SPSS > 使用技巧 > 利用IBM SPSS Statistics对问卷数据进行处理之样本分布

利用IBM SPSS Statistics对问卷数据进行处理之样本分布

发布时间:2021-09-13 11: 43: 30

在刚刚开始着手于一项研究时,利用问卷调查收集数据无疑是大多数人的选择,而如何处理收集到的数据有很多种方法,其中利用IBM SPSS Statistics软件来进行处理是比较方便且实用的,IBM SPSS Statistics软件的界面属于用户友好型,操作起来也较为简易。

本次我们主要探讨如何对收集到的数据进行样本分布研究,以及如何建立样本分布表。

一、打开数据文件

本例中使用的是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。首先对数据进行整理,将问卷中的问题放在列中,并根据问题对其浓缩作为变量名,并将回答者的答案放在行中,整理结果如图1所示。

图1:示例数据
图1:示例数据

除此之外,还需将连续型变量如依赖度、喜爱度等的度量标准改为“度量”,具体如图2所示。

图2:连续型变量的编辑
图2:连续型变量的编辑

对于分类型变量如性别、年级,将其度量标准改为“名义”并进行值标签的编辑,方可进行后续操作,具体如图3所示。

图3:分类变量的编辑
图3:分类变量的编辑

二、计算新变量

从上图中可以看到,依赖度、喜爱度等不止在一道题中体现,因此我们需要将所有体现相同维度的变量整合到一起。

如图4所示,利用IBM SPSS Statistics中“转换”菜单下的“计算变量”来产生新变量。

图4:计算变量
图4:计算变量

然后,如图5所示,在目标变量处填写新变量的名称,在函数组中选择“统计量”,然后在下方反显的函数中选中Mean(即均值),将所有相关的变量放入数字表达式中,点击确定。

图5:计算新变量
图5:计算新变量

完成新变量的计算后,返回数据集,可以看到新变量已经出现在原有变量的右方,如图6所示。

图6:数据集中的新变量
图6:数据集中的新变量

三、样本分布的分析

完成数据的所有处理后,打开IBM SPSS Statistics分析菜单下的描述统计-交叉表,来对样本分布进行讨论,如图7所示。

图7:交叉表分析
图7:交叉表分析

样本分布主要是看性别、年龄、地区等,本次调查中只调查了性别与所在年级,故将性别放入行中,年级放入列中,并勾选单元格选项中的“列占比”,以及绘制复式条形图,对本次调查的样本特征进行分析,如图8、图9所示。

图8:交叉表选项
图8:交叉表选项

图9:单元格选项
图9:单元格选项

单击确定后,得到结果如下图10。我们可以发现本次调查中女生占绝大部分,这其中又以大四学生为主,这能够为之后分析结果的解释提供一些帮助。

图10:交叉表结果
图10:交叉表结果

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分析,其中涉及到了数据的基础处理、新变量的计算以及交叉表分析。之后的讲解中,将会通过独立样本t检验、方差分析等对问卷数据进行分析与解释,欢迎访问IBM SPSS Statistics中文网站

作者:向风

展开阅读全文

标签: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卡方检验样本不满足要求怎么办 卡方检验SPSS结果都小于0.5说明了什么
在数据分析的过程中,卡方样本检验是常见的一种统计方式。卡方检验主要用来检验数据样本之间的离散程度,进而判断不同数据之间的偏差值,如果数据样本在统计的时候不符合实际的统计需求,就可能导致卡方检验不满足要求。所以我们需要在统计的过程中对数据样本和统计方法进行调整,这样能够规避数据样本检验带来的结果偏差风险。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS卡方检验样本不满足要求怎么办,卡方检验SPSS结果都小于0.5说明了什么的具体内容。
2026-01-14
SPSS事后比较怎样进行 SPSS事后比较多重校正应如何设置
在数据分析的过程中,经常会在数据分析之后对它进行事后比较的操作。事后比较可以在方差分析的基础之上帮助我们快速找到具体存在差异的数据组。简单来说,大家可以把方差分析理解为起到了一个提示作用,告诉了我们数据样本中的均值并不相等且存在差异,但是如果想要找到具体的差异点在哪里,就需要用到事后比较了。而在进行事后比较的过程中,还会遇到设置多重校正的情况。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS事后比较怎样进行,SPSS事后比较多重校正应如何设置。
2026-01-14
SPSS怎么查看缺失值分布 SPSS数据缺失严重怎么处理更合理
我们在对数据样本进行统计时,经常会遇到排查缺失值的情况,缺失值指数据样本分析中出现的数值丢失情况。如果数据样本中存在的缺失值数量较多的情况,可能会导致数据分析的结果出现偏差。SPSS作为一款专业的数据分析软件,许多用户都会用它来进行数据分析,下面我们以SPSS为例,向大家介绍SPSS怎么查看缺失值分布,SPSS数据缺失严重怎么处理更合理的具体内容。
2026-01-14
SPSS变量类型怎么修改 SPSS变量标签修改后分析报错怎么办
在数据分析这个领域中,我们经常会面临着修改数据变量类型的情况。因为在一组数据变量中会存在着多种不同的变量类型(自变量、因变量、定类变量、定序变量等),这些变量类型在数据样本中担任着不同的角色,在样本分析中也有着不同的作用。下面就以SPSS数据分析软件为例,给大家介绍SPSS变量类型怎么修改,SPSS变量标签修改后分析报错怎么办的具体内容。
2026-01-14
SPSS如何导出分析报告 SPSS报表内容丢失怎么修复
数据分析报告作为承载着数据分析结果的重要内容,既起到了数据样本分析总结的作用,又可以将这部分数据分析结果应用到其他的领域和研究当中(可以作为重要的数据样本参考)。所以导出数据分析报告和修复丢失的数据就成为了数据分析中的一个重要环节,下面以SPSS为例,向大家介绍SPSS如何导出分析报告,SPSS报表内容丢失怎么修复的具体内容。
2026-01-14
SPSS协方差结构怎样设定 SPSS协方差结构拟合应如何比较
在数据分析的领域当中,协方差结构是一项重要的分析方式。作为着重分析同一数据集在不同变量之间相互关系的分析法,协方差结构在实际应用的过程中回答了一部分数据点位发生变化的时候,另一部分点位会以什么样的形式跟随变化。而协方差结构的拟合数据同样可以帮助我们观察数据的变化趋势。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS协方差结构怎样设定,SPSS协方差结构拟合应如何比较的具体内容。
2026-01-14

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: