问卷星方差分析的数据怎么分析

哈喽，大家好，今天分享一下如何用 s p s s 进行单因素方差分析。 假如说我们现在有三个班级，然后每一个班级会每一个班级的同学有一个得分，我们想看一下这三个班级的同学得分是否存在显著差异，那这种情况就需要用到单因素方差分析。 我们首先把数据复制一下，然后打开一个新的 spss 文件， 把数据粘贴进来，然后点击分析比较平均值单因素 a， n， o， b a 检验。 然后我们把班级放到音级 这里，把得分放到音变量列表里面，再点击选项这个按钮，然后勾选统计下面的描述，再点击继续，然后点击确定， 这样就可以得到单因素方式 iphone 七的结果表格， 这里面可以看到，呃，一共有两个表格，第一个就是描述表，可以看到三个班级每个班级的得分均值以及标准差。 第二个表格的话，就是对这个三个班级成绩的显著性检验，主要是看这里的 f 值和显著性的值，如果显著性小于零点零五，那就说明三个班级的得分存在显著差异。 如果这个显著性是大于零点零五，那就说明三个班级的得分不存在显著差异。这里显著性是小于零点零五的，说明三个班级的 得分存在显著差异。那具体是哪两个班级之间存在显著差异，我们可以进一步做一个多重比较，多重比较，呃，需要点击这里的分析，比较平均值单因素 anova 检验， 然后在事后比较这里勾选 l， s， d 检验，然后点击继续，再点击确定。 这里，呃，和刚刚一样，只不过多了一个多重比较的结果。呃，我们可以看一下 在多重比较表里面，一班和三班他的平均值差值是六点八六分，然后对应的显著性是小于零点零五，那就说明一班的得分显著高于三班的得分。 然后再看一下这个二班和三班的比较，这里二班减去三班的差值是七点二六分，然后对应的显著性也是小于零点零五，说明二班和三班之间的得分也是存在显著差异的。 具体可以看一下二班的得分显著高于三班的得分，这个就这个多重比较的表，就是可以看到具体的两两班级之间的比较。 以上就是单因素防查分析的操作步骤和结果的解读。

论文两表常用分析方法，四方叉踢检验，卡方方叉分析研究个体属性与维度之间的认知差异关系，例如研究性别与淘宝忠诚度 之间的差异关系。贴检验与方差分析类似，但是贴检验仅可对比两组数据之间的差异。方差分析可对比多组数据。 卡方检验用于分析定类数据之间的差异，例如研究性别与学历之间的差异情况，你学会了吗？

