Spss统计应用实务-问卷分析与应用统计
SPSS统计应用实务
----问卷分析与应用统计
• 研究者只要按照本书中的操作程序， 就能编制预试问卷、完成预试问卷的 项目分析、效度构造与信度检验，并 进行正式问卷的统计分析。
概述 & 量化研究与统计分析
请注意……
I. 变量如果要进行四则运算或统计分析， 其变量的类型一定要设为Numeric类型， 否则无法进行描述性统计分析，参数统 计或非参数检验。
• 27%规则 • 一般情况下，取上下25%~33%均可。 • 样本少时，可以取50%
因素分析
• 建构效度：指测验能测量理论的概念或特 的 质的程度。
• 因素分析的目的即在找出量表潜在的结构，减 少题项的数目，使之变为一组较少而彼此相关 较大的变量，这是一种探索性因素分析。
• 若量表不采用构造效度检验方法，研究者 也可考虑采用其他效度分析法，如内容效 度、专家效度、效标关联效度等。
问卷信效度分析步骤
• • • • • • • 编拟预试问卷 预试 整理问卷与编号 项目分析 因素分析 信度分析 再测信度
编制问卷时应注意……
• 若问卷题项内容过于敏感，应在问卷中穿 插多道“测谎题”。 • 态度量表通常采用里克特式量表法，量表 填答方式以四点量表法至六点量表法采用 最多
关于采用几点量表法的建议
• 信度是效度的必要非充分条件，信度低效 度一定低，但信度高未必表示效度也高。
低
高
信度
效度
题号代号编码时应注意：
1. 题号代号不能重复，变量名称对字母大小 写不做区分，计算机统计分析时视为相同。 2. 同一量表的题号最好有相同的识别码，eg： A1至A20为量表一，B1至B25为量表二。 3. 名义或类别变量的变量代码最好与其意义 内涵有关以三至五个英文字简写代表最好。 如学生性别为SSEX、年龄为AGE 4. 变量代码不要用中文字，如要加注部分变 量的中文说明，在SPSS中修改。
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在问卷设计中的应用举例PPT课件
SPSS在问卷设计中的应用举例
04/23/2012
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SPSS在问卷设计中的应用举例
信度分析
信度是衡量没有误差的程度，也是测验结果的一致性(consistency)程度， 信度是以衡量的变异理论为基础。
关键字：一致性、稳定性、可靠性
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SPSS在问卷设计中的应用举例
效度分析
效度是指衡量的工具是否能真正衡量到研究者想要衡量的问题。
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END
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SPSS在问卷设计中的应用举例
04/23/2012
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SPSS在问卷设计中的应用举例
初识SPSS
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解 决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包” （SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服 务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改 为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
关键字：统计分析、数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ管理、广泛应用
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SPSS在问卷设计中的应用举例
SPSS特点
操作简便 编程方便 功能强大 全面的数据接口 灵活的功能模块组合 针对性强
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SPSS在问卷设计中的应用举例
工作流程
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SPSS在问卷设计中的应用举例
项目分析
在项目分析中又包括反向题重新计分、计算出量表总分、按照总分高 低排序、高低分组和用T检验分析高低分组在题项上的差异这样几个阶段。 实质上，项目分析包括区分度分析和难度分析。在难度分析中，只要知道 了正确回答该题项的人数与参加测验的总人数，就可以求得难度系数，因 此，项目分析主要是区分度的计算。
spss问卷调查的数据分析
问卷调查的数据分析问卷调查的数据给出了预演运动会的不同观众在出行、用餐和购物等各方面的情况，这实际上比较真实而客观地模拟出了2008年北京奥运会的实况，我们的任务是从这些庞大的调查数据中找出观众在这各个方面的变化规律，可以归结为一个数理统计的问题。
