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第一部分：总体分析思路 1、分析框架 看到数据无从下手？没事，专业分析框架给你，照葫芦画瓢，简单又专业。  2、分析方法 有了数据和分析框架，怎么结合数据做分析？ 只要搞弄清楚一个概念“数据类型”：定类和定量。 定类数据：说明事物的品质特征，不能用数值表示，通常表现为类别，例如性别/年龄等 定量数据：说明现象的数量特征，必须用数值表现，例如满意度，数字1代表非常不满意，数字越大代表越满意。  清楚总体思路的同学，现在就可以打开SPSSAU去分析了 分析入口：我的问卷—分析下载—查看下载答卷—在线SPSS分析 第二部分：问卷分析演示 还是没有灵感？那就跟着小星以《大学生旅游市场调查》这份问卷为例，一步步来分析。 示例问卷：《大学生旅游市场调查》  答卷数量：100 答卷来源：问卷星互填社区 分析入口：我的问卷—分析下载—查看下载答卷—在线SPSS分析 1、样本基础信息分析 分析目的：对样本基本信息进行分析描述。 分析方法：频数分析 数据类型：定类数据  分析结果：从上表可知：性别中超过6成样本选择“女”；还有31.1%的样本为男。年级分布上，大部分样本为“大四”，比例是47.5%。 ps：图表和分析结果都是系统自动生成的，只需根据情况适当更改，就可直接放在论文或者调查报告中。 2、问卷质量分析 （1）信度分析 分析目的：样本数据是否真实可靠（答题者有没有认真答题）。 数据类型：定量类型（只适用于量表题）  分析结果：α系数=0.843>0.8，样本可信度高，看来互填社区的质量还不错，接下来可以进行下一步分析了。 等等，如果α系数<0.6，怎么办呢？ 调整方法： 1、删除质量差的答卷 我的问卷—分析下载—查看下载答卷，删除答题时间明显低于平均时间的答卷。 2、扩大样本数量或者增加题项，因为问题答案差异性较小，会导致信度很低。 （2）效度分析 分析目的：判断问卷是否准确有效，能否达到调查目的。 数据类型：定量类型（只适用于量表题）  分析结果：0.7<KMO=0.708<0.8，效度较好，问卷基本能达到调查目的。 调整方法：如果KMO值<0.6，可删除【共同度】<0.4的题目，直至KMO值达标。 3、数据关系分析 （1）相关分析 分析目的：研究数据之间的关系情况，例如旅行平均花费和年龄有没有关系 数据类型：定量类型&定量类型  分析结果：相关系数为0.141接近于0，而且没有呈现出显著性（系数右上角没有*号），所以说旅行平均花费和年级没有关系。 （2）回归分析 分析目的：题目A会影响题目B吗，两者具有因果关系，且顺序不能颠倒。 数据类型：定量数据&定类数据  分析结果：R²=0.020，意味着年级对一次旅游的平均花费有2.0%的影响，年级的回归系数值为0.219，但是P值为0.16>0.05，说明没有呈现出显著性，因而说明年级不会影响旅游平均花费。 4、差异关系 分析目的：了解不同个体对某一事物的差异（例如，不同性别对旅游平时花费有没有差异）。 分析方法：方差/T检验/单样本T检验/配对T检验 数据类型：定类数据&定量数据  分析结果：P>0.05，性别对旅游平时花费没有差异性。 5、多选题分析 分析目的：了解单独多选题、单选题和多选题、多选题和多选题之间的关系。 分析方法：多选/单多/多单/多多  |
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