问卷编码及多重响应分析
工作报告之统计学调查报告案例
统计学调查报告案例【篇一：统计学手机调查报告】实习报告学院：＿＿＿贵州大学明德学院＿＿＿＿＿专业：＿＿＿工商管理＿＿＿＿＿班级：＿工商13151＿＿＿＿＿学号：＿＿＿1320030432 1320030423＿＿＿＿＿学生姓名：＿容行、刘世全＿＿＿＿＿＿＿指导教师：＿＿＿欧美＿＿＿＿＿实习地点：＿＿＿贵州大学明德学院＿＿目录调查背景——————————————3调查目的——————————————3调查对象——————————————4调查时间——————————————4调查过程——————————————4数据处理——————————————5数据分析——————————————8——描述性——推断性结论—————————————————19建议—————————————————19问题————————————————20小组心得——————————————2112.附件————————————————22——调查问卷及spss分析截图13.附录（实习鉴定表与实习日志）—————23调查背景由于经济迅速发展，人们生活水平不断提高，社会信息化进程加快，高新科技产品成为了消费热点，手机作为一种方便快捷通讯工具已经逐步走进了现代生活的各个领域，也随之遍布了大学校园的角角落落，走在校园中，随处可见同学们一边走路一边拿着款式不同的手机打电话或者发信息，这是一种新的潮流，新的时尚，也是新时代生活方式，大学生使用手机已经成了一种新的消费理念。
于是我们就针对于大学生手机品牌使用选好进行了调查。
但是在市场中的手机品种多，各个企业的竞争大，服务全面而且手机性能高越来越高，那么他们是如何吸引消费者的购买，特别是如何吸引大学生，如何满足大学生需求的，我们小组对此进行研究。
调查目的1.通过对大学生使用过的手机品牌的情况调查，了解手机品牌的发展趋势。
2.调查哪个手机品牌在大学生心目中占据重要地位和大学生认为未来十年最具竞争力的品牌。
调查问卷的结果分析
调查问卷的结果分析根据调查问卷的结果分析，本文将以2000字的篇幅为大家介绍调查结果及其分析。
一、调查问卷的概况在调查问卷中，我们收到了总计1000份有效问卷。
被调查者涵盖了不同年龄段、职业和地理位置的人群，从而能够更好地代表整个受众群体。
下面将对不同问题的调查结果进行具体分析。
二、受众群体的个人信息1. 年龄分布：在所收到的问卷中，年龄在18至25岁的受访者占45%，年龄在26至35岁的占30%，年龄在36岁及以上的占25%。
可以看出，年轻人是本次调查的主要受访群体。
2. 职业分布：调查结果显示，白领（40%）是本次调查中最主要的职业群体，其次是学生（30%）和自由职业者（20%）。
3. 地理位置分布：在统计的问卷中，城市居民占70%，乡村居民占30%。
这表明我们的问卷能够比较准确地代表城市和乡村居民群体的意见。
三、受访者对某一特定问题的看法1. 性别定义：90%的受访者认为，性别应当由个人自身感受和自我认同来决定，社会因素不应干涉。
另外，10%的受访者认为性别应当基于生物性别来定义。
这显示出人们在性别问题上存在着不同的看法。
2. 教育意愿：70%的受访者表示他们有接受继续教育的意愿，其中绝大多数（80%）希望通过职业培训获得更多就业机会。
30%的受访者称他们不打算继续接受教育，其中50%的人表示缺乏时间是他们不愿意接受教育的原因。
3. 环保行为：60%的受访者表示他们会参与环保行为，如垃圾分类、节约用电、减少碳排放等。
而40%的受访者则表示他们会关注环保问题，但并不会主动参与环保行动。
4. 旅游方式：调查显示，60%的受访者更喜欢独自旅行，20%的受访者喜欢与朋友一同旅游，10%的受访者喜欢与家人一同旅游，而10%的受访者则更喜欢参加旅行团。
5. 职业压力：调查结果显示，80%的受访者认为他们所从事的工作存在一定的压力，其中30%的人感觉压力很大。
另外，20%的受访者称他们并不感到工作压力。
调查问卷中多项选择题处理方法探讨
调查问卷中多项选择题处理方法探讨Treatment Method Discussions Of Multiple-choice Questions In The Questionnaire湖南商学院信息系（410205）李灿[内容摘要] 在各类问卷调查中，多项选择题应用十分普遍,所以对多项选择题如何进行录入和分析就显得十分重要。
本文将从实用的角度举例分析对多项选择题答案如何进行数据编码和变量设置，并说明如何使用SPSS统计软件的多重应答处理方法，并对其分析方法加以深入剖析。
