spss数据分析具体操作步骤

1、大家现在都要写论文的数据分析了很多同学都一点不会所以把我知道的跟大家分享一下下面以PASW18.0为例,也就是 SPSS18.0什么不是18.0 ,好吧 差不多的,凑合着看吧要不去装个 =下面图片看不清的请右键查看图片首先,要把问卷中的答案都输进 SPSS中,强烈建议直接在 SPSS中输入,不要在EXCEL中 输入,再导入SPSS,这样可能会出问题在输数据之前先要到变量视图中定义变量 如 下列图名秣类型小蚊标签L值缺失1性别数值(N)4C性别1-黑无E年龄数数M80年龄及以无E广款If程反A 00薇苜程度(1 一本科以下无E4职称等知.数值网)S0职称等皴3初蝴无E5总工作年限熟值N)80从事

2、类似工作年L 1-5隼:一 L无1E所有类型都是数值,宽度默认,小数点看个人喜好,标签自定,其他默认除了值 讲讲值的设定'男)匕点一下有三点的蓝色小框框 会跳出一个对话框,如果你的变量是性别,学历,那么就如 下列图如果是五点维度的量表,那么就是记住,每一题都是一个变量,可以取名 Q1, Q2设定好所有问卷上有的变量之后,就可 以到数据视图中输入数据啦如下列图性别年龄教育程度职称等级总工作年限KY工作年限德行垂范11匚 22321442223215331231114412431245123213462131t15TL 222236532232134L 9 123254忖112115一 1

3、11232145:112223213413232346414223221E都输完后还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分如果你的问卷 Q1-Q8是一个维度,那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后 具体操作如下 转换一一计算变量图形3C1W+G转换 分析 直销电 3讨苴变量eg 国对个案内的值计数.转换值重新编码为相同变量0L 重新痛同为不同变量R. m自动重新编码伯?. .瑁可视离散化但 M最优离散化!准备建模数据也 眈个案排铁K>. 岛日期和时间向导创立时间序列四； 驱:昔坝坡失值国 随机数字生成器但 运行挂起的转换建计算变量db-函神

4、位：篁术CDF与学中4>CDF转换当前日期时间 日期运篁 日期创立 E函数和特殊变量正：幅U渐回心"取消羯助j如果u可选的个案选择条件目标变星二数字表达式但'CH *0 2+Q3 +04 + 口5 十 0自十 C7 + C胡3、类型与标筌y. 1生利:性别 ,J年龄佯捌 易 教育程度教育程度: 史明帝等皴明称等皴 I川从事类似工作年限. d在KV工作年限聘一 d变口1僧行垂范1 H变Q2幡行垂范2 Jj爽口 德行垂范3 d奏Q4德行垂范4 口 受QW德行垂范5 d变口5随行垂范国 d变Q7德行垂范力 jj受QS循行垂范观 口 U雯Qg愿景微岫 .受01口 愿量谢励2 o

5、i奏Q11睛景做同点确定,就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量如果你的满意度有 3个维度,那么就要计算3个维度,外加满意度这个总维度,满意度 =3个维度的平均分=满意度量表的 所有题目的平均分 把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦1 .描述性统计分析直销典国琅但实用程序乜：窗口也;报告卜h-jCi E雄述统诘卜臼剧率旧裴卜口描述口.比拟均值也1, 一般线性模型 广义线性模型?探索BL 的交火表一混含模型QQM比率01.相假设回UP-PS1.卜回归回区Qq图r对数线性模型Qb卜13l-j6珅跷网络卜13分类,15除维11度量614非参数检验目卜13颈测卜A6生存函数位 多重响应也：

6、卜211131以域失值分析工葭1161多重妇因®卜复杂抽样工卜15廊辉新酬卜1将你要统计的变量都放到变量栏中,直接点确定如果你要统计男女的人数比例,各个学历或者各个年级的比例,就要用描述统计中的频 率如果要统计男女中的年级分布,比方大一男的有几个,大二女的有几个,就用交叉 表不细说了地球人都懂的2 .差异性分析差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响,男女是否有差异,年级是否有差异,不做的就跳过对于性别来说,差异分析采用独立样本T检验,也可以采用单因素 ANOVA分析,下面以T检验为例万斫也 亘铜网囹描匕 据者描述前i+表CD比拟均值胆卜一般就性瞋型叵 广以践牲模里上混合福剧Q9卜

7、相关*回归近P对数箕性模型q;卜 神轻网招k分类旧降维卜度量| S*非参数检验国Mi!T,生荐函数理多重响应U卜头用柱序工：图=3 嵇助U口均值吵. 行单样本T检物回闺独立样本工检瞌E- 黜配对样本T检验的国单因素ANO AI11363151114134621131115缺失值分析&L.将性别放进下面的分组变量中,接着定义组按确定独立祥奉检验方差方程的L门蛇n.检验均值方程的t梭鞋FSig,tdfSig.成侧月值差值标睢1麦堇型领导行为假设方差相等假设方差不相等.601,440-1.&371.640113112,199.105104-.1517532-.151 7532,喇肛组

