基于SPSS的问卷调查与分析方法研究
问卷调查及统计分析方法-基于SPSS 第6章 确定选项间重要程度的常用统计分析方法
• 在SPSS中，解题步骤如下。
•
(1)在SPSS数据编辑窗口中，打开数据文件data06-
01.sav。
•
(2)按【分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本】
顺序打开【多个关联样本检验】对话框，见图6-1。从左
侧源变量框中，选择变量“运动员1”至“运动员7”进入
【检验变量】框中。在【检验类型】框中选择【Friedman】
序，打开【多个关联样本】对话框，参见图6-1。选择“运动员
1”至“运动员7”这7个变量，送入【检验变量】框。在【检
验类型】选项中选择【Kendall的W】检验法。
•
(3)单击【确定】按钮，提交运算。在输出窗口中得到输出
结果，见表6-7和表6-8。
6.1.2.2 Kendall协同系数检验法（续1）
•
在本例中，由于排序的选项只有3个，因此将排在第1
位的转换成3分，排在第2位的转换成2分，排在第3位的转
换成1分。
• 在SPSS中，可通过如下步骤进行分值转换。
• ① 在SPSS数据编辑窗口中，打开data03-01.sav。
6.1.3 确定各选项对题项影响的重要程度(权 重系数)的常用统计方法（续4）
动员其原始得分也越少。
• 由此可知，运动员的名次顺序依次为2号第1名，3号 第2名，1号第3名，6号第4名，5号第5名，4号第6名，7 号第7名。
•
如果要进一步进行两两比较的检验来检查两个运动员
得分分布之间是否有显著性差异，则可以在SPSS的【非
参数检验】过程中使用两个相关样本的威尔科克森检验法
进行检验。
第6章确定选项间重要程度的常用统计分析方法61排序题中常用的统计分析方法62确定矩阵式选项权重系数的方法61排序题中常用的统计分析方法611建立排序题的数据文件612一致性检验方法613确定各选项对题项影响的重要程度权重系数的常用统计方法611建立排序题的数据文件排序题中建立的变量数等于其题项中的选项数
spss的数据分析报告范例
spss的数据分析报告范例一、引言数据分析是科学研究过程中不可或缺的一部分。
针对一项研究项目，本报告将借助SPSS软件对收集的数据进行详尽分析，并提供相关结果和结论。
本报告的目的是帮助读者更好地理解数据，提供决策和制定战略所需的支持。
二、研究方法本研究的数据来源于一份问卷调查，共收集了500份有效问卷。
在问卷设计中，我们采用了随机抽样的方法，以保证样本的代表性。
该问卷包括了参与者的基本背景信息、满意度评价等方面的问题。
三、数据分析1. 受访者基本背景首先，我们对受访者的基本背景信息进行了统计分析。
其中包括性别、年龄、教育水平和职业等因素。
以下是相关结果的总结：（1）性别分布：男性占65%，女性占35%。
（2）年龄分布：年龄在18-24岁的受访者占40%；25-34岁的占30%；35-44岁的占20%；45岁及以上的占10%。
（3）教育水平：高中或以下占20%；本科占50%；研究生及以上占30%。
（4）职业：学生占25%；职员占40%；自由职业者占20%；其他占15%。
2. 满意度评价为了了解受访者对某产品的满意度，我们设计了一套评价体系。
通过SPSS软件进行数据分析，得到以下结果：（1）整体满意度：根据赋分制度，平均满意度得分为4.2（满分为5），表明受访者对该产品整体上持较高满意度。
（2）各项指标：通过因子分析，我们得到了几个影响满意度的关键因素。
其中，产品质量、价格和售后服务被认为是受访者最关注的方面。
3. 相关性分析在数据分析过程中，我们还进行了一些相关性分析，以探究不同变量之间的关系。
以下是一些值得关注的相关性结果：（1）性别与满意度之间的关系：经过卡方检验，我们发现性别与满意度之间存在一定的相关性（p < 0.05），女性对产品的满意度略高于男性。
（2）年龄与满意度之间的关系：通过相关系数分析，我们发现年龄与满意度呈现出弱相关关系（r = 0.15，p < 0.05），年龄越小，满意度越高。
spss问卷分析报告范文
SPSS问卷分析报告范文1. 引言本报告是针对一份问卷调查数据使用SPSS统计软件进行分析的结果报告。
该问卷调查旨在了解消费者对某品牌手机产品的满意度，并采集了与满意度相关的各种变量数据。