Abstract: In all kinds of questionnaire investigations, it is very general that multiple-choice questions are used, so how to input and analyze that seems very important to multiple-choice questions. This text analyzes how to set up digital codings and variables for example in terms of practicality, explains how to use multiple response method with SPSS software, and analyzes its analytical method thoroughly .[关键词] 多项选择题；多重应答处理过程；多重二分法；多重分类法Keywords: Multiple-choice questions，Multiple Response，Multiple dichotomy method，Multiple category method在各类问卷调查中，多项选择题（或复选题）应用十分普遍。
多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作
多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作data发表于2015-05-25 21:37 来源：统计资源门户多重应答（Multiple Response），又称多选题，是市场调查研究中十分常见的数据形式。
多重应答数据本质上属于分类数据，但由于各选项均是对同一个问题的回答，之间存在一定的相关，将各选项单独进行分析并不恰当。
对多重应答数据最常见的分析是使用SPSS中的“Multiple Response”命令，通过定义变量集的方式，对选项进行简单的频数分析和交叉分析。
笔者认为，该分析方法对调查数据的开发利用往往是不够的，我们还可以使用其他分析方法对数据信息进行深度挖掘。
一、两种数据录入方式比如说在某次民意调查中，我们希望了解公众评价宜居城市时，到底是城市的哪一些特征决定人们对该城市宜居性的评估。
为此，我们在研究中设计了14项标准请被访者从中选出他们在进行宜居评价时最看重的5项标准（关于宜居标准的具体探讨，参见本刊2006年第8期）。
选项包括：这是一道典型的多重应答题。
统计软件中对多重应答的标准纪录方式有两种：（1）多重二分法（Multiple dichotomy method）。
对于多项选择题的每一个选项看作一个变量来定义。
0代表没有被选中，1代表被选中。
这样，多项选择题中有几个选项，就会变成有几个单选变量。
这些单选变量的选项都只有两个，即0或1。
比如在上述例子中，我们就可以设置14个单选变量，来标示某选项是否被选中；（2）多重分类法（Multiple category method）。
多项选择题中有几个选项，就定义几个单选变量。
每个变量的选项都一样，都和多项选择题的选项相同。
每个变量代表被调查者的一次选择，即纪录的是被选中的选项的代码。
如上述例子中，我们可以设置X1~X5共5个变量，每个变量的选项兼为从1到14的14项宜居标准。
很多情况下，当问卷中不限定被访者可选择的选项数量时，被调查者可能不会全部选项都选，因此在数据录入时，一般从这些变量的最前面几个变量开始录入，这样最后面几个变量自然就是缺失值。
问卷分析方法
数据分析与统计软件一、问卷的设计（一）问卷中的题目设计分为单选题和多选题，其中单选题的设计一般采用李克特(Likert)五点量表法。
（二）问卷分析的步骤：拟编预试问卷—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1．项目分析目的：利用t检验方法对预试问卷中的题目进行筛选。
步骤：P41-42(吴)2．因素分析（效度分析、维度分析）（1）探索性因素分析目的：利用因子分析方法（主成分）对预试问卷的效度进行分析。
（2）验证性因素分析目的：利用因子分析方法（主成分）对预试问卷的效度进行验证。
3．信度分析目的：利用信度分析方法对预试问卷调查所得数据的可信性进行分析。
4．再测信度目的：利用相关分析方法对预试问卷的前后两次调查所得数据的可信性进行分析。
二、问卷数据的分析1．多重响应分析：Analyze→Multiple Response作用：分析多项选择题，包括多项选择题题集的定义及频数分析。
特别：列联表分析：Analyze→Descriptive Statistics →Crosstabs 作用：分析属性变量间是否相互独立。
2．均值检验（t-检验）3．方差分析4．协方差分析5．相关分析6．回归分析（路径分析）7．聚类分析多重响应分析多重响应分析也称为多（复）选题分析。
