SPSS在調(diào)查問卷數(shù)據(jù)處

1、SPSS在調(diào)查問卷數(shù)據(jù)處1 1、使用目的、使用目的 調(diào)查問卷收集以后，需要先對調(diào)查問卷的結(jié)果進(jìn)行一些整理，如對文字型的問題進(jìn)行事前或事后編碼，按變量分組、合并、加權(quán)、重新定義或計算新變量等，為最終的統(tǒng)計分析做準(zhǔn)備。這些功能集中在數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換菜單項(xiàng)中，下面將以了解高校畢業(yè)生就業(yè)意愿情況進(jìn)行調(diào)查而獲得的一份問卷為例，介紹一些常用的功能。10.1 10.1 調(diào)查問卷數(shù)據(jù)處理概述調(diào)查問卷數(shù)據(jù)處理概述10.1.1 10.1.1 數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換您的性別：男 B 女 您所學(xué)專業(yè)名稱： 年級： 1.你在班級里的學(xué)習(xí)成績排名： 前10% 11%30% 31%70% 最后30%2.您參加了今年的考研：

2、 參加了 未參加 (跳答一題)3.您參加考研是否有本科畢業(yè)就業(yè)難方面的原因 ： 主要是 有一些 沒有4.本科畢業(yè)以后 您選擇 參加工作 考研 邊工作邊考研 到國外 自主創(chuàng)業(yè) 暫時什么都不做 數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換5.您一般通過哪些途徑獲取招聘信息？ 招聘會 互聯(lián)網(wǎng) 同學(xué)、朋友、熟人 報刊雜志 職介機(jī)構(gòu) 其他6.對您而言，選擇職業(yè)時哪些因素影響較大（請選三項(xiàng)并排序）： 1單位類型及規(guī)模 就業(yè)地區(qū)選擇 工資水平及福利 2有利于個人發(fā)展及晉升 3對工作本身的興趣 工作穩(wěn)定性 工作的環(huán)境及舒適性 父母意見 學(xué)校老師影響 其他 7. 您求職要求的工資底線 2000 元 。 8. 你認(rèn)為最理想的簽約

3、時間是 大四第一學(xué)期末 。 2 2、基本原理、基本原理 單項(xiàng)選擇題的編碼 多項(xiàng)選擇題的編碼 排序題的編碼 開放式問題的編碼 缺失值的編碼 “不適用情況”的編碼 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 3 3、其他注意事項(xiàng)、其他注意事項(xiàng) 用戶缺失值與系統(tǒng)缺失值的含義不同。系統(tǒng)缺失值主要 是指計算機(jī)默認(rèn)的缺失方式，如果在輸入數(shù)據(jù)時空缺了某些數(shù)據(jù)或輸入了非法的字符，計算機(jī)就把其界定為缺失值，這時的數(shù)據(jù)標(biāo)記為“”，而用戶界定的缺失值則不會在數(shù)據(jù)顯示時出現(xiàn)“”。問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的整理與轉(zhuǎn)換的操作主要由以下幾個模塊來實(shí)現(xiàn)。(1)【轉(zhuǎn)換計算變量】對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行四則運(yùn)算等，進(jìn)而派生出新的變量。(2)【轉(zhuǎn)換重新編碼為相同變量】和【轉(zhuǎn)換重新編碼為

4、不同變量】，重新編碼數(shù)據(jù)，重新安排次序。(3) 【轉(zhuǎn)換對個案內(nèi)的值計數(shù)】，創(chuàng)建一個新變量用以計算某些變量共同發(fā)生的頻次(即計數(shù))。10.1.2 10.1.2 調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的SPSSSPSS操作詳解操作詳解缺失值的類型 :完全隨機(jī)缺失;隨機(jī)缺失;完全非 隨機(jī)缺失 缺失值的處理方法 :刪除法和插補(bǔ)法 10.2 10.2 調(diào)查問卷缺失值處理問題調(diào)查問卷缺失值處理問題10.2.1 10.2.1 缺失值的類型與處理方法缺失值的類型與處理方法第一步：第一步：打開【替換缺失值】對話框 選擇菜單欄中的【轉(zhuǎn)換】【替換缺失值】 命令，彈出【替換缺失值】對話框. 10.2.2 10.2.2 替換缺失值

5、的替換缺失值的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第二步：第二步：選擇檢驗(yàn)變量 在該對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其移入【新變量】列表框中, 這時系統(tǒng)自動產(chǎn)生用于替代缺失值的新變量，用戶也可在【名稱】框處自己定義替代缺失值的新變量名。第三步：選擇替換缺失值的方法 在【方法】下拉下箭頭選擇缺失值的替代方式。 連續(xù)平均值：用該變量的所有非缺失值的均數(shù)做替代。 附近點(diǎn)的平均值：用缺失值相鄰點(diǎn)的非缺失值的均數(shù)做替代，取多少個相鄰點(diǎn)可任意定義。 附近點(diǎn)的中間值：用缺失值相鄰點(diǎn)的非缺失值的中位數(shù)做替代，取多少個相鄰點(diǎn)可任意定義。 線性插值：線性插值法填補(bǔ)缺失值。用該列數(shù)據(jù)缺失值前一個數(shù)據(jù)和

6、后一個數(shù)據(jù)建立插值直線，然后用缺失點(diǎn)在線性插值函數(shù)的函數(shù)值填充該缺失值。 點(diǎn)的線性趨勢：缺失點(diǎn)處的線性趨勢法。應(yīng)用缺失值所在的整個序列建立線性回歸方程，然后用該回歸方程在缺失點(diǎn)的預(yù)測值填充缺失值 第四步：第四步：其他選項(xiàng)設(shè)置 當(dāng)選擇的替換缺失值的方法為【臨界點(diǎn)的均值】或【臨界點(diǎn)的中位數(shù)】時，選項(xiàng)【臨界點(diǎn)的跨度】處于激活狀態(tài)，可以選擇取相鄰點(diǎn)的跨度。第五步第五步 ：單擊【確定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 如果分析中沒有用到含缺失值的變量，可以不用關(guān)心缺失值問題。在SPSS相關(guān)的分析過程中，選擇按對排除個案（P），這時如果沒有用到含缺失值的變量，缺失值對分析沒有影響；如果選擇按列表

7、排除個案（L），含有缺失值的個案將不會用于分析，可能會造成信息損失。1 .1 .實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容 就業(yè)意愿描述的是大學(xué)生尋找工作之前的設(shè)想，這種設(shè)想與現(xiàn)實(shí)的匹配程度會影響其能否實(shí)現(xiàn)就業(yè)。為了深入了解畢業(yè)生的就業(yè)意向,了解大學(xué)生的就業(yè)意向和將來的就業(yè)形勢，為進(jìn)一步完善畢業(yè)生就業(yè)工作提供導(dǎo)向和決策依據(jù)，進(jìn)行了畢業(yè)生就業(yè)意愿調(diào)查。假設(shè)有一個由 17 7名畢業(yè)生的調(diào)查問卷組成的簡單隨機(jī)樣本，其中對于工資底線這一題的回答存在缺失，要求對這些進(jìn)行缺失值替換。10.2.3 10.2.3 實(shí)例圖文分析：高校畢業(yè)生就業(yè)意愿調(diào)查實(shí)例圖文分析：高校畢業(yè)生就業(yè)意愿調(diào)查第一步：打開對話框 打開SPSS軟件，選擇菜單欄中

8、的【轉(zhuǎn)換】【替換缺失值】命令，彈出如下圖所示的對話框。實(shí)例操作實(shí)例操作第二步：第二步：在左側(cè)的候選變量列表框中選擇“工資底線”變量進(jìn)入【新變量】列表框， 這時系統(tǒng)自動產(chǎn)生用于替代缺失值的新變量，用戶也可在名稱框處自己定義替代缺失值的新變量名。在【方法】 下拉列表框中選擇替 換方法【臨界點(diǎn)的均 值】，并在【臨界點(diǎn) 的跨度】文本框中輸 入“4” 注意注意：進(jìn)行缺失值替 換時，只能對數(shù)字型 變量進(jìn)行缺失值替換。第三步：第三步：完成操作 最后，單擊【確定】按鈕，操作完成。此時，原 數(shù) 據(jù) 文 件 新 增 加 了“income1”變量。第一步第一步 ：打開【缺失值分析】對話框 選擇菜單欄中的【分 析 】

9、 【缺失值分析】命令，彈出【缺失值分析】對話框。10.2.2 10.2.2 缺失值分析的缺失值分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第二步第二步 ：選擇檢驗(yàn)變量 在該對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其移入【定量變量】或【分類變量】列表框中。 定量變量是選擇進(jìn)入缺失值分析的變量。第三步：第三步：選擇缺失值估計的方法 在【估計】列表框中選擇缺失值的處理，從而對參數(shù)進(jìn)行方式。 按列表：分析時按列表排除個案，將缺失值排除在外，從而對變量進(jìn)行分析。 成對：按配對的方式對缺失值進(jìn)行分析。 EM：用Expectationt Maxiumum方法對缺失值進(jìn)行修補(bǔ)。 回歸：用線性回歸的方法對對