本报告将分析样本的整体满意度水平，并对影响满意度的主要因素进行深入分析。
2. 方法2.1 数据收集本次调查采取了随机抽样的方式，共发放问卷500份，并成功收回了431份有效问卷。
2.2 数据处理使用SPSS软件对收集到的问卷数据进行处理和分析。
首先，对数据进行了数据清洗，包括删除无效数据示例、缺失数据的处理等。
然后，对各个变量进行了描述性统计和相关性分析。
最后，基于相关性分析的结果，使用多元线性回归模型分析影响满意度的主要因素。
3. 数据描述3.1 样本描述样本中男性占比53%，女性占比47%。
年龄分布情况如下：18-24岁占比20%、25-34岁占比35%、35-45岁占比25%、45岁以上占比20%。
受访者手机使用时长分布如下：少于1年占比30%、1-2年占比35%、2-3年占比25%、3年以上占比10%。
3.2 变量描述本次调查的主要变量包括：满意度、价格、品牌知名度、产品外观、性能、功能、售后服务以及用户口碑。
这些变量都采用了1-10的评分制度。
4. 结果分析4.1 整体满意度水平样本整体满意度的平均得分为7.5分，标准差为1.2分。
满意度水平较高，表明大多数消费者对该品牌手机产品感到满意。
4.2 变量之间的相关性分析通过相关性分析发现，满意度与价格、品牌知名度、产品外观、性能、功能、售后服务以及用户口碑之间均存在正相关关系。
其中，品牌知名度和用户口碑与满意度的相关性最高。
4.3 多元线性回归分析为了进一步分析各个因素对满意度的影响程度，使用了多元线性回归模型。
回归分析结果显示，品牌知名度和用户口碑对满意度的影响较为显著。
而价格、产品外观、性能、功能以及售后服务对满意度的影响较小。
5. 结论本次问卷调查显示，大多数消费者对该品牌手机产品的满意度较高。
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
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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
问卷调查及统计分析方法-基于SPSS 第7章 对选项进行分类题型的常用统计分析方法
7.1.1 两两间邻近数据的采集方法
• 1．序数标量法
•
例如，为研究被调查者的早餐习惯，让每名被调查者按照自己对
15种早餐食品的喜爱程度用数字1，2，3，…，15进行排序，数字 1
表示最喜爱，数字15表示最不喜爱。
• 2．区间标量法
•
例如，为研究若干国家首都间的相邻情况，让被调查者在地图上
测定所研究首都间的两两距离，来表示它们之间的接近性。
第7章 对选项进行分类题型的常用统计 分析方法
• 7.1 获取选项两两间邻近数据的方法 • 7.2 建立数据文件 • 7.3 对选项进行分类的多维尺度分析法简介 • 7.4 实 例 分 析
7.1 获取选项两两间邻近数据的方法
• 反映选项(又称对象)间两两对比关系的数据称为 邻近数据。
• 7.1.1 两两间邻近数据的采集方法 • 7.1.2 测量邻近性的方法
个测量个体；
•
(2)考虑个体差异的多维尺度模型(INDSCAL)，指多个
测量个体。
•
这里说的“测量个体”并不是选取的测量指标，而是
实际测量的个体，相当于样本。
1．多维展开(PREFSCAL)模型
•
如果研究对象为两组变量，考察的核心是两
组对象之间的距离，而同组间的距离不在关心的
范围之内，这时多维展开(PREFSCAL)模型就是
• 3．比率标量法
•
例如，为研究15种亲属称谓间的亲近程度，让被调查者对它们进
行两两比较，在给定的判定标准下，分别用0、1表示其亲近程度，1
表示亲，0表示不亲，再将整理后的合计结果，除以总应答人数来计
算概率。
7.1.2 测量邻近性的方法
• 1．相似性
•
基于SPSS对地方院校大学生科学素养的调查分析
基于SPSS对地方院校大学生科学素养的调查分析近年来，随着国家对高等教育的不断加强和改善，地方院校也逐渐成为了各地教育的重要组成部分。
然而，在大学生科学素养的培养方面，地方院校面临着许多挑战。
本文使用SPSS软件，对某地方院校大学生科学素养的情况进行了调查分析。
一、调查背景本次调查采用问卷调查的方式，共有250名学生参与，包括男女比例相当的本科生和硕士生。
问卷包括科学常识、科学态度、科学方法等多个方面，旨在了解学生对自身科学素养的认知和实际水平。
二、结果分析1.科学常识结果显示，大部分学生对基础科学知识掌握不够全面，其中有71.6%的学生对牛顿第一定律不了解，77.2%的学生没有理解气味是由分子引起的，68.8%的学生没有了解元素周期表的发展历史，这说明地方院校在基础科学知识的传授上还需加强。
2.科学态度在科学态度方面，有近八成的学生认为科学是发现真理的一种途径，76.0%的学生认为科技和科学对人类的生活起到了巨大的推动作用。
74.4%的学生认为宗教和科学能够和谐共处。
这些结果表明，学生在科学思维和科学价值观方面有着良好的认知。
3.科学方法在科学方法方面，大部分学生得分较低，其中69.6%的学生未能正确回答科学实验中对实验条件的控制方法，73.6%的学生可视化数据表述不清晰。
结果表明，地方院校在培养学生的科学研究能力方面还存在巨大的提升空间。
三、结论通过以上的调查结果可以发现，地方院校在大学生科学素养方面，还需关注和加强学生的基础科学知识的掌握和科学研究能力的培养。
除此之外，学校在培养学生的科学思维和科学价值观方面应该加强教育，尽可能帮助学生掌握基础科学知识和科学方法，从而让他们更好地应对未来的多元复杂社会。
SPSS软件在市场调研与数据分析中的应用研究
SPSS软件在市场调研与数据分析中的应用研究市场调研和数据分析是现代企业决策的重要组成部分，为企业提供有力的数据支持和决策依据。
而SPSS软件，则是一款被广泛应用于市场调研和数据分析领域的工具。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析和结果呈现等方面，探讨SPSS 软件在市场调研与数据分析中的应用研究。
1. 数据收集市场调研和数据分析的第一步是数据收集。
SPSS软件提供了多种方式，如问卷调查、采访调查和数据导入等，方便用户获取所需的数据。
通过SPSS软件，用户可以设计和制作问卷，实现在线收集数据，并将数据导入SPSS软件进行后续处理和分析。
2. 数据输入和清洗数据输入和清洗是数据分析的前提。
SPSS软件提供了友好的数据输入界面，用户可以直接输入数据或将数据从其他文件导入。
同时，SPSS软件还可以帮助用户清洗和处理数据，比如剔除异常值、填补缺失值和统一编码等，确保数据的准确性和完整性。
3. 描述性统计描述性统计是对数据的整体情况进行概括和描述。
SPSS软件提供了丰富的描述性统计功能，用户可以轻松地计算数据的均值、标准差、百分比等统计指标，并生成直方图、饼图等图表，直观地展示数据的分布情况。
4. 因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，用于发现变量之间的潜在关系。
SPSS软件提供了强大的因素分析功能，可以帮助用户进行因素提取、旋转和解释，从而找出影响目标变量的主要因素，为决策提供科学依据。
5. 相关分析相关分析是研究变量之间关系的重要方法。
SPSS软件支持各种相关分析方法，如皮尔逊相关分析、斯皮尔曼相关分析和判定系数分析等。
通过相关分析，用户可以了解变量之间的相关程度和方向，为企业决策提供相关性参考。
6. 回归分析回归分析是研究变量之间因果关系的重要方法。
SPSS软件提供了多种回归模型，如线性回归、多元回归和逻辑回归等。
通过回归分析，用户可以探索目标变量与自变量之间的关系，并预测目标变量的未来走势，为企业制定战略和预测市场需求提供依据。
spss分析的调查报告
spss分析的调查报告SPSS分析的调查报告一、引言调查报告是基于对某一特定问题的研究和调查所得出的结论和分析。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学领域。
本报告将利用SPSS对某一调查数据进行分析和解读，以期为读者提供有关该调查问题的深入认识和洞察。
二、调查目的和方法本次调查的目的是了解大学生对社交媒体使用的态度和行为。
采用问卷调查的方式，共收集到500份有效问卷。
调查内容包括个人基本信息、社交媒体使用频率、喜好的社交媒体平台等。
三、数据描述和分析1. 受访者基本信息根据调查数据，受访者中男性占比52%，女性占比48%。
年龄分布主要集中在18至24岁之间，其中20岁以下占比18%，20-22岁占比45%，22-24岁占比37%。
受访者中本科生占比为80%，研究生占比为20%。