在量化研究中，除了单选题、李克特量表外，常见的回答发生即是复选题。
所谓复选题即是题目的可选答案不止一个，答案的选项可以多重选择或者题项可勾选其中多个选项。
下面是一份问卷（其中部分）：1．您的性别：□男□女2．您对数学学习的兴趣：□非常感兴趣□一般□无兴趣3．您平时喜欢的文学作品：(1)□外国的(2)□中国的(3)□古代的(4)□近代的(5)□现代的4．您平时喜欢的体育项目：(1)□爬山(2)□游水(3)□跑步(4)□打篮球其中1、2题为单选题，3、4题为多（复）选题。
下面介绍与单、多选题有关的软件处理方法。
一、变量的编码方法1．对单选题一个题目用一个变量即可。
问卷编码及多重响应分析
1 问卷设计
问卷设计原则
一致性 完整性 准确性 可行性 效率 模块化
•
问卷内容 • 与所要调 查内容一 致
问卷内容 • 涵盖调查 目的所需 了解所有 内容
被调查者 • 准确理解、 正确作答； 记录编码 正确
保证被调 • 查者愿意 如实作答， 记录编码 及回答量 化的可行
保证问卷 • 全面、有 效、准确 基础上减 少问卷长 度、题量、 难度
Cronbach 系数
再测信度法
复本信度法
折半信度法
• 使用同一份 • 只适用当同 测量问卷， 一维度问题 对同一群受 下有多个子 试者，在不 问题的情况， 同的时间前 通常设计成5 后测试两次 级量表的形 式。
• 内容、难易 度相当的两 份问卷,对 同一群受试 者不同时间 下测试两次
• 问卷测试一 次后，将题 目分成两半， 分别计算这 两半的总分 及其相关系 数
3 信度效度分析
效度分析方法
效度分析是运用“因子分析”中的KMO值和巴特利特球形检验 （Bartlett’s），KMO值用来检验变量间的共同因素的多少；其中巴特利特球 形检验是检验显著性。 KMO是指取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量， KMO统计量的取值在0和1之间，KMO值越接近1，表示变量间相关性 越强，变量间共同因素愈多； Kaiser给出了常用KMO值度量标准，若KMO＞0.9（则建构效度非常 好），KMO＞0.8（很好），KMO＞0.7（较好），KMO＞0.6（一般）， KMO＞0.5（较差），KMO＜0.5（不接受），KMO值越高的数据越适合 做因子分析；巴特利特球形度检验是检验各个变量之间相关的显著性，若P ＜a，则说明显著相关，问卷的建构效度好。
选择排序题
第11章问卷缺失值、信度处理与多重响应分析
11.2.3 实例图文分析：调查问卷的信度
3. 实例结果及分析 (1) 信度系数。 Alpha 系数是衡量信度的一种指标，越大表示信度越高。一般而言，信度系数如果 在0.9 以上，则说明信度非常好；如果在0.8 以上，则说明可以接受；在0.7 以上， 则说明该量表需进行重大修订但不失价值；在0.7 以下，则说明应该放弃。如下表 所示，本例中Alpha 系数是0.881，说明信度还是比较不错的。
第11章 问卷缺失值、信度处理 与多重响应分析
在日常工作及科学研究中，当处理样本较大的群体调查时，由于多种 原因可能会导致所收集的数据不完整，这时的初始数据中就含有缺失 值。缺失值带来许多负面影响。比如：含缺失值的观测可以看作是正 常观测的系统误差，就会导致计算结果不准确；获得的信息比预期要 少，这导致计算统计量的精度低；许多统计过程的假设是基于完整数 据的，数据不完整将导致计算过程无法进行。
11.1.4 实例图文分析：电信公司客户数据缺 失值的分析
3.实例结果及分析 下表给出了单个方差T 检验结果，通过此表用户可以找出影响其他定量变量的变量的 缺失值模式，即通过单个方差T 统计量结果检验缺失值是否为完全随机缺失。由表11.4 可以看出，年龄大的人倾向于不报告收入水平，当收入值缺失时，age 的平均值是 49.73；当收入值完整时，age 的平均值为40.01。通过income 一栏的T 统计量可以看出， income 的缺失将明显影响其他定量变量，这就说明income 的缺失不是完全随机缺失。
11.1.1 缺失值的类型与处理方法 11.1.2 替换缺失值的SPSS操作详解 11.1.3 缺失值分析的SPSS操作详解 11.1.4 实例图文分析：电信公司客户数据缺失值的分析
11.1.1 缺失值的类型与处理方法
SPSS问卷分析最基本问题---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。
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目录
1 问卷设计 2 3 4 问卷编码与数据录入 信度效度检验 多重响应分析
5
实际操作
1 问卷设计
问卷内容 开头
问候语、编表说 明、问卷编号。 有礼貌说明调查 目的、调查者身 份、保密原则。
