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,Weibo Blog 知乎 花瓣,曹将制作,如何将EXCEL导入到SPSS中,(1) FileOpenData (2) 弹出的对话框中File of Type选择Excel (3) 选择worksheet(一般都是第一页吧),点击OK,(2),(3),数据录入定义变量及其属性,变量名,变量类型,变量长度,小数位数,变量名标签,变量值标签,缺失值,列显示宽度,对齐方式,度量尺度,变量名:可以直接输入中(英)文名;如果是句子,可以取句子核心单词的首字母(首拼音)。 变量类型:市场调查的数据类型一般是数据型(Numeric)。 变量长度:一般直接使用默认值。 小数位数:问卷搜集得来多为整书,所以小数位数取0。 变量名标签:输入变量名的具体含义,数据分析时易于结果读取。 变量值标签:一般是对名义变量进行标注,比如“0男性”,“1女性”。母的也是易于结果读取。 缺失值:设定录入的哪些值是缺失值。比如0男,1女,则其他数值都为缺失值。 列显示宽度:设定对应列数据的显示宽度。 对齐方式:设定对应列数据的对齐方式。 度量尺度 定类型(Nominal):代表类型的编码,而这些编码的数值只是一个符号,数值之间不存在有意义的量的关系。比如男女,班级,手机品牌。 定序型(Ordinal):不仅具有分类功能,也存在量的关系。例如老中青。 定距型(Scale):是采用一定单位的实际测量值,两个间距测度变量的差与和都具有数量意义。例如李克特打分。,数据计算:生成新数据,有时我们需要基于几组变量生成新的变量,例如求X1、X2的平均值。 方法一:在EXCEL里进行操作,然后导入SPSS。 方法二:直接在SPSS中实现。 TransformCompute Variable 在“Target Variable”里输入新变量名的名称,在Numeric Expression里输入计算公式,新变量名称,计算公式,信度分析,信度分析:采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。 统计指标:Cronbach 信度系数 SPSS实现:AnalyzeScaleReliability Analysis 结果解释:一般要求大于0.7,此时可认为问卷信度较好,具有较高的内部一致性。,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,信度高,信度低,效度分析,效度分析:所测量到的结果反映所想要考察内容的程度。 效度分类: 收敛效度:指的是量表不同一构念的其他指标确实相互关联的程度。 判别效度:一个测量值不其他应该有所丌同的构念之间不相互关联的程度。 统计指标:收敛效度为AVE(平均方差提取),判别效度需要用AVE的平方根与其他变量相关系数进行比较。 实现方法:需要用结构方程模型的相关软(如Lisrel或Amos)件实现。,描述统计分析:频数分析,频数分析:频数分析适用于离散变量,功能是描述离散变量的分布特征。 SPSS实现:AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies,输出统计量,四分位数,N分位数,有选择的输出百分位数,平均数,中位数,众数,求和,标准差,最小值,最大值,均值标准误差,方差,极差,偏度,峰度,作图,条形图,饼图,直方图,描述统计分析:描述性统计量,SPSS实现:AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives,平均数,求和,标准差,最小值,最大值,均值标准误差,方差,极差,偏度,峰度,按变量顺序排序(一般选这个),将标准化后的变量结果存为新的变量,描述统计分析:绘制散点图,GraphsLegacy DialogsScatter Dot 选择Simple Scatter 选择变量输入X轴和Y轴。 OK。,X轴,Y轴,独立样本T检验,分析的变量,分组依据,类别对应数值。例如之前编码1-男,即在Group1输入1,SPSS实现:Analyze Compare MeansIndependent-Samples T Test,独立样本T检验(结果解释),从上表中可以看出: 方差齐性检验中,F=0.727,对应的p值为0.394,大于0.05,即在0.05显著性水平下,接受原假设,即方差齐性。 于是看方差齐性对应的t检验结果,t值为0.828,对应的p值为0.403,大于0.05,即在0.05显著性水平下,可以认为两者均值没有差异。,方差齐性检验,满足方差齐性检验看这里,不满足方差齐性检验看这里,方差分析:单因素方差分析,单因素方差分析:在一个影响因素的不同水平下,观测变量的均值是否有差异。 SPSS实现: AnalyzeCompare MeanOne-Way ANOVA 将因变量移入“Dependent List”表框,将自变量移入“Factor”表框;在Options里选择Homogeneneity of variance test;点击“OK”,基本的方差分析便可完成。,因变量,自变量,方差齐性检验,方差分析:单因素方差分析(结果解释),从上表中可以看出:方差分析的p值为0.520,大于0.05,接受原假设,即不同性别调查对象的忠诚度不存在差异。,方差齐性检验结果:p值为0.984,大于0.05,接受原假设,即方差齐性。,方差分析:多因素单变量方差分析,单因素方差分析:在多个影响因素的不同水平下,观测变量的均值是否有差异。 SPSS实现: AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate 将因变量移入“Dependent List”表框,将自变量移入“Factor”表框,然后点击OK即可。,因变量,自变量,方差分析:多因素单变量方差分析(结果解释),从上表中可以看出:通过观察各因素对应的F统计量和P值,可以看出,Q2、Q3和交互项对loyalty的影响皆不显著。,线性回归分析,线性回归分析:利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。 SPSS实现: AnalyzeRegressionLinear 将因变量移入“Dependent”表框,将自变量移入“Independent”表框,然后点击OK即可。,因变量,自变量,线性回归分析(数据解释),回归方程拟合优度为0.265,即因变量的变异的26.5%可以通过自变量解释。,F=23.607,即对应的值为0.000,即在0.05显著性水平下模型整体显著。,VEQUIT
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