如何對市場調研問卷的數(shù)據(jù)進行預處理(完整版)
【正文】 充效果比回歸模型的填充效果更好一些?！胺治觥蹦K是SPSS的精華和核心部分，大部分基本分析模型都在這一模塊，其中“缺失值分析”被當作一個獨立模塊放在其中，這說明對缺失值的分析處理是一項非常重要的工作。有無缺失值的比較。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。圖1α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。如表1所示。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。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。圖2圖3這時再回到“回歸”選項，選擇“按照列表來排除個案”，該選項的意思是系統(tǒng)在處理膽固醇的缺失值時跳過去不做處理，接著再進行一遍之前的操作：“分析”—“回歸”—“線性回歸”—將膽固醇選為應變量，將體重和年齡選為自變量—確定，可以看出輸出的結果中（圖4下方的表格），而體重組因為跳過缺失值。點擊進入這一模塊后，首先將膽固醇選到變量中，然后在“估計”中選EM模塊，選擇“保存完成的數(shù)據(jù)”，點擊“繼續(xù)”，然后點擊“確定”，這時SPSS就會生成一列新數(shù)據(jù)，這就是采用EM模塊填充缺失值后的數(shù)據(jù)。原值要點提示缺失值處理的認識要點：①例如，根據(jù)重復值刪除個案示例，首先打開文件，在進入SPSS的“數(shù)據(jù)”模塊后，雙擊“標識重復個案”，并將所有的選項一并選中將其放到里面。如果問卷數(shù)據(jù)的數(shù)量太大，比如有600個數(shù)據(jù)，這時用肉眼就很難辨別其中的問題個案，這時就可以用SPSS進行有條件的數(shù)據(jù)甄選。具體操作：選擇“數(shù)據(jù)”模塊中的“舊值與新值”，然后做好飲用量分級，更改后點擊“確定”完成整個操作。分類匯總是指，按照各種分類標準進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，以便進行相應的分析。這時為了確保刪除的個案無誤，可以回到另一個數(shù)據(jù)集中，檢查刪除的是否是有問題個案
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