10、缺失值進(jìn)行修補(bǔ)。第四步：第四步：其他選項(xiàng)設(shè)置【模式】包含輸出的模式、變量缺失的模式等五個部分。（1）輸出。 按照缺失值分組的表格模式。 按照缺失值排序的個案模式。 按照選定變量指定順序的所有個案。（2）變量 缺失模式。（3）附加信息。（4）排序依據(jù)。（5）排序順序。 升序 降序【描述】主要對單變量統(tǒng)計量和指示變量統(tǒng)計量、忽略缺失值占總個案數(shù)的比例三部分。(1)單變量統(tǒng)計量。(2)指示變量統(tǒng)計量。 百分比不匹配。 使用有指示變量形成的分；組進(jìn)行的T檢驗(yàn)。 為分類變量和指示變量生成交叉表。(3)忽略缺失值占總個案數(shù)的比例小于的變量。第五步 ：單擊【確定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動輸出結(jié)果。

11、相關(guān)系數(shù)為-0.4的二維正態(tài)隨機(jī)變量的2000個觀測值，其邊緣分布分別為均值為0.2，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2的正態(tài)隨機(jī)變量w1，和均值為0.3，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1的正態(tài)隨機(jī)變量w2，隨機(jī)刪除變量w1中的3%數(shù)據(jù)，隨機(jī)刪除變量w2中的5%數(shù)據(jù)，現(xiàn)在進(jìn)行缺失值分析。10.2.5 10.2.5 實(shí)例圖文分析：實(shí)例圖文分析： 二維正態(tài)隨機(jī)數(shù)的缺失分析二維正態(tài)隨機(jī)數(shù)的缺失分析 實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容實(shí)例操作實(shí)例操作第一步：打開對話框 打開SPSS軟件，選擇菜單欄中的【分析】【缺失值分析】命令，彈出對話框。 第二步：第二步：在左側(cè)的候選變 量 列 表 框 中 選 擇“w1”、“w2”變量進(jìn)入【定量變量】列表框， 在【估計】

12、選項(xiàng)組中選擇【成對】復(fù)選框。第三步：完成操作 最后，單擊【確定】按鈕，操作完成。此時，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中。（1）單變量的基本統(tǒng)計信息匯總表 執(zhí)行完上面操作后，在SPSS結(jié)果報告中首先給出的是兩個變量的基本統(tǒng)計分析，見表10-3所示。變量w1數(shù)據(jù)個數(shù)為1940，缺失60個數(shù)據(jù)，缺失的百分比為3%，樣本均值為0.20，標(biāo)準(zhǔn)差為0.19，比Q1-1.5*IQR小的數(shù)據(jù)有5個，比Q3+1.5*IQR大的數(shù)據(jù)有8個；N均值標(biāo)準(zhǔn)差缺失極值數(shù)目a計數(shù)百分比低高w11940.20055337.198140912603.058w21900.30283098.0983910531005.034超出范

13、圍 (Q1 - 1.5*IQR, Q3 + 1.5*IQR).3 3 實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（2）配對分析結(jié)果 兩變量配對的頻數(shù) 這里，變量w1數(shù)據(jù)個數(shù)為1940，變量w2數(shù)據(jù)個數(shù)為1900，變量w1和變量w2的配對數(shù)據(jù)個數(shù)為1842。w1w2w11940w218421900兩變量配對的均值 這里，變量w1的樣本均值是0.20，變量w2的樣本均值為0.30，變量w1的1940個數(shù)據(jù)在變量w2都不缺失的情況下的均值為0.20028339，變量w2的1900個數(shù)據(jù)在變量w1都不缺失的情況下的均值為0.30283098。w1w2w1.20055337.30266749w2.20028339.3

14、0283098存在其他變量時定量變量的均值.兩變量配對的樣本標(biāo)準(zhǔn)差 這里，變量w1的樣本標(biāo)準(zhǔn)差是0.198140912，變量w2的樣本標(biāo)準(zhǔn)差為0.098391053，變量w1的1940個數(shù)據(jù)在變量w2都不缺失的情況下的均值為0.199486851，變量w2的1900個數(shù)據(jù)在變量w1都不缺失的情況下的均值為0.098391053w1w2w1.198140912.098699395w2.199486851.098391053存在其他變量時定量變量的標(biāo)準(zhǔn)差. （4）兩變量配對的樣本協(xié)方差 這里,變量w1的樣本方差是0.039259821，變量w2的樣本方差0.009680799，配對的變量w1與變量