大家好，那么今天的话呢，来给大家讲一下大家在一些文献当中所看到的这种表格的一个制作方法哈，然后呢，呃，然后以及在哪些方法可以用到这样的一个表格哈？首先的话呢，像这一类的这种加减 有数值的这种表格，首先我们得知道它代表什么啊？那么一般这类的表格会出现在方差分析里面，包括努力样本 t、 配对样本 t 以及单因素方差、 多因素方差。而我们这一篇文献里面，他其实做的就是一个多因素方差的哈，只不过他分成了两个表。那么，呃，一般做差异分析里面涉及到这些方法都可以整理成这个样子啊，可以整理成这个样子，这个其实很简单哈，因为我们在做差异分析的时候，都通常会输出一个 均值和标准差，对不对？所以这个表里面的这个数值，前面这个数值代表的是它的得分，这个分组在某一个变量上的一个得分，一般是均值或者是总分哈，一般是均值或者总分，然后后面这个加减号，后面这个是一个标准叉， s d 标准差， 然后这个加减符号，它只是代表的是一个起到一个呃中间的一个作用，并不是代表的说，哎，二点三，三加零点三或者减零点三，他不是一个范围值啊，他只是起到了一个连接的作用，连接的作用不代表说加减这个数值，知道吧？所以呢，呃， 这样去整理的一个目的呢？第一呢，是为了把表长很长的一个表格，或者是说，呃，很多我们不需要的一个指标呢，我们就把它忽略掉，然后只保留一些重要的指标，那么就是我们的得分 和标准差，然后呢下面就是一般是 f 值呀， t 值呀，显著性 t 值，对不对？那么这个呢就是我们的呃一个表格的一个来源，那么一般就是出现在差异分析里面哈，差异分析里面，那比如说我们今天要讲的这个这个案例哈，这个案例呢？是 啊，比如说我们要比较性别在购买意愿上的一个差异，那么购买意愿它是由题目去组成的，然后计算出来的一个总分或者是平均值，那么这里是一个平均值啊，那现在的话呢，我们要去做我们的一个独立样本体检验，因为 我们的性别是二分类选项啊，二分类选项。然后呢做参数检验里面的独立样本机，配对样本机以及我们的单因素以及多因素方差，都要求我们的音变量，或者说不同分组的的音变量的数值，他的一个正，这个什么呢？趋势呈现一个正态性的一个结果。那么一般来说的话，问卷数据，只要他的数据偏 态不是很严重的话，我们都可以用参数检验的方法啊。那么我们直接点分析，然后呢比较均值里面的独立样本期，然后呢我们把呃性别放进去啊，性别放到分组变量里面，然后定义他一般是两个组嘛，所以你就是他二十七点零以后的，他都会自动跟你生成这个值， 然后呢继续就行了。然后这里需要强调一点，因为有一些文献他已经开始去呃去显示我们的，去展示我们的一个效应大小了，那么这个效应大小在二十六点零以下及以下的版本都没有这个功能哈，就二十七、 二十八会有这样的一个功能，所以呢，如果要做效应估估算哪个效应大小呢？尽量用二十七或者是二十八点零去做啊，然后这样去做完了之后，你确定就行了，得到的一个结果呢？就是这样。那么得到的结果呢？怎么去整理呢？我们先把小数点给他， 给他省略一下哈，我们需要多少位小数，我们就保留多少位小数哈，然后像标准叉啊，看见没有？标准叉在这里，标准叉在这里，然后一般三位小数就行了 啊，或者是两位小数都可以。那么这个呢，就是我们所需要的那个加减的前面那个数值和后面那个数值，我们先把这个复制出去，呃，复制出去哈，好，我们放大一点。另外一个也需要 啊，还有最后一个消音值的哈。那么一一般的话呢，我们需要干什么呢？把这个弄成这样的表格怎么弄呢啊？要在 excel 里面去做哈，在 excel 里面去做。首先一个，我们要是第一步先插入我们的符号，找到正符号，那个符号一般在这里找不到，或者在更多里面去找。 然后呢，输入输入一个加减，看见没有他就出来了，加减两个字他就出来了，然后先插在这里，然后我们先复制他，用水 c 复制他，然后在这里输入函数等于什么呢？等于平均值这个单元格。然后呢，输入英文状态下的这个符号，再输入双引号， 双引号里面放什么呢？放加减号，起到一个连接的作用，然后再输入一次这个连接符号，然后再点标准叉，然后回车他就出来了哈，回车他就出来了，然后这个呢就是 操作方法啊，然后呢？嗯，这个就做好了，做好了之后呢，我们就需要把这个整理一下，对不对啊？一般整理的话呢，整理成这样，请别啊， 因为我一般我们做差异分析的时候不可能只做一题嘛，他人口学变量会有很多啊，性别啊，年龄啊，对不对？所以呢这个呢我们就可以这样，呃， 点亮点亮。然后呢这里就是购买意愿，购买意愿得分，或者有些他会表示成什么呢？有些他会表示成 这种，就是大写的 m 加减 s d 的，或者是这里它有的时候它会 s d 会表示成 x 上面有一根横线的。这种啊，这个是标准叉哈 啊，这两种都可以的，然后把这两个值给他复制下来啊，给他复制下来啊，这个就是他的一个得分，然后一般还需要放什么呢？放 g 值和 p 值对不对？那么这里的话呢，像前面这些什么 f 值那些都不重要，自由度呢，可以不放，然后后面这些可以不放，所以呢我们只用什么呢？ p 值 和 p 值好，还有一些效应量哈，效应量如果要放的话就放 消音量，就是怎么放呢啊？写个消音量就行了，消音量啊，然后这个呢就是一个表格了，那么表格的整理的话呢，你看梯值用哪一个呢？我们就直接判断这里方差小一点点，零五方差不相等，所以我们用下面这个梯值啊，那下面这个梯值，然后梯值是什么呢？梯值他很小对不对？不是零号，他只是接近零， 所以一般表示为小于零点零零一效应量的话呢，独立样本 t 的，我们看这个值就行了，点估计一点一点九一九八 一九八哈，然后这个呢，就是我们的一个独立样本期检验的一个表格的一个整理哈，就是这样的了哈。然后呢？呃，像他的这种呢， 为什么他不把批值啊放在这里？因为他这里做的是一个多因素方差哈，他涉及到一个交互，涉及到一个交互，所以他用了两个表去表示啊，那两个表去表示，那当然的话，一般，嗯，涉及不到多因素的话，只是单因素和独立样本 t 的话呢，一般这样就行了。比如说，呃，你还要去做年龄的，对吧？年龄的单因素方差，那么一样的，这里面你再输入一个斜杠 f， 那就是说说明是 t 值或者是 f 值嘛？那做独立样本 t 呢，他当然就是 t 值了哈，做 f 做单因素方差的话，他就是 f 值哈，那一样的单因素方差，他是也是一样的结果。 比如说我们做年龄的年龄，它有很多个选项，所以呢，我们选单数和魔法检验，然后把这里弄成年龄就行了。确定，然后呢，你会发现这里同样是有平均值和标准差的啊，我们就用这两列来作为加减的这种这种形式用刚才那个方法，然后呢取 f 值和 p 值， 然后如果有是有这个有差异的，我们进一步的去看多重比较的结果，然后呢，放一偏一塔方，这里看的是偏一塔方哈。所以呢，为什么我们刚才那里用的是一个效应量的值，而不是直接把这个放进来，因为不利亚本 t 和我们的方差分析，单数方差分析他的效应量的值 指标类型不一样，所以呢我们直接写一个消音量，然后写下来就行了。啊，那么这种呢是就是我们类似于我们这种表格的一个整理啊。那么今天的内容呢？呃，就是分享到这里。

