spss问卷处理方法
[分享]SPSS调查问卷处理步骤
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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；。
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。
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
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。
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进行社会科学研究或者市场调研等工作时，问卷是一种常用的数据收集工具。
然而，仅仅收集到数据是不够的，还需要对问卷的质量进行评估，这就涉及到问卷的效度和信度分析。
SPSS 作为一款功能强大的统计分析软件，可以帮助我们有效地完成这些分析。
接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析。
一、问卷效度分析效度是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
简单来说，就是问卷是否真正测量了我们想要测量的东西。
1、内容效度内容效度主要是通过专家判断和文献参考来评估问卷的题目是否涵盖了研究主题的各个方面。
在 SPSS 中，一般不直接进行内容效度的分析，但可以在设计问卷阶段，征求专家意见来保证内容效度。
2、结构效度结构效度通常使用因子分析来检验。
首先，需要检查数据是否适合进行因子分析。
可以通过 KMO 检验和 Bartlett 球形检验来判断。
在 SPSS 中，操作步骤如下：（1）选择“分析” “降维” “因子分析”。
（2）将需要分析的变量选入“变量”框。
（3）点击“描述”，勾选“KMO 和 Bartlett 的球形度检验”。
如果 KMO 值大于 06，且 Bartlett 球形检验的 p 值小于 005，则说明数据适合进行因子分析。
接下来，进行因子提取和旋转。
常见的方法有主成分分析和主轴因子法等。
旋转方法可以选择方差最大正交旋转或斜交旋转。
根据旋转后的因子载荷矩阵，判断问卷的结构效度。
如果题项在预期的因子上有较高的载荷（一般大于 04），且在其他因子上的载荷较低，则说明问卷具有较好的结构效度。
3、效标关联效度效标关联效度是通过考察问卷得分与某个外在效标（如已有的成熟量表或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。
在 SPSS 中，可以通过计算问卷得分与效标变量之间的皮尔逊相关系数来判断效标关联效度。
如果相关系数显著且符合预期的方向，则说明问卷具有较好的效标关联效度。
录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？
录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？SPSS分析调查问卷数据的 ***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”。
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。
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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，也就是SPSS18.0…………什么？不是18.0，好吧……差不多的，凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片……
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
所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……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，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图
如果是五点维度的量表，那么就是
记住，每一题都是一个变量，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……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8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……如果你的满意度有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…………把你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
将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……
如果你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是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，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
看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……你改数据吧……= =……上图说明1年和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
相关分析主要就是分析你两个大变量中各个维度是否存在相关性和两大变量是否存在相关性……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和组织承诺在0.01水平上显著相关……上标两颗星……相关性比较好……
其他维度也是一样的做法…………
4.回归分析
相关分析只能说明二者的相关性，并不能表明是否是由于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，不会的看 3.相关分析
回归如下
如果你想用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和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和领导魅力可以显著预测组织承诺……
5.问卷信度和效度
信度=分析——度量——可靠性分析
把你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，就是因子分析……
分析——降维——因子分析
把你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……
其他都默认，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是一个维度，9-14是一个，15-20是一个，21-26是一个……表中同一行不能出现2个大于0.5的值……如果出现，你要么就把该题目踢出问卷，要么就把该题目的答案改得和同一维度中其他题目答案相近……比如A维度的答案是4,4,4,5,4, 1，你想把第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，看看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……其实最重要的还是数据的造假……不造假真是做不出的……其实也不是我们想造假……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……
我也不是专业的，以上分析只作参考，答辩不过别找我……= =0……。