
Spss的基本方法使用步驟
由于一次的調(diào)研工作,我們的數(shù)據(jù)分析采用spss的統(tǒng)計(jì)分析工具,然后我是一個(gè)新人,全都是一步一步從零開始操作的。在學(xué)習(xí)的過程中簡單記錄了一點(diǎn)筆記,既然寫了,就覺得應(yīng)該把它保存下來,所以來到了這里,為我的第一次spss操作做個(gè)馬克。
因子分析方法:指標(biāo)非常多,反映相同事情的進(jìn)行聚合
設(shè)置的地方:
描述—— kmo
抽取 —— 主成分,碎石圖
旋轉(zhuǎn)——最大方差法
得分——保存為變量
選項(xiàng)——大小為變量、刪除最小系數(shù),特征值為0.6
kmo > 0.6 ——看是否有效,對原始數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)。
在SPSS軟件統(tǒng)計(jì)結(jié)果中,不管是回歸分析還是其它分析,都會看到“SIG”,SIG=significance,意為“顯著性”,后面的值就是統(tǒng)計(jì)出的P值,如果P值0.01<P<0.05,則為差異顯著,如果P<0.01,則差異極顯著。
公因子方差——提取程度(損失的數(shù)據(jù),如果損失低于40%即滿意)
解釋總方差:可以分成幾類,然后提取主成分因子,累積方差貢獻(xiàn)率,累積特征值大于等于85%(放寬70%).(損失率低于15%)
碎石圖:類似于解釋總方差,特征值大于1的就是主成分,對解釋方差的解釋和完善
成分矩陣——一般不考慮,不夠充分,只是中間步驟
旋轉(zhuǎn)后成分矩陣——成分1,成分2中大于0.6的歸為一類,載荷大于設(shè)置的值才會把得分顯示在視圖。
步驟:
分析→度量→可靠性分析→統(tǒng)計(jì)量→描述性(如果項(xiàng)已刪除則進(jìn)行度量)→繼續(xù)(模型α)→確定
分析:可靠性統(tǒng)計(jì)量:0.7以上有效
可刪除的分析:如果刪除后信度變大,則可以考慮把這個(gè)因素刪除
平均數(shù):反應(yīng)數(shù)量的中點(diǎn)
中位數(shù):全體樣本的中點(diǎn)
步驟:
均值:描述性統(tǒng)計(jì)分析→描述→導(dǎo)入變量→確定
中位數(shù):比較均值→均值→導(dǎo)入變量→選項(xiàng)→導(dǎo)入中位數(shù)即可→確定
步驟:
分析→回歸→線性→因變量→自變量→
統(tǒng)計(jì)量:估計(jì)→模型擬合度→共線性診斷→DW
繪制:Y:ZRESID, X:ZPRED; 直方圖,正態(tài)概率圖
保存:不操作
選項(xiàng): 默認(rèn)
→確定
模型匯總表
DW統(tǒng)計(jì)量代表自相關(guān)
DW = 2不存在為偽回歸
DW < 2 正自相關(guān)
DW > 2 負(fù)相關(guān)
多重響應(yīng),多重響應(yīng)數(shù)據(jù)本質(zhì)上屬于分類數(shù)據(jù),但由于各選項(xiàng)均是對同一個(gè)問題的回答,之間存在一定的相關(guān),將各選項(xiàng)單獨(dú)進(jìn)行分析并不恰當(dāng)。因此對多選題最常見的分析方法是使用SPSS中的“多重響應(yīng)”命令,通過定義變量集的方式,對選項(xiàng)進(jìn)行簡單的頻數(shù)分析和交叉分析
作用1:進(jìn)行簡單的頻數(shù)分析:可以直觀明了的比較一道多選題的各個(gè)選項(xiàng)被選比例。
作用2:進(jìn)行交叉分析:可以通過設(shè)置分層變量來進(jìn)行某個(gè)選項(xiàng)控制下的分析。
步驟:
分析→多重響應(yīng)→定義變量集(把多選題變成一個(gè)變量)→設(shè)置定義把多選題的選項(xiàng)放進(jìn)集合中的變量→將變量編碼設(shè)置為二分法,計(jì)數(shù)值為1→名稱標(biāo)簽→添加 、
行、列→定義范圍→確定
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