正文
所要调查的问 题及备选答案， 调查者相关背 景资料。
结尾
征询被调查者意 见、感受；感谢 语或其他补充说 明。
4 多重响应分析
交叉表分析
4 多重响应分析
交叉表分析
谢谢观看~
3 信度效度分析
效度分析方法
效度分析是运用“因子分析”中的KMO值和巴特利特球形检验 （Bartlett’s），KMO值用来检验变量间的共同因素的多少；其中巴特利特球 形检验是检验显著性。 KMO是指取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量， KMO统计量的取值在0和1之间，KMO值越接近1，表示变量间相关性 越强，变量间共同因素愈多； Kaiser给出了常用KMO值度量标准，若KMO＞0.9（则建构效度非常 好），KMO＞0.8（很好），KMO＞0.7（较好），KMO＞0.6（一般）， KMO＞0.5（较差），KMO＜0.5（不接受），KMO值越高的数据越适合 做因子分析；巴特利特球形度检验是检验各个变量之间相关的显著性，若P ＜a，则说明显著相关，问卷的建构效度好。
折扣店（包括OUTLETS）
一站式生活馆
11
5
7.5%
3.4%
21.6%
9.8%
Shoppingmall（城市综合体）
其他 总计 a. 值为 1 时制表的二分组。
11
1 146
7.5%
.7% 100.0%
21.6%
2.0% 286.3%
响应百分比=N/总计=N/146 个案百分比=N/参与人数=N/51
多选题
不定项多选 定项多选
不定项多选——二分法 例2 请问您认为市场上品牌女装有待进一步改善的因素是？（可多选） A价格 B.品牌风格 C.卖场装修 D. 导购服务 E.面料材质 F.做工 G.促 销方式 H.相关元素细节（纽扣、饰物、下摆等） I.购物环境 J.其他
编码：定义10个变量，分别定义为“改善因素1”，“改善因素2”……每一个 变量的“值”均做如下定义： “0”未选，“1”选了。
2 问卷编码与数据录入
录入：切换到数据视图窗口，从左到右 依次录入该题选项的对应值。如被调查 者填写的答案是⑥＞②＞④＞①＞③＞ ⑦＞⑤，即该被测试者认为产品因素对 他的服装消费行为影响最大，图片其次， 辅助信息影响最小，则在这7个单元格 中从左到右依次录入6、2、4、1、3、 7、5。
2 问卷编码与数据录入
2 问卷编码与数据录入
单选题
例1 请问您购买打折服装占服装总消费的比例？（单选） A.10%以下 B.10%～50% C.50%～80% D.80%以上
编码：在变量视图窗口，只定义一个变量，变量的值（Value值）编码为数值 型的1、2、3、4、5，它们分别代表A、B、C、D、E五个选项。
2 问卷编码与数据录入
二分法
分类法
数据录入：切换到数据视图窗口，从左 到右依次录入该题选项的对应值。如被 调查者选择A B C D E G，则这10个单 元格分别录入数字1、1、1、1、1、0、 1、0 、0、0。
2 问卷编码与数据录入
定项多选——分类法 例3 以下内衣品牌当中，你常购买的是哪三个品牌的内衣？ A、古今 B、爱慕 C、华歌尔 D、婷美 E、艾格 F、黛安芬 G、其他
2 问卷编码与数据录入
排序题
一般排序题
例4 请将时尚服饰杂志的以下7个因素对您的消费行为的影响力从大到小进行排序。 ①文字、②图片、③版式、④色彩、⑤辅助信息、⑥产品、⑦明星效应 编码：在变量视图窗口，把这一题当中的每一个相应选项定义为一个变量，该题共 定义7个变量，变量名分别为“第一位因素”（即最大影响因素）、“第二 位”、……、“第七位”，每个变量的“值”均做如下定义：“1”文字，“2” 图片，“3”版式，“4” 色彩，“5” 辅助信息，“6”产品，“7”明星效应。
1 问卷设计
问卷设计原则
一致性 完整性 准确性 可行性 效率 模块化
•
问卷内容 • 与所要调 查内容一 致
问卷内容 • 涵盖调查 目的所需 了解所有 内容
被调查者 • 准确理解、 正确作答； 记录编码 正确
保证被调 • 查者愿意 如实作答， 记录编码 及回答量 化的可行
保证问卷 • 全面、有 效、准确 基础上减 少问卷长 度、题量、 难度
4 多重响应分析
概念
量化研究中，如果受试者选择的答案不止一个，在统计上即是所谓 的多重响应，多重响应分析（multiple response）也称多选项分析。 例8 请问您通常在哪类商店购买服装？（可多选） A.超市卖场 B.百货商店(专柜) C.品牌专卖店（街面店） D. 个体店铺 E.网上购物 F.折扣店（包括OUTLETS） G. 一站式生活馆 H. Shoppingmall（城市综合体） I.其他 频率分析 分析 多重响应分析 定义变量集 交叉表
问卷模块 化，使之 结构分明， 易于作答
1 问卷设计
预调研与问卷修改
预调研
