请问怎么用spss做员工满意度和忠诚度的相关分析的？或者怎么知道满意度的哪个因素对忠诚度影响最大？ 用spss做总体满意度和忠诚度进行交叉分析，分为四个区间双高...
\u600e\u4e48\u7528spss\u505a\u5458\u5de5\u6ee1\u610f\u5ea6\u56de\u5f52\u5206\u6790\u62a5\u544a1\u4e00\u822c\u6765\u8bf4\u8fd9\u79cd\u6570\u636e\u8981\u6c42\u662f\u91cc\u514b\u7279\u91cf\u88685\u5206\u6cd5\u6570\u636e
2\u56e0\u5b50\u5206\u6790\u63d0\u53d6\u968f\u4fbf\u7528\u54ea\u79cd\u65b9\u6cd5\u90fd\u53ef\u4ee5\uff0c\u4e00\u822c\u90fd\u662f\u7528\u4e3b\u6210\u5206\u65b9\u6cd5\u8fdb\u884c\u63d0\u53d6
3\u5efa\u8bae\u505a\u5355\u56e0\u7d20\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u4f1a\u6bd4\u8f83\u6cd5
4\u56e0\u4e3a\u56e0\u53d8\u91cf\u6d41\u5931\u503e\u5411\u662f\u7b49\u7ea7\u6570\u636e\uff0c\u5efa\u8bae\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7stata\u7528mlogit\u547d\u4ee4\u6765\u64cd\u4f5c\uff0c\u666e\u901a\u56de\u5f52\u5206\u6790\u8981\u6c42\u6570\u636e\u662f\u8fde\u7eed\u6027\u6570\u636e
\u9996\u5148\u8981\u751f\u62102\u4e2a\u65b0\u7684\u53d8\u91cf~
\u5373\u201c\u6ee1\u610f\u5ea62\u201d\u548c\u201c\u5fe0\u8bda\u5ea62\u201d~
\u901a\u8fc7\u201c\u8f6c\u6362\u201d\u83dc\u5355\u7684\u201c\u91cd\u7f16\u7801\u4e3a\u5176\u4ed6\u53d8\u91cf\u201d~
\u6309\u7167\u201c1 thru 7 --> 1\u201d\u548c\u201c8 --> 2\u201d\u7684\u89c4\u5219\u5206\u522b\u8f6c\u6362\u6210\u65b0\u7684\u6ee1\u610f\u5ea6\u548c\u5fe0\u8bda\u5ea6~
\u7136\u540e\u5728\u201c\u5206\u6790-\u8868-\u8bbe\u5b9a\u8868\u201d\u4e2d\u8fdb\u884c\u81ea\u5b9a\u4e49\u5206\u6790~
\u884c\u5217\u53d8\u91cf\u5c31\u662f\u201c\u6ee1\u610f\u5ea62\u201d\u548c\u201c\u5fe0\u8bda\u5ea62\u201c~\u8c01\u884c\u8c01\u5217\u65e0\u6240\u8c13~
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说一下我认为可以的办法，你可以试一下哦
第一个问题，怎么知道满意度和忠诚度的相关关系
第一步，先对满意度和忠诚度的数据做一下处理，将满意度的五个维度以及忠诚度的三个维度分别处理为“满意度”与“忠诚度”两列数据；具体操作是点击”转换-计算变量“，例如将满意度五个维度加起来之后除以五，最终得出满意度分数，忠诚度如上操作。
第二步，这时你得到了两组关于满意度以及忠诚度的数据，现在开始做相关分析，具体操作是“分析-相关-双变量”勾选pearson（皮尔逊）相关系数。
第三步，结果解读一，相关分析的原假设H0是两组变量不存在显著线性相关关系，现在看分析的表格，如果表格中的显著度（.sig）也就是大家常说的p值小于0.05的话，就拒绝原假设H0，认为两个变量存在相关关系。
第四步，结果解读二，根据上述的显著度，如果得出二者存在相关关系的话，就可以继续看表格，了解他们存在什么样的相关关系了。这时候看pearson系数，正负则代表正（负）相关，具体数值则代表相关性强弱程度的百分比。
需要提醒一下，相关分析只能得出二者是否有相关性，你的第二个问题满意度影响忠诚度要做的分析其实是想得出因果关系的分析，这种因果类的结论就不能用相关分析来做，需要用回归分析来做。
第二个问题，哪个维度影响最大
第一步：具体操作：分析-回归-线性
数据选择的时候，因变量（上面那个）是指结果，也就是你认为的忠诚度，这里把第一个问题中处理成一组数据的忠诚度弄进去；自变量（下面）是指原因，这里你就把满意度五个维度都选进去。选择好了之后，点击右侧的统计量，勾选估计值E,模型拟合度M,DW德宾沃森U；之后在绘制（图）里面Y选择ZRESID（标准化残差），X选ZPRED（标准化预测值），并勾选下面的标准化残差图-直方图和正态概率图
第二步，结果解读
结果解读一：关于回归的结果解读
1、看模型汇总表（结论不用这个，但可以顺便看看）
调整R方：回归模型得出的线性拟合方程，对于原始数据全部信息的反映程度，在调整R方%左右。
DW：每一个单列变量是否存在序列相关，DW在2左右，不存在序列相关
2、Anova（方差分析）
这个表格就可以看到因是否能够显著影响果，原假设H0因不能显著影响果（满意度各个维度不能显著影响忠诚度），当每个维度的显著值（.sig）也就是P值小于0.05的话，就拒绝原假设，认为满意度（某个维度）是能够影响忠诚度的。
3、知道了满意度（某个维度）能够影响忠诚度之后，下一步就要知道是怎么影响的了。之后看系数表（这个表格数据不准确，仅做示范）
最后一列显著值其实也是和ANOVA表格一样的功能，当显著值小于0.05则认为因对果有显著影响。再来看第一列【回归方程式是Y（忠诚度）=BX+A】第一行（常量就是A，上表中是指28.198；而B就是指常量28.198下面那些了，根据数值就可以列出每个维度的回归方程；某维度的满意度增加一分，则忠诚度会增加B+A分）要求影响大小就看每个维度B值的大小，正负向影响就看B值得正负值。
4、上面其实可以是分析结论了，最后就做一下补充，看这个回归模型做得好不好（关于回归模型好不好的解读）
残差统计量：
通过前述所得的回归方程的预测值与实际值的偏差（现实中真实的数据用线性回归方程拟合之后，拟合值与真实值之间的偏差叫做残差）
（1）残差服从正态分布，可以认为方程比较好；不服从正态分布，则认为用这种回归方程解释因和果是不准确的
（2）正态分布图：直方图呈现中间单峰...可直接百度正态分布图形是长什么样的；P-P图呈现45°对角线；散点图纵坐标残差值在（-2,2）之间比较好，真实生活可以适当放宽，但是（-2,2）比较理想
最后，祝你顺利完成分析
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