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竞赛资料 | 问卷调查不会分析?那你一定要收下这份SPSS AMOS资料包!

大学生科研竞赛 大学生科研竞赛
2024-08-31

Hello!
这是你与「大学生科研竞赛」的第 358 次相遇。

问卷调查&分析应该是很多人文社科科研er们常用的研究方法。问卷调查数据属于可靠的一手数据,相比于年鉴、公报等二手统计数据,其真实性和可靠性更高。并且问卷数据是根据一定的研究目的而设计的,能够完全明确而有针对性地解决研究者的科学问题。因此,在人文社科领域的研究中,占有重要的地位!


大多数科研小白其实对问卷调查并不陌生,本科课堂中经常会有小组调查作业,对其操作流程和分析具有一定的了解。但是,真正能够支撑起一篇学术论文的问卷研究,远比社会调查小组作业复杂、科学、严谨地多!你,真的会吗?


今天小科就带大家通过9个核心问答,带你实现问卷调查&分析的进阶之路!



01问卷设计的逻辑是什么?


第一,和调查主题紧密相关,要有梯度


问卷中的每一个问题,都应该是服务于你的研究,应该要紧密围绕你的调查目的展开,除一些了解受访者基本信息和背景知识外,其他均要紧扣中心。也就是说,我们在开展问卷调查之前一定要确定自己的论文选题,思考好自己论文的被解释变量、核心解释变量、机制变量等等如何设计~


此外,问题的设置要有梯度,前面2到3个问题要浅显易答,之后再慢慢深入,直到你想问的核心问题。


第二,化模糊为具体


在一些情况下,由于记忆的模糊性或者思维方式的影响,回答者容易弄错事件发生的时间。因此,我们可以帮助受访者将问题具体化,比如某些问题受访者很难确定具体数值的情况,可以给予受访者一个区间进行思考。


第三,同类问题的编排顺序


在有些情况下,上一个问题可能会影响回答者对下一个问题的认知,进而影响对下一个问题的答案。因此,我们在进行问卷设计时,可以选择将问题分类。分类后,每部分问题按照逻辑顺序进行提问。以CFPS2018家庭经济模块家庭支出部分为例,“在家吃饭的人数”——“每月伙食费”——“每月外出就餐费”,这样一个逻辑下来,可以将受访者的家庭吃饭支出问的清清楚楚啦~



02如何衡量问卷的科学性和准确性?


第一,有效原则

抽样调查应该:(1)符合调查目的之需要;(2)所获信息价值应超过所支付成本。


第二,可测量原则

抽样的正确程度必须能够测量,否则抽样调查就失去意义。


第三,简单原则

抽样调查必须保持简单性要求,使抽样调查顺利进行,以避免不必要之节外生枝。



03没人愿意填怎么办?线上靠谱吗?


这个问题分成线下和线上两种情境进行考虑~


如果是线下的话,就小科参加的几次(可能十几次)大型调研来讲,通常情况项目会和当地政府or企业合作,指定受访者供我们调研;当然,如果没有这么好的条件的时候,调研小组经费充足时,会给每位受访者购买一定价值的礼品,帮助我们顺利完成调研。


如果是线上的话,根据自己的调研对象选择合适的群体进行问卷发放。这个时候,就需要大家充分发动自己的亲朋好友的力量,为自己的问卷收集大量且有效的受访人员啦~


当然,如果是硕士、博士的毕业论文,需要非常大量、专业的问卷数据,也可以跟导师申请经费,使用一些专业的数据调查平台,他们会按照人群特征,高效完成调查任务。问卷星就业付费业务哦~



04分析之前需要做哪些检验?


最最重要且常见的检验,当属信度与效度分析啦。


信度分析


目的是研究数据是否真实可靠,又称“可靠性分析”,通俗地讲,是来探究研究样本是否真实回答问题,测试受访者是否好好答题,具体来说就是用问卷对调研对象进行重复测量时,所得结果的一致性程度。


效度分析


在于研究题项是否有效的表达研究变量或者维度的概念信息,通俗地讲,是探究研究题项设计是否合适,即测试调查者是否科学设计问题,或者题项表示某个变量是否合适。



05问卷之后不知道该用什么分析方法?


