京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
调查问卷的SPSS的基本处理方法
SPSS是常用的数理统计软件之一,也可以用于调查问卷的统计分析,一下就调查问卷的一些基本分析处理方法做一些简单的描写。另外,虽然SPSS也有图表功能,但个人认为不是很好用,建议还是将统计分析的数据导到EXCEL中再作图表。
频度就是某个选项出现的次数,一般用来描述单选项。
问卷设计实例:
企业经营规模为(年销售额:人民币):
□>30亿 □5~30亿 □0.5~5亿 □<0.5亿
数据记录要点:
单列记录,第几项选中记录数值几,例如选中“0.5~5亿”则记录3。
SPSS基本操作方法:
导入数据;
Analyze……Descriptive statistics……Frequencies
选入该列数据,“OK”。
用来描述多选项目的频次。
问卷设计实例:
贵公司产品的主要竞争力表现在(多选):
□外观 □功能 □质量 □个性化 □价格(成本) □交货期 □其它
数据记录要点:
多列记录,有几个选项记几列,选中记为1,未选中记为0。例如如果选中了外观和质量,则多列的记录为1,0,1,0,0,0,0。
SPSS基本操作方法:
导入数据;
Analyze……Multiple Response……Define Sets
选入该问题的多列数据,给新的集合变量取名(在Name那里填一个名字,例如“竞争力”),在Dichotomies Counted value中输入1,“Add”。
Analyze……Multiple Response……Frequencies
选人自定义的集合变量,“OK”。
用来描述变量之间的关联性,比如分析不同销售额企业的产品竞争力的关联关系(这两项之间不一定有关系,可以用logistic分析验证一下)。
问卷设计实例:
参见上面的两项。
数据记录要点:
参见上面两项。
SPSS基本操作方法(单选对单选,单选对多选,单选对多选在操作上略有不同):
导入数据;如果有多选项需要按2的方法定义集合变量。
如果是单选对单选
Analyze……Descriptive statistics……Crosstabs
否则:
Analyze……Multiple Response……Crosstabs
将两变量分别选入行和列中(多选项是选人集合变量,如果是单选对多选还要设置单选项的最大最小值),“OK”
一般用来描述单变量的描述统计量,这些述统计量有平均值、算术和、标准差,最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。问卷中用得不是特别多。
问卷设计实例(一般是开放性问题):
贵企业三维CAD已经应用了 年。
数据记录要点:
单列记录,直接记录所填数据。
SPSS基本操作方法:
导入数据;
Analyze……Descriptive statistics……Descriptives
选入该列数据,“Options…”,在其中选择需要的统计项目,问卷常用的项目有Mean(平均值)、Minimum( 最小值)、Maximum(最大值)等,“Continue”, “OK”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01