问卷星spss操作
spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明
讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一信度分析表
表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 .657 Bartlett 的球形 度检验近似卡方 1187.63 6 df465 Sig..000
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。 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
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。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。 ①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。 ②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量c1，c2，c3，c4加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha信度分析。 ③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项目个数和信度系数。 ④点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确定”
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:
SPSS测量问卷信效度分析
测量问卷信效度分析 信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。 信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。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。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。 目前最常用的是Alpha信度系数，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。 信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：“项目”中，确定即可,得出总的信度。把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度。 具体步骤：分析——度量——可靠性分析 模型选择a，点击确定即可。 结果分析： 分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符合问卷调查。 效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。效度越高，即表示测量结果越能显示其所 要测量的特征，反之，则效度越低。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。 1、单项与总和相关效度分析 这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项
spss问卷录入
问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 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。 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： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 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。 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3 2 、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。
调查问卷的SPSS的基本处理方法
调查问卷的SPSS的基本处理方法（Z）SPSS是常用的数理统计软件之一，也可以用于调查问卷的统计分析，一下就调查问卷的一些基本分析处理方法做一些简单的描写。另外，虽然SPSS也有图表功能，但个人认为不是很好用，建议还是将统计分析的数据导到EXCEL中再作图表。 频度分析 频度就是某个选项出现的次数，一般用来描述单选项。 问卷设计实例： 企业经营规模为（年销售额：人民币）： □>30亿□5～30亿□0.5～5亿□<0.5亿 数据记录要点： 单列记录，第几项选中记录数值几，例如选中“0.5～5亿”则记录3。 SPSS基本操作方法： 导入数据； Analyze……Descriptive statistics……Freq uencies 选入该列数据，“OK”。 多项频次分析 用来描述多选项目的频次。 问卷设计实例： 贵公司产品的主要竞争力表现在（多选）： □外观□功能□质量□个性化□价格（成本）□交货期□其它 数据记录要点： 多列记录，有几个选项记几列，选中记为1，未选中记为0。例如如果选中了外观和质量，则多列的记录为1，0，1，0，0，0，0。 SPSS基本操作方法： 导入数据； Analyze……Multiple Response……Define Sets 选入该问题的多列数据，给新的集合变量取名（在Name那里填一个名字，例如“竞争力”），在Dichotomies Counted value中输入1，“Add”。 Analyze……Multiple Response……Frequencies 选人自定义的集合变量，“OK”。 交叉频次分析
用来描述变量之间的关联性，比如分析不同销售额企业的产品竞争力的关联关系（这两项之间不一定有关系，可以用logistic分析验证一下）。 问卷设计实例： 参见上面的两项。 数据记录要点： 参见上面两项。 SPSS基本操作方法（单选对单选，单选对多选，单选对多选在操作上略有不同）： 导入数据；如果有多选项需要按2的方法定义集合变量。 如果是单选对单选 Analyze……Descriptive statistics……Crosstabs 否则： Analyze……Multiple Response……Crosstabs 将两变量分别选入行和列中（多选项是选人集合变量，如果是单选对多选还要设置单选项的最大最小值），“OK” 描述分析 一般用来描述单变量的描述统计量，这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。问卷中用得不是特别多。 问卷设计实例（一般是开放性问题）： 贵企业三维CAD已经应用了年。 数据记录要点： 单列记录，直接记录所填数据。 SPSS基本操作方法： 导入数据； Analyze……Descriptive statistics……Descriptives 选入该列数据，“Options…”，在其中选择需要的统计项目，问卷常用的项目有Mean(平均值)、Minimum( 最小值)、Maximum(最大值)等，“Continue”, “OK”。
如何利用SPSS软件分析调查问卷的信度
利用SPSS软件分析调查问卷的信度 在做调查问卷时，最看重的是调查问卷的科学性和有效性，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。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改(革)和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。 ①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。 ②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量c1，c2，c3，c4加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha信度分析。 ③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项目个数和信度系数。
在线spss问卷信度分析思路总结
目录 1. 为什么要做信度分析 (1) 2. 信度种类 (1) 3. 信度不达标的解决方法 (5) 4. 分析思路 (6) 在问卷研究中，分析问卷信效度总是不可避免的环节之一。 如何更有效得到进行信效度分析，避免无用功，今天我们就一起来探讨一下。 本文主要针对信度分析（效度介绍请期待后续文章）。从分析思路角度进行梳理，希望能够让大家对信度分析有更深入地理解。 1.为什么要做信度分析 在进行信度分析前，首先需要了解什么是信度，以及为什么要做信度分析。 一份问卷在调查研究中，容易受到很多因素影响，导致实际测量的结果与预期想测量的目标产生偏差。 检验问卷的信效度的目的就是为了确保，回答的结果能够真实反映预期目标，收集的数据有分析价值。 信效度区分：问卷信度效度之间有什么关系如何分析 2.信度种类 单看信度，可以将信度分为两类：内在信度和外在信度。 内在信度，侧重问卷结构的一致性，也就是看题项是否都是考察同一个方向的问题。最常用的内在信度指标为Cronbach α系数和折半信度。 外在信度，侧重测量问卷在不同时间得到结果的稳定性程度。最常用的外在信度指标是重测信度。
（1）Cronbach α系数 目前最常用的信度测量方法。很多人第一次分析信度会认为信度分析就只有这一种，实际上还有很多测量信度的方法，只是这种方法最方便，可操作性强，因此多数论文中都会使用该方法。 操作方法：使用SPSSAU信度分析进行分析时，应按同一维度的题项为一个整体进行分析，整个量表分为几个维度就需要分析几次。
SPSSAU信度分析 判断标准：信度系数越大，代表信度越高。 SPSSAU的分析结果 一般Cronbach α系数值最好在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受；分量表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7还可以接受。0.6以上则该量表应进行修订,但仍不失其价值；如果低于0.6，就要考虑重新编问卷。 结果展示：最终可将各个维度对应的分析结果整理汇总成一个表格进行展示。 表1 信度分析结果 变量Cronbach α系数 A维度0.859 B维度0.860 C维度0.809 D维度0.770 （2）折半信度
Spss进行问卷分析的步骤
如何用spss软件处理问卷 (2007-07-02 19:30:04) ▼ 标签： 分类：电脑/科技 spss教程 spss软件 spss问卷处理 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.
