分析

问题一：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 问题二：怎么用SPSS做因子分析具体的步骤是什么由 把需要进行因子分析的变量 全部移入因子分析 对话框，然后选择正交旋转 点确定就好了 问题三：因子分析可分为哪三个步骤 职务分析是一项技术性很强的工作，需要做周密的准备。同时还需具有与人力资源管理活动相匹配的科学的、合理的操作程序。 (一)准备阶段 1、建立工作分析小组。小组成员通常由分析专家构成。所谓分析专家，是指具有分析专长，并对组织结构及组织内各项工作有明确概念的人员。一旦小组成员确定之后，赋予他们进行分析活动的权限，以保证分析工作的协调和顺利进行。 2、明确工作分析的总目标、总任务。根据总目标、总任务，对企业现状进行初步了解，掌握各种数据和资料。 3、明确工作分析的目的。有了明确的目的，才能正确确定分析的范围、对象和内容，规定分析的方式、方法，并弄清应当收集什么资料，到哪儿去收集，用什么方法去收集。 4、明确分析对象。为保证分析结果的正确性，应该选择有代表性、典型性的工作。 5、建立良好的工作关系。为了搞好工作分析，还应做好员工的心理准备工作，建立起友好的合作关系。 (二)调查阶段 分析人员应制定工作分析的时间计划进度表，以保证这项工作能够按部就班的进行调查。同时搜集有关职位的相关信息。这一阶段包括以下几项内容： 1、选择信息来源。信息主要来源于：工作执行者本人、管理监督者、顾客、分析专家、职业名称辞典以及以往的分析资料。 2、选择收集信息的方法和系统。信息收集的方法和分析信息适用的系统由工作分析人员根据企业的实际需要灵活运用。 3、搜集职位的相关信息 (三)分析阶段 工作分析就是审查、分析企业某个工作有关的信息的过程。也就是说，该阶段包括信息的整理、审查、分析三个相关活动，是整个工作分析过程的主要部分。 1、工作名称　该名称必须明确，使人看到工作名称，就可以大致了解工作内容。如果该工作已完成了工作评价，在工资上已有固定的等级，则名称上可加上等级。 2、聘用人员数目　同一工作所聘用工作人员的数目和性别，应予以记录。 3、工作单位　工作单位是显示工作所在的单位及其上下左右的关系，也就是说明工作的组织位置。 4、职责　所谓职责，就是这项工作的权限和责任有多大，主要包括以下几方面： 5、工作知识　工作知识是为圆满完成某项工作，工作人员应具备的实际知识。这种知识应包括任用后为执行其工作任务所需获得的知识，以及任用前已具备的知识。 6、智力要求　智力要求指在执行过程中所需运用的智力，包括判断、决策、警觉、主动、积极、反应、适应等。 问题四：用SPSS做因子分析时，怎样给数据标准化（具体操作步骤）？ 我一般都是在excel里对数据进行标准化预处理骸然后拿处理后的数据在spss里做因子分析，虽然麻烦点，但是心里有谱，知道该怎么操作，希望我的经验能帮上你 问题五：验证性因子分析的测试步骤 验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。在实际科研中，验证性因子分析的过程也就是测度模型的检验过程。可以进行测度模型及包括因子之间关系的结构方程建模并拟合的统计软件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL这个软件中有三种编程语言：PRELIS是用来作数据处理或简单运算，比如作一些回归分析、计算一个样本的协方差矩阵；LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵的方式来定义我们在测度项与构件、构件之间的关系，然后采用一个估计方法 (比如极大似然估计) 进行模型拟合；SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者用。一般来讲，研究者需要先通过SIMPLIS建立测度模型，然后进行拟合。根据拟合的结果，测度模型可能需要调整，抛弃质量差的测度项，然后再拟合，直到模型的拟合度可以接受为止。 问题六：用SPSS已经做出了因子分析，那么具体的分析结果应该怎么看呢？ KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解福差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。 问题七：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的 问题八：因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重？ 5分 在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。 确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是： (1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。 (2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。 (3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。 (4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。 因子分析应用在评价指标权重确定中，通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差，其值大小表示该项指标对总体变异的贡献，通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。 问题九：因子载荷矩阵怎么得出？要求用SPSS的具体步骤讲解下，谢谢！ 1，打开SPSS数据 2，选择 分析（a） 3,选择“降维 （Date Reduction）”――因子分析（factor）4，将需要因子分析的变量拖入变量框。 5，在抽取 菜单罚 “因子固定个数” （N） 设为 1 5，点击 继续 确定 6， 你将得到公因子方差表 和 因素负荷量 表 问题十：spss中如何用因子分析计算各指标的权重？ 在表因子变量解释贡献率（Total Variance Explained）中，看各个主因子的方差贡献率（Initial Eigenvalues栏下的% of Variance），例如图中三个主因子对应的权重为52.132、21.017、11.405，测将三个权重进行归一化处理，52.132/(52.132+21.017+11.405)、21.017/(52.132+21.017+11.405)、11.405/(52.132+21.017+11.405)，所得三个数即为主因子权重

数据简化 因子分析的用途 数学模型 用矩阵的方式表达 因子分析模型的性质 因子载荷矩阵中的统计特征 旋转因子的目的 回归方法 主成分分析与因子分析 主成分分析与因子分析有所不同，主成分分析仅仅是变量变换。 主成分和公共因子的位置不同。因子分析也有因子载荷（ factor loading）的概念，代表了因子和原先变量的相关系数。但是在因子分析公式中的因子载荷位置和主成分分析不同。 在数学模型上，因子分析和主成分分析也有不少区别。而且因子分析的计算也复杂得多。根据因子分析模型的特点，它还多一道程序：因子旋转（ factor rotation）；这个步骤可以使结果更好。 旋转后的公共因子一般没有主成分那么综合，公共因子往往可以找到实际意义，而主成分常找不到实际的含义。 可以看出，因子分析和主成分分析都依赖于原始变量，也只能反映原始变量的信息。所以原始变量的选择很重要。在得到分析的结果时，并不一定会都得到如我们例子那样清楚的结果。这与问题的性质，选取的原始变量以及数据的质量等都有关系。如果原始变量本质上独立，就很难把很多独立变量用少数综合的变量概括，降维就可能失败。数据越相关，降维效果就越好。可用如下方法进行变量间的相关性检验：

因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。共同度是指一个测验条目在所有因子上的因子载荷平方和，它代表了所有因子合起来对该条目的变异解释量，因子是用来代替繁多的条目的简化测量指标，那么共同度高即代表某个条目与其他条目相关性高，而共同度低则表明该条目与其他条目共通性很低，也就是说这个条目的独特性很强。扩展资料：主因子的权重就是其方差贡献率占这7个主因子的累计贡献率各原始变量的权重是，先根据SPSS算出的L载荷矩阵，除以对应的特征根值，算出A矩阵。再用A矩阵中的x系数除以对应x的标准差，算出的是各个原始变量的系数。各个系数占所有系数之和的比例就是权重。因子分析法确定指标权重权重体系构建常见于企业财务竞争力体系，绩效权重体系或者管理者领导力权重体系模型等。常用的权重研究分析方法中，AHP层次分析法，熵值法，组合赋值法均无法直接使用SPSS软件进行计算，因此在SPSS上利用因子分析法进行计算权重是一种常规做法。参考资料来源：百度百科——因子分析

在SPSS当中，有个因子分析，可以通过因子分析最后得到各个因子在每一个项目上的得分，保存这个得分作为新的变量。然后用新变量再去做回归分析就可以了。

因子分析后设置自变量方法如下。1、打开『因子分析』对话框。2、设置『因子分析』对话框。所有变量放入右侧『变量』框内。『描述』按钮内勾选初始解KMO和巴特利特球形度检验。『提取』按钮内勾选未旋转因子解，碎石图根据需要勾选。默认选择基于特征值，但有的时候，需要强制提取固定数目的公因子数据，那么需要勾选下方的因子的固定数目。『旋转』按钮内，默认是无，若需要旋转，一般勾选最大方差法。『得分』『选项』根据需要再单独设置。3、结果解读。

这个你刚问过了这个可以自己设定的，在选项里面有我替别人做这类的数据分析蛮多的

因子分析不用管自变量和因变量因变量就是dependent variable我经常帮别人做类似的数据分析的

直接使用SPSSAU因子分析的结果 有详细步骤和智能分析讲解，类似如下图这样的结果。SPSSAU因子分析

问题一：用SPSS已经做出了因子分析，那么具体的分析结果应该怎么看呢？ KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解福差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。 问题二：因子分析到底有什么用处？ 问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？答复：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标（或称潜变量），它反映一种降维的思想。通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。在你对问题系统结构不了解时候，因子分析可以根据数据内在逻辑性，把它归并成几个公因子，每个公因子分别代表空间的一个维度，如果经过正交或斜 交旋转的话，各个维度之间可以认为是不相关的，这些公因子能够相对完整地刻画对象的体系维度，最起码累计方差贡献率大于85%的话，就基本能够保证重要信 息不丢失了。一句话，你如果对研究对象到底应该分为几个维度不清楚的话，用因子分析可以通过数据内在逻辑告诉你。但如果你对研究对象体系比较清楚的话，那你直接确定维度，通过AHP计算出权重，就能够把系统表述清楚了。但这里面有巨大问题，单纯通过数据内 在逻辑来判断维度，常常是错误的，而主观判断其实更加科学，并非象统计学宣称的，数据说话才有发言权。真正有发言权的，是你对问题的经验认识程度。人们为 了避免被人嘲笑主观判断的失误，而越来越选择了统计分析，实际上，他们并不清楚，单纯用统计分析来做判断，才是最愚蠢的。只有主客观结合起来，才是相对科 学的，两者矛盾的时候，应该深入研究矛盾的根源，搞不清楚的话，我认为指标体系评价法要远比统计分析准确的多。而变量之所以能分布在不同的因子内，则是由 于其方差波动性大小和变量之间的相关性决定的，波动性越大，越排在前面的公因子中，各个公因子之间的变量是不相关的，而每个公因子之间的变量是相关的。因 子分析认为那些数据波动大的变量对对象影响作用更大，它们排在公因子的前列，这样单纯从数据逻辑来判断的准则你认为对吗？我想，如果管理和社会科学都这幺 认为的话，那错误将大大增加了。上面想法是我这两年做课题的体会，没有在任何一本书上看过相关说法，也许说的不对，这是我个人看法。如果让我选择的话，我 宁愿用指标体系评价法，体系几个维度事先就清楚，最多先用因子分析算算，看看数据波动性如何，到底能确定几个维度，只起辅助作用。研究者就是专家，指标体 系的维度由主观来做判断，这主要来自经验判断，而不是由数据判断，我认为其实更科学。当然，如果你对问题一无所知，那指标体系评价法用AHP来做的话，错 误很可能更多。我以前就强烈批判过AHP。说到底，没有一种评价方法是好的，说明问题就好。问题：那能对LISREL进行类似于因子分析的探索性因素分析了解吗？能给点评价么？3x答复：下面是探索性分析的原理：传统上所谈的因素分析）factor *** ysis)指的是探索性因素分析）exploratory factor *** ysis)，它的目的是在承认有测量误差的情形下，尝试用少数的因素）factors)以解释许多变项间的相关关系。随着统计理论及电脑计算上的进展，目前因素分析的方法可分成探索性因素分析）exploratory factor *** ysis，EFA)及验证性因素分析）confirmatory factor *** ysis，CFA)，这两类分析之间的差别在于研究者对研究变项间因素结构的了解程度不同。如果研究者对资料内所含的因素性质，结构及个数不是很 清楚，则可使用探索性因素分析试图找出能解释资料变项间相关关系的少数几个重要因素。若研究者从过去文献中的理论及自己的研究经验，而对资料间因素之数 目，结构有一定程度的了解及假设，则可使用验证性因素分析来验证该假设是否能解......>> 问题三：进行因子分析的前提条件是各变量之间应该怎么做 本来想给你截图的，可是传不上来，我就简单说一下哈。 首先你得进行一次预计算，选择菜单里分析――降维――因子分析，跳出主面板，把想分析的变量选到变量框里，然后点确定。这时候输出窗口里会只有一个或两个图表。其中有一个图表是主成分的方差贡献。这个图表里你要找到两个相邻的列（应该是第三列和第四列），其中前一个列指的是单个因子对方差的贡献率，后一个是因子累计贡献率。也就是说前一个列里边数值相加等于100，后一个列里边数值递增，最后一个等于100。假如前一个列里是60,30,10，那么后一列里就是60,90,100.两个列之间有一个和的关系。找到这两个列以后，你要找使得累计贡献率达到百分之八十的那个数。这个表的第一列是1,2,3，等等，它代表第几个因子，比如3指的那行就包括第三个因子的方差贡献率，累积到第三个因子的方差贡献率这两个数据。你要找到累计到达百分之八十的那个因子是第几个因子，然后就按提取几个因子进行计算。 通过预计算知道了提取几个因子之后，就开始正式计算。再次打开因子分析的主面板，在最右边一共有五个选项，分别是描述，抽取，旋转，得分，选项。这五个在预计算里边没有用，但是现在要用了。点继续。 点击描述，在对话框里选上初始变量分析，kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项，（注意，kmo和bartlett是一个选项，选项名就是很长）这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。 点击抽取，对话框里最上边的方法就选主成分，分析里选上相关性矩阵，输出选上未旋转的因子解和碎石图两个选项，抽取里选择因子的固定数目，在要提取的因子后边填上你预计算里算出的因子数目。点继续。 旋转里边选最大方差法，输出旋转解。继续。 得分里边选保存为变量，方法为回归，显示因子得分系数矩阵也要打上勾。继续。 确定。 然后就可以分析结果了。 先看kmo和bartlett的结果，kmo统计量越接近1，变量相关性越强，因子分析效果越好。通常0.7以上为一般，0.5以下不能接受，就是不适合做因子分析。bartlett检验从检验相关矩阵出发，如果p值，就是sig，比较小的话，一般认为小于0.05，当然越小越好，就适于因子分析。 如果这两个检验都合格的话，才可以去写因子模型。 为了便于描述，假设我们有两个因子f1，f2， 旋转变换后的因子载荷矩阵会告诉你每个变量用因子表示的系数。比如变量x1=系数1*f1+系数2*f2，变量2以此类推。 因子得分系数矩阵会告诉你每个因子里各变量占得权重，比如f1=系数1*x1+系数2*x2+。。。 根据这个我们就能算出因子得分了。 因为之前选择了将因子保存为新变量，所以spss会直接保存两个因子得分为两个新变量， 然后我们不是有一个公式吗 总得分=因子1的方差贡献率*因子1的得分+因子2的方差贡献率*因子2的得分+... 根据这个公式计算一下就可以了。 用spss或者Excel都可以。 希望能对你有帮助哦。 ppv课，大数据培训专家，最专业的大数据培训平台。为你提供最好的spss学习教程哦。 问题四：excel2003如何做因子分析 都不知道你所说的因子是指的那个因子，数据管理因子还是什么的，提问清楚些。别人也比较容易理解！ 问题五：怎样用SPSS做因子分析 在表因子变量解释贡献率（Total Variance Explained）中，看各个主因子的方差贡献率（Initial Eigenvalues栏下的% of Variance），例如图中三个主因子对应的权重为52.132、21.017、11.405，测将三个权重进行归一化处理，52.132/(52.132+21.017+11.405)、21.017/(52.132+21.017+11.405)、11.405/(52.132+21.017+11.405)，所得三个数即为主因子权重 问题六：怎样用spss做因子分析？ SPSS→分析→数据缩减→因子分析→选择自变量和因变量→描述里面选择KMO检验和球型检验；海转选择最大方差旋转法→确定→结果 问题七：如何利用因子分析的排名进行分析 你通过因子分析 中一个选项 保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1 a2 a3 代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重,分别为各自的特征根值/三个因子特征根值之和. 然后综合因子得分=a1*对应权重+a2*对应权重+a3*对应权重之后就根据综合因子得分进行大小排名 就这样出来了 问题八：因子分析法需要哪些数据，用什么软件做 因子分析是用因子概括变量信息，所以首先自变量是什么?三年数据当然是一起录入，通过三年的变化来反映因变量的变化。

一般来说，因子分析所形成的因子都是自变量，因为因子分析所得到的因子地位是相同的，不应该做因子间的因果关系分析，而应该做这些因子对其他变量的影响或被其他变量所影响。假设因子分析所得到的因子为a1 a2 ……an，那么，需要引入a系列因子之外的其他变量（假设为b系列），即a系列与b系列因子之间才能做回归分析。就你的题目来看，你的研究应该是因子分析所得到的各个因子为自变量，其他“外部”的因子为因变量。（以上有调查问卷SPSS与结构方程模型Amos统计分析专业人士 南心网提供）

数据在哪？请把数据发上来~

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.

你乱作呢啊不是这么做的因子是分组变量专业数据分析找我做

因子分析里变量可以调整。根据相关公开资料查询显示，SPSS因子分析可将变量减少，因子分析算是spss高级进阶的内容了，一般缺少统计基础的人很难理解因子分析的数据基础，导致在数据分析的时候忽略很多细节，导致错误的发生。在因子分析中最容易发生的一个错误就是某些变量的因子载荷出现负数而没有对其进行处理。

因子分析的变量必须是字符型变量。根据查询相关公开信息显示因子分析从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法，因此因子分析的变量必须是字符型变量。