15、w2的樣本協(xié)方差為-0.007154109。w1w2w1.039259821w2-.007154109.009680799（5）兩變量配對的樣本相關(guān)系數(shù) 配對的變量w1與變量w2的樣本協(xié)方差為-0.363。w1w2w11w2-.36311、使用目的使用目的 為了保證問卷具有較高的可靠性和有效性，在形成正式問卷之前，應(yīng)當(dāng)對問卷進(jìn)行試測，并對試測結(jié)果進(jìn)行信度和效度分析，根據(jù)分析結(jié)果篩選問卷題項(xiàng)，調(diào)整問卷結(jié)構(gòu)，從而提高問卷的信度和效度。 信度分析是評價調(diào)查問卷是否具有穩(wěn)定性和可靠性的有效的分析方法。10.3 10.3 調(diào)查問卷的信度分析調(diào)查問卷的信度分析10.3.1 10.3.1 信度分析概述信度分

16、析概述2 2、基本原理、基本原理 重測信度法重測信度法是用同樣的問卷對同一組被調(diào)查者間隔一定時間重復(fù)施測，計算兩次施測結(jié)果的相關(guān)系數(shù)，適用于事實(shí)式問卷，如性別、出生年月等在兩次施測中不應(yīng)有任何差異。重測信度法屬于穩(wěn)定系數(shù)。 復(fù)本信度法復(fù)本信度法是讓同一組被調(diào)查者一次填答兩份問卷復(fù)本，計算兩個復(fù)本的相關(guān)系數(shù)。復(fù)本信度屬于等值系數(shù)。 折半信度法折半信度法是將調(diào)查項(xiàng)目分為兩半，計算兩半得分的相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而估計整個量表的信度。折半信度屬于內(nèi)在一致性系數(shù)，測量的是兩半題項(xiàng)得分間的一致性。這種方法一般適用于態(tài)度、意見式問卷的信度分析。 克朗巴哈信度系數(shù)法克朗巴哈信度系數(shù)法是評價的量表中各題的得分之間一致性

17、的，屬于內(nèi)在一致性系數(shù)。這種方法適用于態(tài)度、意見式問卷的信度分析，是目前最常用的信度系數(shù)，其公式為： 其中，為調(diào)查問卷中題項(xiàng)的總數(shù)，為個項(xiàng)目相關(guān)系數(shù)的均值。信度分析概述信度分析概述第一步第一步 ：打開【可靠性分析】對話框 選擇菜單欄中的【分析】【度量】【可靠性分析】命令，彈出【可靠性分析】對話框。第二步第二步 ：選擇信度分析變量 在該對話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個或幾個變量，將其移入【項(xiàng)】列表框中，選擇進(jìn)入信度分析的變量。 【度量標(biāo)簽】主要對信度分析的信度系數(shù)做一個標(biāo)簽。10.3.2 10.3.2 信度分析的信度分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第三步第三步 ：選擇信度分析的方法 在

18、【模型】下拉列表框中選擇信度分析的信度系數(shù)，從而對變量進(jìn)行信度分析。 a ：克朗巴哈（Cronbach）信度系數(shù)法。 半分：折半信度系數(shù)。 Guttmann：Guttman最低下限真實(shí)信度法。 平行：各題目變異數(shù)同質(zhì)時的最大概率信度。 嚴(yán)格平行：各題目平均數(shù)與變異數(shù)均同質(zhì)時的最大概率信度。第四步：第四步：其他選項(xiàng)設(shè)置 【統(tǒng) 計 量】包 含Hotelling的T平方檢驗(yàn)，同類相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)、Tukey的可加性檢驗(yàn)等統(tǒng)計分析。 描述性：項(xiàng)表示輸出各評估項(xiàng)目的基本描述性統(tǒng)計，度量表示輸出各評估項(xiàng)目的總分的基本描述性統(tǒng)計，如果項(xiàng)已刪除則進(jìn)行度量表示輸出剔除某評項(xiàng)目后的均值、方差、協(xié)方差等基本統(tǒng)計量，從而

19、對評估項(xiàng)目進(jìn)行逐個評估。 【項(xiàng)之間】選項(xiàng)組:相關(guān)性、協(xié)方差分別表示輸出各評估項(xiàng)目的協(xié)方差系數(shù)矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣。 【摘要:均值】選項(xiàng)組：輸出評估項(xiàng)目總分的平均分的基本描述性統(tǒng)計,方差表示評估項(xiàng)目總分的樣本方差的描述性統(tǒng)計, 協(xié)方差、相關(guān)性分別輸出評估項(xiàng)目總和的協(xié)方差矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣的描述性統(tǒng)計。 【ANOVA 表】選項(xiàng)組：提供了多種方法進(jìn)行檢驗(yàn)同一評估對象在評估項(xiàng)目上的得分是否具有一致性。無表示什么檢驗(yàn)都不做，F(xiàn) 檢驗(yàn)表示進(jìn)行反復(fù)測試的方差分析，只適合于定距型的正態(tài)分布數(shù)據(jù)；Friedman 卡方對配對樣本的進(jìn)行Friedman檢驗(yàn)，適合于非正態(tài)分布或定序型數(shù)據(jù)，Cochran 卡方表示進(jìn)行

20、多配對樣本的Cochran檢驗(yàn)，適合于二值型數(shù)據(jù)。 第五步：單擊【確定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動輸出結(jié)果。 為評估某個公司員工的素質(zhì)設(shè)計一套評價表格，其中包括的評價項(xiàng)目有：科學(xué)素質(zhì)、文化素質(zhì)、經(jīng)濟(jì)素質(zhì)、道德素質(zhì)，每個評估項(xiàng)目的滿分25分，四個項(xiàng)目評估的總分100分，分?jǐn)?shù)越高素質(zhì)越高。為了研究評價體系的可信性，隨機(jī)對30名員工進(jìn)行了測試，現(xiàn)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析。 10.3.3 10.3.3 實(shí)例圖文分析實(shí)例圖文分析 員工素質(zhì)評估的信度分析員工素質(zhì)評估的信度分析實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容姓名科學(xué)素質(zhì)文化素質(zhì)經(jīng)濟(jì)素質(zhì)道德素質(zhì)小李21222222小張20212223小莫20212222小蔡21212

21、222小毛22222324小華22222323注意：此表為部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容第一步：第一步：打開對話框 打開SPSS軟件，選 擇 菜 單 欄 中 的【分析】【度量】【可靠性分析】命令，彈出【可靠性分析】對話框。實(shí)例操作實(shí)例操作第二步：第二步：在左側(cè)的候選變量列表框中選擇“科學(xué)素質(zhì)”、“文化素質(zhì)”、“經(jīng)濟(jì) 素質(zhì)”、“道德素質(zhì)” 進(jìn)入【項(xiàng)】列表框， 在【模型】下拉列表 框中選擇【a】 選項(xiàng)， 并單擊【統(tǒng)計量】按 鈕進(jìn)入【統(tǒng)計量】對 話框。第三步：第三步：勾選【如果項(xiàng)已刪除則進(jìn)行度量】、【相關(guān)性】以及【摘要】復(fù)選框，然后單擊【繼續(xù)】按鈕，進(jìn)入信度分析分析對話框。 第四步：完成操作 最后，單擊【

22、確定】按鈕，操作完成。此時，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中。（1）信度分析進(jìn)行過程的摘要 執(zhí)行完上面操作后，在SPSS結(jié)果報告中首先給出的是信度分析進(jìn)行過程的摘要，見下表所示。信度分析的有效數(shù)據(jù)為30個，排除在外的數(shù)據(jù)個數(shù)為0，整個信度分析是基于所有數(shù)據(jù)來進(jìn)行的。計數(shù)百分比案例有效30100.0已排除a0.0總計30100.0a. 在此程序中基于所有變量的列表方式刪除.實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（2）信度分析的信度系數(shù)計算的結(jié)果 在SPSS結(jié)果報告中給出克朗巴哈信度系數(shù)的估計值為0.816，基于標(biāo)準(zhǔn)化評估項(xiàng)目調(diào)整的克朗巴哈信度系數(shù)為0.825，評估項(xiàng)目數(shù)為4個。由于信度系數(shù)在0.800.9

23、0之間，說明問卷調(diào)查中的題目具有較強(qiáng)的內(nèi)在一致性。Cronbachs Alpha基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的Cronbachs Alpha 項(xiàng)數(shù).816.8254（3）各個評估項(xiàng)目的相關(guān)系數(shù)矩陣 從相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，科學(xué)素質(zhì)與文化素質(zhì)之間相關(guān)系數(shù)為0.734，具有較強(qiáng)的正相關(guān)性；道德素質(zhì)與經(jīng)濟(jì)素質(zhì)之間相關(guān)系數(shù)為0.691，正相關(guān)性較強(qiáng)，文化素質(zhì)與道德素質(zhì)之間的相關(guān)系數(shù)為0.343，是相關(guān)性性最低的兩個項(xiàng)目?？茖W(xué)素質(zhì)文化素質(zhì)經(jīng)濟(jì)素質(zhì)道德素質(zhì)科學(xué)素質(zhì)1.000.734.691.430文化素質(zhì).7341.000.487.343經(jīng)濟(jì)素質(zhì).691.4871.000.561道德素質(zhì).430.343.5611.000

24、（4）評估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計 下表的第一行顯示了30名員工在4個評估項(xiàng)目上總分的均值為21.992，最大值為23.067，最小值21.000，全距2.067，樣本均值的方差為0.812；第二行顯示30名員工在4個評估項(xiàng)目上總分的樣本方差為0.585，最大值為0.754，最小值0.437，全距0.317，樣本方差的方差為0.026；可見，各個項(xiàng)目的平均分基本相當(dāng)，各項(xiàng)評分的差異性比較平衡。 第三行顯示4個評估項(xiàng)目協(xié)方差的均值為0.308，最大值為0.414，最小值0.202，全距0.211，樣本方差的方差為0.006；第四行顯示4個評估項(xiàng)目相關(guān)系數(shù)的均值為0.541，最大值為0.734，最小值0.

25、343，全距0.391。可見，各個評項(xiàng)目的相關(guān)程度校稿，而且相關(guān)程度的差異較小。均值極小值極大值范圍極大值/ 極小值方差項(xiàng)數(shù)項(xiàng)的均值21.99221.00023.0672.0671.098.8124項(xiàng)方差.585.437.754.3171.726.0264項(xiàng)之間的協(xié)方差.308.202.414.2112.045.0064項(xiàng)之間的相關(guān)性.541.343.734.3912.139.0214實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（5）剔除某個評估項(xiàng)目以后的結(jié)果 表10-12的第一列顯示了剔除某個評估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目的總平均分，例如剔除了科學(xué)素質(zhì)的剩余其他三項(xiàng)的總平均分為66.97，是第一列中最大的，這說明科

26、學(xué)素質(zhì)的得分影響比較大；第二列顯示了剔除某個評估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目總分的樣本方差，第三列是某評估項(xiàng)目與其余評估項(xiàng)目總分的簡單相關(guān)系數(shù)，例如科學(xué)素質(zhì)與剩余其他三項(xiàng)的總分之間的簡單項(xiàng)系數(shù)為0.750，這再一次說明科學(xué)素質(zhì)的地位比較重要；第四列是某評估與其余評估項(xiàng)目的復(fù)相關(guān)系數(shù)，反映了該評估項(xiàng)目與其余評估項(xiàng)目的總體相關(guān)程度；最后一列是剔除某個評估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目計算得到克朗巴哈（Cronbach）信度系數(shù)。項(xiàng)已刪除的刻度均值項(xiàng)已刪除的刻度方差校正的項(xiàng)總計相關(guān)性多相關(guān)性的平方項(xiàng)已刪除的Cronbachs Alpha 值科學(xué)素質(zhì)66.973.137.750.685.710文化素質(zhì)66.403.903.

27、622.542.777經(jīng)濟(jì)素質(zhì)65.633.757.718.565.740道德素質(zhì)64.903.610.506.321.840實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析 如果在實(shí)例操作的第二步中， 在【模型】的下拉框中選擇的列表框中選擇【半分】，其他不變，那么，所進(jìn)行的信度分析就是折半信度法，其結(jié)果會出現(xiàn)在折半項(xiàng)目的前提下所得到克朗巴哈信度系數(shù)，和在折半項(xiàng)目的前提下得到評估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計，如下表所示。（1）折半項(xiàng)目的前提下得信度分析結(jié)果 表10-14是在折半項(xiàng)目的前提下得信度分析結(jié)果。折半信度法將項(xiàng)目分成兩部分，部分1是關(guān)于科學(xué)素質(zhì)與文化素質(zhì)的，部分2是關(guān)于經(jīng)濟(jì)素質(zhì)與道德素質(zhì)的，針對部分 1計算得到克朗巴

28、哈信度系數(shù)為0.837，針對部分 2計算得到克朗巴哈信度系數(shù)為0.702，這說明想進(jìn)一步改進(jìn)調(diào)查問卷的質(zhì)量，應(yīng)針對經(jīng)濟(jì)素質(zhì)與道德素質(zhì)部分進(jìn)行重新修訂量表或增刪題項(xiàng)。兩部分總分的簡單相關(guān)系數(shù)為0.583，說明兩部分具有正相關(guān)性。由于兩部分的項(xiàng)目是一樣的都是兩個項(xiàng)目，一般都應(yīng)采用Spearman-Brown修正方法對兩部分總分的簡單相關(guān)系數(shù)進(jìn)行修正，修正的結(jié)果為0.736，兩部分的Guttman Split-Half 系數(shù)為0.736，說明整個問卷是可行的一份問卷。10.3.4 10.3.4 實(shí)例進(jìn)階分析：實(shí)例進(jìn)階分析： 折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析Cronbachs Alpha部分1值.