8、织承诺假设方差才聘1限谖方差和瞪4.312040-2 226-2 1991131D3196.02a.030-.1 857073-.1857073.03；一口山ANOVA分析,如下看Sig 双侧得分,小于0.05就说明有显著差异, 上图可见男女在组织承诺上是有显著差 异的,在变革型领导行为的认同上没有显著差异而对于学历,年级,年龄,工作年限等因素,我们可以采用单因素妗析 直相此 图形 实用程序也；窗口迎希助报皆*1fJ二E二W-：-B缶A猫迷统计*L 1111工,卜迪 ,一表k比拟均值网均值叫一般线性模型啜E革样本丁检脸印,广空线性模型 混合模型0 相美©南独立样本I检验 国配对样本T

9、检监上词单因素ANQg_.同®r141对数线性模型©>36神轻网给1.3分类旧15降雎k11度量母14手拶数检验他1J3预那么*46C4生存画也母 武重响国&21V311口缺失值分析“1J6多重归因D1：1诵单闪素方差分析曲.性别胜别 龄福ijI晶教育程度国I苜程度： 色职称等缎即称等级I 日从事类似工作年限一 d变01噂行垂陌11 .£变Q2陶行垂范方 口受Q3隋行垂陌3 L-J8,三士升 & I一注40:作年限KY工确定|粗贴® 重置取消 帮助按确定A NOVA平方和dr均方F显著性感情承诺娟向574551 1492.601mg

10、细内40L14D109442念数53605114标准承诺蛆向51 445IoQ,力12里内,50,657109,467总数590631U鳏秘空间3S6157721.38E235蛆因60.745109657总数64.6054经济承诺物将3.3745,6751.Z92.273蛆内S5.945ioa喀总数6Q319114机合承诺猖间1049852.1004.426oai组内51,707W9474总数62.2051U由上图可知,在 KY工作年限不同,在感情承诺、标准承诺、时机承诺上都有显著差异 显著性小于0.05如果做出来没有差异,可以在下列图中选择两两比拟靛单因素方是分析明牲菰胜利 不痛阡幽晶 教育

11、程度舞苜程度: qB醐等疑啾舷颗 £|从事类IU工作年限.,变口 1儒行垂范H 口|变凸2图行全宿2 .变口 3膘行而范3因变量列表I目:笏感情承诺德情承诺: 6标准承诺映范承诺 Ef理想承诺因想承诺: /转济承诺经济承诺j ,时机承诺即会承诺:因子D：. 一在下工作年限必丫工选中LSD 最小显著方差法比照幽.两两比拟曲.| J选项Bootstrap (9;.继续确定就会出来多重比拟的图多重比拟£D因变量(D祖KYH作年限(J)在KY工跖限95%置信区间均值差(kJ)标准误显著性下限上限感情承诺1年年-.01 26984.2134657,953-4357814103643年

12、,4674330".1994139,021,0722(1,&626654年-.0347222.2293416B79-.4S72SB,4176435年,4711111".莽293瞪口45.010623931594G年及以上,1652778.2293416,471-.207269.&17642洱1年01 2E984.213+657953-.410364.435 7913年,480131 4K.1904234,013.1 02720.8575424年-皿.2苒15327,921-4591124150655年s <yc lIj kA.4838095 匈、工倒活

13、-6662.033.036523329091E年及以上,421-259112S150653年1年-.46743301,19941 3S,021',B62B650722012年-.4801314',1904224.015-联 7542-.W?7204年-.50215521.2021612,017-.91 2346.091965再找有没上标为小星星的 有就可以说明二者有差异,没就没方法了你改数据吧 =上图说明1年和3年、5年的在感情承诺上有明显差异我去4年的怎么没差异=0 别的也就这么做不重复说了3 .相关分析相关分析主要就是分析你两个大变量中各个维度是否存在相关性和两大变量是否存

14、在相关 性下例为两大变量的相关分析分析相关双变量确定后相关性比拟B的变化,要想证0.75就不能做回招美性变革型领导行 为组欲承诺变建型领导行为Pearson相关性 显著性 双恻N1115 .SSf".005115组织承诺Pearson相关性显著性双侧、IM.691 "",C001161115.在刃1水平双侧上显著相关.可见变革型领导行为和组织承诺在0.01水平上显著相关上标两颗星好其他维度也是一样的做法 4 .回归分析相关分析只能说明二者的相关性,并不能说明是否是由于A的变化引起明因果关系就要用回归分析 在做回归之前,首先要做一下自变量之间的相关性,如果相关系数超

