利用SPSS分析调查问卷数据
为什么要使用SPSS软件分析问卷数据
《为什么要使用SPSS软件分析问卷数据》微课讲稿的优点在于将结果量化，标准更加统一。
比如在接下来的课程中，我们会学习使用SPSS对问卷的信度进行检验，当我们执行正确的操作后，就会得到相应的数值，此时我们只需对照信度检验表，将数值与表中的范围进行比对就能得到信度是否合理的结果了。
当然，无论操作多少次，所得到的结果都是相同且客观的。
SPSS优点2（学员）：但我还有一个问题，现在数据的环境有了很大的改变，像Stata，R这类的新兴数据分析工具，功能也很强大，为什么我们还要选择使用SPSS呢？（老师）：这个问题问得很好！这主要是由于，对统计软件来说，可靠性和稳定性是最重要的。
SPSS到今天已经发展到第24版了，经过这么多次的迭代和优化，所有可能出现的问题都已经被解决，软件功能齐全且较为稳定，因此SPSS 分析得出的结果是受学术界普遍认可的。
此外，在各种统计分析软件中，SPSS的操作最为简单，对于初学者而言，如果想掌握一款统计分析软件，我们还是建议先学SPSS。
当然，等大家SPSS用的比较熟练了，再去学习Stata或者R，都必将事半功倍。
SPSS功能接着我们一起来看看SPSS软件有哪些统计分析功能。
SPSS的统计分析功能主要包括平均水平比较，可靠性分析，方差分析，相关分析和因子分析等几大类，我们即将学到的信度分析属于可靠性分析，探索性因素分析属于因子分析，那么这些功能有什么具体的用处呢？我们以信度分析为例，一般来说，中小学教师在做教学研究时很少会验证问卷的科学性和可靠性，这也会导致问卷得出的结果不够严谨。
虽然我们在之前的课程中学习了设计问卷的一般流程，已经掌握了问卷设计的有效手段，但还是无法保证设计出的问卷具有较高的科学性。
此时，我们就需要用到SPSS 的信度检验功能来提升问卷的信度。
SPSS的信度检验标准就好比一把具有标量的直尺，可以检测每份问卷是否达到一定的标准，凡是信度值高于信度检验标准的问卷数据可以作为教学研究中的重要考据，但不符合这个标准的问卷则要进一步进行修改，直至问卷的信度达到标准，以此方法来保证问卷的合理性。
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。
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。
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
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。
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。
大学生spss数据分析报告
大学生SPSS数据分析报告引言随着互联网的迅速发展，社交媒体平台成为了每个人日常生活的一部分。
大学生群体作为社交媒体平台的主要用户之一，对其使用行为进行数据分析可以帮助我们更好地理解大学生的社交媒体行为特征。
本报告旨在通过SPSS软件对一份关于大学生社交媒体使用行为的调查数据进行分析，并得出相应的结论和建议。
数据收集本次调查采用问卷调查的方式收集数据，共有200名大学生参与了调查。
调查问卷涵盖了以下几个方面的内容：性别、年龄、每天使用社交媒体的时间、使用的社交媒体平台、在社交媒体上的活动等。
数据分析受访者的性别分布在参与调查的200名大学生中，男性和女性的比例如下所示： - 男性：45% - 女性：55%这表明女性在社交媒体使用中的比例略高于男性。
受访者的年龄分布受访者的年龄分布如下所示： - 18-20岁：30% - 21-23岁：50% - 24岁及以上：20%调查的结果显示，大多数受访者的年龄在21-23岁之间，占总受访者数的50%。
受访者每天使用社交媒体的时间受访者每天使用社交媒体的时间分布如下所示： - 少于1小时：20% - 1-2小时：30% - 2-3小时：25% - 3小时以上：25%可以看出，超过一半的受访者每天使用社交媒体的时间在1-3小时之间，其中使用时间在2-3小时之间的比例最高。
受访者使用的社交媒体平台受访者使用的社交媒体平台如下所示： - 微信：80% - QQ：70% - 微博：45% - Instagram：20% - Facebook：15%微信和QQ是受访者使用最频繁的社交媒体平台，其次是微博。
Instagram和Facebook的使用率相对较低。
受访者在社交媒体上的活动受访者在社交媒体上的活动分布如下所示：- 发表动态：75% - 点赞评论：65% - 观看短视频：55% - 浏览朋友圈：50% - 发送私信：40%发表动态是受访者在社交媒体上最常见的活动，超过三分之二的人会点赞、评论。
