SPSS用户满意度分析方法 SPSS用户满意度分析怎么做

品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

用户满意度分析是消费者分析中的重要内容，可了解用户对于企业产品、服务等在不同维度上的满意程度。同时，通过不同维度满意度的相关、回归等分析，还可以了解不同因素间的相关关系，以及哪些维度对总体满意度的影响大小。本文会给大家介绍SPSS用户满意度分析方法，以及SPSS用户满意度分析怎么做。希望可以帮助大家更好地分析相关的问题。

一、SPSS用户满意度分析方法

通过SPSS分析用户的满意度，可通过描述性分析、信度分析、相关分析、回归方程、因子分析等方法进行。

1.描述性分析

通过分析数据的描述性统计量，如频数、均值、众数、最大值、最小值等，可快速了解数据的特点与分布趋势、获得数据的初步定量性认识，同时也能快速地识别数据中的异常值、缺失值等，以确保数据的准确性。

2.信度分析

SPSS分析功能中的可靠性分析，可得出用户满意度量表的信度Alpha值，以评估问卷中题目的内部一致性。信度分析也是评估问卷质量的重要指标。

3.相关分析

通过分析不同的满意度维度的相关关系，可了解不同维度因素的相关性以及其关系的强弱，以发现哪些因素是接近的，哪些因素是不相关的。

4.回归分析

SPSS的回归分析可探究变量之间的影响情况，通过将其中一个满意度因素作为自变量，总体满意度水平作为因变量，可评估因变量对自变量的影响水平，以了解哪些因素对总体满意度有显著影响。

二、SPSS用户满意度分析怎么做

上述了解了SPSS用于分析用户满意度的方法，接下来，我们会运用实际例子简单演示描述性分析、信度分析以及相关分析的操作方法。

1.描述性分析

依次点击SPSS的分析菜单-描述统计-描述选项，该功能可计算出数据的频数、均值、最值等数据描述性统计量，为数据研究提供初步的定量结果。

在描述性分析中，如图3所示，可将不同的满意度维度添加为变量，并设置均值、标准差、最值、范围等统计量。

描述性分析结果如图4所示，从频数值（N列）可得知数据未出现缺失值，每个满意度维度均包含25个样本数据；从最小值、最大值得知数据未出现极值情况，满意度分析容易出现极值影响总体均值的情况，因此需要关注最值水平。

另外，各满意度维度的均值约为4。

2.信度分析

依次点击SPSS的分析菜单-刻度-可靠性分析，可进行用户满意度的信度分析，以了解问卷在多次测量下的统一性、可靠性。

在可靠性分析中，如图6所示，可添加多个变量作为项。在本例中，可以将满意度相关的维度都添加到项目分析中。

在模型的设置中，可在设置面板的左下角选择“Alpha”方法。

‌SPSS信度分析的结果如图7所示，其主要输出结果是Alpha系数，可根据Alpha系数的数值大小判定问卷的设置是否可靠。其评估标准可参考如下：

1.当Alpha系数>0.8时，说明问卷的整体信度很好。

2.当0.8>Alpha系数>0.7时，说明问卷的整体信度尚可，在可接受范围内。

3.当0.7>Alpha系数>0.6时，建议修改问卷，以提高信度。

4.Alpha系数<0.6时，考虑重新设计问卷。

‌本例研究结果中的Alpha系数为0.718，属于可接受范围内，问卷整体信度尚可。

3.相关分析

依次点击SPSS的分析菜单-相关-双变量分析，可进行满意度维度间的相关分析，以了解不同满意度维度间是否相关以及其相关趋势。

在SPSS的双变量相关性分析中，如图9所示，可在右侧变量框中添加任意两个变量，并选择合适的相关系数用于评估相关关系的强弱与显著性。

本例添加了满意度y1、y2两个维度，并选择了皮尔逊相关系数作为检验系数。

SPSS输出的相关性结果如下图所示，其中显著性（双尾）<0.001，说明两个满意度的相关性是显著的，其皮尔逊系数为0.67。皮尔逊系数绝对值越接近于1，其相关性越强。

三、小结

以上就是关于SPSS用户满意度分析方法，SPSS用户满意度分析怎么做的相关内容。SPSS可通过描述性分析、信度分析、相关分析、回归方程等方法进行满意度的研究，以了解数据的总体特点与分布趋势、问卷的可靠程度、不同满意度维度间的相关性与影响情况。如果您也想体验一下SPSS软件的统计分析功能，欢迎前往SPSS中文网站下载试用版尝新。

作者：泽洋