发布时间:2024-08-09 16: 40: 00
品牌型号:联想ThinkBook
系统:windows10 64位旗舰版
软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0.2.0
在写论文的时候,为了佐证论文中提出的观点,都会进行大量的数据统计分析,以此论证观点的正确性和可信度,所以想要写好一篇论文,是一定要会数据统计分析的。下面给大家详细讲解,SPSS论文数据分析怎么做,以及SPSS论文数据分析要素有哪些。
一、SPSS论文数据分析怎么做
论文数据分析的方法是有很多的,像是描述统计分析、线性回归分析、效度分析等,在进行论文数据分析的时候,这些分析方法都需要进行分析。下面给大家主要讲解论文数据的效度分析。
1.在SPSS中导入样本数据,在“分析”菜单栏中,点击“降维”选项下的“因子”选项。
2.在“因子分析”窗口,将左边的变量通过中间的移动箭头,全部移动到右边的“变量”框中。
3.在“因子分析”窗口,点击“描述”按钮,在弹出的窗口,勾选中“初始解”和“KMO和巴特利特球形度检验”,点击“继续”按钮。
4.在“因子分析”窗口,点击“提取”按钮,在弹出的窗口,方法选项选择“主成分”,再勾选中“碎石图”,点击“继续”按钮。
5.在“因子分析”窗口,点击“旋转”按钮,在弹出的窗口,勾选中“最大方差法”和“旋转后的解”,点击“继续”按钮,返回“因子分析”窗口,点击“确定”按钮。
6.完成以上操作,论文数据的效度分析就完成了,下图是数据分析报告。
二、SPSS论文数据分析要素有哪些
SPSS论文数据分析要素主要有5种,分别是数据筛选、数据清理、数据展示、数据分析技巧、数据分析方法。下面给大家详细讲解。
1.数据筛选是将论文数据中一些无效数据筛选出去,同时,检查论文数据中有没有异常的数据,有直接剔除掉。
2.数据清理是和数据筛选的工作差不多,主要是将一些空白数据,或者错误的数据清理出去,并将数据生成Excel表格,导入到SPSS中。
3.数据展示是对论文数据中一些不常见的变量进行解释说明,这种解释说明要从数据研究角度进行回答。
4.数据分析技巧是通过一些比较容易理解的表格或者图表,展示论文数据分析,提高论文的可读性。
5.数据分析方法是不同的研究领域可能适合的分析方法有所不同,所以在选择分析方法的时候,要根据研究领域进行选择。
三、SPSS论文数据分析报告解读
上文给大家演示了论文数据的效度分析,下面给大家解读上文中的论文数据效度分析报告。
论文数据效度分析报告中主要有三个表格和一个碎石图。我们主要看KMO和巴特利特检验表格中的“KMO取样适切性量数”和“显著性”。如果“KMO取样适切性量数”数值大于0.7,说明论文数据变量之间有联系,则论文数据有效。如果“显著性”小于0.001,说明论文数据可以进行因子分析。
从KMO和巴特利特检验表格可以看到“KMO取样适切性量数”数值是0.412,小于0.7,则说明论文数据不可靠,需要重新梳理论文数据。“显著性”数值是0.583,大于0.001,则论文数据不能进行因子分析。
总结:以上就是SPSS论文数据分析怎么做,以及SPSS论文数据分析要素有哪些的全部内容。本文不仅给大家讲解了SPSS论文数据效度分析,还给大家介绍了SPSS论文数据的五种要素。同时,也给大家解读了SPSS论文数据效度分析报告,希望能帮助到有需要的小伙伴。
作者:子楠
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