问题：出行，用餐，购物数据处理数据方法：我们计算调查的样本的均值作为估计值，虽然在三次的调查统计的人数都不同，但是通过spss软件计算可以得到其所占人群的百分比得到我们的统计数据，并用Excel处理反应数据的到更清晰的示意图。
计算步骤：1.将数据库数据导入Excel表中，在利用spss读取Excel文件。
2.在“分析”菜单中“描述统计”中选择“频率”命令。
3.弹出频率对话框。
分别将出行用餐购物所对应的信息添加进变量当中。
单击“OK”按钮，开始计算。
4.将计算结果统计填入Excel表中，利用Excel作图功能得到数据的示意图。
结果：对每一次调查所得到的数据先进行spss统计求解，然后通过加权即可求得在某一特征时整体的概率。
对出行、用餐和购物得到的规律分别如下：1.每个人选择不同出行方式的概率：表格 1 出行方式统计表公交（东西）598 17.09% 558 17.44% 672 17.23% 1828 17.25%出租680 19.43% 595 18.59% 735 18.85% 2010 18.96%私车308 8.8% 294 9.19% 356 9.13% 958 9.04%地铁（东）645 18.43% 605 18.91% 756 19.38% 2006 16.74%地铁（西）657 18.77% 610 19.06% 757 19.41 % 2023 17.25%根据表格一数据和图表一图像显示得到，观众的出行方式中除私车偏少(约位其它出行方式概率的一半)外，其余的出行方式大体相当。
2.每个人选择不同用餐方式的概率：表格 2 用餐方式统计表西餐724 52.49% 1672 52.25% 803 52.77% 5567 52.52%商场875 25.14% 2058 25.09% 967 24.79% 2650 25%可以从结果中看出，选择西餐的观众明显较多，是选择其他用餐方式的观众的两倍以上。
SPSS统计应用实务
字数：382 000
定价：28.00 元
自序
“研究者只要按照本书中的操作程序，就能编制预试问卷、完成预试问卷的项目分 析、效度构造与信度检验，并进行正式问卷的统计分析。”
在社会及行为科学的研究领域中，如何根据研究问题，选用适当的统计方法，检验 研究假设，正确分析、处理数据，进而完整、清晰地呈现数据结果，是多数研究者所关 注的焦点之一。根据个人的实际经验及与研究生的交谈，发现预试问卷的编制与随后的 数据处理，对他们来说不是件容易的事，连如何把数据建成文件，建文件后如何应用统 计软件进行分析，以筛选题项，构造问卷的信、效度都不知道从何下手，从而耽误正式 问卷的编制时间、阻碍研究的进程。在此之前，笔者编著的《SPSS 统计应用实务》因 取材较广，涵盖内容较多，操作简单实用，深受读者的喜爱且反响强烈，但笔者认为有 关预试问卷的统计分析部分显得不够完整，有必要再加强其内容与特殊方法的应用，这 就激发笔者再度改版《SPSS 统计应用实务》前面相关部分的内容，增列相关的方法， 用来启迪与引导研究者设计正式问卷，完成论文撰写的目标。
SPSS 统计应用实务
——问卷分析与应用统计
吴明隆 编著
北京
内容简介
本书以 SPSS 11.0 版作为统计分析的工具软件，除介绍量化研究预试 问卷分析的基础理论之外，还详细介绍了如何使用 SPSS 软件来分析预试 问卷以及分析人员在量化研究中对正式问卷的统计应用和数据处理的方 法。本书体例完备、解说清晰、注重实用性，适合从事相关统计研究的专 业人员使用。
1. 体例完备：完整地介绍量化数据的计算机处理流程及其应用场合，理清统计分析 的思路。
2. 实例解说清晰：以实际范例说明，引导研究者深入了解，配合各种图表解说，完 整地介绍预试问卷的处理流程与统计分析应用。
SPSS研究问卷调查与统计分析论文
SPSS研究问卷调查与统计分析论文
简介
本论文旨在探讨如何利用SPSS软件进行问卷调查和统计分析。
SPSS（统计分析系统）是一种常用的数据分析工具，广泛应用于社会科学研究、商业分析等领域。
本文将介绍SPSS的基本功能和操
作步骤，以及如何运用SPSS进行问卷调查的数据处理和统计分析。
问卷调查设计
在进行问卷调查前，需要明确研究目的和研究问题，设计合适
的问卷内容和问题。
本文将介绍如何设计问卷，包括选择合适的题型、编制有效的问题，并确保问卷的可信度和效度。
数据录入与清理
数据录入是指将问卷调查结果输入到SPSS软件中进行分析。
本文将介绍如何将纸质问卷数据录入到SPSS中，并进行数据清理，包括处理缺失值、异常值等数据异常情况。
数据分析与结果展示
在数据录入和清理完成后，可进行各种统计分析，包括描述性
统计、相关性分析、回归分析等。
本文将介绍如何使用SPSS软件
进行这些分析，并通过表格、图表等方式展示结果。
结论与讨论
在分析结果的基础上，本文将撰写结论并展开讨论，对研究问
题进行解答和解释。
此部分将涵盖对研究假设的验证、现象的解释
以及对研究结果的启示。
参考文献
最后，本文将列出使用到的参考文献，包括相关的书籍、期刊
文章等。
