用SPSS处理问卷
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。
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。
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。
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。
然而，为了确保问卷所收集的数据具有可靠性和有效性，我们需要进行效度和信度分析。
SPSS 是一款功能强大的统计分析软件，能够帮助我们轻松完成这些分析任务。
接下来，让我们详细了解如何使用 SPSS 进行问卷的效度和信度分析。
一、效度分析效度，简单来说，就是测量工具是否准确地测量了我们想要测量的东西。
常见的效度类型包括内容效度、结构效度和准则效度。
1、内容效度内容效度通常是通过专家评估来确定的。
在使用SPSS 进行分析时，它不是主要的关注点。
2、结构效度结构效度的分析通常借助因子分析来实现。
以下是在 SPSS 中进行因子分析的步骤：（1）打开 SPSS 软件，将问卷数据导入。
（2）选择“分析” “降维” “因子分析”。
（3）将需要分析的变量选入“变量”框。
（4）在“描述”选项中，勾选“KMO 和巴特利特球形度检验”。
KMO 值用于衡量变量间的偏相关性，取值在 0 到 1 之间。
一般认为，KMO 值大于 06 时，数据适合进行因子分析。
巴特利特球形度检验的原假设是变量间不相关，如果检验结果显著（p 值小于 005），则拒绝原假设，说明变量间存在相关性，适合进行因子分析。
（5）在“抽取”选项中，可以选择主成分分析或主轴因子法等提取因子的方法，并根据实际情况确定提取因子的个数。
（6）在“旋转”选项中，选择合适的旋转方法，如正交旋转或斜交旋转，以使得因子结构更清晰。
（7）查看输出结果，主要关注“成分矩阵”或“旋转成分矩阵”，根据因子载荷来判断变量在各个因子上的归属，从而评估问卷的结构效度。
3、准则效度如果有一个有效的外部标准可以用来比较问卷测量的结果，就可以进行准则效度的分析。
但在 SPSS 中的操作相对复杂，需要根据具体情况选择合适的统计方法，如相关分析、回归分析等。
二、信度分析信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
SPSS问卷分析
SPSS问卷分析---编码录入及描述统计详解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。
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。
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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）
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“。
4 选择排序题：
例五把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重
的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。
编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。
录入：以变量的Value值录入。
比如三个括号里分别选的是ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。
注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。
5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分
例六你的年龄（实岁）：______
编码：一个变量，不定义Value值
录入：即录入被调查者实际填入的数值。
6开放性文字题：
如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。
如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。
三问卷一般性分析
下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下
1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。
适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）
频数分析也是问卷分析中最常用的方法。
实现：Descriptive statistics……Frequencies
2 描述分析：Descriptives:过程可以计算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。
适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。
实现： Descrip tive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择
3 多重反应下的频次分析：
适用范围：多选题的二分法（例二）
实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。
第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。
4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题
适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。
比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。
实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。
第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs
四简单图形描述介绍
在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。
SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。
现在把常用图简单介绍如下
1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。
频数分析的结果宜用饼图表示。
2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。
它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。
3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。
4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。
五问卷深入分析
除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。
因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：
1聚类分析
样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。
比如按消费特征对被调查者的进行聚类。
2 相关分析
相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。
问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。
其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法
3均值的比较与检验
（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。
比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。
（2）T 检验：
独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。
比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。
如果样本不独立则要用配对t检验。
比如研究参加职业培训后工作效率是否提高。
4 回归分析
问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。
比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。