spss問卷的數據處理-wenkub
2023-05-21 19:28:25 本頁面
【正文】 如，我們正在進行一項消費者對某種商品評價的調查，要求被調查者回答以下問題：①消費者的性別。編碼說明書如下： 問題序號及內容 編碼及說明 1 ．性別 2 ．職業(yè) 3 ．年齡 1 ．男 2 ．女 1 ．工人 2 ．農民 3 ．軍人 4 ．機關干部 5 ．學生 6 ．公司職員 7 ．教師 8 ．其他 1 ． 18 歲以下 2 ． 19 30 歲 3 ． 31 45 歲 4 ． 46 歲以上 4 ．評價 如 10 ? 編碼的含義為：①用數字１代表男性；２代表女性。 ? 舉一個具體例子：消費者甲，男性，職業(yè)是農民，年齡為 36 歲， 對商品評價為10分。③每一個問題中的分類應含義明確，避免與其他分類產生交叉。這些在SPSS中都可以在 Data View中完成，包括對變量名、變量類型、變量標簽、指標簽、缺失值和變量尺度等變量的屬性進行規(guī)定，規(guī)定好以后就可以輸入問卷數據了。 ? 在具體處理各種類型問題的數據錄入的時候，情況要區(qū)分為單項選擇題、多項選擇題和開放題型三種情況。 ? 當一個多項選擇題沒有規(guī)定要選多少個選項的時候，對多選題的錄入采用二分法。 ? 根據二分法，就可以處理成這樣： ? 選擇您喜歡的顏色？ ? 紅色： 1=有選， 0=沒選 ? 橙色： 1=有選， 0=沒選 ? 黃色： 1=有選， 0=沒選 ? 緣色： 1=有選， 0=沒選 ? 藍色： 1=有選， 0=沒選 ? 其他： 1=有選， 0=沒選 ? 這樣對這道題進行拆分之后，就可以像處理單項選擇題一樣來處理多選題了。每個變量代表被調查者的一次選擇，即記錄的是被選中的選項的代碼。關于多項選擇題的分析，將在最后一部分的實例中進行詳細說明。 信度 ，用 T 表示真分數， B 表示偏差分即系統(tǒng)誤差， E 表示測量誤差即隨機誤差， X 表示按照量表測到的實得分數，那么X T B E= + +。若 X=T =xT, 則稱此量表是有效的，所以效度一般定義為是與測量目的有關的分數的方差2xTs和總方差2Xs中所占的比例，即效 度＝02 2 2221xT T EXXs s sss+=，或者定義為效度＝ 22xTXss。來測量累加李克特量表的信度，其中 K 表示量表中題項的總數，2is 代表第 i 題得分的題內方差，2Ts為總題項（總得分）的方差。 ? 如果某特征下設的多個評估項目并非全部同向，存在反向計分題時，應對它們進行反向處理后再進行信度分析。 ? 將該量表發(fā)放給 20人回答，可以得到回收后的原始數據，然后就可以用 SPSS進行因子分析的操作，具體操作步驟如下： ? ① 錄入數據 ? ② 因子分析 ? （ 1）選擇“ Analyze Data Reduction Factor…” 命令，將變量“ A1”到“ A10”選入“ Variables”框中 ? （ 2）設置描述性統(tǒng)計量 ? （ 3）設置對因子的抽取選項，即選擇因子模型的估計方法，在本題目中選擇主成分法 （ 4）設置因子轉軸，即選擇因子載荷矩陣的旋轉方法，在本題目中選擇方差最大旋轉法 （ 5）設置因子分數，即計算因子得分，并且使用回歸法來求因子得分 （ 6）設置因子分析的選項 ? ③ 結果分析 ? 當 SPSS把結果輸出時，就可以對結果進行分析了！ （ 1） KMO及 Bartlett’ 檢驗 （ 2）對共同度的分析，即公共因子對原始變量的方差貢獻 ? （ 3）陡坡圖， SPSS中顯示出來的圖示可以較為直觀得保留的因子數目，即當從第幾個因素以后，坡線甚為平坦，因而以保留幾個因素較為適宜。并且可以分析得到，稱第一個因子為電腦網絡資源因子，第二個因子為互動交流資源因子，第三個因子為錄音資源因子。德奎利亞爾 2布萊克（ 《 豪門恩怨 》 中的石油大亨） 苗苗老師（ 《 老師親親我 》 中主角） ? 第三組 3馬拉多納 3尹瓊（ 《 豆蔻年華 》 中女科學家） 3鞠萍姐姐 3居里夫人 3陳景潤 3巴頓將軍 3黑貓警長 3張學良 3宋大成 王進喜 4王安（美國電腦大王） 4濟公 4周穎（ 《 公關小姐 》 中人物） 4彭德懷 4科克（ 《 星際旅行 》 中的船長） ? 十七、從下列實物中選出你現在最想得到的東西（可選 12種） ? 第一組 棉衣 手表 摩托車 漂亮衣裳 白球鞋 廣告中經常宣傳的食品 一般的運動服 屬于自己的房間 名牌運動鞋 ? 第二組 書包 1臺燈 1打字機 1鋼筆 1多功能筆盒 1筆記本 1屬于自己的書桌 1計算機或中華學習機 1單放機（掛在身上的收錄機） ? 第三組 1電子游戲機 滑冰鞋 2跳繩 2乒乓球拍 2變形金剛 2口琴 2電子琴 2鋼琴 2照相機 ? 第四組 2 《 中國少年報 》 2電視機 電話 3錄像機 3一份有助于學習的雜志 3自己
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