sbss 操作步骤讲解系列第十三课单因素方差分析 方查分析也是基于君职比较的分析方法，用于检验应变量在三级以上分类变量不同水平上的差异。 第一步，将需分析的数据导入 spss 中并进行复制后点击分析比较均值单因素 or nova 检验。 第二步，进入图中对话框后，先将音变量放入音变量列表中， 后将分类变量放入英子中。点击事后比较，勾选假定等方差 alest 和不假定等方差塔姆黑尼 t。 二、点击继续。 第三步，点击选项，勾选描述方差，其性检验，点击继续确定。 然后单因素方差分析的结果就出来了。先看假设检验结果，若批小于零点零五， 说明差异显著，反之不显著。然后看方差，其性检验结果，若批大于零点零五，说明方差，其事后比较结果。看 lsd 的，若方差不齐，看塔姆黑尼结果。 最后看事后比较结果，若批小于零点零五，说明该行凉凉比较结果有意义。 第四步，将检验结果粘贴复制到 excel 表格中进行整理。首先将描述统计结果粘贴复制到表格中，将标准差厚的布 份删除后，将假设检验结果中的 f 和批职复制到整理后的描述统计结果。后面后根据方差检验选取序后比较的结果，整理后放在批职后。 感谢观看，记得点赞关注哦，可带坐指导学习交流！