小科一直认为“合适的方法就是最好的方法”。我们可以从统计方法与计量方法两个角度进行考虑。


统计方法上,需要进行数据的描述性统计与差异性统计。描述性统计:包括数据的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等;差异性统计:包括方差分析、分组检验等。


计量方法上,建议各位科研er针对自己的研究问题选择合适的方法。传统线性分析上,如果自己的被解释变量是连续变量,可以选择多元线性回归模型进行分析;如果自己的被解释变量是二元变量,可以选择二元logit或者probit模型进行分析;如果自己的被解释变量是有序多分类变量,可以选择oprobit模型进行分析等等。



06为什么总有人说SPSS功能太弱?


就算再多的人说SPSS功能太弱,你也会发现绝大多数高校统计课还是会选择讲解SPSS。


SPSS是最基础,最易教学且最易掌握的一个统计软件,它不需要编写大量的程序语言,就可以对简单的问题予以解决。在其流行年代,形成的统计分析结果是没有什么问题。但随着科学技术的发展,SPSS的一些功能总会有这样或者那样的不足,尤其对该方法背后的统计理论的批评。


之所以R,STATA等软件被大家说是更好的科研软件,是因为它们所具备的功能,扩展程序包,以及更新频率要优于SPSS,且被大家所公认。不过,SPSS用来作为基础软件辅助它们使用,还是很不错的。


SPSS软件安装包+学习资料这里领哦~



07除了SPSS还有哪些好上手的软件?


EViews

EViews是在Windows操作系统中计量经济学软件里世界性领导软件。强而有力和灵活性加上一个便于使用者操作的界面;最新的建模工具,快速直觉且容易使用的软件。由于它革新的图表使用者界面和精密的分析引擎工具,EViews是强大,灵活性和便于使用的功能。EViews预测分析计量软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。EViews软件在Windows环境下运行,操作接口容易上手,使得本来复杂的数据分析过程变得易学易用。


Stata

Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。



08结构方程可以用来分析问卷数据吗?


结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM) 

是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟,可惜国内了解的人并不多。在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。


20世纪80年代以来,结构方程模型迅速发展,弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具。


当前,以“结构方程模型”为关键词在知网进行CSSCI期刊检索,可以看到:近期仍有不少CSSCI期刊发表相关模型的问卷分析论文~


                                             

图源自:知网以“结构方程模型”为关键词进行CSSCI期刊检索



09如何快速掌握结构方程模型?


结构方程模型可以分成两部分:测量模型和结构模型。


测量模型

在社会科学研究领域,有很多概念是无法直接测量和观测的,例如人们的焦虑、态度、动机、工作压力、满意度等等,它们都是抽象的概念。一般来说,每个潜在变量对应的观察变量数目至少要两个(想想如果只有一个,那就可以直接测量了)。潜在变量是两个以上测量变量的综合反应,反过来,潜在变量也能够在一定程度上解释测量变量的数值高低变化。


结构模型

结构模型研究的是变量(包括潜在变量和测量变量)之间的线性回归方程,变量之间的关系交错,线性回归方程数目多。需要分析者根据实际情况,画出路径图。


结构方程模型

在Amos中,将测量模型和结构模型都画在一起,如下图所示。需要注意,所有因变量都需要加上残差项。此外,需要明确,结构方程模型图的绘制是分析者以实际经验为基础绘制出来的,至于模型是否成立,需要采集数据加以验证。


图源自:王转弟,马红玉.创业环境、创业精神与农村女性创业绩效[J].科学学研究,2020,38(05):868-876.





不得不说,作为一款社科问卷研究工具,amos相比于stata要小众许多,网上的学习资料更是少的可怜!找到能够精准指导我们学习的资料太难啦!



为了更好地帮助大家学习、科研,小科贴心为大家整理了SPSS AMOS 26 的软件安装包&学习资料!



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