软件教程｜距离下一次假期还有22天！学习spss的那种！
同样的问卷数据
为什么别人可以分析得如此深入彻底
我却只有几张饼图?
其实
你的数据分析
和别人的数据分析
只差了一个统计分析软件
SPSS
SPSS，即“统计产品与服务解决方案”软件。是统计学中常用的软件用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务等，功能强大。
下面
就让校会君
带你快速入门SPSS问卷数据分析吧
1
描述性分析
描述性分析是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、年龄、居住地等等，主要是对问卷的均值、标准差进行分析。均值相同时，比较标准差，标准差越小，表示越稳定 。
步骤如下：
● 分析—描述统计—描述—选择变量—选项—选择需要描述的项
● 分析—描述统计—频率—选择项—得出频率、频数
最后将自己需要的数据进行汇总，列成表格或图表。图表的项有频数、频率、均值、标准值等，并辅以文字说明，使结果一目了然。
2
信度分析
通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠、问卷题目之间是否具有良好的相关性、被调查者的答案是否存在矛盾等等。
步骤如下：
分析—标度—可靠性分析—选择项—确定
结果分析：
一般来说，问卷是否可靠主要看Alpha（a系数），a<0.7表示设计的问卷信度不可靠，0.7<a<0.8说明问卷具有一定的可靠性，0.8<a<0.9说明问卷信度很好。
3
相关分析
在进行相关分析前，首先要取各个因子的平均值，得出因子的维度平均值后进行相关分析。
步骤如下：
分析—相关—双变量—将左边的变量选到右边—在“皮尔逊”和“双变量”前打勾—确定
得出的结果如下：
上图中，假设前面两个为因子1、因子2（自变量），第三个为因变量。相关性是检验自变量与因变量的关系。可以看出因子1与因变量的相关系数为0.779，且sig.<0.001，说明自变量（因子1）与因变量呈正相关。（相关系数的取值范围介于-1到1之间，绝对值越大，表明变量之间的相关越为紧密）
4
回归分析
回归分析需要看的图有模型摘要图、ANOVA、系数图等等
步骤如下：
分析—回归—线性—选择自变量和因变量—点击统计—选择德、共线性等—继续—图—选择XY变量—继续—保存—继续—确定
得出结果为：
模型摘要图主要看R方和德宾值（D-W，D-W值是检验自变量之间是否存在自相关），调整后的R方为0.684说明自变量对因变量的可解释程度为68.4%（R方代表的是自变量对因变量的解释能力，R方与调整后的R方越接近说明数据越稳定）。
ANOVA表即方差分析表，其中一个作用是验证假设（A对B不产生影响）是否成立，一般只看sig.值即可，上图sig.<0.01，说明拒绝原假设，至少有一个对因变量产生显著性影响。
下一步看系数表，系数表则说明有几个自变量对因变量产生显著性影响。
从以上内容可以看出，相关性分析是检验自变量与因变量之间是否具有相关性（正向或反向相关），回归分析则说明了自变量对因变量是否具有显著性影响。
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文案|尹君莙
图片来源于知乎
资料|来源于知乎、百度百科
编辑|邱海翊
初审|陈欣彤
复审|谢 衍
终审|连泽纯
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