哈喽，大家好，最近有很多同学都在准备写这个毕业论文，然后呢大家都是用的这个问卷星来收集的数据，但是很多同学他下载的一般都是 excel 格式的数据， 那你在用 spss 进行分析的时候，还需要在自己进行编码，那今天我们就来分享一下怎么用问卷星来直接下载一个编码格式的数据。那你直接下载完编码格式的数据，就可以 直接用 s p s s 打开了，就不用你再重新的去复制每一道题的问题和选项了。我们先打开百度，然后搜索问卷星，然后去登录到你自己的这个问卷星的后 后台，点击这个分析下载，然后选择统计分析，再点击这个查看下载答卷， 然后在这里可以选择下载到 spss， 他这个就是会帮你下载一个嗯 sav 后缀格式的一个文件，然后我们可以用 spss 来直接打开，我们下载一下，然后点这个生成数据，稍等一会他就会显示出来，这个成功生成了，然后我们再点击下载数据， 这样他就会有一个压缩包在这里，然后我们可以在文件夹中找到这个下载的压缩包，把它解压一下，就会有一个 sav 格式的文件。那如果你的电脑上已经安装了 spss 软件，你直接双击这个 sav 后缀格式的文件就可以打开了， 那这个就是打开后的文件，可以看到这里面他已经是帮我们编码好的数据， 然后这里包括每一个问题的内容是什么，还有这个选项他都已经是编辑好的， 那我们再用它来做一些描述统计以及相关回归分析，或者是体检验封杀分析，这些就可以直接做了。

进入问卷设计界面，点击左侧主菜单栏的分析，下载即可对答卷数据进行分析。统计，点击上方紫菜单栏中的统计分析。默认报告，可查看个体选项比例。 点击分类统计，可针对题目的某选项进行分析，并展示该选项下其他题目的回答。 点击交叉分析，将一般样本属性对目标题目进行分析，例如自变量选择、性别选项题应变量选择。网购主要购买哪些东西？点击交叉分析即可查看个选项对应所占比例。 自定义查询与分类统计功能基本一致，但自定义查询可对所有题目和填写记录 进行查询，并可合并多个选项查询。点击 spss 分析，可在线对数据进行信度、笑度、相关回归和方差分析，分析结果一秒得出。 点击上方紫菜单栏中的查看。下载答卷，可查看所有答卷信息，鼠标全复制下载答卷数据可以多种格式进行下载。点击上方紫菜单栏中的答案。来源分析，可对渠道、时间段、地理位置进行来源分析。 点击完成率分析，可对渠道、时间段、地理位置进行完成率分析，查询各渠道的访问人数和填写人数。点击数据大屏，可将所有数据规总以图表方式展示。 点击图表管理，可自定义大屏展示内容。下期预告、三百六十度评估问卷心或者调查考试测评。

哈喽，大家好，今天分享一下如何用 s p s s 进行皮尔逊相关分析。皮尔逊相关分析它主要是适用于两个定量变量之间是否存在相关关系。 假如说我们现在有收入和消费两个变量，然后我们想看一下收入和消费之间是否存在显著的相关关系，这个时候我们就可以用皮尔逊相关分析。 我们首先把数据复制一下，然后打开一个新的 spss 文件，再把数据粘贴进来， 然后点击分析相关双变量，再把收入和消费两个变量放到这个变量框里面，这里相关系数就使用默认的 pr 讯相关系数，然后点击确定，这个就是收入与消费的相关分析结果表格。这里面我们可以看到收入和消费的 pr 讯相关系数为零点九八五， 对应的显著性 p 值等于零点零零零，这个 p 值是小于零点零五的，那就说明收入和消费之间存在显著的相关关系。如果这个 p 值是大于零点零五，那就说明收入和消费之间他是不存在显著相关关系的。 然后再来看一下皮尔逊相关性，皮尔逊相关性也就是相关系数，这里收入和消费的相关系数为零点九八五，也就是说收入和消费之间存在显著的正相关关系， 然后这个相关程度也是较强的。嗯，如何判断他的相关是正相关还是负相关？那主要看这个相关系数是大于零还是小于零，如果他大于零，那就是正相关，如果他小于零，就是负相关。 如果这个相关系数的绝对值越接近于一，那就说明这两个变量之间的相关程度越强。如果这个相关系数他的绝对值越接近于零，那就说明这两个变量之间的相关程度越弱。 以上就是皮尔逊相关分析的操作步骤和结果的解读。