15、过归会有比拟大的偏差 这里不说了,不会的看3.相关分析回归如下分析® 直销网图形9实用程序&:窗口 史帮助报告描述统计表 比拟均值国 一般线性模型9 广义线性模型 混合模型X 相关.回归®对数线性模型9 冲经网络分类£ 隆雄要量S非参数检监电 预测 生存函数 多重响皮也 因缺失值分析XL多重归因Q 复杂抽样也 质量限制9 ROC曲线图V作年限KYH作年限德行垂?J£1111曲线估计C.局部最小平方臼 二元 Logistic.rtULT名项 Logistic.困有序Probit.非线性W45121两阶是小二乘法2.最正确尺度CATREGK15131

16、3如果你想用ABC变量预测D,就把D放因变量中,ABC放自变量中,方法选择进入 直 接确定,如下列图豕妒模型标唯策数tSjg,C标落误差试用版1黑蜀,320,2643.104,002德行垂范,12906白.1951.8E2062愿嗫鼓励.0B3.060.0341.038,302tt生优关心.17B,049.2923 609.00领导魅力,27336.2912.892,0053因变量:殂然承诺上图的结果说明德行垂范和愿景鼓励被踢出回归方程,由于 Sig大于0.05所以只有个性化关心和领导魅力可以显著预测组织承诺5 .问卷信度和效度信度=分析一一度量一一可靠性分析分析电直销胆图形实用程序也窗口但5

17、帮助强告埸法统计卜S3表1卜比拟均值但卜作年限KY工作年限德行垂范1一般线性模型G14广义战性模型?15混合模型任1112本日天C13目妇艮卜11对数线性模型9卜36神经网络13分类(f)15降维11度量F?非参数检验例,预测I»生存函数多重响应旦回战失值分析X国可靠性分析公名维展开PREFSCALU多维尺度PROXSCAL.基多维尺度ALSCALM.1115名重归因I11宣杂抽样色15质量限制913匿ROC曲线图M13ill可靠性分析工程h曲性别1性别名教育程度潮E育程度1 届职称等级禺啸喈翎,_ i从事类型工祚年限忘工 比荏KYH作年限1H工作J W1感情承诺1d祖Q2痣情承诺2

18、归jj费Q1藻行垂范11A变02 f®行垂范线d堂口3暗行垂范3统计量值:FLJ堂Q5僧行垂范E "表U6博行垂范免 d囊口7丽垂范寺 小费阖浦行垂范3：根型包Ia刻废标笑.确定屋(£)重量出取消把你同一份量表的题目全部放进去,比方变革型领导量表有26题直接确定可靠性t箴taCronbach1& Alptia项数,93926结果说明Cronbach's值为0.939 ,量表信度很好 超过0.7才行效度分析一般采用结构效度分析,就是因子分析 分析一一降维一一因子分析分析达直耨网图琨妗?实用程序世窗口报告描述获计表由卜i比拟均值咀卜一般鼓性模型迨】h

19、广义线性模型,混含模型, 相关色*一4LJJH S'口 ;；|作隼限KYH作年限141511213回归回卜对数莪性模型卜1136押统网络一 13分类正_ 15降卜度量母年参数检验创费恻Q：卜久.因子分析 屏对应分析 ,最优尺度生存函数好电击而的门r,卜211311, - irl缺失值分析hl-V f15各重归因I卜11复杂抽样&15质量限制卜13ROC曲翳圜白"13把你同一量表的题目都放进去:因子分柝选择变现&.届t短U性时d辎际而犯数w程度敷百姓 好蹄等旅翎j d从事类出工作年限 ,中在g工作年p艮iky. di组01糜恬承诺1 壮地Q2隔情承诺口 dj蛆M

20、四梏承诺其 jj组Q4隔情承诺电 n期二三感恬承诺匚变量NT上 变口1偏行垂范1】ri变Q2语行垂范国 U要口3瓶行垂范3 旧1变04德行垂范41 d变口5陛行垂范w d受qb 行垂范时 药逅行垂范7till粘!而!|直置&取消帮助点描述选KMO*浦因子分析：猫迷统计就计量 y I if sri I irniiwF-eiiffTTSiBrMiiFewi up 薄变量提述性J M原赔分析结果J .1联炜阵 ：系数©二逆模型那么:口显著性水平国二再生国n行列式值0反映最回y区MC布日御tklt的球形度检验K:再点旋转,选择最大方差法其他都默认,最后确定KMO和Bartlett的检

21、验取样足博度的Kaiser-Meyer-Olkin度量：e am efl的球九度检骐近似卡万dfSig.-S392292.802325£0D0.839大于0.5 ,表不可以进行因子分析解释的总方差成份初始特征值提取平方和羲人旋转平方和载入合计方:差的能祟积先合计方差的%氧徽%合计方差的基累积110,74241.31541.3161074241.31541.3155.20320,01320.01322.70810.41551,7302708W.415517304 3151.5gg35 61 2324569.44361 1782 450S.44ES 1.1784,19116,1185273041 5075.796E6.9741 507579660.9743.70314,24466 G4累积解释变异66.974%,比拟好睡转成神矩阵当1234费Q1712.354-ooa324费S,734,215,1622&e5Q3,777,135,342,002要Q4697.064.173465受Q5750J50