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问题一：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：u30fb 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。u30fb 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。u30fb 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。 问题二：怎么用SPSS做因子分析具体的步骤是什么由 把需要进行因子分析的变量 全部移入因子分析 对话框，然后选择正交旋转 点确定就好了 问题三：因子分析可分为哪三个步骤 职务分析是一项技术性很强的工作，需要做周密的准备。同时还需具有与人力资源管理活动相匹配的科学的、合理的操作程序。 (一)准备阶段 1、建立工作分析小组。小组成员通常由分析专家构成。所谓分析专家，是指具有分析专长，并对组织结构及组织内各项工作有明确概念的人员。一旦小组成员确定之后，赋予他们进行分析活动的权限，以保证分析工作的协调和顺利进行。 2、明确工作分析的总目标、总任务。根据总目标、总任务，对企业现状进行初步了解，掌握各种数据和资料。 3、明确工作分析的目的。有了明确的目的，才能正确确定分析的范围、对象和内容，规定分析的方式、方法，并弄清应当收集什么资料，到哪儿去收集，用什么方法去收集。 4、明确分析对象。为保证分析结果的正确性，应该选择有代表性、典型性的工作。 5、建立良好的工作关系。为了搞好工作分析，还应做好员工的心理准备工作，建立起友好的合作关系。 (二)调查阶段 分析人员应制定工作分析的时间计划进度表，以保证这项工作能够按部就班的进行调查。同时搜集有关职位的相关信息。这一阶段包括以下几项内容： 1、选择信息来源。信息主要来源于：工作执行者本人、管理监督者、顾客、分析专家、职业名称辞典以及以往的分析资料。 2、选择收集信息的方法和系统。信息收集的方法和分析信息适用的系统由工作分析人员根据企业的实际需要灵活运用。 3、搜集职位的相关信息 (三)分析阶段 工作分析就是审查、分析企业某个工作有关的信息的过程。也就是说，该阶段包括信息的整理、审查、分析三个相关活动，是整个工作分析过程的主要部分。 1、工作名称　该名称必须明确，使人看到工作名称，就可以大致了解工作内容。如果该工作已完成了工作评价，在工资上已有固定的等级，则名称上可加上等级。 2、聘用人员数目　同一工作所聘用工作人员的数目和性别，应予以记录。 3、工作单位　工作单位是显示工作所在的单位及其上下左右的关系，也就是说明工作的组织位置。 4、职责　所谓职责，就是这项工作的权限和责任有多大，主要包括以下几方面： 5、工作知识　工作知识是为圆满完成某项工作，工作人员应具备的实际知识。这种知识应包括任用后为执行其工作任务所需获得的知识，以及任用前已具备的知识。 6、智力要求　智力要求指在执行过程中所需运用的智力，包括判断、决策、警觉、主动、积极、反应、适应等。 问题四：验证性因子分析的测试步骤 验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。在实际科研中，验证性因子分析的过程也就是测度模型的检验过程。可以进行测度模型及包括因子之间关系的结构方程建模并拟合的统计软件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL这个软件中有三种编程语言：PRELIS是用来作数据处理或简单运算，比如作一些回归分析、计算一个样本的协方差矩阵；LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵的方式来定义我们在测度项与构件、构件之间的关系，然后采用一个估计方法 (比如极大似然估计) 进行模型拟合；SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者用。一般来讲，研究者需要先通过SIMPLIS建立测度模型，然后进行拟合。根据拟合的结果，测度模型可能需要调整，抛弃质量差的测度项，然后再拟合，直到模型的拟合度可以接受为止。 问题五：如何正确运用因子分析法进行综合评价 转载以下资料供参考 编辑本段SWOT分析步骤 强势――弱势――机会――威胁　　 　　从竞争角度看，对成本措施的抉择分析，不仅来自于对企业内部因素的分析判断，还来自于对竞争态势的分析判断。成本的强势――弱势――机会――威胁（SWOT）分析的核心思想是通过对企业外部环境与内部条件的分析，明确企业可利用的机会和可能面临的风险，并将这些机会和风险与企业的优势和缺点结合起来，形成企业成本控制的不同战略措施。 　　SWOT分析基本步骤为： 　　（1）分析企业的内部优势、弱点既可以相对企业目标而言的，也可以相对竞争对手而言的。 　　（2）分析企业面临的外部机会与威胁，可能来自于与竞争无关的外环境因素的变化，也可能来自于竞争对手力量与因素变化，或二者兼有，但关键性的外部机会与威胁应予以确认。 　　（3）将外部机会和威胁与企业内部优势和弱点进行匹配，形成可行的战略。 SWOT分析有四种不同类型的组合： 　　优势――机会（SO）组合、弱点――机会（WO）组合、优势――威胁（ST）组合和弱点――威胁（WT）组合。　 　　优势――机会（SO）战略是一种发展企业内部优势与利用外部机会的战略，是一种理想的战略模式。当企业具有特定方面的优势，而外部环境又为发挥这种优势提供有利机会时，可以采取该战略。例如良好的产品市场前景、供应商规模扩大和竞争对手有财务危机等外部条件，配以企业市场份额提高等内在优势可成为企业收购竞争对手、扩大生产规模的有利条件。 　　弱点――机会（WO）战略是利用外部机会来弥补内部弱点，使企业改劣势而获取优势的战略。存在外部机会，但由于企业存在一些内部弱点而妨碍其利用机会，可采取措施先克服这些弱点。例如，若企业弱点是原材料供应不足和生产能力不够，从成本角度看，前者会导致开工不足、生产能力闲置、单位成本上升，而加班加点会导致一些附加费用。在产品市场前景看好的前提下，企业可利用供应商扩大规模、新技术设备降价、竞争对手财务危机等机会，实现纵向整合战略，重构企业价值链，以保证原材料供应，同时可考虑购置生产线来克服生产能力不足及设备老化等缺点。通过克服这些弱点，企业可能进一步利用各种外部机会，降低成本，取得成本优势，最终赢得竞争优势。 　　优势――威胁（ST）战略是指企业利用自身优势，回避或减轻外部威胁所造成的影响。如竞争对手利用新技术大幅度降低成本，给企业很大成本压力；同时材料供应紧张，其价格可能上涨；消费者要求大幅度提高产品质量；企业还要支付高额环保成本；等等，这些都会导致企业成本状况进一步恶化，使之在竞争中处于非常不利的地位，但若企业拥有充足的现金、熟练的技术工人和较强的产品开发能力，便可利用这些优势开发新工艺，简化生产工艺过程，提高原材料利用率，从而降低材料消耗和生产成本。另外，开发新技术产品也是企业可选择的战略。新技术、新材料和新工艺的开发与应用是最具潜力的成本降低措施，同时它可提高产品质量，从而回避外部威胁影响。 　　弱点――威胁（WT）战略是一种旨在减少内部弱点，回避外部环境威胁的防御性技术。当企业存在内忧外患时，往往面临生存危机，降低成本也许成为改变劣势的主要措施。当企业成本状况恶化，原材料供应不足，生产能力不够，无法实现规模效益，且设备老化，使企业在成本方面难以有大作为，这时将迫使企业采取目标聚集战略或差异化战略，以回避成本方面的劣势，并回避成本原因带来的威胁。SWOT分析运用于企业成本战略分析可发挥企业优势，利用机会克服弱点，回避风险，获取或维护成本优势，将企业成本控制战略建立在对内外部因素分析及对竞争势态......>> 问题六：用SPSS做因子分析时，怎样给数据标准化（具体操作步骤）？ 我一般都是在excel里对数据进行标准化预处理骸然后拿处理后的数据在spss里做因子分析，虽然麻烦点，但是心里有谱，知道该怎么操作，希望我的经验能帮上你 问题七：因子载荷矩阵怎么得出？要求用SPSS的具体步骤讲解下，谢谢！ 1，打开SPSS数据 2，选择 分析（a） 3,选择“降维 （Date Reduction）”――因子分析（factor）4，将需要因子分析的变量拖入变量框。 5，在抽取 菜单罚 “因子固定个数” （N） 设为 1 5，点击 继续 确定 6， 你将得到公因子方差表 和 因素负荷量 表 问题八：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的 问题九：用SPSS已经做出了因子分析，那么具体的分析结果应该怎么看呢？ KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解福差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。

正常。正常现象，这就是“双重负荷”，在两个因子上呈现高负荷，说明这道题的质量有问题。因子分析九个变量两个因子正常。因子分析(factor analysis)也是一种降维、简化数据的技术。 它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,使用少数几个“抽象”的变量来表示其基本的 数据结构。这几个抽象的变量被称作“因子”,能反映原来 众多变量的主要信息。

在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。

列联分析对样本量的要求如下：当我们研究两个属性变量之间是否有联系时，便需用到列联表。所谓的列联表即由两个以上的变量交叉分类的频数分布表。列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。这里是按两个变量交叉分类的，该列联表称为两维列联表，若按3个变量交叉分类，所得的列联表称为3维列联表，依次类推。3维及以上的列联表通常称为“多维列联表”或“高维列联表”，而一维列联表就是频数分布表。因此，列联表分析主要包括两个基本任务：一是根据收集的样本数据，产生二维或多维交叉列联表；二是在交叉列联表的基础上，对两个变量间是否存在相关性进行检验。要获得变量之间的相关性，仅仅靠描述性统计的数据是不够的，还需要借助一些表示变量间相关程度的统计量和一些非参数检验的方法。通常情况下，通过问卷调查或统计资料获得属性变量的信息，在整理问卷或统计资料获得列联表数据之后，我们将会通过统计假设检验两个属性变量是否具有独立性，进而进行列联表分析

「在线SPSS」可以直接导入问卷星问卷数据做交叉分析。

卡方检验你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是位点，A用1表示，C用2表示，还有一个变量3是权重，例数数据录入完成后，点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，后面是自由度，然后是P值。

卡方检验你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别，正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2，还有一个变量3是权重，例数数据录入完成后，先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares，然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值，后面是自由度，然后是P值。

多选题可以把每一个问题作为单独的分析

分析，交叉表里面有

研究变量之间的差异关系。交叉分析又称为卡方检验，卡方检验的地位等同于独立样本t检验和单因素方差分析，目的也是为了研究变量之间的差异关系。

交叉分析是立体分析法，回归分析确定变量间相互依赖的定量关系。交叉分析法通常用于分析两个变量之间的关系，例如各个报纸阅读和年龄之间的关系。实际使用中我们通常把这个概念推广到行变量和列变量之间的关系，这样行变量可能有多个变量组成，列变量也可能有多个变量，甚至可以只有行变量没有列变量，或者只有列变量没有行变量。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

1、首先打开SPSS软件，在工具栏中选中【打开-文件-数据】，选择一份要打开的数据表。2、然后在打开的工具栏中，找到【分析-描述统计-交叉表】，如下图所示。3、接着将【行-列】相关变量放在对应对话框中。4、在对话框右边功能栏中点击【统计量】，接着勾选【卡方以及相关性】，交叉表就是卡方分析。5、接着继续在右边功能栏中点击【单元格】，勾选【期望值】。6、最后点击确定即可看到交叉表还有卡方分析统计结果，卡方值大于0.05即有显著性差异，即表示无统计学意义。

1、首先打开SPSS软件，在工具栏中选中【打开-文件-数据】，选择一份要打开的数据表。2、然后在打开的工具栏中，找到【分析-描述统计-交叉表】，如下图所示。3、接着将【行-列】相关变量放在对应对话框中。4、在对话框右边功能栏中点击【统计量】，接着勾选【卡方以及相关性】，交叉表就是卡方分析。5、接着继续在右边功能栏中点击【单元格】，勾选【期望值】。6、最后点击确定即可看到交叉表还有卡方分析统计结果，卡方值大于0.05即有显著性差异，即表示无统计学意义。

