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妈耶,我的数据分析一遍过了啊啊啊🥳🥳|||SPSS处理问卷的步骤: 1⃣SPSS对调查问卷原始数据的处理 第一步,需要对问卷进行变量定义和编码。给每个题目起个变量名,例如“性别”、“年龄”、a1(第一题);定义好变量名之后,给每个变量的各种答案或可能取值编码,即用数字来表示,例如1=男性,2=女性。 只有定义好变量和取值之后才能录入SPSS中,变量的编码可以在SPSS中的Values设定。这里,我建议大家把原始数据录入和整理分开,录入采用Excel或其他数据库文件。 第二步,整理筛选原始数据。显然,并非所有的问卷都是有效或可靠的数据,因此,我们需要对原始数据进行筛选和处理。首先,漏填错填比较多的问卷(占15%以上的题目者)要整体删除:;其次,不认真填写的问卷也要删除,例如: 录入连续很多个题目都选择同一个答案选项,或者回答的某些题目是互相矛盾的。 2⃣SPSS对调查问卷数据的描述性统计分析 这步主要目的是了解数据样本和各个变量得分的基本情况。 了解样本的结构,例如男女比例,不同收入群体的人数和比例等,采用频数分析方法。 了解各个变量,如幸福感、态度等的得分情况,采用描述性统计分析方法。 3⃣SPSS分析调查问卷数据变量的差异性 这步目的是了解不同分类或分组变量水平上特定变量的均值差异,例如男生和女生的成绩差异、不同收入水平消费者的广告偏好程度等。两组之间采用t检验三组及以上者采用方差分析。 4⃣SPSS分析调查问卷数据变量的相关性 这步目的是分析不同变量至今是否存在显著相关,相关系数是多少。 如果是两个连续型变量,则采用Pearson相关分析;若涉及至少一个等级变量,则采用Spearman等级相关分析;如果需要固定某个变量不变,例如控制年龄之后再分析身高和体重的关系,则需要采用偏相关分析。 5⃣SPSS分析调查问卷数据变量之间的因果关系或影响关这步的目的是分析变量之间的相互影响关系,例如性态度对性行为的影响。 #毕业论文[话题]# #spss统计分析[话题]# #实证分析[话题]# #数据分析我在行[话题]# #spss问卷分析[话题]#
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信度检验怎么做?检验不通过又该怎么办?调查问卷的统计分析中,了解数据可靠性是至关重要的,这一指标也称为信度。信度反映了问卷设计的一致性和合理性,以及受试者回答问题的认真程度等因素。只有当信度高时,统计分析的结果才具有意义。本文将结合实例,简要介绍SPSS中的信度分析方法及结果解读。 一、SPSS信度分析的步骤 目前常用的信度分析方法是克隆巴赫Alpha信度系数法,其计算公式如下: \[ \alpha = \frac{K}{K-1} \times \left(1 - \frac{\sum_{i=1}^{K} Si^2}{Sx^2}\right) \] 其中,\( K \) 为调查问卷的总题目数。\( Si^2 \) 表示样本空间中第 \( i \) 个问题的方差,\( Sx^2 \) 表示总方差。若问题设计一致且受试者认真回答问题,各问题方差之和会较小,与总方差的差距较大,此时 \( \alpha \) 接近1,信度较高。反之,若各问题方差之和接近总方差,则问题间的概念不够一致,受试者可能随机答题,此时 \( \alpha \) 较小,信度较低。 SPSS能够快速完成信度分析,提高效率。以下是使用SPSS进行信度分析的步骤: 1. 打开SPSS软件,并载入数据。 2. 依次点击【分析】,【标度】,【可靠性分析】。 3. 在弹出的界面中,将变量添加到“项”项目中,选择Alpha作为模型,然后点击确定。 二、SPSS信度分析结果的解读 克隆巴赫Alpha系数的评估表如下所示: - 当系数大于0.8时,表明整体信度非常好。 - 在实际应用中,系数大于0.7即可接受。 下图展示了一个实例的克隆巴赫Alpha系数分析表,其值为0.984,表明信度较高。 需要注意的是,克隆巴赫Alpha系数只反映了测量问题的一致性,并不能代表其有效性。因此,信度分析只能反映调查问题是否可靠,而不能代表调查效果是否有效。同时,对于问题较少的问卷,克隆巴赫Alpha系数的准确性可能较低。 综上所述,SPSS内置了可靠性分析功能,通过计算数据的克隆巴赫Alpha系数,对数据的可靠性进行评价。当系数大于0.7时,数据的可靠性可以接受。若系数小于0.5甚至为负值,则说明可靠性不可接受,需重新设计问题或确保受试者认真回答问题。#毕业论文 #数据分析 #信度 #问卷调查
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一天一个spss知识点分享之卡方检验,好多宝子卡方检验分析不会操作,其实真的很简单,让我来教你吧,以下是卡方检验分析的方法,大家可以看下学习一下哦 卡方检验手把手搞定数据分析 一、卡方检验是啥玩意儿? 卡方检验是一种超厉害的统计学方法,专门用来分析分类型变量的哦。啥叫分类型变量呢?就是像性别(男、女)、年龄段(青年、中年、老年)这种分成不同类别的变量。它能帮你检验这些不同类别之间的构成比有没有显著差异。比如,你想知道三个年龄段的新冠肺炎感染率是不是不一样,卡方检验就能派上大用场啦! 二、操作步骤超简单 1. 打开软件:先打开你的数据分析软件(比如 SPSS),把数据导入进去。 2. 找到功能:点开“分析”菜单,接着点击“统计”,再选择“交叉表”。 3. 勾选卡方:在弹出的窗口里,点开“统计”按钮,勾选“卡方”选项。 4. 设置单元格:再点开“单元格”按钮,勾选“行”和“列”,这样就能清楚地看到每个类别的数据啦。 5. 调整符号:卡方的符号是“x²” 三、结果怎么看? 重点看“显著性(p)”这个值。如果 p<0.05,说明存在显著性差异,也就是说不同类别之间真的不一样。如果 p>=0.05,那就说明差异不显著,可以认为它们没啥区别。 宝子们,卡方检验是不是超简单?快去试试吧💪💪💪#spss #卡方检验 #涨知识 #强烈推荐 #知识分享
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