问卷调查设计 spss

经典word整理文档，仅参考，双击此处可删除页眉页脚。本资料属于网络整理，如有侵权，请联系删除，谢谢！4.3问卷调查4.3.1问卷设计的原则到的数据能够有效地被处理和分析，本次调查问卷的设计遵循一下基本原则：（1）问卷必须准确反映模型变量的含义特别注意如何把相对抽象的观测变量准确地转换成问卷题项。（2）问题必须易于用户理解用户培训指数所调查和测评的内容主要是用户对公司提供的培训服务质量和测评涉及到经济学、心理学、统计学、消费行为学等多方面的知识，其难度远是调查问卷设计环节的核心问题，也是保证用户培训满意度调查质量的关键。（3）问题排列次序要有利于回答面，用户不愿意问答的问题应该放在后面；用户容易回答的问题应该放在前面，题之间的逻辑关系，也包括思维的连续性。按照结构变量的逻辑关系排列问题，有助于被访问用户一步一步作答；将结构变量所包含的观测变量问题放在一起，能够使被访问用户较少地产生时空的跳跃，准确地回答问题。（4）调查问卷应该加入人口统计问题谈问题，还应有必要的人口统计问题，如被访问者的年龄、学历、组织性质、组计数据将帮助提供详细的分析结论。（5）尽量采用便于数据处理的封闭式问题数据的录入、整理、计算和分析。4.3.2问卷测评指标的量化字便于统计分析；其次，数字使态度测量活动本身变得容易、清楚和明确。由于李克特量表比较容易设计和处理，受访用户也容易理解，在邮寄问卷、5的5级态度量表有三种，一种直接用于测量满意程度，为：很不满意、比较不满意、一般、比较满意、很满意，相应赋值为12345；第二种用于测量培训服务达到的培训效果以及用户期望（或理想）的程度，为：大大低于预期（理1、2、3、4、5。4.3.3问卷的发放及收集调研和电话访谈问卷调研两种方式。子邮件网络问卷100效问卷2810户，回收有效问卷4份，共计回收有效问卷32份。5徐工筑路公司用户培训满意度测评结果及分析本文运用SPSS13.0主成分分析、相关分析、回归分析，具体分析如下：5.1样本特征分析表）11676292211311国家或地方基层项目25217953.1%28.1%37.5%房地产业交通运输业12有一定的代表性。其中本次调研对象的学历大多是大专及本科，占68.8%，样本的年龄分布主要集中在21-30岁和31-402371.9%。同时，用户所在组织的性质国有企业占了40.6%，组织的行业也集中在建筑业，占53.1%。整体来看本次调研的接受徐工筑路公司用户培训的人员中，学历大多都是大专及本科，年龄层主要集中在21-30岁和31-40岁区间的中青年阶层，同影响因素的真实情况，因此调研结果是较为可信的。5.2样本效度检验中所占的比例，比例越高说明测量准确程度越好。(Bartlett)球体检验法和KMO(KaiserMeyerOlkin)利特(Bartlett)球体检验法，统计量从检验整个相关矩阵出发，其零假设为相关矩子分析的使用。其统计量根据相关矩阵行列式的卡方转换求得。KMO(Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy)测度从比较宏观观测变0到1。通常按以下标准解释该指标值的大小：0.9以上，非常好；0.8以上，好；0.7，一般；0.6，差；0.5，很差；0.5以下，不能接受。因本论文采用的因子分析中确定因子载荷矩阵的方法采用主成分分析方法，首先需要对数据进行KMO及Bartlett球度检验，经Bartlett检验表明Bartlett值足够大，且p<0.05即相关矩阵不是单位矩阵，可进行主成分分析，其中KMO值均大于0.5，都属于可接受的范围之内。均为可进行主成分分析范围，且分析1的特征值，与此同时其他成分的特征值小于1。如果主成分分析中获取的公因子能解释50%负荷大于等于0.6)，则认为具有较好的结构效度。本文将32条样本数据录入到SPSS13.0析及方差最大化正交旋转方法。5.2.1企业形象指标效度分析表）KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSampling.651Adequacy.Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Squaredf17.3373Sig..001TotalVarianced2Method:PrincipalComponentAnalysis.Component1筑路公司的社区活动Method:PrincipalComponentAnalysis.a.1componentsextracted.KMO值为0.651大于0.5Bartlett球度检验给出的相伴概率为0.001<0.05主成分分析。公共因子对总方差的累计解释率为67.885%，测量项目的因子载荷较高，说明数据质量较好。5.2.2感知质量指标体系效度分析表）KMOandTest.575183.75391Sig..000TotalVarianceExplainedExtractionSumsofSquaredLoadingsRotationSumsofSquaredLoadingsComponentTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%132.38013.63810.9568.7697.9397.0754.1873.7933.3272.4402.1681.6571.143.53032.38046.01856.97465.74373.68280.75784.94388.73692.06394.50396.67198.32799.470100.00032.38013.63810.9568.76924.09038.15851.20262.96273.68223457.93967.5868.5319.466.342.3074ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.aRotatedComponentMatrixComponent123培训人员的态度培训人员的专业程度培训人员的主动性培训部门间的配合度培训场地整体布局培训环境整洁卫生培训的整体氛围培训内容难易程度培训任务完成度培训流程-.001-.059.621.173.737.204.025.837.416.402.728.093Method:PrincipalComponentAnalysis.RotationMethod:VarimaxwithKaiserNormalization.a.Rotationconvergedin7iterations.