交叉分析是一个基本的分析方法。通常用于分析两个变量之间的关系，例如各个报纸阅读和年龄之间的关系。实际使用中我们通常把这个概念推广到行变量和列变量之间的关系，这样行变量可能有多个变量组成，列变量也可能有多个变量，甚至可以只有行变量没有列变量，或者只有列变量没有行变量。

　　SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。　　在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种：　　（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为：　　其中，f0表示实际观察频数，fe表示期望频数。　　卡方统计量服从（行数 1） （列数 1）个自由度的卡方统计。SPSS在计算卡方统计量时，同时给出相应的相伴概率，由此判断行列变量之间是否相关。　　（2）列联系数（Contingency coefficient）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：　　（3） 系数（Phi and Cramer"s V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：　　系数介于0和1之间，其中，K为行数和列数较小的实际数。　　交叉列联表分析的具体操作步骤如下：　　打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。　　在该主对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击 按钮可选择一个或者几个变量进入右边的"行"（Row(s)）变量列表框、"列"（Column(s)）变量列表框和"层"（Layer）变量列表框中。　　如果是二维列联表分析，只需选择行列变量即可，但如进行三维以上的列联表分析，可以将其他变量作为控制变量选到"层"（Layer）变量列表框中。有多个层控制变量时，可以根据实际的分析要求确定它们的层次，既可以是同层次的也可以是逐层叠加的。　　在"交叉表"对话框底端有两个可选择项：　　显示复式条形图（Display clustered bar chart）：指定绘制各个变量不同交叉取值下关于频数分布的柱形图；　　取消表格（Suppress table）：不输出列联表的具体表格，而直接显示交叉列联表分析过程中的统计量，如果没有选中统计量，则不产生任何结果。所以，一般情况下，只有在分析行列变量间关系时选择此项。　　该对话框的右端有4个按钮，从上到下依次为【精确】（Exact）按钮、【统计量】（Statistics）按钮、【单元格】（Cells）按钮和【格式】（Format）按钮。单击可进入对应的对话框。　　单击【精确】（Exact）按钮，打开"精确检验"（Exact Tests）对话框，如图3-14所示。　　该对话框提供了3种用于不同条件的检验方式来检验行列变量的相关性。用户可选择以下3种检验方式之一：　　仅渐近法（Asymptotic only）：适用于具有渐近分布的大样本数据，SPSS默认选择该项。　　Monte Carlo（蒙特卡罗法）：此项为精确显著性水平值的无偏估计，无需数据具有渐近分布的假设，是一种非常有效的计算确切显著性水平的方法。在"置信水平"（Confidence Level）参数框内输入数据，可以确定置信区间的大小，一般为90、95、99。在"样本数"（Number of samples）参数框中可以输入数据的样本容量。　　精确（Exact）：观察结果概率，同时在下面的"每个检验的时间限制为"（Time limit per test）的参数框内，选择进行精确检验的最大时间限度。　　用户在本对话框内进行选择后，单击【继续】（Continue）按钮即可返回"交叉表"主对话框。一般情况下，"精确检验"（Exact Tests）对话框的选项都默认为系统默认值，不作调整。

交叉分析法是什么意思介绍如下：交叉列表分析法，是一种数据分析技术，通过从中分析变量之间的相关关系而得出科学结论。交叉列表分析法是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系，进而得出科学结论的一种数据分析技术。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。通常用于分析两个变量之间的关系，例如各个报纸阅读和年龄之间的关系。实际使用中我们通常把这个概念推广到行变量和列变量之间的关系，这样行变量可能有多个变量组成，列变量也可能有多个变量，甚至可以只有行变量没有列变量，或者只有列变量没有行变量。目视解译是把地学工作人员的专业知识引入图像分析，根据影像特征和影像上目标的空间组合规律来识别目标，并利用影像的综合性、宏观性等特性对各自然要素进行综合分析。因而，目视解译方法是遥感图像解译的最基本方法。但是，目视解译精度不够，定量化有一定的困难，解译过程中免不了带有主观因素。遥感数据图像处理经过计算机对遥感原始数据进行处理，以各波段、各像元间灰度值的最小差异，识别目标电磁辐射强度的微小变化，进行彩色合成、密度分割、边缘增强等一系列数学变换，进而对某些专题目标的特征进行提取，达到识别目标的目的。

这个是多元线性回归，我可以的

没有这种方法有交叉分析，有相关分析，没有交叉相关分析你可能要做的是相关分析吧，在correlation里面做我替别人做这类的数据分析蛮多的

1、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。2、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。3、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，点击确定。4、确定后得出的结果，呈显著相关。5、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。6、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。

评估分数B是否可以替换分数A 1.A分值越高，客户坏的可能性越高 2.B分值越高，客户坏的可能性越低 分数B是不可以替换分数A，偏移明显. 参考文档： https://www.cnblogs.com/panchuangai/p/13829272.html

这个是多元线性回归，我可以的

问题一：spss中的交叉分析法什么意思 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是位点，A用1表示，C用2表示， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后，点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里 ，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares， 然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 问题二：描述性分析及交叉分析是什么意思 什么 问题三：什么是交叉分析法 交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。交叉分析法的实例 比如：A公司的各项主要财务指标与B公司的各项主要财务指标横向对比较为逊色。但如果进行纵向对比分析，发现A公司的各项财务指标是逐年上升的，而B公司的各项财务指标是停滞不前或缓慢上升的，甚至有下降的兆头。因此，股票购买者应保持清醒头脑，适当考虑一下是否要“改换门庭”，购买A公司的股票。 例如：A公司净资产收益率为0.35%，营业利润率为0.74%，每股收益为0.009(元)。 而假设B公司净资产收益率为10%，营业利润率为12%，每股收益为0.57(元)。这些指标反映出B公司优于A公司。但是假设A公司自己和自己比，则上述各项指标都在逐年上升，而B公司自己和自己比，则上述各项指标都在逐年下降。 编辑： 陈金康 问题四：相关分析 交叉分析 的差别 10分 交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。 相关分析是社会学中较为普遍采用的一种资料分析的方法。根据相关的准则，以直线为准,称作直线相关；以非直线为准,称作非直线相关。无论是直线相关或非直线相关，都可以进一步根据变量数目来分类。 问题五：请教：SPSS交叉列表的结果分析！！ 【重要】 15分 sig 问题六：spss多选题交叉分析行列怎样选择 根据自己的研究需要选择行列 问题七：求教，请教一下如何做EIQ交叉分析。 个人认为，如，IQ和IK交叉分析，只是在IQ和IK分析的基础上，加以归类，如将某些即销量大、又受订次数多的品项归为一类，依次将所有品项分成若干类。操作方面，IQ和IK分析是由excel完成，后面的交叉分析应该是人工完成。盼高手前来解答。 查看原帖>> 问题八：在excel中，做交叉分析，适合使用什么图表类型表示？ 看你做什么实例的交差分析了，问题太抽象了

最瘦的人 帘卷西风，人比黄花瘦。 ★最快的船 两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。 ★最深的情 桃花潭水深千尺，不及汪伦送我情。 ★最深的雪 夜来城外三尺雪，晓驾碳车辗冰辙。 ★最多的愁 问君能有几多愁，恰似一江春水向东流。 ★最难找的人 只在此山中，云深不知处。 ★最长的头发 白发三千丈，缘愁似个长。 ★最穷的女

交叉列表分析是两个变量之间关系的分析方法。被分析的变量可以是定类变量，也可以是定序变量。

在分析企业基本情况时，可以使用SPSS中的描述性统计分析和交叉表分析等方法。描述性统计分析可以帮助您了解企业基本情况的概括性信息，例如平均值、中位数、标准差、最小值和最大值等。您可以使用SPSS的“描述性统计”功能来计算这些指标并生成报告。另一种常用的分析方法是交叉表分析，它可以帮助您了解不同变量之间的关系和交叉情况。您可以使用SPSS的“交叉表”功能来生成交叉表并计算各种交叉变量之间的相关性。除此之外，SPSS还提供了其他一些分析方法，例如因子分析、聚类分析和回归分析等，这些方法可以帮助您进一步挖掘企业基本情况中的潜在信息和关系。总之，在使用SPSS进行企业基本情况分析时，您可以根据需要选择不同的分析方法，并使用SPSS的各种功能和工具来计算和生成相关统计指标和报告。

你的结果变量是等级性的如果想分析不同城市经济状况有没有差异的话 可以采用秩和检验

你暂时不用多重响应分析，先用普通的频数分析，看看是否所有的变量下面都会出结果

在实际分析中，除了需要对单个变量的数据分布情况进行分析外，还需要掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系，这种分析就称为交叉列联表分析。当所观察的现象同时与两个因素有关时，如某种服装的销量受价格和居民收入的影响，某种产品的生产成本受原材料价格和产量的影响等，通过交叉列联表分析，可以较好地反映出这两个因素之间有无关联性及两个因素与所观察现象之间的相关关系。因此，数据交叉列联表分析主要包括两个基本任务：一是根据收集的样本数据，产生二维或多维交叉列联表；二是在交叉列联表的基础上，对两个变量间是否存在相关性进行检验。要获得变量之间的相关性，仅仅靠描述性统计的数据是不够的，还需要借助一些表示变量间相关程度的统计量和一些非参数检验的方法。常用的衡量变量间相关程度的统计量是简单相关系数，但在交叉列联表分析中，由于行列变量往往不是连续变量，不符合计算简单相关系数的前提条件。因此，需要根据变量的性质选择其他的相关系数，如Kendall等级相关系数、Eta值等。SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。

就是计算两个自变量的乘积，把这个乘积当成一个新的独立自变量，在计算其与因变量的显著性关系。

spss中交叉表分析怎么增加限制变量个数SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显著的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显著性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显著性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种：（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为：其中，f0表示实际观察频数，fe表示期望频数。卡方统计量服从（行数 1） （列数 1）个自由度的卡方统计。SPSS在计算卡方统计量时，同时给出相应的相伴概率，由此判断行列变量之间是否相关。（2）列联系数（Contingency coefficient）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：（3） 系数（Phi and Cramer"s V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：系数介于0和1之间，其中，K为行数和列数较小的实际数。交叉列联表分析的具体操作步骤如下：打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。

简单,采用anlyze---TABLES功能就可以了.原理是先在Multiple Response Sets中合并变量（合并成功后会生成带有“$”新变量）,然后采用custom tables中找到这个新变量（通常在最下面）功能对新变量操作,输出频数分析结果.

首先要看两个交叉变量是什么类型的，分类变量还是连续变量一般来讲是生成新的变量如 a1 a2两个变量，gen a1a2=a1*a2然后把新生成的交叉变量加入模型，看这个变量p值是否显著“发现变量数量减少了”可能是由于产生新变量过程中产生了缺失值，模型拟合的时候删掉了有缺失值的case个人理解，如有不适，欢迎交流

交互项系数衡量的是一个变量对于“另一个变量对因变量影响能力”的影响，通常X1是dummy，比如X1是男女，X是智商，因变量是收入，其系数衡量的是智商对于提高收入的作用的性别差异

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。（南心网 SPSS调节效应回归分析）

这个是用来做调节效应分析的，将自变量与调节变量中心化之后相乘即可得到交互项。

因为是线性回归，比如对于两个变量的，x，y，假设了用解释变量x的方程式表示y，此时只有确定x，才能有对应的y预测值，因此x此时不是随机变量，事实上，一些教材中假定非随机只是为了理解起来方便，同时在算概率分布时可以把X当作常数处理。回归分析和相关分析所分析的两个变量不一定是随机变量。相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。所以说相关分析中所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。而回归分析是有解释变量X和被解释变量Y之分的。扩展资料在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布。

解释变量是,原因；被解释变量是,结果；控制变量是,参数（即外部因素） 例如：y=a*x+b.其中x为解释变量,y为被解释变量,ab就是控制变量!

这个说法是错的

步骤/方法1SQL注入，由于程序在实际使用中，为了管理庞大的数据信息，就会使用到数据库。数据库可以方便程序对所有数据信息进行统一的存储和分类组织，便于查询更新。用户在使用程序时，程序可以自动通过对数据库的查询，将所获得的信息按照一定格式反馈给用户，同时用户也是通过交互式的对话框提交给程序数据，从而使程序按照用户想要的信息进行查询，反馈给用户想要的信息。对于程序这种数据库操作，先来看一段代码：strKeyword = Request ["keyword"];sqlQuery = "SELECT * FROM Aritcles WHERE Keywords LIKE "%" +strKeyword + "%"";这段代码的主要目的是按照用户提交的关键字Keyword，对软件连接数据库中的文件进行搜索，找出所有包含用户关键字的文章来。假设此时，我们提交给软件“hack”这个数据，这时，“hack”这个关键字就会被传递给Keyword关键变量。接下来看看代码的执行情况，keyword获得数据“hack”后，被赋值给strKeyword变量，然后strKeyword变量被放入查询语句，此时的查询语句表现为："SELECT * FROM Aritcles WHERE Keywords LIKE "%hack%""，这个查询语句的意思就是从数据库Aritcles表中查询出所有包含“hack”这个关键字的文章。注意“hack”这个单词是我们提交给程序的，因此可以对其随意修改的。于是，可以这样修改，把它变为“hack"; DROP TABLE Aritcles; --”。现在看看程序会怎样处理这个外部关键字数据。首先，查询语句变成了：“SELECT * FROM Aritcles WHERE Keywords LIKE "%hack%"; DROP TABLE Aritcles; --”，我们知道DROP TABLE语句是在数据库操作中删除一个指定的表的意思，现在那个查询语句的意思就变了，以中间的分号为标志，分成两个部分，首先还是正常的查出所有包含hack关键字的文章。但是接下来……由于程序使用的数据库是微软的SQL SERVER，该数据库支持多命令语句执行，这些数据库操作的命令语句都是由分号分隔开，然后依次执行的。这里的“DROP TABLE Aritcles; --”是一个完全合法的命令语句，“--”符号是SQL SERVER数据库特有注释标识，数据库不执行任何命令。这样，当这段查询语句执行时，就会去执行一个删除Aritcles表的数据库命令。像这样，通过控制传递给程序数据库操作语句的关键变量来获得恶意控制程序数据库，从而获取有用信息或者制造恶意破坏的，甚至是控制用户计算机系统的漏洞，就称之为“SQL注入漏洞”。SQL注入漏洞完全是利用了将包含了某种目的的SQL语句，通过关键变量插入到程序中正常的数据库操作语句里。程序一旦发生注入漏洞，就会引发一系列安全隐患。SQL注入漏洞是不分语言的，无论用什么语言开发的程序，只要涉及对数据库的操作，都可能存在SQL注入漏洞。虽然有时会因为编写语言的要求，或者程序设置环境的不同，导致SQL注入漏洞很难被常用的方法利用，但是总可以找到突破的方法。2下面以网站程序为例，看一看SQL注入漏洞最经常被利用的地方，也是危害最大的地方。都知道对于一个网站来说，可以说数据库存放着网站所有的信息，WEB应用程序完全是凭借数据库中的信息进行正常的运行的。一个网站程序中，最关键的一个部分就是对用户的合法性的判断，也就是看访问它的用户是不是一个注册的用户。这个时候，就会要求输入用户名和密码，然后根据输入的信息查询数据库，判断是否存在用户，并检查密码是不是一致，如果一致则承认合法用户，否则将给予非法提示。下面看一段常常出现在论坛程序中的用户认证程序代码：（1）admin1 = trim(request("name"))（2）password1 = trim(request("password"))（3）Set rs = Server.CreateObject ("ADODB.Recordset")（4）sql = "select * from userlogin where name=""&admin1&"" and password=""&password1&"""（5）rs.Open sql,conn,1,1（6）if rs.eof and rs.bof then（7）response.write"<SCRIPT language=JavaScript>alert("用户名或密码不正确！")"（8）response.write"javascript:history.go(-1)</SCRIPT>"（9）response.end（10）else（11）session("name")=rs("name")（12）session("password")=rs("password")（13）response.Redirect("default.asp")（14）end if这段程序的第1和第2行分别通过Request对象获得用户名和密码，第3行是建立一个数据库操作集对象，第4行就是将用户名以及密码同时作为查询条件放入到userlogin表中进行查询，第5到第14行就是根据查询结果进行判断，弹出警告窗口，或者重定向网页。假设数据库中有个用户guest，密码123456，那么该用户登录时，认证代码中的第4行则变为：sql = "select * from userlogin where name="guest" and password="123456""，这是一个合法查询语句，所以用户能正常登录，反之则登录不了。看起来这是一个比较严格的认证代码，但是事实呢？现在，我们用户名提交“"or 1="1”，密码也是一样，同样也会成为合法用户，这是为什么？当我们提交表单后，代码通过Request对象获得提交的用户名"or 1="1以及密码"or 1="1后，直接将这些数据放入了第4行的查询语句中，于是变成了这样：sql = "select * from userlogin where name=""or 1="1" and password=""or 1="1""。我们先看1="1"，这个绝对永远为真，如果你说假，那么你回小学学数学吧，学好再来看吧，呵呵~注意在大马前面还有一个or，这代表者1="1"是作为一个条件选择语句放入数据库查询的，这样无论查询语句中的用户名和密码是否正确，都会因为or后面的1="1"代码，导致查询语句返回值永远为真，这样就是绕过了看似严格的用户认证，获得了合法的权限。

楼主，我看了一下，楼下的的确说得对，应该用逻辑回归，因为你的因变量也是一种选项型的，如果按照一般的线性回归做的话是不对的。 你的因变量的确只有一个P，但是你发现没，你的因变量的值要么是0，要么是1，要么是2。相当于说，你的因变量就只是一个逻辑选项。如果按照普通的回归来做的话是肯定不对的。 所以你试试楼下的方法，他说的是对的

项目挣值的三个关键变量：1、项目计划价值 (BCWS)；2、项目的挣值(BCWP）；3、项目实际成本(ACWP)。四个评价指标：1、费用偏差(Cost Variance-CV)：CV是指检查期间BCWP与ACWP之间的差异，计算公式为CV=BCWP-ACWP。当CV为负值时表示执行效果不佳，即实际消费费用超过预算值即超支。反之当CV为正值时表示实际消耗费用低于预算值，表示有节余或效率高，若CV=0,表示项目按计划执行；2、进度偏差(Schedule Variance-SV)：SV是指检查日期BCWP与BCWS之间的差异。其计算公式为SV=BCWP-BCWS。当SV为正值时表示进度提前，SV为负值表示进度延误。若SV=0，表明进度按计划执行；3、用执行指标(Cost Performed Index-CPI)：CPI是指挣得值与实际费用值之比。CPI=BCWP/ACWP，当 CPI>1表示低于预算，CPI<1表示超出预算，CPI=1表示实际费用与预算费用吻合。若CPI=1,表明项目费用按计划进行；4、进度执行指标(Schedule Performed Index-SPI)：SPI是指项目挣得值与计划值之比，即SPI=BCWP/BCWS，当 SPI>1表示进度提前，SPI<1表示进度延误，SPI=1表示实际进度等于计划进度。温馨提示：以上解释仅供参考，不作任何建议。应答时间：2021-12-13，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