2. 社交媒体使用频率通过对受访者的回答进行统计和分析，发现大部分受访者每天都会使用社交媒体，占比达到78%。
其中，每天使用时间在1-2小时的占比最高，为42%。
此外，有12%的受访者表示每天使用时间超过3小时。
3. 喜好的社交媒体平台调查数据显示，受访者最喜欢使用的社交媒体平台是微信，占比达到62%。
其次是微博，占比为18%。
相比之下，Facebook和Instagram在中国大学生中的使用率较低，分别占比为7%和3%。
4. 社交媒体使用行为在社交媒体使用行为方面，调查结果显示，大部分受访者主要用于与朋友进行交流和分享信息，占比为68%。
此外，还有22%的受访者表示使用社交媒体是为了获取新闻和时事信息。
仅有10%的受访者表示使用社交媒体是为了关注名人和娱乐动态。
四、讨论与结论通过对调查数据的分析，可以得出以下结论：1. 大学生对社交媒体的使用普遍较频繁，每天使用时间多集中在1-2小时之间。
2. 微信是大学生最喜欢使用的社交媒体平台，其功能的多样性和便捷性可能是其受欢迎的原因之一。
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基于SPSS的问卷调查与分析方法研究
随着信息化时代的来临，越来越多的数据得以被收集、储存、处理和分析。
在社会科学研究中，调查是最常见的数据收集方法之一，而问卷调查更是其中重要的一种。
随着人们对数据量的要求越来越高，使用SPSS进行问卷调查与分析已成为社会科学研究中的一种常见方法，本文将从三个方面进行探讨。
一、问卷设计
好的问卷设计是保证问卷调查成功的重要保障。
在进行问卷设计之前，需要进行问卷目标明确、受众定位、问题设计、问卷流程设计等工作。
其中，问题设计是问卷设计的最核心部分，好的问题设计可以提高问卷完成率和数据的可靠性。
在进行问题设计时，需要注意以下几个方面：
1. 问题的清晰度：问题的表述必须清晰明了，不能存在歧义或引起误解，以免干扰数据的真实性。
2. 问题的简洁性：问题要简短，不要过于冗长，以便回答者高效地回答。
3. 问题的针对性：问题的选择要针对特定的调查目的，以满足调查需要。
4. 问题的顺序：问题的排列顺序要合理，应首先进行基本信息的收集，再进行关键的细节问题会比较得心应手。
通过良好的问题设计，可以筛选出真实、有用的数据，为后续的数据分析奠定基础。
二、数据收集
数据收集是问卷调查的核心工作之一。
在数据收集的过程中，需要注意以下几个方面：
1. 问卷的发送方式：问卷的发送方式应该依据调查对象的特点选择，可以通过
电子邮件、在线问卷或邮寄方式发送。
2. 问卷的回收方式：问卷回收方式应该依据问卷类型选择，如果是在线问卷，
可以使用自动化工具进行数据回收；如果是纸质问卷，需要注意保证数据的安全性和保密性。
3. 数据的清洗：在数据收集完成后，需要对数据进行清洗和预处理，包括过滤
掉无效数据、去除重复数据、处理缺失值等。
4. 数据的筛选：可以通过一些数据筛选工具，将不符合研究要求的数据进行筛除。
通过良好的数据收集方式和筛选，可以保证采集到的数据是准确、可靠的，为
后续的数据分析提供了前提和依据。
三、数据分析
数据分析是问卷调查最为重要的步骤之一，它能够有效地将收集到的海量数据
转化为有用的信息和知识。
SPSS作为一款专业的数据分析工具，可以为研究提供
多种数据分析方法，例如描述性统计、因子分析、回归分析等。
在进行数据分析的时候，需要注意以下几个方面：
1. 数据分析的目的：数据分析的目的应该明确，以便进行有针对性的数据分析。
2. 数据的归档：需要将得到的数据进行分类和归档，以便于数据分析的有序进行。
3. 数据的统计分析：在数据分析中，需要使用SPSS进行统计分析，例如描述
性统计分析、因子分析、回归分析等。
4. 分析结果的解读：在分析结果之后，需要对分析结果进行深入的解读。
通过以上步骤，SPSS数据分析便可以得出结果并解释分析结果，有利于我们更好地了解现实事物，并针对事实开展实际工作。
结语
问卷调查与分析是社会科学研究中最常见的研究方法之一，随着数据量的不断增加，科研人员也需要更好地了解数据分析与处理技术，并进行精准数据分析与解读。
因此，在问卷设计、数据收集和数据分析的过程中，科研人员应当充分利用SPSS来帮助自己处理数据，以便于更好地了解人群的情况和需求，为实际工作提供更多有用的参考信息。