如何對市場調研問卷的數(shù)據(jù)進行預處理-wenkub
2023-07-10 05:36:03 本頁面
【正文】 述，（5%）進行對比，說明這一模式的解釋是可接受的，反之則說明模型解釋的結果不能接受。可以看到，膽固醇的某些數(shù)據(jù)中有一些點，這就是SPSS設定的缺失值。一般來說，主要有兩種填充方式：第一，在“轉換”模塊中，替換缺失值；第二，在“分析”模塊中，采用EM模型或者回歸模型進行填充，這兩種模型都可以有效地完成填充，相對來說EM模型更高效一些。缺失值的處理——忽略。缺失值的處理在處理缺失值時，有些人會選擇在SPSS或Excel中將其所在的行直接刪除。在信度分析中，根據(jù)前文的判定標準，可以通過。圖1描述性在多數(shù)情況下需要保留，因為模型的輸出結果會有一些描述，因此應當選中項、度量和描述性，然后“確定”，這時SPSS輸出的結果就會比較清楚。α值是信度分析中的一個重要指標，它代指0～1的某個數(shù)值，該批次問卷就應當剔除或是進行處理；，則說明信度很高，可以用于數(shù)據(jù)分析；～，則要根據(jù)具體情況進行判定。如何對市場調研問卷的數(shù)據(jù)進行預處理市場調研問卷數(shù)據(jù)的預處理是整個市場調研工作的重要環(huán)節(jié)，如果預處理做得不好，就會使有問題的問卷進入后面的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，對最終結果產(chǎn)生嚴重影響。如表1所示。信度的判定表α操作過程下面介紹的是一個信度分析的案例，其操作過程為：首先打開信度分析文件，可以看到該文件的結構很簡單，一共包含10個題目，問卷的份數(shù)是102份。在圖右下方部分有均值、方差、相關性等多個項目，這主要看最后的“項已刪除的Alpha值”，該項目表示的是刪除相應項目后整個問卷數(shù)據(jù)信度的變動情況，可以看出題目，表明刪除這三個題目后整個問卷的Alpha值會上升，為了確保整個調查的嚴謹性，應當將這三個題目刪除。缺失值的成因在市場調查中，即使有非常嚴格的質量控制，在問卷回收后仍然會出現(xiàn)缺項、漏項，這種情況在涉及敏感性問題的調查中尤其突出，缺失值的占比甚至會達到10%以上。事實上，不能簡單地刪除缺失值所在的行，否則會影響整個問卷的質量。圖2在處理缺失值時，可以在“選項”中直接忽略，這樣可以保留其他數(shù)據(jù)進行之后的運算、建模和輸出。對此第一種處理缺失值的方式是做一個回歸，操作過程為：進入SPSS的“回歸”，然后選擇“線性回歸”界面。圖3圖中的檢驗P值有三個，分別對應常量、體重組和年齡，其中對常量的檢驗P值一般可以不予計較，主要關注后兩個
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