单变量统计分析，双变量统计分析根据涉及的变量多少不同,可分为单变量统计分析、双变量统计分析和多变量统计分析。

SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理: 第一步:定义变量 大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些( )1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取Excel等格式的数据3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.1.作图分析:在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。(2)Interactive：交互式统计图。(3)Map：统计地图。(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：条图散点图线图直方图饼图面积图箱式图正态Q-Q图正态P-P图质量控制图Pareto图自回归曲线图高低图交互相关图序列图频谱图误差线图作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.2.数值分析:SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。Descriptive Statistics包括的统计功能有： Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系Reports包括的统计功能有： OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。以下是进行均值比较及检验的过程:MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合T test 过程：对样本进行T检验的过程单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个.(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。非参数检验的过程有以下几个:1.Chi-Square test 卡方检验2.Binomial test 二项分布检验3.Runs test 游程检验4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验6.K independent Samples Test K个独立样本检验7.2 related Samples Test 两个相关样本检验8.K related Samples Test 两个相关样本检验(7)、Data Reduction(因子分析)(8)、Classify(聚类与判别)等等以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.第四步:结果保存 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Type各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 单选题：答案只能有一个选项例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。录入：录入选项对应值，如选C则录入32 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。（1）方法一（二分法）：例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。A月薪员工 B日薪员工 C钟点工编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。（2）方法二：例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：1（ ） 2 （ ） 3（ ）A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。3 排序题： 对选项重要性进行排序例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。4 选择排序题：例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分例六 你的年龄（实岁）：______编码：一个变量，不定义Value值录入：即录入被调查者实际填入的数值。 6开放性文字题：如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。三 问卷一般性分析下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）频数分析也是问卷分析中最常用的方法。实现： Descriptive statistics……Frequencies 2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。实现： Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择3 多重反应下的频次分析：适用范围：多选题的二分法（例二）实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs 四 简单图形描述介绍在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。五 问卷深入分析除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：1聚类分析样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。2 相关分析相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法3均值的比较与检验（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。（2）T 检验：独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。4 回归分析问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。

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单因素分析通常用于分析分类变量和连续变量之间的关系，而对于二分类数据（也可以看作是一种分类变量），通常采用卡方检验（Chi-Square Test）进行单因素分析。卡方检验的基本思想是通过比较实际观察值与理论预测值的差异，来判断二者之间是否存在显著的差异，从而判定分类变量之间是否具有相关性。在二分类数据的情况下，可以使用2x2列联表来进行卡方检验。列联表将两个分类变量的不同取值组合起来形成一个交叉表格，并计算出每一个组合的实际频数和期望频数，然后根据这些频数计算出统计量卡方值，再与设定的显著性水平比较，来判断是否存在相关性。在进行单因素分析时，需要考虑多个因素可能对结果产生影响，因此可以采用多元逻辑回归等方法进行分析，以确定独立变量与因变量之间的关系。

二分类指的是因变量的数据只有两个值，代表事物的两种类别，典型的二分类变量如性别、是否患病等。因变量为二分变量原则上是无法做回归的，在回归方程中的因变量实质上是概率，而不是变量本身。在理解二分类变量以后，我们看看如何做二分类变量的logistic回归。 打开数据以后，菜单栏上依次点击：analyse--regression--binary logistic，打开二分回归对话框 将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。 设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法，在前面的文章中有介绍，这里就不再熬述。 点击ok，开始处理数据并检验回归方程，等待一会就会弹出数据结果窗口。 输出回归结果。

Pearson 相关要求自变量和因变量都是正态数据，个人推荐混合线性模型。但自己还不熟悉，抱歉。

兄弟做完了吗 有答案共享下呗

什么是Meta分析？Meta分析是一种采用统计学方法，将多个独立的，针对同一临床问题，可以合成的临床研究综合起来进行定量分析。Meta分析步骤：选题、拟定研究计划检索、收集资料根据入选标准选择合格的研究复习每个研究并进行质量评估提取信息，填写摘录表，建立数据库计算各独立研究的效应大小异质性检验敏感性分析总结报告简单的来说，大致分为前期准备、选题、检索文献、文献筛选、数据提取、统计作图以及写作成文这么几个阶段。为方便大家学习，我将按步骤分开讲解操作步骤及分享相关资料。《Meta分析视频》百度网盘资源免费下载：一、meta分析前期准备文献管理软件+教程（EndnoteNoteExpress）统计分析软件+教程（R等四大统计软件）翻译工具（知云、XT等）录屏及修图神器二、meta分析选题选题应该是公认的老大难问题，一个好的选题可以让后续的工作轻松又易于出成果，不好的题目可能导致无法完成你的研究，不得不中途放弃。因此Meta 分析的选题非常重要，是大家首先必须解决的问题。选题有以下几项基本原则：重要性、争议性、创新型、有明确的效应指标、问答清楚、原始研究不宜过少三、meta分析文献检索文献的收集过程是个非常漫长的过程，以及Meta分析要求全面的检索所有文献，所以你很可能会不断陷入我真的检索完了吗这个疑问里。这个阶段，你最好寻找一个专业的检索老师的帮助，这样可以最大的协助你高效完成这件事情。即使没有老师可以求助，也最好找几个小伙伴各自进行检索，最后进行汇总。《Meta分析视频》百度网盘资源免费下载：

二项logistics回归

不合适，这个不是的，cox回归可以是定量资料的自变量，分类变量可以被进一步分为多种类型，要根据情况来选择合适的模型。

考研英语二小作文考私人和公务信函、备忘录、报告等类型，需要100词左右。大作文需要写一篇150词的议论文或说明文，出题方式可能有图画、图表或文字。研究生英语二作文分为大作文和小作文，于小作文而言，篇幅少而精，有一定的模板需要记；于大作文而言，篇幅长且词汇丰富，需要紧扣题目、层次清晰、思路明确，并辅以标准的语言表达。更多考研英语内容，请关注希赛网银行从业考试频道。考研英语二作文注意事项历年来，图表作文中题干部分基本不变，发生变化的只是图表，因此英语（二）图表作文的审题重点是在图表上，而写作难点也集中在第一段，审读图表时要注意抓住重点，有的放矢。用户可以通过图表标题了解图表主题，再对图表中各部分有个整体的认知——使用情况包括4种：学习、查资料、娱乐和其他，随后关注占比最大或最小的部分：学习，58%；未知，2%，最后关注大家认为最重要或最有利于描述的差异。这样层层深入，对图表中数据的描述也会更加有逻辑、有深度。

对于这种考生主要是心理问题、以及对考试的一个态度问题！当然和平时成绩也是有一定关系的，舒缓考生心理压力！提高考生对考试的重视心里！当然同时不能给考生一个心理压力！让同学们互相谈谈！解决答案的最好办法就是学生自己……

带着理想出发人生惜短，梦想犹贵，带着梦想出发，它会让你遇到困难而坚定不移。当我们站在出发点，心里必定早已升起了到达目的地的曙光，而你所带的朋友，将会使你的曙光变成日光。你所带的朋友，他的名字就叫做理想。还记得那个山里的孩子，他带着坚定的信念，去找他的理想海洋，途中一次有一次失望的打击，却没有将理想的海潮打退，它反而一次比一次汹涌，一次比一次迅猛，梦想支撑着他爬上了最后一座山，当他站在山顶望着眼前的这片海域，胜利的喜悦使他更深刻地明白到一路上理想的重要，他用自己的成功告诉了所有的人：理想是前进途中一个必不可少的伙伴!如今我们也要带着理想起程了，途中遇到的困难可想而知。但是，请不要丧失勇气，因为理想就在你的身边。如果你在荒芜人烟的沙漠里行进吗，请不要担心，理想会使你清醒无比，不会让你在绝望的尘沙中消失，也不会让你口干舌燥，因为它就是一汪清水，滋润你那逐渐干涸的心。如果你在黑夜的大海中漂荡，请不要害怕，理想的光芒会阻止黑暗的进攻，是你处在光明的世界，当你感到饥饿时，他便可以成为一顿美味的佳肴，填饱你心灵的孤单。如果你在冰雪中徒步，请不要绝望，理想会变成鼓励你的伙伴，使你恢复自信。当你感到寒冷无比时，理想就是那万丈阳光，温暖你那冰冷的身躯，融化冰冻的希望。如果你在时间中迷失，请放心，理想会使你受住时间不断的折磨与无尽的伤心，让你接受时间无情的考验。当你站在终点欢欣鼓舞时，你也会发现，带着理想出发是多么明智的选择！

spss最小二乘法回归分析1、统计量：对于每个模型：标准和非标准回归系数、复R、R2、调整R2、估计的标准误、方差分析表、预测值和残差。此外，还有用于每个回归系数的95%的置信区间，以及参数估计的相关性和协方差矩阵。2、数据：因变量和自变量必须是定量的。分类变量（例如宗教、专业或居住地）需要重新编码为二分类（哑元）变量或其他类型的对比变量。内生解释变量应是定量变量（非分类变量）。数据分析如果确信没有任何预测变量与因变量中的误差相关，则可使用“线性回归”过程。如果您的数据违反了假设之一（例如，正态性假设或恒定方差假设），则尝试转换数据。如果您的数据不线性相关，且转换也没有帮助，则使用“曲线估计”过程中的备用模型。如果因变量是二分变量，例如指示特定的销售是否已完成，则请使用“Logistic回归”过程。如果您的数据不独立（例如，如果您在多个条件下观察同一个人），请使用Advanced Models选项中的“重复度量”过程。

