问卷调查数据分析方法有哪些 录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？
\u95ee\u5377\u8c03\u67e5\u65b9\u6cd5\u6709\u54ea\u4e9b\uff1f\u5404\u81ea\u7684\u4f18\u7f3a\u70b9\u662f\u4ec0\u4e48\u95ee\u5377\u8c03\u67e5\u6cd5\u7684\u4f18\u70b9\uff1a
1\u3001\u95ee\u5377\u6cd5\u8282\u7701\u65f6\u95f4\u3001\u7ecf\u8d39\u548c\u4eba\u529b\u3002
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3\u3001\u95ee\u5377\u8c03\u67e5\u7ed3\u679c\u4fbf\u4e8e\u7edf\u8ba1\u5904\u7406\u4e0e\u5206\u6790\u3002\u73b0\u5728\u6709\u5927\u91cf\u7684\u76f8\u5173\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u8f6f\u4ef6\u53ef\u4ee5\u5e2e\u52a9\u6211\u4eec\u8fdb\u884c\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0c\u6709\u4e9b\u751a\u81f3\u80fd\u76f4\u63a5\u5e2e\u52a9\u6211\u4eec\u8bbe\u8ba1\u95ee\u5377\uff0c\u65b9\u4fbf\u5b9e\u65bd\u548c\u5206\u6790\uff0c\u4e5f\u65b9\u4fbf\u8fdb\u884c\u6570\u636e\u6316\u6398\u3002
4\u3001\u73b0\u5728\u7684\u7535\u5b50\u95ee\u5377\u514b\u670d\u4e86\u7eb8\u8d28\u95ee\u5377\u7684\u4e00\u4e9b\u7f3a\u70b9\uff0c\u65b9\u4fbf\u5b9e\u65bd\u4e0e\u8c03\u6574\u3002\u867d\u7136\u4ed6\u4e0d\u53ef\u80fd\u53d6\u4ee3\u9762\u5bf9\u9762\u7684\u95ee\u5377\u8c03\u67e5\uff0c\u4f46\u7531\u4e8e\u6210\u672c\u66f4\u4f4e\uff0c\u66f4\u5bb9\u6613\u53ca\u65f6\u8c03\u6574\u95ee\u5377\u8bbe\u8ba1\u4e0a\u7684\u4e0d\u8db3\uff0c\u8d8a\u6765\u8d8a\u591a\u7684\u95ee\u5377\u91c7\u7528\u7535\u5b50\u95ee\u5377\u7684\u5f62\u5f0f\uff0c\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u7f51\u7ad9\uff0ce\uff0dmail \u8fdb\u884c\u53d1\u5e03\u4e0e\u56de\u6536\u3002\u6570\u636e\u76f4\u63a5\u4f7f\u7528\u6570\u636e\u5e93\u8bb0\u5f55\uff0c\u65b9\u4fbf\u7b5b\u9009\u4e0e\u5206\u6790\u3002\u7ebf\u4e0a\u56de\u6536\u53ef\u9009\u62e9\u5404\u5927\u95ee\u5377\u7f51\u7ad9\u6216\u6c83\u9500\u4f17\u586b\u7b49\u5e73\u53f0\u3002
5\u3001\u95ee\u5377\u8c03\u67e5\u6cd5\u53ef\u4ee5\u8fdb\u884c\u5927\u89c4\u6a21\u7684\u8c03\u67e5\u3002\u65e0\u8bba\u7814\u7a76\u8005\u662f\u5426\u53c2\u4e0e\u4e86\u8c03\u67e5\uff0c\u6216\u8005\u53c2\u4e0e\u7684\u591a\u5c11\uff0c\u90fd\u53ef\u4ee5\u4ece\u95ee\u5377\u4e0a\u4e86\u89e3\u88ab\u8bbf\u8005\u7684\u57fa\u672c\u6001\u5ea6\u4e0e\u884c\u4e3a\u3002\u8fd9\u79cd\u65b9\u5f0f\u662f\u5176\u4efb\u4f55\u65b9\u6cd5\u4e5f\u4e0d\u53ef\u80fd\u505a\u5230\u7684\uff0c\u800c\u4e14\u95ee\u5377\u8c03\u67e5\u53ef\u4ee5\u5468\u671f\u7684\u8fdb\u884c\u800c\u4e0d\u53d7\u8c03\u67e5\u7814\u7a76\u4eba\u5458\u53d8\u66f4\u7684\u5f71\u54cd ,\u53ef\u4ee5\u8ddf\u8e2a\u67d0\u4e9b\u95ee\u9898\u7528\u6237\u7684\u53d8\u5316\u3002