29、837項(xiàng)數(shù)2a部分2值.702項(xiàng)數(shù)2b總項(xiàng)數(shù)4表格之間的相關(guān)性.583Spearman-Brown 系數(shù)等長.736不等長.736Guttman Split-Half 系數(shù).736a. 這些項(xiàng)為: 科學(xué)素質(zhì), 文化素質(zhì).b. 這些項(xiàng)為: 經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì).折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析（2）折半項(xiàng)目的前提下得評估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計 下表顯示了30名員工在科學(xué)素質(zhì), 文化素質(zhì)這兩個項(xiàng)目上總分的均值為21.283，在經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì)這兩個項(xiàng)目上總分的均值為22.700。在科學(xué)素質(zhì), 文化素質(zhì)這2個評估項(xiàng)目協(xié)方差的均值為0.414，在經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì)這兩個項(xiàng)目上總分的均值為0.322

30、。均值極小值極大值范圍極大值/ 極小值方差項(xiàng)數(shù)項(xiàng)的均值部分121.28321.00021.567.5671.027.1612a部分222.70022.33323.067.7331.033.2692b兩部分21.99221.00023.0672.0671.098.8124項(xiàng)方差部分1.575.461.690.2291.496.0262a部分2.595.437.754.3171.726.0502b兩部分.585.437.754.3171.726.0264項(xiàng)之間的協(xié)方差部分 1.414.414.414.0001.000.0002a折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析部分 2.322.322.322.

31、0001.000.0002b兩部分.308.202.414.2112.045.0064項(xiàng)之間的相關(guān)性部分 1.734.734.734.0001.000.0002a部分2.561.561.561.0001.000.0002b兩部分.541.343.734.3912.139.0214a. 這些項(xiàng)為: 科學(xué)素質(zhì), 文化素質(zhì).b. 這些項(xiàng)為: 經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì).折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析1 1、使用目的、使用目的 多重響應(yīng)是指對同一個問題被調(diào)查者可能有多個答案，它是調(diào)查研究中十分常見的數(shù)據(jù)形式。2 2、基本原理、基本原理 多重響應(yīng)資料因其特殊性，不方便應(yīng)用傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計分析方法進(jìn)行研究，

32、利用多重二分法和多重分類法兩種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式可以極大的豐富對其建模的方法。 多重二分法的分類編碼為為0 0和和1 1，即將每一個選項(xiàng)拆分為一個獨(dú)立變量，如果選中的則錄入1 1，沒有選擇的則錄入為0 0。有多少個選項(xiàng)則拆分出多少個變量來，因此選項(xiàng)異常多的情況下此種方法有點(diǎn)麻煩。10.4 10.4 調(diào)查問卷的多重響應(yīng)分析調(diào)查問卷的多重響應(yīng)分析10.4.1 10.4.1 多重響應(yīng)分析概述多重響應(yīng)分析概述第一步第一步 ：打開【定義多重響應(yīng)集】 對話框 選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【定義多重響應(yīng)集】命令，彈出【定義多重響應(yīng)集】對話框。第二步：第二步：選擇多重響應(yīng)分析變量 在【定義集】列表框列出所有的

33、需要設(shè)置的變量，其中包括多選題的變量，將候選變量中選擇一個或幾個變量，將其移入【集合中的變量】(集合中的變量)列表框中，選擇進(jìn)入多重響應(yīng)分析的變量。10.4.2 10.4.2 多重響應(yīng)分析的多重響應(yīng)分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第三步第三步：設(shè)置多重響應(yīng)集 然后在下方的【將變量編碼為】中選擇編碼的方法。 【二分法】為多重二分法，【計數(shù)值】輸入需要統(tǒng)計的變量值，例如計數(shù)值輸入“1”，意思是統(tǒng)計變量值為1的頻率。 【類別】為多重分類法，【范圍】表示多重分類法的起點(diǎn)值，【到】表示多重分類法的終值。 【標(biāo)簽】為多重二分法或多重分類法的值標(biāo)簽的定義。 【名稱】為輸入該多選題的題目名稱。 在【名稱

