SPSS分析调查问卷数据的方法
利用SPSS分析调查问卷数据
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
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
其他功能
1、纵向追加记录/横向合并功能 2、数据一致性检验：双录入时
Epdidata教程
第三节 问卷资料的分析
一基础数据分析
• 通过频数分布、表列、图表对整理后的调查资料 进行一些基本的数据分析使之能清晰明了地反映 调查总体属性的分布态势和相互关系有助于后续 分析和预测
• 1. 频数分布
✓调查有关单个变量的信息 ✓了解对一个变量选择不同取值的调查对象的数量 ✓不同取值的出现频率以百分比形式展现
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
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
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。
需求问卷spss分析报告
需求问卷spss分析报告市场调查是企业决策中非常重要的一个环节，通过对消费者需求和偏好的调查，可以为企业提供决策参考。
SPSS是一个统计分析软件，可以帮助我们对调查结果进行分析和解读。
以下是针对一份需求问卷进行SPSS分析的报告。
1. 研究目的和方法本研究旨在了解消费者对某品牌手机的需求和偏好情况。
采用问卷调查的方法，通过观察和统计分析来了解受访者对不同品牌手机的态度和购买意愿。
2. 样本选择和数据收集本次调查共收集了300份有效问卷，受访者范围为18岁以上的消费者群体。
采用便捷抽样的方法，在商场和社区进行了问卷发放，调查时间为一个月。
3. 数据分析3.1 受访者基本信息分析受访者中男性占60%，女性占40%。
年龄分布主要集中在25-34岁之间，占比为35%。
3.2 消费者对品牌手机的知晓程度通过问卷调查发现，80%的受访者对品牌手机有一定了解，20%的受访者没有了解过。
3.3 消费者对品牌手机的选择因素受访者对手机的选择因素主要包括性能、外观、价格和品牌知名度。
其中，性能因素最重要，占比达到40%。
3.4 消费者对品牌手机的满意度受访者对品牌手机的满意度整体较高，满意度评价主要集中在3-4分之间（满分为5分），占比为70%。
3.5 消费者对品牌手机的购买意愿受访者的购买意愿主要受到价格、性能和品牌知名度的影响。
其中，价格因素对购买意愿的影响最大，占比为35%。
4. 结论和建议通过对问卷调查结果的SPSS分析，我们可以得出以下结论和建议：4.1 消费者对品牌手机的了解程度较高，因此在销售宣传方面可以进一步加大力度，提高品牌的知名度。
4.2 消费者在选择手机时更加注重性能和价格因素，因此企业在产品研发和定价方面需要重视这些因素，并提供具有竞争力的产品。
4.3 消费者对品牌手机的满意度整体较高，说明产品质量和服务水平较好，但仍有部分消费者表示不满意，应及时了解并改进不足之处。
4.4 价格因素对消费者的购买意愿影响较大，因此企业可以在促销策略上进行优化，提供价格优惠的活动，吸引更多消费者购买。
学会使用SPSS进行数据分析
学会使用SPSS进行数据分析数据分析是现代社会中不可或缺的一环，它帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，为决策提供支持。
而SPSS作为一种常用的数据分析工具，可以方便地进行数据整理、统计分析和数据可视化。
在本文中，我将分享学会使用SPSS进行数据分析的一些基本知识和技巧。
一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要对所要分析的数据进行准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据时要确保数据的完整性和准确性，可以通过调查问卷、实验等方式获取数据。
整理数据时，可以将数据按照不同的变量整理成表格的形式，以便后续的分析。
同时，需要对数据进行清洗，删除异常值和缺失数据，以保证数据的质量和准确性。
二、数据导入数据导入是进行数据分析的第一步。
在SPSS中，可以通过导入数据文件来将数据导入到软件中进行分析。
常见的数据文件格式有Excel、CSV和TXT等。
导入数据时，应注意选择正确的文件类型，并确保数据的格式正确。
同时，还可以对数据进行预览和调整，以确保数据的正确导入。
三、数据描述统计数据的描述统计是对数据进行简要的总结和描述。
在SPSS中，可以通过统计分析功能进行数据的描述统计。
常见的描述统计方法包括平均数、标准差、频数和百分比等。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况和基本特征。
四、数据分析方法SPSS提供了丰富的数据分析方法，包括统计检验、回归分析、因子分析等。
选择合适的数据分析方法需要根据具体问题和研究目的来定。
在进行数据分析时，需要明确研究的假设和问题，并选择合适的分析方法进行实证分析。
通过SPSS的数据分析功能，可以得到相应的结果和结论。
五、数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展示出来，以便更直观地理解和呈现数据。
在SPSS中，可以通过图表设计器来创建各种类型的图表，如柱状图、折线图和饼图等。
通过数据可视化，可以更直观地发现数据中的规律和趋势，提高对数据的洞察力。
六、结果解释与讨论在进行数据分析后，需要对结果进行解释和讨论。
(完整word)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。
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。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
该图40的横坐标是身高区间，这里每一格代表5cm的身高范围（格子
宽度因不同的数据性质或要求而定，这里的格子宽度为5cm），而
纵坐标为各种身高区间的身高的频数。
30
直方图
20
10
0 150.0 155.0 160.0 165.0 170.0 175.0 180.0 185.0 190.0 195.0 200.0
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
§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。
描述统计分析主要是计算一些 基本的统计量，其中比较 重要的统计量有均值、方差和标准差、峰度、偏度。
数据的描述
• 在对数据进行深入加工之前， 总应该对数据有所印象。
• 可以借助于图形和简单的运算， 来了解数据的一些特征。
• 由于数据是从总体中产生的， 其特征也反映了总体的特征。 对数据的描述也是对其总体的 一个近似的描述。
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.
数据录入：Spss数据录入方式
1.读取SPSS格式的数据 2.读取Excel等格式的数据 3.读取文本数据（Fixed和Delimiter) 4.读取数据库格式数据(分如下两步) （1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行
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。
• 下面将从这四个方面来对问卷的处理做详 细的介绍.
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。
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。
• 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).
利用SPSS分析调查问卷数据
马青华
问卷数据的预处理
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.
• 在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了, 几点注意事项： • a. 在数据录入窗口，可看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一
份问卷,也称为一个个案. • b. 在数据录入窗口中,可看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的
标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题 取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.只需要在变量名 下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查 询的Байду номын сангаас题,如果问卷上勾选了A答案,在1下面输入1就行了(不要忘记我 们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的). • c.一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据. 在数据录入完成后, 要做的关键部分就是 问卷的统计分析了.