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普瑞辛格的执行小组受聘和参与调查执行的访问员进行 交流，并很快提交了简短的诊断结论：第二组在进行调查执 行过程中存在误导行为。调研期间，第二组的成员佩带了公 司统一发放的领带，而在领带上有本公司的标志，其标志足 以让被访问者猜测出调研的主办方；其次，第二组在调查过 程中，把选项的记录板(无提示问题)向被访问者出示，而本 企业的名字处在侯选题板的第一位。以上两个细节，向被访 问者泄露了调研的主办方信息，影响了消费者的客观选择。 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 。”
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Байду номын сангаас
问卷的整理程序
问卷整理程序
审 核
分 组
编 码
录 入
数 据 处 理
图 表 制 作
1、审 核
审核分为 两个层面
资料审核 实地审核
一般方式：
复查和回访
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)回答不完全 （2)调查对象不符合要求 （3)答案选择高度一致 （4)截止日期后收回的问卷
2)不满意的问卷 （1）模糊不清 （2）前后不一致或有明显错误的 （3）模棱两可 （4）不符合作答要求
3）不满意问卷的处理方法 （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
（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 应作废卷处理； （2）个别问题无回答，应视为有效调查问卷，所留空白 待后续工作采取补救措施，或将它直接归入“暂未决定”、“ 其他答案”的类别中； （3）有相当多的调查问卷对同一问题无回答，仍作为有 效调查问卷，对此项提问可作删除处理。
4、时效性 主要是对调查问卷或调查表的访问时间、有关数据 的时间属性进行检查，以评价调查数据是否符合时效性 的要求。 一般地，访问员应在规定的时间内完成所有样本单 位的访问，如延迟了访问，则应作出不同情况的处理： 如延迟访问对调查结果没有什么影响，则问卷仍是合格 的；若延迟访问影响到数据的时间属性不一致时，则应 废弃这样的调查表或问卷。
调查资料审核的主要方法
经验判断法 例如：如果被调查者年龄填写为132岁，根据经 验判断，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
5、真伪性
主要是对调查表或问卷的真实性进行检验，评价访 问员是否存在伪造问卷或调查表的行为。 一般采用抽样检查的方法进行核实，即从回收的全 部问卷或调查表中随机抽取一部分，然后用电话或派人 上门与被调查者联系，核实访问员是否到访，以及访问 的时间、地点等。如果发现问卷或调查表是伪造的，应 作废弃处理，并要派员重访。
（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。 （1）穷举原则。穷举即不遗漏，就是说分类时每一条资料都 要有归属。分类的结果必须将所有的总类全部包括进去，没有 遗漏。 （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。
3、准确性
即检查问卷或调查表中的项目是否存在填答错误， 一般也有三种情形： （1）逻辑性错误，表现为某些答案明显地不符合事 实，或者前后不一致。对这类错误能够用电话核实的可进 行更正，无法核实的按“不详值”对待； （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。
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。 • 问题：列举您会选择的电视机品牌？ • 其中一组的结论是：有15%的消费者选择本企业的电视机 ；另一组的得出的结论却是：36%的消费者表示本企业的 产品将成为其购买的首选。巨大的差异让公司高层非常恼 火，为什么完全相同的调查抽样，会有如此矛盾的结果呢 ？公司决定聘请专业的调研公司来进行调研诊断，找出问 题的真相。
对开放式问题的答案整理程序：
1、集中所有同一个开放式问题的全部文字性答案，通过阅读 、思考和分析，把握被调查者的思想认识。 2、将被调查者的全部文字性答案，按照其思想认识不同归纳 为若干类型，并计算各种类型出现的频数后，制成全部答案 分布表。 3、对全部答案分布表中的答案进行挑选归并，确定可以接受 的分组数。一般来说，在符合调研项目的前提下，保留频数 多的答案，然后把频数很少的答案尽可能归并成含义相近的 几组，应根据调研的目的和答案类型的多少而确定，一般来 说应控制在10组之内。 4、为确定的分组，选择正式的描述词汇或短语。不同组别的 描述词汇或短语应体现质的差别，力求中肯、精炼、概括。 5、根据分类归纳的结果，制成正式的答案分布表。
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。
缺失数据的处理
1）无效问卷 2）不满意的问卷 3）不满意问卷的处理方法
1）无效问卷