信度效度 检验
题目 调整
问卷 优化
1 问卷设计
题目：基于女性服装消费偏好的 问卷调查 调查目的：了解女性消费者的服 装偏好及目前购买女装的现状 样本量：51份 内容：服装偏好和基本资料两个 模块，共15道题目
2 问卷编码与数据录入
Cronbach 系数
再测信度法
复本信度法
折半信度法
• 使用同一份 • 只适用当同 测量问卷， 一维度问题 对同一群受 下有多个子 试者，在不 问题的情况， 同的时间前 通常设计成5 后测试两次 级量表的形 式。
• 内容、难易 度相当的两 份问卷,对 同一群受试 者不同时间 下测试两次
• 问卷测试一 次后，将题 目分成两半， 分别计算这 两半的总分 及其相关系 数
2 问卷编码与数据录入
开放题
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6 你的年龄：______ 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。
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。
2 问卷编码与数据录入
选择排序题
录入：切换到数据视图窗口，从左到右依次录入该题选项的对应值。如被调
查者三个选择依次为 A,B,C。这三个因素的排序依次为品牌，价格，款式。
编码2：在变量视图窗口，把这一题当中的每个选项定义为一个变量，该题共 定义12个变量，每一个变量的“值”均做如下定义： “0”未选，“1”表示 最重要，“2”表示第二重要，“3”表示第三重要。 录入：如被调查者选择依次为A\B\C，则录入数据依次为1、2、3、0、0、0、 0、0、0、0、0、0
编码：定义三个（规定的选择项数）变量，分别代表被测试者所选择的三项，这 三个变量的值均做如下定义： “1”古今，“2”爱慕，“3”华歌尔，“4”婷美 ，“5”艾格，“6”黛安芬，“7”其他。即用数值1、2、3、4、5、6、7分别代 表选项A、B、C、D、E、F、G的内容
2 问卷编码与数据录入
数据录入：切换到数据视图窗口，从左到右依次录入该题选项的对应 值。如被调查者三个选择为 B E F，则这3个单元格分别录入数字2、 5、6 。 在数据视图窗口，选择【视图】→勾选“值标签（V）”，可显示相应 数值代表的标签。
选择排序题
例5 请问您通常在购买服装时重点考虑的因素是？（请选三项，按要素排序） A.品牌 B.价格 C.款式 D.面料材质 E.促销方式 F.颜色及图案 G.做工 H.易打理 I.相关元素细节（纽扣、饰物、下摆等） J.导购服务 K.购物环境 L. 其他 编码1：定义3个变量，每一个变量的“值”均如下定义：编码：定义三个（规 定的选择项数）变量，分别代表被测试者所选择的三项，这三个变量的值均做 如下定义： “1”品牌，“2”价格······“11”购物环境，“12”其他。
3 信度效度分析
信度
指对同一事物进行重 复测量，两次测量结 果的一致性程度的高 低。信度的高低反映 测量的可靠性、一致 性及稳定性。
效度
也称有效性，判断 测量工具（问卷、 量表或题目）能在 多大程度上准确真 实地测量出要考察 内容。
3 信度效度分析
信度分析方法
信度分析方法有以下几种模型：克朗巴哈模型、半分、Guttman、平行、 严格平行，最常用的测量问卷内在信度的是克朗巴哈系数法。
4 多重响应分析
4 多重响应分析
频率分析
$商店类型 频率 响应 商店类型a 超市卖场 百货商店(专柜) 品牌专卖店（街面店） 个体店铺 网上购物 N 2 33 35 17 31 百分比 1.4% 22.6% 24.0% 11.6% 21.2% 个案百分比 3.9% 64.7% 68.6% 33.3% 60.8%
2 问卷编码与数据录入
频数分析
频数分析是问卷分析中最常用的方法。它可以做单变量的频 数分析表；可显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频 数；还可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，排序题，定项多选题的分类法编码。
描述分析
它可以计算单变量的描述统计量，这些统计量有均值、算术 和、标准差、最大值、最小值、方差、极差和均值的标准误差等。 适用范围：选择排序题、开放性数值题。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3 信度效度分析
信度SPSS分析方法
例7 请对以下因素对消费者购买服装的影响程度进行评分，。数字从 5～1 分别代表重要性程度逐渐减小（5～代表“非常重要”；4～代表 “比较重要”；3～代表“一般”；2～代表“比较不重要”； 1～代表 “不重要”）。