SPSS分析调查问卷数据的方法x0dx0ax0dx0a当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量_数据录入_统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.x0dx0aSpss处理: x0dx0a第一步:定义变量 x0dx0a大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).x0dx0a我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:x0dx0a1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?x0dx0a A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59x0dx0a那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。x0dx0a以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.x0dx0a1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.x0dx0a2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:x0dx0a请问您通常获取新闻的方式有哪些( )x0dx0a1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络x0dx0a在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.x0dx0a使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。x0dx0a到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.x0dx0a第二步:数据录入 x0dx0aSpss数据录入有很多方式,大致有一下几种:x0dx0a1.读取SPSS格式的数据x0dx0a2.读取Excel等格式的数据x0dx0a3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)x0dx0a4.读取数据库格式数据(分如下两步)x0dx0a（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行x0dx0a但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.x0dx0a1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.x0dx0a2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5??.的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).x0dx0a3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.x0dx0a在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.x0dx0a第三步:统计分析 x0dx0a有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.x0dx0a1.作图分析:x0dx0a在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:x0dx0a(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。x0dx0a(2)Interactive：交互式统计图。x0dx0a(3)Map：统计地图。x0dx0a(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：x0dx0a条图x0dx0a散点图x0dx0a线图x0dx0a直方图x0dx0a饼图x0dx0a面积图x0dx0a箱式图x0dx0a正态Q-Q图x0dx0a正态P-P图x0dx0a质量控制图x0dx0aPareto图x0dx0a自回归曲线图x0dx0a高低图x0dx0a交互相关图x0dx0a序列图x0dx0a频谱图x0dx0a误差线图x0dx0a作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.x0dx0a2.数值分析:x0dx0aSPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：x0dx0a(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。x0dx0aDescriptive Statistics包括的统计功能有： x0dx0aFrequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况x0dx0aDescriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理x0dx0aExplore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征x0dx0aCrosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系x0dx0aReports包括的统计功能有： x0dx0aOLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。x0dx0aCase Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值x0dx0aReport Summaries in Row：行形式输出报告x0dx0aReport Summaries in Columns：列形式输出报告x0dx0a(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。x0dx0a以下是进行均值比较及检验的过程:x0dx0aMEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合x0dx0aT test 过程：对样本进行T检验的过程x0dx0a单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。x0dx0a独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）x0dx0a配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)x0dx0aone-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。x0dx0a(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决x0dx0a(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:x0dx0a1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。x0dx0a2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系x0dx0a3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远x0dx0a(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个.x0dx0a(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。x0dx0a非参数检验的过程有以下几个:x0dx0a1.Chi-Square test 卡方检验x0dx0a2.Binomial test 二项分布检验x0dx0a3.Runs test 游程检验x0dx0a4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验x0dx0a5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验x0dx0a6.K independent Samples Test K个独立样本检验x0dx0a7.2 related Samples Test 两个相关样本检验x0dx0a8.K related Samples Test 两个相关样本检验x0dx0a(7)、Data Reduction(因子分析)x0dx0a(8)、Classify(聚类与判别)等等x0dx0a以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.x0dx0a第四步:结果保存 x0dx0a 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制_粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.x0dx0a总结: x0dx0a以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.x0dx0aSPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Typex0dx0a各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： x0dx0a1 单选题：答案只能有一个选项x0dx0a例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ x0dx0aA有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断x0dx0a编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。x0dx0a录入：录入选项对应值，如选C则录入3x0dx0a2 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。x0dx0a（1）方法一（二分法）：x0dx0a例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示x0dx0a考虑在内。x0dx0aA月薪员工 B日薪员工 C钟点工x0dx0a编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。x0dx0a录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。x0dx0a（2）方法二：x0dx0a例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：x0dx0a1（ ） 2 （ ） 3（ ）x0dx0aA、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主x0dx0aD、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作x0dx0a编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” Fx0dx0a录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。x0dx0a注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。x0dx0a3 排序题： 对选项重要性进行排序x0dx0a例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） x0dx0a第一位 第二位 第三位 第四位 第五位x0dx0a编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格x0dx0a录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。x0dx0a4 选择排序题：x0dx0a例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重x0dx0a的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。x0dx0a编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。x0dx0a录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。x0dx0a注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。x0dx0a5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分x0dx0a例六 你的年龄（实岁）：______x0dx0a编码：一个变量，不定义Value值x0dx0a录入：即录入被调查者实际填入的数值。 x0dx0a6开放性文字题：x0dx0a如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。x0dx0a三 问卷一般性分析x0dx0a下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下x0dx0a1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。x0dx0a适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）x0dx0a频数分析也是问卷分析中最常用的方法。x0dx0a实现： Descriptive statistics??Frequencies x0dx0a2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。x0dx0a适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。x0dx0a实现： Descriptive statistics??Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics?中选择x0dx0a3 多重反应下的频次分析：x0dx0a适用范围：多选题的二分法（例二）x0dx0a实现：第一步在Multiple Response??Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response??Frequencies中做频数分析。x0dx0a4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题x0dx0a适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。x0dx0a实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics??Crosstabs x0dx0ax0dx0a四 简单图形描述介绍x0dx0a在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下x0dx0a1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。x0dx0a2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。x0dx0a3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。x0dx0a4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。x0dx0ax0dx0ax0dx0a五 问卷深入分析x0dx0a除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：x0dx0a1聚类分析x0dx0a样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。x0dx0a2 相关分析x0dx0a相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。x0dx0a其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法x0dx0a3均值的比较与检验x0dx0a（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。x0dx0a（2）T 检验：x0dx0a独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。x0dx0a如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。x0dx0a4 回归分析x0dx0a问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。

有人认为，对于小样本，你就无法使用统计的。但，这是一个误解，一个 常见的误解 。对于小样本，我们也有适当的统计方法。 一个研究者的“小样本”，在另一个研究者看来则可能意味着“大样本”。本文中，小样本主要是指样本量在5-30个用户（可用性研究中常见的样本量，进一步阅读:http://www.measuringusability.com/blog/actual-users.php）。 值得注意的是，用户研究并不是出现小样本的唯一领域。其他具有较高操作成本的研究也会出现这个现象，比如fMRis和动物实验等。 尽管我们有相应的方式来处理小样本研究数据，但我们应该清晰地知道小样本的局限性：你很难看到很大的差异，很明显的效果。 这就像使用双筒望远镜进行天文观测一样：使用双筒望远镜，你可能无法看到行星、恒星、月亮和偶尔出现的彗星。但这并不以为着你就不能进行天文观测了。事实上，伽利略就是使用望远镜（ 与今天相当的双筒望远镜相当 ）发现了木星的卫星。 统计也是一样。仅仅因为你的样本不够大，并不能判断你能不能使用统计。再次强调， 小样本的关键限制是，你难以发现设计或措施的效果是否有差异。 幸运的是，在用户体验研究中，我们往往关心的是不同用户可能发现的不同问题：比如：导航的结构变化，搜索结果页面的改进等等。 下面是我们在小样本用户研究中的常见统计分析方法。 比较compare 如果您需要对比两个独立组别的完成率、完成时间，问卷评分等。有两种大样本或者小样的方法可以采用。具体适用与哪种方法，取决于数据的特征：连续的还是离散的。比较均值： 如果你的数据是连续的（不是二进制），比如任务完成时间、问卷评分等，你可以采用独立样本t检验。实践证明，它对于小样本也是适用的。 二分变量比较： 如果你的数据是二进制的（成功/失败，是/否），你可以采用N-1的卡方检验。当期望数目小于1时，使用Fisher精确检验往往有更好的表现。 置信区间Confidence Intervals 当你想从样本数据来推测整个用户群，你会想到生成一个置信区间（译者注：关于置信区间，可参阅： http://baike.baidu.com/view/409226.htm ）。 尽管小样本的置信区会相当宽（通常为20-30个百分点），但是建立这样的区间总是有益的。例如：你想知道，用户在安装打印机前是否会去阅读“Read this first”文档。而测试中，8名用户中有6名用户没有去阅读。这时候我们可以推知：至少40%的用户很可能会这么做——这是一个相当大的比例。 置信区间的计算方法有三种，这取决于你数据是否是二进制、时间或者连续的。基于平均值的置信区间Confidence interval around a mean :如果你的数据是连续的（非二进制），如评定量表、以美元计算的订单金额，页面访问数等。那么，置信区间的计算可以基于t分布进行计算（当然，这需要考虑到样本量）。 基于任务时间的置信区间Confidence interval around task-time :任务时间的理论最小值为0秒（不多见），一些用户的任务时间可能是其他用户的10-20倍。对于这种不对称性，我们需要进行数据转换（ log-transformed ），然后基于转换后的数据进行计算。待报告时再转换回来。 基于二进制的置信区间 Confidence interval around a binary measure :二进制的数据比如完成率或yes/no。这类置信区间的计算，可以采用校正后沃尔德检验法（ Adjusted Wald interval ）计算（这种方法对于所有样本规模均适用）。 点估计（均值）Point Estimates (The Best Averages ) 任何研究报告中，何为"最好"的平均时间或平均完成率的估计，应当取决于研究的目标。 请记住：即使是“最好”的均值估计，也依然不代表实际的平均值。 所以对于未知总体均值的估计而言，置信区间是更好的展示方法。 在可用性研究中，小样本的均值计算，比较适宜的有两个：任务时间和完成率。不同样本规模中更常见的则是量表评分（SUS评分等）。 完成率： 小样本的完成率，通常可能只有几个数值（译者注：可用性测试中，这一数字可能为5）。例如：有五个用户进行任务操作，其任务完成率只可能是：0％，20％，40％，60％，80％和100％几个数字中的某一个（100%也并不罕见）。基于小样本得出一个完美的成功率，可能并不恰当——因为它可能并不能揭示真实情况（测试结果优于真实情况）。 我们（指作者）对自己的小样本可用性测试数据，利用拉普拉斯估计（theLaPlace estimator）和简单比例（一般称为，最大似然估计，the Maximum Likelihood Estimator）进行了均值估计（参见：http://www.upassoc.org/upa_publications/jus/2006_may/lewis_small_sample_estimates.pdf ）。 评定量表的均值问题： 量表是一个有趣的度量类型，它们大多是有限的区间（如：1-5,1-10等）除非你是 Spinal Tap （译者注：因翻译期间，该链接视频未能打开。故未译成中文）。我们发现，在小型或大型的样本中，均值最好是在中位数上（参阅：http://drjim.0catch.com/1993_MultipointScales_MeanAndMedianDifferencesAndObservedSignificanceLevels.pdf）。当然，我们有许多方式来报道评定量表的分数，比如 top-two boxes （直观理解，可参照NPS的计算规则）。 具体如何报告取决于你的灵敏度需要和组织要求。任务时间均值 ：一个较长的任务时间可能让算术平均值产生扭曲，这时候中位数则是用来描述平均水平的更恰当的指标。样本数在25以上的，中位数对均值具有良好的代表性（进一步阅读：http://www.measuringusability.com/average-times.php）。 不幸的是，中位数往往不够准确，在样本数小于25的情况下，比平均值更加不准确。这时候，几何平均值往往具有更好的衡量意义（译者注：几何平均值受极端值的影响更小）。 【工具箱】 小样本计算器：http://www.measuringusability.com/wald.htm 任务时间置信区间计算： http://www.measuringusability.com/time_intervals.php 二分变量差异检验： http://www.measuringusability.com/ab-calc.php top-two boxes：https://www.measuringusability.com/blog/top-box.php 几何平均数计算器： http://www.ab126.com/goju/1710.html 数字帝国-统计计算器： http://zh.numberempire.com/statisticscalculator.php —————————————————————————————— 【译后记】译罢此文，深深感触：对于结果直接提供算术平均数就是耍流氓！而多数报告也确实只提供了算术平均数一种。 本文对于更严谨科学地分析和解读研究发现，具有重要的启发意义。 因时间和精力限制，译文难免存在谬误，欢迎批评指正。

