spss问卷处理方法46041
用spss处理调查问卷分析
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。
利用SPSS分析调查问卷数据课件
首先，需要准备问卷的设计和内容， 并请相关领域的专家进行评审；然后， 进行小范围的预测试，收集反馈并修 改问卷；接着，使用SPSS软件进行因 子分析等操作来评估结构效度；最后， 与其他已知效度高的测验进行对比， 以评估验证效度。
实例演示
01
数据来源
数据分析
02
03
结果解释04
如果选择填充或插值，可以使
用SPSS的统计功能或编程语言
实现。
05
在处理后再次检查数据，确保
完整性、准确性和一致性。
06
03
数据探索与描述
描述性统计量
均值
中位数
众数
标准差
变异系数
反映数据的集中趋势， 计算所有数值的和除以 数值的数量。
将数据按大小排序后， 位于中间位置的数值。 对于奇数个数据，中位 数是中间那个数；对于 偶数个数据，中位数是 中间两个数的平均值。
据的内在结构和模式。
回归分析
回归分析概述
回归分析步骤 回归分析应用
06
结论与建议
分析结论总结
数据分析方法
样本特征
变量关系
结论可靠性
实际应用建议
政策制定
。
市场调研
社会研究 教育评估
未来研究方向
数据分析技术 跨学科融合 数据可视化
THANKS
感谢观看
检查数据中是否存在异常 值，如极值、离群点等。
确保数据格式正确，如日 期、数值等。
删除或修正错误、不完整
•·
统一数据单位和测量尺度。
或重复的数据记录。
缺失值处理
描述如何处理调查问卷数据中
•·
的缺失值。
01
02
分析缺失值的分布情况，确定
用SPSS处理问卷
SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先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：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type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，我们详细举例介绍如下：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，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：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。
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。
利用SPSS分析调查问卷数据
组数 4~7 7~9 9~10 10~11 11~13 13~17 17~20
（2）组距应否相等。为了便于分析研究原则上次数分布 中各组的组距应相等，即尽量编制等距数列。
（3）组距的位置如何确定。为便于分析研究，一般采用 整齐而惯用的数字为组限。特别是习惯于采用5或10的倍 数表示组限。
每组的最大值为组的上限，每组的最小值为组的下限。
例：在一项关于居民空调购买行为的调研问卷中，设置了“ 你对静音空调这个产品概念有何看法？”的开放式问项，通 过对被调查者的回答分类归纳如下：
被调查者对“静音空调”的看法分布
看法分类
答案人数
比重（%）
符合环保要求
325
18.25
符合发展趋势
286
14.30
符合消费需求
316
15.8
希望尽快推出
198
调查的数据资料最大值减去最小值，就是全距。
组距=全距÷组数
确定组距应遵循下列3个原则： ①必须把原始资料全部变量值都包括在所分组内，不能
有任何遗漏； ②组距尽可能取整数，不要小数； ③各组的组距尽可能相等，少用不等距分组，因为等距
分组便于后阶段的分析。
按照经验确定组数
观测值数目 少于50 50~200 200~500 500~1000 1000~5000 5000~50000 多于50000
（1）完备性 （2）完整性 （3）正确性 （4）时效性 （5）真伪性
1、完备性
即检查收回的问卷或调查表的份数是否齐全，是否达 到了调查方案设计的样本量的要求。如果调查问卷或调查表 份数不够，应查明原因，采取补救措施，如重新拜访或更换 调查对象。
2、完整性 即检查审核问卷或调查表填答的项目是否完整。 不完整的答卷有三种情形： （1）大面积的无回答，或者相当多的问题无回答，对此
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。
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。
SPSS实用手册数据录入和问卷分析医学课件
SPSS实用手册数据录入和问卷分析
第13页
方差分析: 单原因方差分析（结果解释）
从上表中能够看出: 方差分析 p值为0.520, 大于0.05, 接收原假设, 即不一样性别调查对象 忠诚度不存在差异。
方差齐性检验结果: p值为0.984, 大于0.05, 接收原假设, 即方差齐性。
SPSS实用手册数据录入和问卷分析
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..Biblioteka .信度高信度低
SPSS实用手册数据录入和问卷分析
第6页
效度分析