参考文献的引用需要按照规范的引用格式进行。
结语
本文旨在指导读者如何使用SPSS软件进行问卷调查和统计分析，帮助读者提高研究的可信度和准确性。
通过研究问卷调查和统
计分析，读者能够更好地理解研究对象，为决策制定提供科学依据。
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。
利用SPSS分析调查问卷数据
直接表示的，如人的年龄、收入等。 分组标志就是分组的依据或标准，分组标志一经选定
，各组的性质界限和数量界限也就确定了。
2、组数和组距的确定
（1）组数和组距如何确定。当全距确定时，组距大则组数小， 组距小则组数多。如果分组过多，组距必小，则不易观察数列分 布的规律性。如果分组过少，组距必大，会使组中值缺乏代表性 。各组组中值应对本组有良好的代表性。组距的确定一般可以请 专家或以经验法确定。组数一般常分为10～15组。
（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
（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、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。
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 。”
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统计基本原理与常用统计方法
1.1统计学的基本思想与基本概念
1.1.4 统计研究的基本过程 数据收集-----数据整理-------数据分析
1.1.5 数据收集 观测数据和实验数据 变量的定义和变量的选择 数据收集的方法：文献资料法、调查法、测量等 选择合适的样本：简单的随机抽样、分层抽样、整群抽样 收集数据时的错误和误差
所有可能的n = 2 的样本（共16个）
第一个
第二个观察值
观察值
1
2
3
4
1
1,1
1,2
1,3
1,4
2
2,1
2,2
2,3
2,4
3
3,1
3,2
3,3
3,4
4
4,1
4,2
4,3
4,4
统计基本原理与常用统计方法 1.4统计推断
1.4.1抽样与抽样分布 样本均值的抽样分布
计算出各样本的均值，如下表。并给出样本均值的抽样分布
统计应用实例及EXCEL、Spss
统计基本原理与常用统计方法 1.1统计基本思想与基本概念
1.1.1 什么是统计学？统计学是用以(1)收集数据、(2)分析数据、(3)由数据 得出结论的一组概念、原则和方法。
1.1.2 统计学的基本思想 随机性和规律性：关系密切的孪生子 规律性中的随机性
1.1.3 统计学的中几个基本概念 变量、值和个体
百事可乐0 可口 旭日升 百事 汇源 露旭露日升冰茶
18% 可乐 冰茶 可乐 果汁
22% 品牌
不同品不牌同饮品料牌的饮频料数的分构布成
统计基本原理与常用统计方法 1.2不同数据类型整理与展示方法
1.2.3顺序数甲据乙城城的市市家整家庭庭理对对住住与房房展状状况况示评评价价的的频频数数分分布布
累积频数 累积回回频答答率类类别别 户户数数 百百分分比比
甲乙城城市市 向向上上累累积积
向向下下累累积积
(户(户)) (%(%)) 户户数数 百百分分比比 户户数数 百百分分比比
【例】在一项城市住
(户(户)) (%(%)) (户(户)) (%(%))
房问题的研究中，研
究人员在甲非非乙常两常不个满不城意满 市其“中您各的对抽一您样个家意调不一不问庭查满 般满题目3意0意是前0 户：的， 住房状况是满否一意满般意？
5. 提供了样本统计量长远我们稳定的信息，是进行推 断的理论基础，也是抽样推断科学性的重要依据
抽样分布示意
总 体
计算样本统计
样
量
本
例如：样本均
值、比例、方
差
统计基本原理与常用统计方法 1.4统计推断
1.4.1抽样与抽样分布 样本均值的抽样分布
现从总体中抽取n＝2的简单随机样本，在重复抽样条件下，共有42=16个样本。 所有样本的结果为
0
30
非常 不满意 一般 满意 非常
非常 不满意 一般 满意 非常
不满意 (a)向下累积
满意
不满意 (b)向上累积
满意
甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布
统计基本原理与常用统计方法 1.2不同数据类型整理与展示方法
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
甲乙两城市家庭对住房状况的评价
衡量某一调查的结果所要考查的因素：
样本是否是合适的样本 响应率(response rate) 提问题时所用的实际措辞 在调查中该问题被安排在什么地方？ 访问员是谁
抽样误差(sample error)、系统误差、过失误差、随机误差 未响应误差(nonresponse error) 响应误差(response error)
众数、中位数、平均数的特点和应用
1. 众数
不受极端值影响 具有不惟一性 数据分布偏斜程度较大时应用
2. 中位数
不受极端值影响 数据分布偏斜程度较大时应用
3. 平均数