34、】中輸入該多選題的題目名稱，在【標(biāo)簽】中輸入分類法的值標(biāo)簽的定義之后，點(diǎn)擊【添加】到【多元響應(yīng)集】，點(diǎn)擊【關(guān)閉】，就設(shè)置好多重響應(yīng)集。第四步：第四步：設(shè)置多重響應(yīng)分析方法 點(diǎn)擊【關(guān)閉】，設(shè)置好多重響應(yīng)集，再選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】命令，可以看到，多出兩個菜單選項(xiàng)。 選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【頻率】命令, 彈出【多元響應(yīng)頻率】對話框?！径嘣憫?yīng)集】：顯示設(shè)置好的多重響應(yīng)集的名稱?！玖斜頌椤浚罕硎緦x入的多重響應(yīng)集進(jìn)行列表分析。【缺失值】：表示對缺失值的處理方法。在二分集內(nèi)按 照列表順序排出個案表示對多重二分法的變量進(jìn)行缺失值的處理。在類別內(nèi)按照列表排除個案表示對多重分類法的變

35、量進(jìn)行缺失值的處理。缺失值處理方法都是將缺失值排除在樣本外進(jìn)行頻率分析。 選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【交叉表】命令, 進(jìn)入【多元響應(yīng)交叉表】對話框。 多重響應(yīng)分析的多重響應(yīng)分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解【多元響應(yīng)集】：顯示設(shè)置好的多重響應(yīng)集的名稱?！拘小浚猴@示交叉分析的行變量?！玖小浚猴@示交叉分析的列變量。【層】：顯示交叉分析的分層變量?！径x范圍】：定義行變量、或列表里、或?qū)幼兞康娜≈捣秶??！具x項(xiàng)】：交叉分析的一些選 項(xiàng)，包括單元百分比（行的、 列的、總的）、基于哪種百 分比（基于個案的、基于響 應(yīng)的）缺失值的處理(基于多 重二分法的變量的、基于多 重分類法的變量的)。1.

36、實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容 為調(diào)查關(guān)于手機(jī)市場情況，設(shè)計了一份調(diào)查問卷，問卷內(nèi)容包括性別，年齡，當(dāng)前使用手機(jī)的品牌，在過去三年內(nèi)曾經(jīng)使用過的手機(jī)品牌等。隨機(jī)對30名路人進(jìn)行了測試，現(xiàn)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多重相應(yīng)分析分析。其中品牌1為三星，品牌2為摩托羅拉，品牌3為諾基亞，品牌4為LG，品牌5為蘋果，品牌6為創(chuàng)維，和其他品牌，使用二分編碼。定義7個變量，變量名分別為sumsung、MOTO、NOKIA、LG、Apple、Skyworth、other，值標(biāo)簽分別定義為0=“未選”，1=“選中”。定義了性別變量，值標(biāo)簽分別定義為0=“女”，1=“男”。10.2.5 10.2.5 實(shí)例圖文分析實(shí)例圖文分析 手機(jī)市場

37、情況分析手機(jī)市場情況分析實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容第一步：第一步：打開對話框 打開SPSS軟件，選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【定義多元響應(yīng)集】命令，彈出【定義多元響應(yīng)集】對話框。實(shí)例操作實(shí)例操作第二步：第二步：在【定義集】列表框中選擇sumsung、MOTO、NOKIA、LG、Apple、Skyworth、 other進(jìn)入【集合中的 變量】框，在 【將變 量編碼為】選項(xiàng)組中選 擇編碼的方法為【二分 法】，并在【計數(shù)值】 文本框輸入 “1”，在 【名稱】文本框中輸入 該多選題的題目名稱為 “品牌”。第三步：第三步：單擊 【添 加】按鈕將所選選項(xiàng)添加到【多元響應(yīng)集】列表框，然后再單擊 【關(guān)閉】按鈕，設(shè)

38、置好多重響應(yīng)集。 第四步：第四步：打開多重響應(yīng)頻數(shù)分析對話框： 選擇菜單欄中的【分析】【多元 響應(yīng)】【頻率】 命令, 進(jìn)入【多元 響應(yīng)頻率】對話框。 第五步：第五步：多重響應(yīng)頻數(shù)分析的設(shè)置： 將【多元響應(yīng)集】 中的多重響應(yīng)集“品 牌”選入【列表為】 并在【缺失值】選項(xiàng) 組中勾選【在二分集 內(nèi)按照列表順序排出 個案】復(fù)選框。 第六步：完成操作 單擊【確定】按鈕 操作完成。此時，軟 件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié) 瀏覽窗口中。第六步：第六步：完成操作 最后，單擊【確定】按鈕，操作完成。此時，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn) 在結(jié)果瀏覽窗 口中。（1）案例的摘要 執(zhí)行完上面操作后，在SPSS結(jié)果報告中首先給出的是案例的摘要，見下表所示。多重響應(yīng)分析的樣本數(shù)據(jù)為20個，缺失數(shù)據(jù)個數(shù)為0，