哈喽，大家好，今天给大家分享一下如何用 spss 进行独立样本体检验，那么我们首先需要了解一下什么样的数据可以做独立样本体检验， 比如说像这样的，我们现在有一个分组变量，它主要包括实验组一和对照组二，然后还有各组中每一位同学的前侧成绩以及后侧成绩。 我们想看一下实验组和对照组的前侧成绩有没有显著差异，以及实验组和对照组的后侧成绩有没有显著差异，这个时候就需要用到独立样本体检验， 然后我们来演示一下如何进行操作。先把数据进行一个复制，复制的时候可以带上这个表 变亮名，然后打开一个新的 s p s s 文件，然后点击右键有一个与变亮名一起粘贴， 点击一下，然后数据就粘过来了，再点击变量视图，对这个分组进行一下复值，这里值为一代表的就是实验组， 然后点击添加，这位二代表的就是对照组，然后点击添加，再点击确定， 这样就可以进行分析了，点击分析比较平均值独立样本体检验，然后把分组放到分组边 里面，再点击这个定义组，设置一下组一使用的值就是一，组二使用的就是二，然后点击继续， 再把前侧和后侧的成绩放到检验变量里面，然后点击确定，待会会出来一个独立样本体检验的结果。 可以看到主要有两个表格在组统计，这里主要描述的是前侧和后侧成绩在不同组中的均值和标准差。然后第二个就是读验本检验的表，这里面我们主要需要关注的是莱文方差等同性检验 它对应的显著性值，以及后面的 t 和 s i g 的值。首先看这个莱文方程， 它等同性检验对应的显著性，如果这个显著性是大于零点零五，那我们就需要看第一行的 t 和 s i g。 如果这个显著性对应的 值是小于零点零五，那我们就需要看第二行的 t 和 s i g 的值。 这里可以看到两组同学的前测成绩中，这个显著性大于零点零五，那就看第一行的题 s i g。 这个 s i g 是 大于零点零五，那就说明前侧两组同学成绩不存在显著差异。然后后侧成绩这个显著性是小于零点零五，那就看第二行的 t 和 i 赛季，这个 i 赛季是小于零点零五，那就说明后侧的两个班同学存在显著 差异。可以看到后侧的实验组，他的成绩是二十四点多，然后对照组是二十二点多， 也就是实验组的后侧成绩显著高于对照组的后侧成绩。以上就是独立样本体检验的操作步骤和结果的解读。

hello， 大家好，我是 doctor 李，大家呢在接触统计分析的时候呢，经常有很多疑惑，比如说我无从下手分析出来的结果呢，不知道怎么样去解读， 不知道论文当中该如何选择合适的数据分析方法等等等等。接下来呢我们一起来学习 ss 统计分析，一起来解决这些疑惑。首先呢我们学习的是数据的导入， 咱们大多数人呢，大部分都是通过 windows 星来进行数据的收集，那接下来我们来看一下 windows 星收集到的数据如何导入到 spas 软件当中。首先打开 windows， 然后选中自己所所调查到的问卷，然后点击分析下载，点击查看下载答卷，再点击下载答卷数据中的按选项序号下载，由于这个速度比较慢，所以之前已经下载好了一个，大家可以看一下，这就是我们 所收集到的数据啊，这当中呢不需要的一些选项呢，可以提前删除，点击保存， 然后打开我们的 spas 软件，将数据呢导入到 spas 软件当中，点击文件打开数据，然后选择我们保存文件所在的位置桌面， 然后下面选取文件类型。 swats 呢，它兼容性比较强，很多文件类型呢都是可以进行分析的。然后我们保存的是 excel 文件，然后选中我们要分析的数据，点击打开， 然后点击确定，这样的话我们的数据就已经完成 导入到了 spas 软件当中。导入过来的数据呢，我们要进行一些标注，首先呢看变量式橱窗呢名称这一栏，我们需要对这一栏呢进行一个编码， 此次数据的收集呢，主要验证工作排斥，工作创新以及组织自尊以及网络闲逛之间的一个影响关系探究。所以说呢，这些问项呢，都是针对于这四个变量进行提问的。本研究呢，前六个主要针针对的是工作排斥， 后面五个呢，主要是网络闲逛，其次呢是工作创新以及组织自尊这几个变量。所以说呢，我们需要对这些变量呢进行编码， p， h， e， 然后依次呢在我们这些问题上进行编码。 其次呢，需要对每一个变量呢进行复值，因为我们采用的是李克特五分量表，所以说呢，哎，每一分代表什么，我们需要在这里标注，变成一，代表的是 完全不符合，然后点击添加啊，二，标签不符合点击添加。三，一般点击添加四，符合 添加五，完全符合点减六，然后确定剩下的变量呢，也是依次 将它进行复制。现在呢，各个变量的编码以及复制均已完成，接下来呢，就可以进行我们的数据分析。好，今天的课程就讲到这里，下节课呢，我们来讲一下数据的转换。