效度分析: 所测量到 结果反应所想要考察内容 程度。效度分类: 收敛效度: 指 是量表不一样一构念 其她指标确实相互关联 程度。 判别效度: 一个测量值不其她应该有所丌同 构念之间不相互关联 程度。 统计指标: 收敛效度为AVE（平均方差提取）, 判别效度需要用AVE 平方根与其她变量相关系数进行比较。实现方法: 需要用结构方程模型 相关软（如Lisrel或Amos）件实现。
SPSS实现: Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives
SPSS实用手册数据录入和问卷分析
第9页
描述统计分析: 绘制散点图
Graphs→Legacy Dialogs→Scatter Dot选择Simple Scatter选择变量输入X轴和Y轴。OK。
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；若>0.05,说明“X”与“Y”无显著相关。
SPSS分析调查问卷数据地方法
SPSS 分析调查问卷数据的方法(2012-05-29 21:45:13)标签：分类：学习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VariableView 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朋友们！今天咱们来聊聊那个让人头疼的问题——怎么用spss搞定问卷的“质量检查”啊。
是不是每次看到数据就像侦探一样，心里直打鼓，生怕哪一步走错了，让整个调查结果都跑偏了？别急，让我这个“问卷调查小能手”来给你支几招，让你的问卷也能像侦探一样，精确无误地找出真相！首先得说说什么是问卷的“效度”。
效度就像是问卷的“身份证”，证明你问的问题是靠谱的，不会冤枉好人也不会放过坏人。
在spss里，我们可以通过探索性因子分析（exploratoryfactoranalysis,efa）来测一测问卷的效度，就像给问卷做个“体检”，看看它到底能不能准确地反映出你想要研究的内容。
接下来说说“信度”。
信度就像问卷的“忠诚度”，保证你不会因为某个问题而漏掉重要的信息。
在spss里，我们可以使用克隆巴赫α系数（cronbach'salpha）来测一测问卷的信度，就像给问卷做个“保险”，确保它不会因为一个小问题就“罢工”。
怎么操作呢？我来给你画个图解。
想象一下，你的问卷就像是一张大网，每个问题就是网上的一个结点，它们相互关联，共同构成了一个整体。
现在，我们要通过efa来解开这张网，看看它里面藏着什么秘密。
如果发现有些结点之间关系不紧密，那可能就意味着你的问卷效度不够高，需要重新调整问题或者增加一些新的维度。
再来看看信度。
想象一下，你的问卷就像是一本日记，记录了你每天的心情变化。
现在，我们要通过cronbach'salpha来检查一下这本日记的质量。
如果发现某些日子的记录特别差，那可能就是那些问题不太可靠，需要改进。
别忘了用spss的统计功能来验证你的发现。
比如，你可以计算每个问题的得分，看看它们是否都在一个合理的范围内；你也可以进行t检验或者方差分析，看看不同组之间的差异是否显著。
这样，你就可以更有信心地说，你的问卷是有效的，也是可靠的。
以上就是我作为“问卷调查小能手”为你准备的“秘籍”。
spss问卷录入教程
spss问卷录入教程SPSS是一款广泛应用于社会科学研究中的统计分析软件，可以进行数据整理、数据分析、数据可视化等操作。
对于需要使用SPSS进行调查问卷的数据录入的研究人员来说，掌握SPSS问卷录入的方法是非常重要的。
SPSS问卷录入主要包括创建数据集、设置变量属性、逐条录入数据等步骤。
下面将详细介绍SPSS问卷录入的步骤，以帮助研究人员快速掌握SPSS问卷录入的技巧。
第一步：创建数据集在SPSS软件中，打开新建数据集界面，选择合适的数据类型（例如整数、字符等）和数据长度，并为每个变量设定一个唯一的标识符。
可以根据问卷设计，在数据集中设置对应的变量，以便后续录入数据。
第二步：设置变量属性在数据集中，选择需要设置属性的变量，然后点击“变量视图”选项卡，进入变量属性设置界面。
在属性设置界面中，可以设置变量的标签、类型（Nominal、Ordinal、Scale等）、缺失值、值标签等属性。
合理设置变量属性可以提高数据质量和数据分析的效果。
第三步：逐条录入数据在数据集中，逐条录入问卷数据。
可以通过直接在数据集的每个单元格中输入数据，也可以通过导入外部文件的方式录入数据。
在录入数据过程中，可以通过使用滤波器、引用变量和公式等功能，提高数据录入的效率和准确性。
第四步：数据清理和整理在完成数据录入后，需要进行数据清理和整理，以确保数据的准确性和一致性。
可以使用SPSS的数据清理工具，进行数据的追踪、修改和删除等操作。
此外，还可以使用SPSS的数据变换和数据分割等功能，对数据进行进一步的处理和整理。
第五步：数据校验和质量控制在数据整理完成后，需要进行数据校验和质量控制，以确保数据的可信度和可靠性。
可以使用SPSS的统计分析和数据质量分析工具，对数据进行相关性分析、内部一致性分析等操作，以评估数据的质量和可靠性。
第六步：数据分析和报告在完成数据录入和质量控制后，可以使用SPSS的统计分析工具，对数据进行描述性统计、频率分析、卡方检验、相关分析等操作，得出实证研究的结论和发现。
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。
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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……。