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1.\u4f5c\u56fe\u5206\u6790:
\u5728SPSS\u4e2d\uff0c\u9664\u4e86\u751f\u5b58\u5206\u6790\u6240\u7528\u7684\u751f\u5b58\u66f2\u7ebf\u56fe\u88ab\u6574\u5408\u5230Analyze\u83dc\u5355\u4e2d\u5916\uff0c\u5176\u4ed6\u7684\u7edf\u8ba1\u7ed8\u56fe\u529f\u80fd\u5747\u653e\u7f6e\u5728graph\u83dc\u5355\u4e2d\u3002\u8be5\u83dc\u5355\u5177\u4f53\u5206\u4e3a\u4ee5\u4e0b\u51e0\u90e8\u5206\uff1a:
(1)Gallery\uff1a\u76f8\u5f53\u4e8e\u4e00\u4e2a\u81ea\u5b66\u5411\u5bfc\uff0c\u5c06\u7edf\u8ba1\u7ed8\u56fe\u529f\u80fd\u505a\u4e86\u7b80\u5355\u7684\u4ecb\u7ecd\uff0c\u521d\u5b66\u8005\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u5b83\u5bf9SPSS\u7684\u7ed8\u56fe\u80fd\u529b\u6709\u4e00\u4e2a\u5927\u81f4\u7684\u4e86\u89e3\u3002
(2)Interactive\uff1a\u4ea4\u4e92\u5f0f\u7edf\u8ba1\u56fe\u3002
(3)Map\uff1a\u7edf\u8ba1\u5730\u56fe\u3002
(4)\u4e0b\u65b9\u7684\u5176\u4ed6\u83dc\u5355\u9879\u662f\u6211\u4eec\u6700\u4e3a\u5e38\u7528\u7684\u666e\u901a\u7edf\u8ba1\u56fe\uff0c\u5177\u4f53\u6765\u8bf4\u6709\uff1a
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\u6b63\u6001Q-Q\u56fe
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\u8d28\u91cf\u63a7\u5236\u56fe
Pareto\u56fe
\u81ea\u56de\u5f52\u66f2\u7ebf\u56fe
\u9ad8\u4f4e\u56fe
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\u5e8f\u5217\u56fe
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\u8bef\u5dee\u7ebf\u56fe
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2.\u6570\u503c\u5206\u6790:
SPSS \u6570\u503c\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u8fc7\u7a0b\u5747\u5728Analyze\u83dc\u5355\u4e2d\uff0c\u5305\u62ec\uff1a
(1)\u3001Reports\u548cDescriptive Statistics\uff1a\u53c8\u79f0\u4e3a\u57fa\u672c\u7edf\u8ba1\u5206\u6790.\u57fa\u672c\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u662f\u8fdb\u884c\u5176\u4ed6\u66f4\u6df1\u5165\u7684\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u7684\u524d\u63d0\uff0c\u901a\u8fc7\u57fa\u672c\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\uff0c\u7528\u6237\u53ef\u4ee5\u5bf9\u5206\u6790\u6570\u636e\u7684\u603b\u4f53\u7279\u5f81\u6709\u6bd4\u8f83\u51c6\u786e\u7684\u628a\u63e1\uff0c\u4ece\u800c\u9009\u62e9\u66f4\u4e3a\u6df1\u5165\u7684\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u5bf9\u5206\u6790\u5bf9\u8c61\u8fdb\u884c\u7814\u7a76\u3002Reports\u548cDescriptive Statistics\u547d\u4ee4\u9879\u4e2d\u5305\u62ec\u7684\u529f\u80fd\u662f\u5bf9\u5355\u53d8\u91cf\u7684\u63cf\u8ff0\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u3002