那今天分享一个问卷啊，这个分析，这是分析的结果，我们看一下这个问卷是做了信度分析啊，零点八六五，是不是就数据的真实性？数据是真实的， 数据的有效性？效果分析啊，效果分析，我们看一下效果分析是零点六六几啊？六五七，是不是稍微低了一些，对不对？为什么？为什么会这样？我看一下啊， 他是应该是我看一下平数分析，为什么会会这么低呢？ 一共十三个数据对不对？你看男的五，男的五个，男的五个，女的八个，一共十三个数据，数据量太少，导致 你的效度特别低。那我们效度特低的情况下，我们看一下差异分析有效果吗？差异分析你看显著的，有是空的，不显著的，全部不显著。往下看一下 啊，都是不显著的啊，实际上他这个，你看这些都是不显著的， 都是像他这个问卷啊，设计的没有问题，是礼盒，他的样表，然后是他问题是什么？因为他这个， 他这个面相群体比较少，但得不到那么多的数据，一共十几个数据填完了就没了，导致最终的结果是不显著的啊。所以说我们填数据的时候就是选择那些好填的群体多的，你不要去设计一些 你找不到的样本啊，这是第一个，第二的话就说他的数据量应该是是十到二倍吧，比如说我有 二十个题，我应该到二百到四百个，理论上啊是二百到四百个，呃，人去填啊，实际上一般二百个就能做出差异分析啊，这样好，今天的分享到这里。

今天我们分享的课程是数据分析模型问卷心，希望通过这节课，我们可以将技术工具与教学课堂的有效结合，提升我们的教学质量。首先这些课程我们分为五个部分， 第一部分是背景来源，第二部分是功能特点，第三部分是适用环境，第四部分是适用对象， 第五部分是应用方法。最后一个部分是实践分析，我们将通过此次课程更好的对数据分析模型有一个全面的了解。那么进入第一部分， 我们来了解一下，这是数据分析模型借助的工具。随着互联网加教育的普及以及互联网技术平台的应用， 越来越多的教师通过技术工具进行教学数据分析，通过分析学生知识点的掌握情况，形成教学分析统计结果， 不仅可以将学生的学习成果进行数据化、可视化的呈现，而且学校也可以通过分析结果评估教师的教学质量以及学校整体的师资水平。 在日常的教学中，比较常用的数据分析工具是问卷心。问卷心的功能特点包括以下三个类型， 问卷调查、在线考试和在线投票。这些都是问卷心最基础的功能，可以帮助教师有效运用软件来实现良好的教学管理。比如 问卷调查，他可以通过制定详细周密的在线问卷，要求学生进行回答并收集资料， 支持微信、邮件和短信的方式收集数据，数据回收后可以进行分类统计、交叉分析，并且可以导出相关的文档。问卷心适用的环境也比较多， 无论课前调研、考试、视频投票都可以应用，非常适合课堂教学，也是方便教师通过互联网的形式与教学知识有机结合， 实现教学分析的目的。同时学生也可以比较便捷的填集和输出学习成果，那么他的使用 对象也比较广泛，所有的教师都可以巧妙运用，而且基本的功能都是免费的。那么让我们来了解一下问卷心的应用方法。我用了一个课堂知识来举例， 比如现在我们需要为知识点设置课堂设施，我们可以通过在线的模板或者新建的方式设置不同所需要的题型，对选项进行分值设置。