【原】SPSSAU問卷分析快速入門指南

Mark_killua 2021-04-21

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首先了解基本統(tǒng)計知識（大約5分鐘），接著選擇正確的研究方法進(jìn)行結(jié)果解讀；與此同時，了解一些問卷研究的思路使得研究更加順手。與此同時，掌握一些數(shù)據(jù)清理的技能更好，比如對異常數(shù)據(jù)處理。

01. 基礎(chǔ)知識

（1）數(shù)據(jù)類型識別

數(shù)據(jù)共分為兩類，定量和定類數(shù)據(jù)：

術(shù)語說明舉例定量數(shù)據(jù)數(shù)字大小具有比較意義您對天貓的滿意度情況（非常不滿意，比較不滿意，中立,比較滿意，非常滿意）定類數(shù)據(jù)數(shù)字大小代表分類性別（男和女），專業(yè)（文科、理科、工科）

（2）P值的意義

p 值是統(tǒng)計學(xué)名詞，其用于測量數(shù)據(jù)間的規(guī)律情況把握程度。如果p 值小于0.01即說明某件事情的發(fā)生至少有99%的把握，如果p 值小于0.05（并且大于0.01）則說明某件事情的發(fā)生至少有95%的把握。

研究人員想研究不同性別人群的購買意愿是否有明顯的差異，如果對應(yīng)的p 值小于0.05，則說明呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性差異，即說明不同性別人群的購買意愿有著明顯的差異，而且對此類差異至少有95%的把握，絕大多數(shù)研究均希望p 值小于0.05，即說明有影響，有關(guān)系，或者有差異等。

（3）量表

量表答項類似于“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”，也或者“非常滿意”、“比較滿意”、“中立”、“比較不滿意”，“非常不滿意”等。大多數(shù)統(tǒng)計方法均只能針對量表。量表是一種非常典型的定量數(shù)據(jù)，當(dāng)然個別情況時也可以將其看成定類（即認(rèn)可態(tài)度不同的幾類群體，但這種時候非常少）。

02. 分析方法選擇使用

在確認(rèn)好數(shù)據(jù)類型后，接著便可選擇正確的研究方法。如下說明：

參考資料：https:///helps/basics/concept.html

SPSSAU建議：先描述想研究什么用一句話描述。話里面拆成X和Y：然后結(jié)合X與Y的數(shù)據(jù)類型，選擇對應(yīng)的方法。

比如性別/專業(yè)等為定類數(shù)據(jù)，那么基本情況分析部分，直接使用頻數(shù)分析即可；

如果數(shù)據(jù)中有量表態(tài)度題，那么基本情況分析時，可計算量表題的平均值，了解樣本的平均態(tài)度情況；

進(jìn)一步想深入分析差異關(guān)系，如果是定類和定類關(guān)系，比如'性別’和'是否吸煙’的關(guān)系，那么可使用交叉(卡方)分析；如果是定類和定量關(guān)系，比如'性別’和'身高’的關(guān)系，那么可使用方差分析；

進(jìn)一步想深入分析影響關(guān)系，即X對于Y的影響，如果Y是定量數(shù)據(jù)（比如身高），那么可使用線性回歸。如果說Y是定類數(shù)據(jù)（比如是否愿意購買電影票，購買哪種類型的電影票），那么就需要使用Logit回歸分析，比如Y為是否愿意（yes和no兩項），那么就使用二元Logit回歸，如果是多個類別（比如購買'愛情類’，'喜劇類’，'恐怖類’），那么此時使用多分類Logit回歸即可。

如果數(shù)據(jù)中有量表數(shù)據(jù)即態(tài)度題，那么通常需要使用測量數(shù)據(jù)的真實性和量表設(shè)計的有效性，可使用信度和效度分析。

如果數(shù)據(jù)中有多選題（多選題是一種特殊的定類數(shù)據(jù)，其分析應(yīng)該以'某個多選題的所有選項作為整體’一次性分析），可使用SPSSAU問卷研究里面的'多選題’，'單選-多選’，'多選-多選’，'多選-單選’。分別分析多選題各項的選擇比例，也或者單選題和多選題的差異關(guān)系，也或者多選題和多選題的差異關(guān)系，也或者多選題和單選題的差異關(guān)系。