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使用SPSS判断问卷设计是否合理

发布时间:2021/12/16 11:07:25

   电脑型号:华为MagicBook

   系统:window10系统

   IBMSPSSStatistics版本:28

   关键词:SPSS

   要做实验进行数据分析,那么就需要提前准备数据,大多数获得数据的方式是进行问卷调查,得到问卷调查的数据后,再通过SPSS数据分析软件将数据导入。那么在编制问卷前,需要确定好主要的分析维度,然后根据主要维度设计问卷,最后通过SPSS依据各个维度进行分析,进而确定设计的调查问卷是否合理。

   一、案例的数据准备

   为了教大家如何对问卷调查进行多维度分析,判断问卷是否设计合理。这里以某公司探究顾客购买手机的原因为例,查阅相关资料,总的来说包括外观、配置、系统,然后再根据这三个维度设计。具体9个变量如下图所示,其中颜色、材质、屏幕尺寸以及形状是外观,CPU、内存、芯片是配置,安卓系统、苹果系统是系统。

图1数据展示
图1数据展示

   

   二、判定问卷设计是否合理

   判定问卷设计是否合理总共包括三个维度,第一维度是对手机外观维度分析,第二维度是对手机配置维度分析,第三维度是手机系统维度分析。为了演示,这里仅展示第一维度分析步骤,其他两个维度操作类似。

   点击SPSS顶部菜单栏“分析”-“降维”-“因子”,将第一维度的4个因素加载到变量文本框中。

图2因子分析
图2因子分析

   

   点击因子分析窗口右侧的描述按钮,统计模块保持默认,相关性矩阵勾选“KMO和Bartlett球形度检验”文本框。

图3描述
图3描述

   

   点击因子分析窗口右侧的提取按钮,显示模块手动勾选碎石图,其他模块均保持默认。

图4提取
图4提取

   

   点击因子分析窗口右侧的旋转按钮,方法模块勾选直接斜交法或者最大方差法,这里勾选直接斜交叉法。

图5旋转
图5旋转

   

   三、结果分析

   同样三个维度的结果分析都相似,这里仅展示第一维度的结果分析。首先我们看到KMO和巴特利特检验,如果KMO取样适切性量数小于0.6则不适合进行因素分析。可以看到第一维度的值为0.614大于0.6,说明可以进行因素分析。

图6KMO和巴特利特检验
图6KMO和巴特利特检验

   

   通过上面验证说明该维度可进行因素分析。总方差解释分析,4个问题抽取了2个因素,两个共同因素的累积量71.811%。

图7总方差解释
图7总方差解释

   

   从碎石图可以验证,特征值大于1的有两个,所以可以提取两个因素。

图8碎石图
图8碎石图

   

   结构矩阵图。因素1包括三个问题:材质、屏幕寸尺、形状(值大于0.6),因素2包括一个问题:颜色。

图9结构矩阵
图9结构矩阵

   

   从成分相关性矩阵来看,因素1和因素2相关性为0.043,代表相关性较低,因此最终因素1保留因素数量最多的问题,即保留三个问题。

图10成分相关性矩阵
图10成分相关性矩阵

   

   四、小结

   上述给大家讲解了如何使用SPSS多维度因素分析方法判断问卷设计是否合理,并且通过手机原因进行分析,将其分成三个维度,并且详细分析了第一维度,得到第一维度可以保留。大家可以通过类似分析,将剩余的两个维度进行分析,相信通过练习你一定能够学会判断问卷是否设计合理。

   

   作者:独行侠

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