Descriptive Statistics\u5305\u62ec\u7684\u7edf\u8ba1\u529f\u80fd\u6709\uff1a
Frequencies(\u9891\u6570\u5206\u6790)\uff1a\u4f5c\u7528:\u4e86\u89e3\u53d8\u91cf\u7684\u53d6\u503c\u5206\u5e03\u60c5\u51b5
Descriptives(\u63cf\u8ff0\u7edf\u8ba1\u91cf\u5206\u6790)\uff1a\u529f\u80fd\uff1a\u4e86\u89e3\u6570\u636e\u7684\u57fa\u672c\u7edf\u8ba1\u7279\u5f81\u548c\u5bf9\u6307\u5b9a\u7684\u53d8\u91cf\u503c\u8fdb\u884c\u6807\u51c6\u5316\u5904\u7406
Explore(\u63a2\u7d22\u5206\u6790)\uff1a\u529f\u80fd:\u8003\u5bdf\u6570\u636e\u7684\u5947\u5f02\u6027\u548c\u5206\u5e03\u7279\u5f81
Crosstabs(\u4ea4\u53c9\u5206\u6790)\uff1a\u529f\u80fd:\u5206\u6790\u4e8b\u7269\uff08\u53d8\u91cf\uff09\u4e4b\u95f4\u7684\u76f8\u4e92\u5f71\u54cd\u548c\u5173\u7cfb
Reports\u5305\u62ec\u7684\u7edf\u8ba1\u529f\u80fd\u6709\uff1a
OLAP Cubes(OLAP\u62a5\u544a\u6458\u8981\u8868)\uff1a\u529f\u80fd: \u4ee5\u5206\u7ec4\u53d8\u91cf\u4e3a\u57fa\u7840\uff0c\u8ba1\u7b97\u5404\u7ec4\u7684\u603b\u8ba1\u3001\u5747\u503c\u548c\u5176\u4ed6\u7edf\u8ba1\u91cf\u3002\u800c\u8f93\u51fa\u7684\u62a5\u544a\u6458\u8981\u5219\u662f\u6307\u6bcf\u4e2a\u7ec4\u4e2d\u6240\u5305\u542b\u7684\u5404\u79cd\u53d8\u91cf\u7684\u7edf\u8ba1\u4fe1\u606f\u3002
Case Summaries(\u89c2\u6d4b\u91cf\u5217\u8868)\uff1a\u5bdf\u770b\u6216\u6253\u5370\u6240\u9700\u8981\u7684\u53d8\u91cf\u503c
Report Summaries in Row\uff1a\u884c\u5f62\u5f0f\u8f93\u51fa\u62a5\u544a
Report Summaries in Columns\uff1a\u5217\u5f62\u5f0f\u8f93\u51fa\u62a5\u544a
(2)\u3001Compare Means(\u5747\u503c\u6bd4\u8f83\u4e0e\u68c0\u9a8c)\uff1a\u80fd\u5426\u7528\u6837\u672c\u5747\u503c\u4f30\u8ba1\u603b\u4f53\u5747\u503c\uff1f\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u5747\u503c\u63a5\u8fd1\u7684\u6837\u672c\u662f\u5426\u6765\u81ea\u5747\u503c\u76f8\u540c\u7684\u603b\u4f53\uff1f\u6362\u53e5\u8bdd\u8bf4\uff0c\u4e24\u7ec4\u6837\u672c\u67d0\u53d8\u91cf\u5747\u503c\u4e0d\u540c\uff0c\u5176\u5dee\u5f02\u662f\u5426\u5177\u6709\u7edf\u8ba1\u610f\u4e49\uff1f\u80fd\u5426\u8bf4\u660e\u603b\u4f53\u5dee\u5f02\uff1f\u8fd9\u662f\u5404\u79cd\u7814\u7a76\u5de5\u4f5c\u4e2d\u7ecf\u5e38\u63d0\u51fa\u7684\u95ee\u9898\u3002\u8fd9\u5c31\u8981\u8fdb\u884c\u5747\u503c\u6bd4\u8f83\u3002
\u4ee5\u4e0b\u662f\u8fdb\u884c\u5747\u503c\u6bd4\u8f83\u53ca\u68c0\u9a8c\u7684\u8fc7\u7a0b:
MEANS\u8fc7\u7a0b\uff1a\u4e0d\u540c\u6c34\u5e73\u4e0b\uff08\u4e0d\u540c\u7ec4\uff09\u7684\u63cf\u8ff0\u7edf\u8ba1\u91cf\uff0c\u5982\u7537\u5973\u7684\u5e73\u5747\u5de5\u8d44,\u5404\u5de5\u79cd\u7684\u5e73\u5747\u5de5\u8d44\u3002\u76ee\u7684\u5728\u4e8e\u6bd4\u8f83\u3002\u672f\u8bed\uff1a\u6c34\u5e73\u6570\uff08\u6307\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u7684\u503c\u6570\uff0c\u5982sex\u53d8\u91cf\u67092\u4e2a\u503c\uff0c\u79f0\u4e3a\u6709\u4e24\u4e2a\u6c34\u5e73\uff09\u3001\u5355\u5143Cell\uff08\u6307\u56e0\u53d8\u91cf\u6309\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u503c\u6240\u5206\u7684\u7ec4\uff09\u3001\u6c34\u5e73\u7ec4\u5408
T test \u8fc7\u7a0b\uff1a\u5bf9\u6837\u672c\u8fdb\u884cT\u68c0\u9a8c\u7684\u8fc7\u7a0b
\u5355\u4e00\u6837\u672c\u7684T\u68c0\u9a8c\uff1a\u68c0\u9a8c\u5355\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684\u5747\u503c\u662f\u5426\u4e0e\u7ed9\u5b9a\u7684\u5e38\u6570\u4e4b\u95f4\u5b58\u5728\u5dee\u5f02\u3002
\u72ec\u7acb\u6837\u672c\u7684T\u68c0\u9a8c\uff1a\u68c0\u9a8c\u4e24\u7ec4\u4e0d\u76f8\u5173\u7684\u6837\u672c\u662f\u5426\u6765\u81ea\u5177\u6709\u76f8\u540c\u5747\u503c\u7684\u603b\u4f53\uff08\u5747\u503c\u662f\u5426\u76f8\u540c\uff0c\u5982\u7537\u5973\u7684\u5e73\u5747\u6536\u5165\u662f\u5426\u76f8\u540c\uff0c\u662f\u5426\u6709\u663e\u8457\u6027\u5dee\u5f02\uff09
\u914d\u5bf9T\u68c0\u9a8c\uff1a\u68c0\u9a8c\u4e24\u7ec4\u76f8\u5173\u7684\u6837\u672c\u662f\u5426\u6765\u81ea\u5177\u6709\u76f8\u540c\u5747\u503c\u7684\u603b\u4f53(\u524d\u540e\u6bd4\u8f83\uff0c\u5982\u8bad\u7ec3\u6548\u679c\uff0c\u6cbb\u7597\u6548\u679c)
one-Way ANOVA\uff1a\u4e00\u5143(\u5355\u56e0\u7d20)\u65b9\u5dee\u5206\u6790\uff0c\u7528\u4e8e\u68c0\u9a8c\u51e0\u4e2a\uff08\u4e09\u4e2a\u6216\u4e09\u4e2a\u4ee5\u4e0a\uff09\u72ec\u7acb\u7684\u7ec4\uff0c\u662f\u5426\u6765\u81ea\u5747\u503c\u76f8\u540c\u7684\u603b\u4f53\u3002
(3)\u3001ANOVA Models(\u65b9\u5dee\u5206\u6790)\uff1a\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u662f\u68c0\u9a8c\u591a\u7ec4\u6837\u672c\u5747\u503c\u95f4\u7684\u5dee\u5f02\u662f\u5426\u5177\u6709\u7edf\u8ba1\u610f\u4e49\u7684\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u3002\u4f8b\u5982:\u533b\u5b66\u754c\u7814\u7a76\u51e0\u79cd\u836f\u7269\u5bf9\u67d0\u79cd\u75be\u75c5\u7684\u7597\u6548\uff1b\u519c\u4e1a\u7814\u7a76\u571f\u58e4\u3001\u80a5\u6599\u3001\u65e5\u7167\u65f6\u95f4\u7b49\u56e0\u7d20\u5bf9\u67d0\u79cd\u519c\u4f5c\u7269\u4ea7\u91cf\u7684\u5f71\u54cd;\u4e0d\u540c\u9972\u6599\u5bf9\u7272\u755c\u4f53\u91cd\u589e\u957f\u7684\u6548\u679c\u7b49,\u90fd\u53ef\u4ee5\u4f7f\u7528\u65b9\u5dee\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u53bb\u89e3\u51b3