易受极端值影响 数学性质优良 数据对称分布或接近对称分布时应用
数据类型和所适用的集中趋势测度值
数据类型 分类数据 顺序数据 间隔数据
3
准差的范围之内
4
780 1080
-0.973 -0.278
• 约有99%的数据在
5
850
-0.811
平均数加减3个标
6
准差的范围之内
7
960 2000
-0.556 1.853
8
1250
0.116
9
1630
0.996
应用标准分制定评价标准
数据类型和所适用的离散程度测度值
数据类型 分类数据 顺序数据
数值型数据
※异众比率 ※四分位差 ※方差或标准差
适
用
—
异众比率 ※离散系数（比较时用）
的
—
—
平均差
测
—
度
值
—
—
极差
—
四分位差
—
—
异众比率
偏态与峰态分布的形状
偏态
峰态
左偏分布 右偏分布
扁平分布
与标准正态 分布比较！
尖峰分布
EXCEL统计实例
统计基本原理与常用统计方法 1.4统计推断
1.4.1抽样与抽样分布 1.4.2参数估计 1.4.3假设检验
197
最大值 237
140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240
某电脑公司销售量数据的箱线图
不同数据分布的箱线图
QL 中位数 QU
QL 中位数 QU
QL 中位数 QU
左偏分布
对称分布
不同分布的箱线图
右偏分布
统计基本原理与常用统计方法 1.2不同数据类型整理与展示方法
49.30 5.75
家庭设备用品及服务
8.79
4.52
￥
医疗保健 交通通讯
6.36
5.24
7.90
5.58
＄
今天的 主食是
面包
娱乐教育文化服务 居住 杂项商品与服务
12.56 10.01 5.17
11.18 15.47 3.14
雷达图
杂项商品 与服务
居住
食品
50
40 30 20 10
0
衣着
家庭设备 用品及服务
娱乐教育 文化服务
医疗保健
城镇居民
交通通讯
农村居民
2000年城乡居民家庭人均消费支出构成
总结
数据的类型
品质数据
数值型数据
汇总表
分组数据 原始数据 时序数据 多元数据
条形图 饼图 环形图 直方图 折线图 茎叶图 箱线图 线图 雷达图
统计基本原理与常用统计方法 1.3描述统计
1.3.1数据集中趋势测度指标
统计基本原理与常用统计方法 1.2不同数据类型整理与展示方法
组距分组
确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征 和规律为目的。
2. 确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限 之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的 组数来确定，即
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数
统计出各组的频数并整理成频数分布表
实例
用Excel制作频数分布表
【例】某电脑 公司2002年前 四个月各天的 销售量数据 （单位：台）。 试对数据进行 分组。
直方图
频 30 数 25 (天) 20
15
10
5
直方图下的面 积之和等于1
140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240
Spss统计应用实务-问卷分析与应用统计
主要内容
统计基本原理与常用统计方法 统计基本思想及基本概念 统计数据整理与显示方法 统计描述 统计推断-参数估计假设检验 多变量关系研究-相关与回归，单（双）因素方差分析 常用的统计模型：因子分析、聚类分析
定量研究与统计分析 量化研究的基本概念 量表分析步骤 数据的建立 量表项目分析 量表效度与信度 信度与效度的概念 信度与效度的检验方法
某电脑公司销售量分布的直方图
折线图
频 30 数 25 (天) 20
15
10
5
折线图与直方图 下的面积相等！
140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240
某电脑公司销售量分布的折线图
茎叶图
箱线图
最小值 141
下四分位数 中位数 上四分位数
170.25 182
1995
4283.0
1577.7
￥
1996 1997
4838.9 5160.3
1926.1 2091.1
＄
1998 1999
5425.1 5854.0
2162.0 2210.3
2000
6280.0
2254.4
线图
收入
8000 6000
城镇居民 农村居民
4000
2000
0 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 年份
众数（Mode）
中位数(Median)、分位数(quartile)
平均数(Mean)
1.3.2数据离散趋势测度指标 异众比率
集中趋势
全距(Range) 四分位距(quartile deviation)
众数
标准差(Std.deviation)
中位数
方差(Variance) 变异系数（离散系数）
统计基本原理与常用统计方法 1.2不同数据类型整理与展示方法