录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？ SPSS分析调查问卷数据的方法 当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍. Spss处理: 第一步:定义变量 大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类). 我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为: 1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )? A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59 那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。 以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明. 1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可. 2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例: 请问您通常获取新闻的方式有哪些( ) 1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络 在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可. 使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。 到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了. 第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种: 1.读取SPSS格式的数据 2.读取Excel等格式的数据 3.读取文本数据（Fixed和Delimiter) 4.读取数据库格式数据(分如下两步) （1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行 但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下. 1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案. 2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的). 3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据. 在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了. 第三步:统计分析 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法. 1.作图分析: 在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：: (1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。 (2)Interactive：交互式统计图。 (3)Map：统计地图。 (4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有： 条图 散点图 线图 直方图 饼图 面积图 箱式图 正态Q-Q图 正态P-P图 质量控制图 Pareto图 自回归曲线图 高低图 交互相关图 序列图 频谱图 误差线图 作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好. 2.数值分析: SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括： (1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。 Descriptive Statistics包括的统计功能有： Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况 Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理 Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征 Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系 Reports包括的统计功能有： OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。 Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值 Report Summaries in Row：行形式输出报告 Report Summaries in Columns：列形式输出报告 (2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。 以下是进行均值比较及检验的过程: MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合 T test 过程：对样本进行T检验的过程 单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。 独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异） 配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果) one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。 (3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决 (4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种: 1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。 2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系 3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远 (5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个. (6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。 非参数检验的过程有以下几个: 1.Chi-Square test 卡方检验 2.Binomial test 二项分布检验 3.Runs test 游程检验 4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验 5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验 6.K independent Samples Test K个独立样本检验 7.2 related Samples Test 两个相关样本检验 8.K related Samples Test 两个相关样本检验 (7)、Data Reduction(因子分析) (8)、Classify(聚类与判别)等等 以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果. 第四步:结果保存 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果. 总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用. SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 单选题：答案只能有一个选项 例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。 录入：录入选项对应值，如选C则录入3 2 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。 （1）方法一（二分法）： 例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示 考虑在内。 A月薪员工 B日薪员工 C钟点工 编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。 录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。 （2）方法二： 例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项： 1（ ） 2 （ ） 3（ ） A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主 D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作 编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2”B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F 录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。 注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。 3 排序题： 对选项重要性进行排序 例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位 编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格 录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。 4 选择排序题： 例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重 的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。 编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。 录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。 注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。 5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分 例六 你的年龄（实岁）：______ 编码：一个变量，不定义Value值 录入：即录入被调查者实际填入的数值。 6开放性文字题： 如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。 三 问卷一般性分析 下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下 1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。 适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三） 频数分析也是问卷分析中最常用的方法。 实现： Descriptive statistics……Frequencies 2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。 适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。 实现： Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择 3 多重反应下的频次分析： 适用范围：多选题的二分法（例二） 实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。 4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题 适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。 实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs 四 简单图形描述介绍 在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下 1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。 2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。 3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。 4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。 五 问卷深入分析 除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍： 1聚类分析 样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。 2 相关分析 相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。 其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法 3均值的比较与检验 （1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。 （2）T 检验： 独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。 如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。 4 回归分析 问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。 如何用spss对调查问卷进行数据分析 问卷调查表 可以进行很多种统计分析的，包含描述性分析，信度，效度分析，差异性分析，相关性分析，回归分析等等 怎么对调查问卷进行数据分析 分析方法太多了 我替别人做这类的数据分析蛮多的 用Excel对60份调查问卷进行数据分析 把你问卷发一份过来413186190@QQ.COM 如何做调查问卷数据分析 首先你可以计算每个部门每个工作职责满意不满意度，然后看那个业务在这个部门中不满意度最高，满意度最高，需要加强哪一个业务，需要表扬哪一个业务；然后部门之间进行比较，看看哪个部门满意度最高，哪个部门满意度最低，需要表扬需要批评的都知道了。 调查问卷数据分析，急用 数据分析最重要的思维就是，不断确定业务中两组变量之间的关系，用以解释业务。 收入、转化、用户规模、用户活跃等，我们称为现象。而只有通过数据量化的现象，我们才能精准感知。所以，数据是用来描述现象的，是被量化的现象。 如何看数据分析，又该如何进行数据分析？ 关于数据，有两种常见的情况。从腾讯出来的一个朋友曾告诉我“腾讯的数据太多，都不知道怎么看”，而另一个在创业公司工作的朋友告诉我“老板为了省开发资源，数据给的少得可怜”。这两种情况都有点走极端，那么，怎样看数据比较合理呢?答案是：需要想清楚3个问题。 1、我为什么要看数据？ 看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但我认为，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议 ”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。 2、数据的由哪些成分组成？这些成分每天/周/月都发生了什么变化？ 分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案发挥作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。 拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。 3、这些数据为什么发生了这些变化？ 分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。 用SILL量表问卷调查后， 如何用SPSS进行数据分析 免费的？建议先输入数据，然后按照教程练习以后自行分析吧 如果给钱，楼上估计应该会帮你分析的很好。 不过也有可能你人品大爆发，他不收你钱 艾森克人格问卷如何录入spss进行数据分析 首先要清楚spss数据分析软件，对于数据格式的要求。 通常用spss软件进行数据分析时，数据格式要求是横向一行为一份问卷，一列对应问卷中的一个题目，所以有多少份问卷，最终录完后就有多少行，而问卷中有多少个题目，最终就有多少列。 其次在录的时候 可以在excel中录，也可以直接在spss中录入，因为格式是完全一样的，如果对excel很熟悉，就可以现在excel中录，录完再通过spss直接可以打开excel数据就好了。 如何进行数据分析 数据分析是以现有网站的内容为基础，展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性，具体步骤如下： 1、分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 通常情况下uv要大于ip，pv是uv的倍数关系，而pv：uv多少合适呢?要看同行业的平均数据，比如一个知识性网站，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1。 跳出率越高说明网站内容质量越差，平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。 2、分析来源、地域和搜索引擎 从来源分析可以评测外链和推广效果，可以选择效果更好的推广和外链方式，节省时间。地域分析可以帮我我们做地域关键词，搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯。 3、受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。 受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。 着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。 可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。 4、分析页面点击图和页面上下游 页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。 页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。 注意：数据分析的魅力是常人无法感受的，如果你的网站在中后期还是凭证感觉做，那么你就相当于盲人摸象，你的网站排名只能看运气了。

分类变量是指地理位置、人口统计等方面的变量，其作用是将调查响应者分群。描述变量是描述某一个客户群与其他客户群的区别。大部分分类变量也就是描述变量。连续性变量：在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。

SPSS里没有专门用于计算点二列相关的模块，但事实上点二列相关就等同于用Pearson相关计算一个连续变量和一个二分变量的相关，这与使用点二列相关的专有公式是等价的不过用的时候注意一下，二分变量就采用0,1计分操作程序就是：分析——相关——双变量，OK即可

录入1和2

当自变量为连续变量，因变量为二分类变量时，可以使用t检验或方差分析中的方差齐性检验（Levene检验）来判断是否满足正态性和方差齐性假设。如果满足假设，可以使用t检验或方差分析；如果不满足假设，可以使用非参数的Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验来进行单因素分析。其中，t检验适用于两个样本之间的比较，方差分析适用于三个及以上样本之间的比较。如果存在多个自变量，则可以使用多元logistic回归分析。关于为什么使用这些方法，主要是因为这些方法考虑了不同样本之间的差异，能够较好地反映不同自变量对因变量的影响程度。而在判断是否满足正态性和方差齐性假设时，可以通过图形和统计检验进行验证。如果数据不符合正态分布假设或方差不齐假设，则选择非参数方法进行分析，可以提高分析的可靠性和准确性。关于内容延伸，需要在实际分析过程中仔细检查数据的质量和性质，保证使用的方法合理有效，结果准确可靠。同时，需要充分理解各种方法的原理和适用条件，不同方法的比较和选择也需要根据实际情况进行判断和决策。