由上表可知，感知质量对应的KMO值为，Bartlett球度检验给出的相伴概率为0.000<0.05，适合进行主成分分析。可以看出，5个公共因子对总方差的累计解释率为73.682%14个测量项目能较好地分布在5个潜在的公共因子上，5比较理想，数据质量较高。5.2.3培训效果指标的效度分析表）KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy..595Approx.Chi-SquaredfSig..018TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Cumulative%56.567123456.56770.68988.520.45911.480100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.ComponentMatrixaComponent1Method:PrincipalComponentAnalysis.a.1componentsextracted.由表5-4可知，KMO值为0.595Bartlett球度检验给出的相伴概率为0.018<0.05，适合做主成分分析。公共因子对总方差的累计解释率为56.567%50%5.2.4比较满意度指标的效度分析表）KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSampling.630Adequacy.Approx.Chi-Square12.2173dfSig..000TotalVariancedSumsofSquaredLoadings2Method:PrincipalComponentAnalysis.1.889.889Method:PrincipalComponentAnalysis.a.1componentsextracted.5.3样本信度检验系数来进行（5-1）其中：K表示变量结构中项目的总数，为第i个项目观测量的结构内方差，2i22iTTathan）和布莱克（WilliamC.Black）指出：Cronbach系数大于0.7，以表明数据信度较高；计量尺度中的项目数小于6个时，Cronbach系数大于0.60，表明数据是可靠的；系数在0.5以下要重新修改结构，剔除无关变量。本文应用SPSS13.0统计软件逐个对各因子结构进行信度分析，得出系数的值，其内部一致性即信度检验检验结果如下表（表5-6）所Cronbach示：表ReliabilityStatisticsReliabilityStatisticsCronbach'sAlphaNofItems14NofItems.829.7192Cronbach'sCronbach'sAlphaNofItems4NofItems3.616.689由上表可知，培训效果的Cronbach系数只有0.616，最低，主要是由于其标识的四个指标中的“行为改进”和“组织绩效”的滞后性，后期调查中，用户4左右，而对组织的“经营情况”和“工作效益提高程度”感受不到，数值却普遍偏低，普遍数值都在3甚至以下，所以培训效果变量的Cronbach系数偏低是可以理解的，但无论如何0.616还是达到了可以接受的程度。而其他各变量的Cronbach系数均大于0.60，部分系数超过了0.80，总的度，可以进行下一步计算。5.4相关性检验义为描述两个变量间线性关系程度和方向的统计量。相关系数r没有单位，其值在-1~+1之间。r的绝对值越接近1值决定了两变量间变化的方向是否一致。双变量相关性分析主要有三种分析方法：Pearson分析，积差相关，计算连续变量或等间距测度的变量间的相关分析；Kendall分析，等级相关，计算分类变量之间的秩相关；Spearman分析，等级相关，计算斯皮尔曼相关。为分析变(Pearson)积差相关方法来分析变量两两相关的程度。在前面问卷的效度和信度检验通过的基础上，为了进一步了解潜变量(因变量与自变量之间的关系，本研究应用SPSS13.0进行相关性分析。对企业形象的2个指标、感知质量的14个指标、培训效果的4个指标、培3关系如下表（表5-7表）企业形象培训服务培训环境培训内容培训方式培训器械行为改进组织绩效培训反馈SumofSquaresandCross-productsSumofSquaresandCross-products4.094.13232.255.080SumofSquaresandCross-products2.0832.167.06732.07032.252.082SumofSquaresandCross-products3.6151.6562.750.11732.05332.08932SumofSquaresandCross-products2.8654.9064.9174.719.09232.15832.15932.15232.692**.000SumofSquaresandCross-products3.2923.7505.0003.1256.208.10632.12132.16132.1091.053SumofSquaresandCross-products3.2291.9381.3331.9382.1042.500.10432.06332.04332.06332.235.0060SumofSquaresandCross-products1.8491.2031.625.8591.151.4382.469.06032.03932.05232.02832.484**.003SumofSquaresandCross-products4.2403.7813.2502.8444.7603.3753.188.797.13732.12232.10532.09232.510**.001.434**.007Sig.(1-tailed)SumofSquaresandCross-products4.1284.4483.0283.3443.9833.2082.3541.9643.219.13332.14332.09832.10832**.Correlationissignificantatthe0.01level(1-tailed).*.Correlationissignificantatthe0.05level(1-tailed).由表5-75-8意度有显著性的影响，其