SPSS > 使用技巧 > 使用SPSS对问卷数据进行处理之差异分析

使用SPSS对问卷数据进行处理之差异分析

发布时间:2021-10-30 11: 43: 31

在上次的探讨中,我们利用IBM SPSS Statistics对收集到的问卷数据进行了初步处理,并对样本分布进行了分析,本次我们继续探讨如何利用IBM SPSS Statistics软件对问卷数据进行进一步的分析处理,并且重点讨论利用SPSS软件来进行差异分析。

差异分析中有两个主要的假设检验方法,一个是t检验,一个是方差分析。其中t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,本文中将使用独立样本t检验,它的主要目的是比较两个独立样本平均数之间的差异是否显著。另外还有单样本t检验、配对样本t检验等,主要根据研究目的或数据形式来选择合适的方法。一般在显著水平为0.05的水平上进行分析,若p值小于0.05,则说明存在显著差异,此时再观察各独立样本的平均数,进行进一步分析即可;若p值大于0.05,则可以认为两个独立样本之间没有显著差异。

一、打开数据文件

本例中使用的数据与上一节教程相同,即利用关于社交媒体使用情况对大学生自我评价影响的研究问卷所收集到的数据,并且通过上一节教程已经进行了一定处理,数据如图1所示。

图1:示例数据
图1:示例数据

变量视图页面如图2所示。

图2:变量视图页面
图2:变量视图页面

二、按性别分组的独立样本t检验

打开IBM SPSS Statistics分析中的比较均值-独立样本T检验,如图3所示。

图3:独立样本t检验位置
图3:独立样本t检验位置

打开对话框后,将性别放入分组变量,其他连续型变量(如依赖度、喜爱度等)都放入检验变量,注意:这里需使用上一节中计算出的新变量(即均值),选择完毕后如图4所示。

图4:独立样本t检验对话框
图4:独立样本t检验对话框

此时还需要对分组变量进行组别的划分,点击定义组,组1为1(男),组2为2(女),如图5所示。

图5:定义组
图5:定义组

定义组后点击确定按钮,得到输出结果如图6所示。

图6:输出结果-按性别分组
图6:输出结果-按性别分组

对结果进行分析,方差齐性检验中sig值(即p值)大于0.05时,看假设方差相等那一行,反之则看假设方差不相等那一行。结果表明,只有一个t检验的p值是小于0.05的,即关于“对他人在意程度”这一指标。在这一指标的检验中其方差是不齐的,所以看假设方差不相等一行,其t检验的sig值为0.014,也就是说,性别在“对他人在意程度”这一指标上存在显著差异,此时我们再观察输出结果中的均值及标准差,如图7所示。

图7:均值与标准差
图7:均值与标准差

观察发现,在“对他人在意程度”这一项中,女性的均值是大于男性的,所以本次t检验的结论是:对他人的在意程度上,女性显著大于男性。

三、按年级分组的独立样本t检验

按年级分组的独立样本t检验操作步骤与上述按性别分组的基本相同。打开IBM SPSS Statistics分析菜单下的比较均值-独立样本T检验,将年级作为分组变量,其他连续型变量作为检验变量即可,在此不再赘述,但需要注意的是在定义组时,因为年级分为大一、大二、大三、大四四个类别,而独立样本t检验只能检验两样本之间的差异,所以需要用到“割点”,如图8所示,设置割点为2,即年级大于等于2的为一组,小于2的为一组,以此来判断大一与其他年级是否存在显著差异,同样地,设置割点为4的话,就是判断大四与其他年级是否存在显著差异。

图8:定义组-割点
图8:定义组-割点

点击确定按钮,得到输出结果如图9所示。

图9:输出结果-按年级分组
图9:输出结果-按年级分组

观察输出结果发现,并无p值小于0.05,这说明大一与其他年级之间在各项变量上都无显著差异。此外,将割点设置为2.5、3、4等,可以由读者自行尝试,观察其结果是否有显著差异存在。

本文中,我们重点讲解了怎样利用IBM SPSS Statistics对问卷样本分布进行差异分析,其中涉及到了两分类变量以及四分类变量的独立样本t检验如何操作,之后的讲解中,将会利用差异分析的另一大手段——方差分析来对问卷数据进行分析,欢迎访问IBM SPSS Statistics中文网站。

作者:向风

展开阅读全文

标签:SPSS问卷数据分析问卷星SPSS

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS里面如何快速将字符赋值 SPSS文字变量赋值
在数据分析领域,如果想要对多属性或多选项的变量进行分析,研究者需要对一些文字变量进行赋值来将字符串改为数字格式,便于后续的问卷数据统计和测量。今天,我们以SPSS里面如何快速将字符赋值,SPSS文字变量赋值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS字符赋值的相关知识。
2025-06-30
SPSS因子负荷系数表怎么做 SPSS因素负荷是哪个值
在数据分析领域,SPSS因子分析可以从众多变量中提取出少数因子,这种方法一般是通过构建的指标体系计算出因子得分,而知晓因子负荷系数可以帮助研究者优化实验数据,从而实现对繁杂数据的标准化处理。今天,我们以SPSS因子负荷系数表怎么做,SPSS因素负荷是哪个值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS因子负荷的相关知识。
2025-06-30
SPSS如何把多个题项变成一个维度 SPSS如何把多个题项分析出来
在回收调查问卷的数据后,研究者通常会对问卷中相关性较高的题项进行合并,这就需要运用到SPSS转换和计算变量的函数指令方法,从而使多个问卷题项变成一个维度来计算均值结果。本文以SPSS如何把多个题项变成一个维度,SPSS如何把多个题项分析出来这两个问题为例,带大家了解一下SPSS多题项合并的知识。
2025-06-27
SPSS方差齐性检验操作误区 SPSS方差齐性检验结果解读
方差齐性检验是用来检查不同数据之间的方差是否存在相似性,通过这种分析方法,可以判断不同组别数据的一致性。今天我就以SPSS方差齐性检验操作误区,SPSS方差齐性检验结果解读这两个问题为例,来向大家讲解一下SPSS当中方差齐性检验工具的操作技巧。
2025-06-27
SPSS交叉表行列优化技巧 SPSS交叉表格中行列层是什么意思
交叉表是用于分析两个或多个变量之间是否存在相互关联的验证图表,是一种非常简单且高效的数据分析工具,广泛应用在医疗、市场调研、商业分析等诸多领域。今天我就以SPSS交叉表行列优化技巧,SPSS交叉表格中行列层是什么意思这两个问题为例,来向大家讲解一下交叉表分析工具的相关知识。
2025-06-26
SPSS连续变量和分类变量的区别 SPSS连续变量和分类变量的关系
IBM SPSS Statistics是一款功能强大的统计软件,具备如数据处理、数理统计、分析预测,数据可视化等功能。借助IBM SPSS Statistics,我们可以快速完成数据分析工作,避免大量的数学计算,大大提高工作效率。使用IBM SPSS Statistics,首先要注意数据类型的设置,数据类型设置不正确,可能导致统计出现错误。SPSS连续变量和分类变量的区别,SPSS连续变量和分类变量的关系是怎样的,本文向大家作简单介绍。
2025-06-26

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: