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Spss的基本方法使用步驟
2017-04-23
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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。

可靠性分析（問卷問題分類正確的前提下）


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

線性回歸


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)

多選題可以考慮使用多重響應(yīng)


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 、

交叉表

行、列→定義范圍→確定


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