SPSS問卷加權(quán)處理：是偏心嗎_數(shù)據(jù)分析師考試

  調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常遇到對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)的問題，什么是加權(quán)？沈浩老師博客中這樣描述：讓一些人變得比另一些人更重要！那為什么要加權(quán)？為了讓調(diào)查數(shù)據(jù)在特征的分布上更接近實(shí)際情況。比如在會員數(shù)據(jù)中，男女比例是6:4，而調(diào)查問卷的比例是7:3，為了使調(diào)查結(jié)果更貼近真實(shí)，首先需要對問卷進(jìn)行加權(quán)處理，讓問卷的分布結(jié)構(gòu)跟實(shí)際分布保持一致。

        從概念上，加權(quán)：通過對總體中的各個(gè)樣本設(shè)置不同的數(shù)值系數(shù)(即加權(quán)因子-權(quán)重)，使樣本呈現(xiàn)希望的相對重要性程度。通俗一些的公式：設(shè)計(jì)加權(quán)=某個(gè)變量或指標(biāo)的期望比例/該變量或指標(biāo)的實(shí)際比例。

看一個(gè)SPSS文件加權(quán)案例：

        有一家數(shù)碼產(chǎn)品專營店，它有一大批忠實(shí)的會員經(jīng)常購買。為了更好的經(jīng)營好自己即將要開設(shè)的網(wǎng)店，在會員中進(jìn)行了一次購買習(xí)慣的問卷調(diào)查。在問卷的校驗(yàn)過程中，他們發(fā)現(xiàn)回收的問卷在人口特征的分布上與實(shí)際情況不符，會員中男女比例是6:4，而問卷中是7:3，并且男女會員實(shí)際在教育水平（1、2、3、4個(gè)檔）的占比均為2:2:4:2?？紤]到這兩個(gè)因素可能對分析結(jié)果有較大的影響，現(xiàn)在需要對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，使得加權(quán)后的性別和教育水平能夠符合實(shí)際比例。

1、匯總問卷數(shù)據(jù)，計(jì)算加權(quán)的權(quán)重

        SPSS本身具有過硬的數(shù)據(jù)匯總功能，利用這些功能能夠快速準(zhǔn)確的對原始問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行大范圍的匯總，主要在于獲知不同男女性別在不同教育水平的人數(shù)，和參與問卷的總?cè)藬?shù)，然后根據(jù)“權(quán)重=變量的會員比例/該變量問卷比例”來計(jì)算最終的權(quán)重（本案例用這個(gè)公式）。

        熟悉excel電子表格的話，也可以利用excel的透視表功能快速對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總并計(jì)算權(quán)重，這里略過。

        表格的“會員比例”即男女會員在教育水平的占比2:2:4:2，男性0.6，女性0.4。最后一列即根據(jù)公式計(jì)算而得到的“權(quán)重”。

2、將權(quán)重?cái)?shù)據(jù)合并到原始問卷數(shù)據(jù)中

        這個(gè)步驟充分顯示了SPSS合并數(shù)據(jù)文件的能力，SPSS合并數(shù)據(jù)有兩種，一種是增加記錄，另外一種是增加變量，我們現(xiàn)在需要把“權(quán)重”變量合并到原始問卷數(shù)據(jù)文件中，而且要求是和不同性別不同教育水平向匹配及對應(yīng)的操作。

        說得直白一點(diǎn)，其實(shí)相當(dāng)于excel的vlookup功能，此時(shí)發(fā)現(xiàn)，spss的合并數(shù)據(jù)比vlookup更條件化，簡單易于操作。這兩種方法沒有必要過多對比，你熟悉哪種選擇哪種。最后的效果是：

3、SPSS加權(quán)個(gè)案，將“權(quán)重”作為頻率變量

        選擇“數(shù)據(jù)”菜單最后一項(xiàng)“加權(quán)個(gè)案”，按照彈出的菜單提出來操作，點(diǎn)擊確定后，加權(quán)處理則持續(xù)存在于接下來的各種分析操作中，如果不想使用加權(quán)處理，則必須取消加權(quán)，這一點(diǎn)需格外注意。

4、加權(quán)與不加權(quán)，我們來做一個(gè)比較

        首先，我們看不加權(quán)時(shí)的問卷數(shù)據(jù)：

        參與調(diào)查的男女比例大概是7:3，與實(shí)際會員比例6:4不符，教育程度的比例也不符合2:2:4:2。

        接下來看加權(quán)處理后的效果：

        此時(shí)，經(jīng)過加權(quán)處理對樣本進(jìn)行校正均衡，使得調(diào)查數(shù)據(jù)在分布上完全和會員實(shí)際分布相符，達(dá)到分析的目的，基于這樣一個(gè)靠近實(shí)際情況的數(shù)據(jù)然后再進(jìn)行分析，其各項(xiàng)結(jié)論也更趨向于接近實(shí)際狀況。

        記住一點(diǎn)：加權(quán)也是篡改數(shù)據(jù)的方法！謹(jǐn)慎使用！

        如果數(shù)據(jù)有“加權(quán)”，我們要明確地告訴客戶：

        為什么加權(quán)？

        加權(quán)方案的實(shí)施過程；

        加權(quán)對數(shù)據(jù)的影響，等等；

        通常，我們應(yīng)該：在數(shù)據(jù)報(bào)告過程中，在圖表上同時(shí)標(biāo)明“未加權(quán)”和“加權(quán)”的基數(shù)；在分析報(bào)告可靈活處理，但也應(yīng)有清晰的、一致的標(biāo)注；