评价量表中通常包含若干个子方面，因此， 信度分析应针对各个方面主格进行，不可直接 对整个量表进行分析。
量表分析
在社会调查研究中，常常涉及到需要测量一些比 较抽象的量，例如“经济地位”、“传统价值 观”、“现代化成都”、“生活态度”、“兴趣 爱好”等等。这样就需要围绕有关的研究目的或 主题设计合理的问卷，那么根据设计出的问题 （这里主要是指量表的设计）得到的问卷结果数 值是否可靠、准确？这就涉及到问卷信度和效度 的分析问题，而在SPSS中，可以很方便地进行这 一方面的分析。因此，在进行问卷调查前，应先 对问卷进行信度和效度的分析。
学会使用SPSS进行数据分析
学会使用SPSS进行数据分析数据分析是现代社会中不可或缺的一环，它帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，为决策提供支持。
而SPSS作为一种常用的数据分析工具，可以方便地进行数据整理、统计分析和数据可视化。
在本文中，我将分享学会使用SPSS进行数据分析的一些基本知识和技巧。
一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要对所要分析的数据进行准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据时要确保数据的完整性和准确性，可以通过调查问卷、实验等方式获取数据。
整理数据时，可以将数据按照不同的变量整理成表格的形式，以便后续的分析。
同时，需要对数据进行清洗，删除异常值和缺失数据，以保证数据的质量和准确性。
二、数据导入数据导入是进行数据分析的第一步。
在SPSS中，可以通过导入数据文件来将数据导入到软件中进行分析。
常见的数据文件格式有Excel、CSV和TXT等。
导入数据时，应注意选择正确的文件类型，并确保数据的格式正确。
同时，还可以对数据进行预览和调整，以确保数据的正确导入。
三、数据描述统计数据的描述统计是对数据进行简要的总结和描述。
在SPSS中，可以通过统计分析功能进行数据的描述统计。
常见的描述统计方法包括平均数、标准差、频数和百分比等。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况和基本特征。
四、数据分析方法SPSS提供了丰富的数据分析方法，包括统计检验、回归分析、因子分析等。
选择合适的数据分析方法需要根据具体问题和研究目的来定。
在进行数据分析时，需要明确研究的假设和问题，并选择合适的分析方法进行实证分析。
通过SPSS的数据分析功能，可以得到相应的结果和结论。
五、数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展示出来，以便更直观地理解和呈现数据。
在SPSS中，可以通过图表设计器来创建各种类型的图表，如柱状图、折线图和饼图等。
通过数据可视化，可以更直观地发现数据中的规律和趋势，提高对数据的洞察力。
六、结果解释与讨论在进行数据分析后，需要对结果进行解释和讨论。
(完整word)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。
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可靠和有效的，我们需要进行信效度分析。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款强大的统计分析软件，为我们提供了便捷的工具来进行问卷的信效度分析。
接下来，让我们一起深入了解一下。
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。
如果我们用同一份问卷在不同时间对同一组被试进行测量，得到的结果应该是相似的；或者让多个评分者对同一组被试的回答进行评分，评分结果也应该较为一致。
信度主要包括以下几种类型：1、重测信度重测信度是指在不同时间对同一组被试使用相同的问卷进行测量，然后计算两次测量结果之间的相关性。
相关性越高，说明问卷的重测信度越好。
但这种方法在实际操作中可能会受到一些因素的影响，比如被试在两次测量之间的经历、学习等可能导致其状态发生变化。
2、复本信度如果我们有两份内容相似但形式不同的问卷（复本），可以同时对同一组被试进行测量，然后计算两份问卷得分之间的相关性。
但编制高质量的复本问卷并非易事。
3、内部一致性信度这是最常用的信度指标之一，包括克朗巴哈α系数（Cronbach's alpha）和分半信度。
克朗巴哈α系数适用于问卷中的多个项目测量同一个概念的情况。
系数值越高，通常表示内部一致性越好。
一般来说，α系数大于 07 被认为是可以接受的。
在 SPSS 中进行信度分析的步骤如下：首先，将问卷数据录入 SPSS 软件。
然后，选择“分析”菜单中的“度量”，再选择“可靠性分析”。
将需要分析的变量选入“项”框中，选择合适的信度分析方法（如克朗巴哈α系数），点击“确定”即可得到信度分析结果。
二、效度分析效度则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。
效度主要包括以下几种类型：1、内容效度指问卷的内容是否涵盖了所要测量的概念的各个方面。
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实用手册：数据录入和问卷分析
自变量
线性回归分析（数据解释）
回归方程拟合优度为0.265，即因变量的变异的26.5%可以通 过自变量解释。
F=23.607，即对应的Ｐ值为0.000，即在0.05显著性水平下 模型整体显著。
VEQUITY和REQUITY的t值都大于1.96，对 应的p值小于0.05，即在0.05显著性水平下显 著，且估计系数大于0，即两者与因变量正 向相关。BEQUITY系数对应的p值为0.168， 大于0.05，不能证明其与因变量之间存在关 系。
数据计算：生成新数据
有时我们需要基于几组变量生成新的变量，例如求X1、X2的平均值。 • 方法一：在EXCEL里进行操作，然后导入SPSS。 • 方法二：直接在SPSS中实现。
• Transform→Compute Variable • 在“Target Variable”里输入新变量名的名称，在Numeric Expression里输入计算公式
4
如何将EXCEL导入到SPSS中
(1) File→Open→Data (2) 弹出的对话框中File of Type选择Excel (3) 选择worksheet（一般都是第一页吧），点击OK
（2）
（3）
数据录入—定义变量及其属性
变量名 变量类型 变量长度 小数位数 变量名标签 变量值标签 缺失值 列显示宽度 对齐方式 度量尺度
新变量名称
计算公式
信度分析
• 信度分析：采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。 • 统计指标：Cronbach α信度系数 • SPSS实现：Analyze→Scale→Reliability Analysis • 结果解释：一般要求α大于0.7，此时可认为问卷信度较好，具有较高的内部一致性。
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。
如何评估问卷的信效度是一个重要的问题。
本文将从理论层面探讨SPSS测量问卷信效度分析的方法和步骤。
我们需要了解什么是问卷信效度。
简单来说，信度是指一个测量工具在不同时间或不同条件下所得到的结果是否一致。
而效度则是指一个测量工具是否能够准确地反映出所要测量的概念或属性。
因此，一个好的测量工具应该具有高信度和高效度。
接下来，我们将介绍SPSS测量问卷信效度分析的具体步骤。
我们需要对问卷进行预测试，以确定其内部一致性和可靠性。
这可以通过计算Cronbach's alpha系数来实现。
Cronbach's alpha系数是一个用于衡量问卷内部一致性的指标，其值越大表示问卷的内部一致性越好。
如果Cronbach's alpha系数小于0.7,则说明该问卷需要进行改进。
我们需要对问卷进行正式测试，并将测试结果输入到SPSS软件中进行统计分析。
在SPSS中，我们可以使用多种方法来评估问卷的效度，例如相关系数、因子分析、探索性因子分析等。
其中，相关系数可以用于衡量问卷各题目之间的相关性；因子分析和探索性因子分析可以帮助我们识别出潜在的因素并检验它们与问卷目标变量之间的关系是否显著。
我们需要对测试结果进行解释和总结。
如果测试结果表明问卷具有较高的信度和效度，那么我们可以认为该问卷可以有效地用于研究目的。
但是，如果测试结果表明问卷存在一些问题，例如某些题目不够清晰或者存在歧义性，那么我们需要对这些问题进行修正和改进。
SPSS测量问卷信效度分析是一种非常重要的研究方法，可以帮助我们评估问卷的质量并提高研究数据的可靠性和有效性。
希望本文所述的方法和步骤能够对您有所帮助！。
(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
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。
调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法
SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题，这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。
在针对消费者的调研中，这种选择题多是出现在针对品牌知名度，包括提示前知名度、第一提及率，提示后知名度的分析中。
î常见的分析方法一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析，然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总，然后再以被调研对象的总体数量为基数，二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率，这种各选项占有率的加总大于1。