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析 数据计分方法说明 类别 小分类 对应题项 每题计分方法 维度计分方法 题项 职业倦怠 情感枯竭 1-3题 正向计分 全部题项直接加总 3 去个性化 4-6题 正向计分 全部题项直接加总 3 个人成就感 7-10题 逆向计分 全部题项取倒数后加 总 4 心理资本 11-18题 正向计分 全部题项直接加总 8 组织气氛 19-26题 21题为逆向计分，其余题项正向计分 21题取倒数后与其余 题项加总 8 总体幸福感 27-31题 27题和31题为逆向计分，其余题项为正 向计分 27和31题取到术后与 其余题项加总 5 整体问卷 以上各个维度的总分 直接加总 31 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一 信度分析表
类别Cronbach's Alpha项数 整体问卷.61731 职业倦怠.82210 心理资本.8018 组织气氛.8378 总体幸福感.6795 表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.657 Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636 df 465 Sig. .000 由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。 2.2 因子分析结果 在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下： 表三方差贡献率 解释的总方差 成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入
问卷星教程
一、问卷录入 多选题的录入 之前英杰介绍过了单选题的录入方式，在这里就直接介绍多选题的录入。首先选择多选题，随后在标题区域填写题目。因为多选题可以选择的选项是不固定的，所以在填写提示中我们可以先用文字规定一下最多可以选几个选项。为了保证填写问卷的人不要多选或者少选，我们需要把选择的题目规定好。比如我们最多只允许选择3个选项，则可以在底部的选项列表中规定好。在多选题中很容易出现的其他的选项，我们通常会在其他这个选项后面留出一个空白的位置让填写问卷的人表达自己的看法。只要我们在其他后面选中允许填空就可以解决这个问题了。 设置跳答题目 有的问卷可能会有这样的情况，出现跳答的题目，比如在一份问卷中，我们选择了第3题的某个选项后，不必回答第4题，而是跳到我们觉得有必要让他回答的题目上。这个功能可以用问卷星的“关联逻辑”这个功能实现。 首先选中关联逻辑。
随后，会跳出下面的这个界面，我们选择刚刚编辑好的第一题，随后就可以设置具体选哪个选项的时候会出现跳答题目了。 设置不同模块及题目编号 有的问卷题目较多，会涉及到各个不同的部分，以下图的问卷为例，第三部分是发展与激励。
如果想要在问卷星中也按照这样的方式划分好各个部分，我们只需要进行如下操作，首先选择段落说明，随后会出现下部的方框，我们填写好各部分的名称后，点击完成就可以了。 在我们编辑问卷的过程中，会希望各个部分是单独编号的，但是问卷星的编号是一直连续的，我们点击“隐藏系统题号”就可以去掉系统自带的题号，在编辑问题的时候自己加上序号就可以了。 二、问卷分析 问卷星主要可以进行四种分析，默认报告、分类攻击、交叉分析和自定义查询。用的比较多的是前前三种。 默认报告主要是频率分析，也就是每个选项有多少个人选，比例怎么样，是最基础、最整体的情况。
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。 ?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。 ?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 RESPONSE GROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021 var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析 数据计分方法说明 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1 信度分析 这里有 63 份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调 查的目的和调 查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时， 对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分 析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。 信度分析中常用 Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如 果问卷的信度系数达到 0.9 以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在 0.8 以上，是不错的；一般认为试卷信度在 0.5至 0.9以内是合理的，如果信度系数 低于 0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上 63份问卷的数据用 SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析， 其结果如表一所示： 表一 信度分析表 类别 小分类 对应题 项 每题计分方法 维度计分方法 心理资本 组织气氛 总体幸福感 整体问卷 情感枯竭 1-3 题 正向计分 去个性化 4-6 题 正向计分 个人成就感 7-10 题 逆向计分 11-18 题 19-26 题 27-31 正向计分 全部题项直接加总 全部题项直接加总 全部题项取倒数后加 总 全部题项直接加总 21 题为逆向计分，其 余题项正向计分 27 题和 31 题为逆向 计分，其余题项为正 向计分 21 题取倒数后与其余 题项加总 27 和 31题取到术后与 其余题项加总 以上各个维度的总分 直接加总 3 3 4 8 8 5 31
整体问卷.617 31 职业倦怠.822 10 心理资本.801 8 组织气氛.837 8 总体幸福感.679 5 表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的 Cronbach's Alpha 系数值均大于 0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用 SPSS21.0 对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Mey er-Olkin 度量。.657 近似卡方1187.636 Bartlett 的球形度检验df465 Sig..000 由上表的数据可知，问卷数据的KMO 值为0.657，并且通过了显著性水平为0.05 的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。 2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下： 表三方差贡献率 解释的总方差 成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入
SPSS调查问卷的数据分析范文
SPSS调查问卷的数据分析 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。 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3 2 、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。］ 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）
SPSS分析调查问卷数据的方法
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