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SPSS问卷加权处理:是偏心吗_数据分析师考试
2015-07-14
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SPSS问卷加权处理:是偏心吗_数据分析师考试


  调查问卷数据分析中经常遇到对数据进行加权的问题,什么是加权?沈浩老师博客中这样描述:让一些人变得比另一些人更重要!那为什么要加权?为了让调查数据在特征的分布上更接近实际情况。比如在会员数据中,男女比例是6:4,而调查问卷的比例是7:3,为了使调查结果更贴近真实,首先需要对问卷进行加权处理,让问卷的分布结构跟实际分布保持一致。

        从概念上,加权:通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即加权因子-权重),使样本呈现希望的相对重要性程度。通俗一些的公式:设计加权=某个变量或指标的期望比例/该变量或指标的实际比例。

看一个SPSS文件加权案例:

        有一家数码产品专营店,它有一大批忠实的会员经常购买。为了更好的经营好自己即将要开设的网店,在会员中进行了一次购买习惯的问卷调查。在问卷的校验过程中,他们发现回收的问卷在人口特征的分布上与实际情况不符,会员中男女比例是6:4,而问卷中是7:3,并且男女会员实际在教育水平(1、2、3、4个档)的占比均为2:2:4:2。考虑到这两个因素可能对分析结果有较大的影响,现在需要对问卷数据进行加权处理,使得加权后的性别和教育水平能够符合实际比例。

1、汇总问卷数据,计算加权的权重

        SPSS本身具有过硬的数据汇总功能,利用这些功能能够快速准确的对原始问卷数据进行大范围的汇总,主要在于获知不同男女性别在不同教育水平的人数,和参与问卷的总人数,然后根据“权重=变量的会员比例/该变量问卷比例”来计算最终的权重(本案例用这个公式)。

        熟悉excel电子表格的话,也可以利用excel的透视表功能快速对问卷数据进行汇总并计算权重,这里略过。

        表格的“会员比例”即男女会员在教育水平的占比2:2:4:2,男性0.6,女性0.4。最后一列即根据公式计算而得到的“权重”。

2、将权重数据合并到原始问卷数据中

        这个步骤充分显示了SPSS合并数据文件的能力,SPSS合并数据有两种,一种是增加记录,另外一种是增加变量,我们现在需要把“权重”变量合并到原始问卷数据文件中,而且要求是和不同性别不同教育水平向匹配及对应的操作。

        说得直白一点,其实相当于excel的vlookup功能,此时发现,spss的合并数据比vlookup更条件化,简单易于操作。这两种方法没有必要过多对比,你熟悉哪种选择哪种。最后的效果是:

3、SPSS加权个案,将“权重”作为频率变量

        选择“数据”菜单最后一项“加权个案”,按照弹出的菜单提出来操作,点击确定后,加权处理则持续存在于接下来的各种分析操作中,如果不想使用加权处理,则必须取消加权,这一点需格外注意。

4、加权与不加权,我们来做一个比较

        首先,我们看不加权时的问卷数据:

        参与调查的男女比例大概是7:3,与实际会员比例6:4不符,教育程度的比例也不符合2:2:4:2。

        接下来看加权处理后的效果:

        此时,经过加权处理对样本进行校正均衡,使得调查数据在分布上完全和会员实际分布相符,达到分析的目的,基于这样一个靠近实际情况的数据然后再进行分析,其各项结论也更趋向于接近实际状况。

        记住一点:加权也是篡改数据的方法!谨慎使用!

        如果数据有“加权”,我们要明确地告诉客户:

        为什么加权?

        加权方案的实施过程;

        加权对数据的影响,等等;

        通常,我们应该:在数据报告过程中,在图表上同时标明“未加权”和“加权”的基数;在分析报告可灵活处理,但也应有清晰的、一致的标注;

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