例如某类产品品牌知名度调查中，关于该类产品您能想起哪些品牌？01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。
按上面的数据分析方法，先在这10个字段中进行分别的频次计算，然后进行加总再除以总基数，得到该选项的总体占有比率。
以A选项为例：（01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率）/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率，频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂，其工作量在被选项较少时还算省事，但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时，该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。
î高效率数据分析方法运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。
在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义，这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组，在新字段组中对变量区间进行定义，再针对新字段组进行频次分析。
当完成单一字段设置后，可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析，这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。
分析程序例举：**************MULT RESPONSEGROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))/FREQUENCIES=$tsh .*************多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作出处：零点研究咨询集团 发布日期：2007年06月21日 15:39多重应答（Multiple Response），又称多选题，是市场调查研究中十分常见的数据形式。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss软件进行效度和信度分析如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。
那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。
二、信度分析的提出及分析方法信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。
它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。
一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。
例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。
因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。
调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。
问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。
内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。
一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。
外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。
如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。
信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。
目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。
通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。
我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。
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。
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SPSS分析调查问卷数据的方法(2012-05-29 21:45:13)分类：学习标签：杂谈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。
以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.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.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些( )1 报纸2 杂志3 电视4 收音机5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.第二步:数据录入Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种: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和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中,我们可以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.我们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,我们在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).3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。
这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.1.作图分析:在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。
该菜单具体分为以下几部分：:(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。
(2)Interactive：交互式统计图。
(3)Map：统计地图。
(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：条图散点图线图直方图饼图面积图箱式图正态Q-Q图正态P-P图质量控制图Pareto图自回归曲线图高低图交互相关图序列图频谱图误差线图作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.2.数值分析:SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。
Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。
Descriptive Statistics包括的统计功能有：Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系Reports包括的统计功能有：OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。
而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。
Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。
这就要进行均值比较。
以下是进行均值比较及检验的过程:MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。
目的在于比较。
术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合T test 过程：对样本进行T检验的过程单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。
独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。
(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。
例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。
用相关系数r来描述。
2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。
相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最优编码回归;其中最常用的为前面三个.(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。