(4)\u3001Correlate(\u76f8\u5173\u5206\u6790)\uff1a\u5b83\u662f\u7814\u7a76\u53d8\u91cf\u95f4\u5bc6\u5207\u7a0b\u5ea6\u7684\u4e00\u79cd\u5e38\u7528\u7edf\u8ba1\u65b9\u6cd5,\u5e38\u7528\u7684\u76f8\u5173\u5206\u6790\u6709\u4ee5\u4e0b\u51e0\u79cd:
1\u3001\u7ebf\u6027\u76f8\u5173\u5206\u6790\uff1a\u7814\u7a76\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u95f4\u7ebf\u6027\u5173\u7cfb\u7684\u7a0b\u5ea6\u3002\u7528\u76f8\u5173\u7cfb\u6570r\u6765\u63cf\u8ff0\u3002
2\u3001\u504f\u76f8\u5173\u5206\u6790\uff1a\u5b83\u63cf\u8ff0\u7684\u662f\u5f53\u63a7\u5236\u4e86\u4e00\u4e2a\u6216\u51e0\u4e2a\u53e6\u5916\u7684\u53d8\u91cf\u7684\u5f71\u54cd\u6761\u4ef6\u4e0b\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u95f4\u7684\u76f8\u5173\u6027\uff0c\u5982\u63a7\u5236\u5e74\u9f84\u548c\u5de5\u4f5c\u7ecf\u9a8c\u7684\u5f71\u54cd\uff0c\u4f30\u8ba1\u5de5\u8d44\u6536\u5165\u4e0e\u53d7\u6559\u80b2\u6c34\u5e73\u4e4b\u95f4\u7684\u76f8\u5173\u5173\u7cfb
3\u3001\u76f8\u4f3c\u6027\u6d4b\u5ea6\uff1a\u4e24\u4e2a\u6216\u82e5\u5e72\u4e2a\u53d8\u91cf\u3001\u4e24\u4e2a\u6216\u4e24\u7ec4\u89c2\u6d4b\u91cf\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u7cfb\u6709\u65f6\u4e5f\u53ef\u4ee5\u7528\u76f8\u4f3c\u6027\u6216\u4e0d\u76f8\u4f3c\u6027\u6765\u63cf\u8ff0\u3002\u76f8\u4f3c\u6027\u6d4b\u5ea6\u7528\u5927\u503c\u8868\u793a\u5f88\u76f8\u4f3c\uff0c\u800c\u4e0d\u76f8\u4f3c\u6027\u7528\u8ddd\u79bb\u6216\u4e0d\u76f8\u4f3c\u6027\u6765\u63cf\u8ff0\uff0c\u5927\u503c\u8868\u793a\u76f8\u5dee\u751a\u8fdc
(5)\u3001Regression(\u56de\u5f52\u5206\u6790)\uff1a\u529f\u80fd:\u5bfb\u6c42\u6709\u5173\u8054\uff08\u76f8\u5173\uff09\u7684\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u7cfb\u5728\u56de\u5f52\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u5305\u62ec\uff1aLiner\uff1a\u7ebf\u6027\u56de\u5f52;Curve Estimation\uff1a\u66f2\u7ebf\u4f30\u8ba1;Binary Logistic\uff1a\u4e8c\u5206\u53d8\u91cf\u903b\u8f91\u56de\u5f52;Multinomial Logistic\uff1a\u591a\u5206\u53d8\u91cf\u903b\u8f91\u56de\u5f52;Ordinal \u5e8f\u56de\u5f52;Probit\uff1a\u6982\u7387\u5355\u4f4d\u56de\u5f52;Nonlinear\uff1a\u975e\u7ebf\u6027\u56de\u5f52;Weight Estimation\uff1a\u52a0\u6743\u4f30\u8ba1;2-Stage Least squares\uff1a\u4e8c\u6bb5\u6700\u5c0f\u5e73\u65b9\u6cd5;Optimal Scaling\u6700\u4f18\u7f16\u7801\u56de\u5f52;\u5176\u4e2d\u6700\u5e38\u7528\u7684\u4e3a\u524d\u9762\u4e09\u4e2a.
(6)\u3001Nonparametric Tests(\u975e\u53c2\u6570\u68c0\u9a8c)\uff1a\u662f\u6307\u5728\u603b\u4f53\u4e0d\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u4e14\u5206\u5e03\u60c5\u51b5\u4e0d\u660e\u65f6\uff0c\u7528\u6765\u68c0\u9a8c\u6570\u636e\u8d44\u6599\u662f\u5426\u6765\u81ea\u540c\u4e00\u4e2a\u603b\u4f53\u5047\u8bbe\u7684\u4e00\u7c7b\u68c0\u9a8c\u65b9\u6cd5\u3002\u7531\u4e8e\u8fd9\u4e9b\u65b9\u6cd5\u4e00\u822c\u4e0d\u6d89\u53ca\u603b\u4f53\u53c2\u6570\u6545\u5f97\u540d\u3002
\u975e\u53c2\u6570\u68c0\u9a8c\u7684\u8fc7\u7a0b\u6709\u4ee5\u4e0b\u51e0\u4e2a:
1.Chi-Square test \u5361\u65b9\u68c0\u9a8c
2.Binomial test \u4e8c\u9879\u5206\u5e03\u68c0\u9a8c
3.Runs test \u6e38\u7a0b\u68c0\u9a8c
4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test \u4e00\u4e2a\u6837\u672c\u67ef\u5c14\u83ab\u54e5\u6d1b\u592b-\u65af\u7c73\u8bfa\u592b\u68c0\u9a8c
5.2 independent Samples Test \u4e24\u4e2a\u72ec\u7acb\u6837\u672c\u68c0\u9a8c
6.K independent Samples Test K\u4e2a\u72ec\u7acb\u6837\u672c\u68c0\u9a8c
7.2 related Samples Test \u4e24\u4e2a\u76f8\u5173\u6837\u672c\u68c0\u9a8c
8.K related Samples Test \u4e24\u4e2a\u76f8\u5173\u6837\u672c\u68c0\u9a8c
(7)\u3001Data Reduction(\u56e0\u5b50\u5206\u6790)
(8)\u3001Classify(\u805a\u7c7b\u4e0e\u5224\u522b)\u7b49\u7b49
\u4ee5\u4e0a\u5c31\u662f\u6570\u503c\u7edf\u8ba1\u5206\u6790Analyze\u83dc\u5355\u4e0b\u51e0\u9879\u7528\u4e8e\u5206\u6790\u7684\u6570\u503c\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u7684\u7b80\u4ecb,\u5728\u6211\u4eec\u7684\u53d8\u91cf\u5b9a\u4e49\u4ee5\u53ca\u6570\u636e\u5f55\u5165\u5b8c\u6210\u540e,\u6211\u4eec\u5c31\u53ef\u4ee5\u6839\u636e\u6211\u4eec\u7684\u9700\u8981\u5728\u4ee5\u4e0a\u51e0\u79cd\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u4e2d\u9009\u62e9\u82e5\u5e72\u79cd\u5bf9\u6211\u4eec\u7684\u95ee\u5377\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u7edf\u8ba1\u5206\u6790,\u6765\u5f97\u5230\u6211\u4eec\u60f3\u8981\u7684\u7ed3\u679c.
\u7b2c\u56db\u6b65:\u7ed3\u679c\u4fdd\u5b58
\u6211\u4eec\u7684spss\u8f6f\u4ef6\u4f1a\u628a\u6211\u4eec\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u7684\u591a\u6709\u7ed3\u679c\u4fdd\u5b58\u5728\u4e00\u4e2a\u7a97\u53e3\u4e2d\u5373\u7ed3\u679c\u8f93\u51fa\u7a97\u53e3(output),\u7531\u4e8espss\u8f6f\u4ef6\u652f\u6301\u590d\u5236\u548c\u7c98\u8d34\u529f\u80fd,\u8fd9\u6837\u6211\u4eec\u5c31\u53ef\u4ee5\u628a\u6211\u4eec\u60f3\u8981\u7684\u7ed3\u679c\u590d\u5236\ufe51\u7c98\u8d34\u5230\u6211\u4eec\u7684\u62a5\u544a\u4e2d,\u5f53\u7136\u6211\u4eec\u4e5f\u53ef\u4ee5\u5728\u83dc\u5355\u4e2d\u6267\u884cfile->save\u6765\u4fdd\u5b58\u6211\u4eec\u7684\u7ed3\u679c,\u4e00\u822c\u60c5\u51b5\u4e0b,\u6211\u4eec\u5efa\u8bae\u4fdd\u5b58\u6211\u4eec\u7684\u6570\u636e,\u7ed3\u679c\u53ef\u4e0d\u4fdd\u5b58.\u56e0\u4e3a\u53ea\u8981\u6709\u4e86\u6570\u636e,\u5982\u679c\u6211\u4eec\u60f3\u8981\u7ed3\u679c\u7684,\u6211\u4eec\u53ef\u4ee5\u968f\u65f6\u5229\u7528\u6570\u636e\u5f97\u5230\u7ed3\u679c.
\u603b\u7ed3:
\u4ee5\u4e0a\u4fbf\u662fspss\u5904\u7406\u95ee\u5377\u7684\u56db\u4e2a\u6b65\u9aa4,\u56db\u4e2a\u6b65\u9aa4\u7ed3\u675f\u540e,\u6211\u4eec\u9700\u8981spss\u8f6f\u4ef6\u505a\u7684\u5de5\u4f5c\u57fa\u672c\u4e0a\u4e5f\u5c31\u7ed3\u675f\u4e86,\u63a5\u4e0b\u6765\u7684\u4efb\u52a1\u5c31\u662f\u5199\u6211\u4eec\u7684\u7edf\u8ba1\u62a5\u544a\u4e86.\u503c\u5f97\u4e00\u63d0\u7684\u662f.spss\u662f\u4e00\u6b3e\u5728\u793e\u4f1a\u7edf\u8ba1\u5b66\u5e94\u7528\u975e\u5e38\u5e7f\u6cdb\u7684\u7edf\u8ba1\u7c7b\u8f6f\u4ef6,\u5b66\u597d\u5b83\u5c06\u5bf9\u6211\u4eec\u4ee5\u540e\u7684\u5de5\u4f5c\u5b66\u4e60\u4ea7\u751f\u5f88\u5927\u7684\u610f\u4e49\u548c\u4f5c\u7528.
SPSS\u7684\u95ee\u5377\u5206\u6790\u4e2d\u4e00\u4efd\u95ee\u5377\u662f\u4e00\u4e2a\u6848\uff0c\u9996\u5148\u8981\u6839\u636e\u95ee\u5377\u95ee\u9898\u7684\u4e0d\u540c\u5b9a\u4e49\u53d8\u91cf\u3002\u5b9a\u4e49\u53d8\u91cf\u503c\u5f97\u6ce8\u610f\u7684\u4e24\u70b9\uff1a\u4e00\u533a\u5206\u53d8\u91cf\u7684\u5ea6\u91cf\uff0cMeasure\u7684\u503c\uff0c\u5176\u4e2dScale\u662f\u5b9a\u91cf\u3001Ordinal\u662f\u5b9a\u5e8f\u3001Nominal\u662f\u6307\u5b9a\u7c7b\uff1b\u4e8c \u6ce8\u610f\u5b9a\u4e49\u4e0d\u540c\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578bType
\u5404\u8272\u5404\u6837\u7684\u95ee\u5377\u9898\u76ee\u7684\u7c7b\u578b\u5927\u81f4\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\u5355\u9009\u3001\u591a\u9009\u3001\u6392\u5e8f\u3001\u5f00\u653e\u9898\u76ee\u56db\u79cd\u7c7b\u578b\uff0c\u4ed6\u4eec\u7684\u53d8\u91cf\u7684\u5b9a\u4e49\u548c\u5904\u7406\u7684\u65b9\u6cd5\u5404\u6709\u4e0d\u540c\uff0c\u6211\u4eec\u8be6\u7ec6\u4e3e\u4f8b\u4ecb\u7ecd\u5982\u4e0b\uff1a
1 \u5355\u9009\u9898\uff1a\u7b54\u6848\u53ea\u80fd\u6709\u4e00\u4e2a\u9009\u9879
\u4f8b\u4e00 \u5f53\u524d\u8d35\u7ec4\u7ec7\u673a\u6784\u662f\u5426\u8bbe\u6709\u9762\u5411\u7ec4\u7ec7\u7684\u804c\u4e1a\u751f\u6daf\u89c4\u5212\u7cfb\u7edf\uff1f
A\u6709 B \u6b63\u5728\u5f00\u521b C\u6ca1\u6709 D\u66fe\u7ecf\u6709\u8fc7\u4f46\u5df2\u4e2d\u65ad
\u7f16\u7801\uff1a\u53ea\u5b9a\u4e49\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\uff0cValue\u503c1\u30012\u30013\u30014\u5206\u522b\u4ee3\u8868A\u3001B\u3001C\u3001D \u56db\u4e2a\u9009\u9879\u3002
\u5f55\u5165\uff1a\u5f55\u5165\u9009\u9879\u5bf9\u5e94\u503c\uff0c\u5982\u9009C\u5219\u5f55\u51653
2 \u591a\u9009\u9898\uff1a\u7b54\u6848\u53ef\u4ee5\u6709\u591a\u4e2a\u9009\u9879\uff0c\u5176\u4e2d\u53c8\u6709\u9879\u6570\u4e0d\u5b9a\u591a\u9009\u548c\u9879\u6570\u5b9a\u591a\u9009\u3002
\uff081\uff09\u65b9\u6cd5\u4e00\uff08\u4e8c\u5206\u6cd5\uff09\uff1a
\u4f8b\u4e8c \u8d35\u5904\u7684\u804c\u4e1a\u751f\u6daf\u89c4\u5212\u7cfb\u7edf\u5de5\u4f5c\u6db5\u76d6\u54ea\u4e9b\u7ec4\u7fa4\uff1f\u753b\u94a9\u65f6\u8bf7\u628a\u6240\u6709\u63d0\u793a
\u8003\u8651\u5728\u5185\u3002
A\u6708\u85aa\u5458\u5de5 B\u65e5\u85aa\u5458\u5de5 C\u949f\u70b9\u5de5
\u7f16\u7801\uff1a\u628a\u6bcf\u4e00\u4e2a\u76f8\u5e94\u9009\u9879\u5b9a\u4e49\u4e3a\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\uff0c\u6bcf\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cfValue\u503c\u5747\u5982\u4e0b\u5b9a\u4e49\uff1a\u201c0\u201d \u672a\u9009\uff0c\u201c1\u201d \u9009\u3002
\u5f55\u5165\uff1a\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u9009\u4e86\u7684\u9009\u9879\u5f55\u51651\u3001\u6ca1\u9009\u5f55\u51650\uff0c\u5982\u9009\u62e9\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u9009AC\uff0c\u5219\u4e09\u4e2a\u53d8\u91cf\u5206\u522b\u5f55\u5165\u4e3a1\u30010\u30011\u3002
\uff082\uff09\u65b9\u6cd5\u4e8c\uff1a
\u4f8b\u4e09 \u4f60\u8ba4\u4e3a\u5f00\u5c55\u4fdd\u6301\u515a\u5458\u5148\u8fdb\u6027\u6559\u80b2\u6d3b\u52a8\u7684\u6700\u91cd\u8981\u7684\u76ee\u6807\u662f\u90a3\u4e09\u9879\uff1a
1\uff08 \uff09 2 \uff08 \uff09 3\uff08 \uff09
A\u3001\u63d0\u9ad8\u515a\u5458\u7d20\u8d28 B\u3001\u52a0\u5f3a\u57fa\u5c42\u7ec4\u7ec7 C\u3001\u575a\u6301\u53d1\u626c\u6c11\u4e3b
D\u3001\u6fc0\u53d1\u521b\u4e1a\u70ed\u60c5 E\u3001\u670d\u52a1\u4eba\u6c11\u7fa4\u4f17 F\u3001\u4fc3\u8fdb\u5404\u9879\u5de5\u4f5c
\u7f16\u7801\uff1a\u5b9a\u4e49\u4e09\u4e2a\u53d8\u91cf\u5206\u522b\u4ee3\u8868\u9898\u76ee\u4e2d\u76841\u30012\u30013\u4e09\u4e2a\u62ec\u53f7\uff0c\u4e09\u4e2a\u53d8\u91cfValue\u503c\u5747\u540c\u6837\u7684\u4ee5\u5bf9\u5e94\u7684\u9009\u9879\u5b9a\u4e49\uff0c\u5373\uff1a\u201c1\u201d A\uff0c\u201c2\u201dB\uff0c\u201c3\u201d C\uff0c\u201c4\u201d D\uff0c\u201c5\u201d E\uff0c\u201c6\u201d F
\u5f55\u5165\uff1a\u5f55\u5165\u7684\u6570\u503c1\u30012\u30013\u30014\u30015\u30016\u5206\u522b\u4ee3\u8868\u9009\u9879ABCDEF\uff0c\u76f8\u5e94\u5f55\u5165\u5230\u6bcf\u4e2a\u62ec\u53f7\u5bf9\u5e94\u7684\u53d8\u91cf\u4e0b\u3002\u5982\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u4e09\u4e2a\u62ec\u53f7\u5206\u522b\u9009ACF\uff0c\u5219\u5728\u4e09\u4e2a\u53d8\u91cf\u4e0b\u5206\u522b\u5f55\u51651\u30013\u30016\u3002
\u6ce8\uff1a\u80fd\u7528\u65b9\u6cd5\u4e8c\u7f16\u7801\u7684\u591a\u9009\u9898\u4e5f\u80fd\u7528\u65b9\u6cd5\u7f16\u7801\uff0c\u4f46\u662f\u9879\u6570\u4e0d\u5b9a\u7684\u591a\u9009\u53ea\u80fd\u7528\u4e8c\u5206\u6cd5\uff0c\u5373\u65b9\u6cd5\u4e00\u662f\u591a\u9009\u9898\u4e00\u822c\u5904\u7406\u65b9\u6cd5\u3002
3 \u6392\u5e8f\u9898\uff1a \u5bf9\u9009\u9879\u91cd\u8981\u6027\u8fdb\u884c\u6392\u5e8f
\u4f8b\u56db \u60a8\u8d2d\u4e70\u5546\u54c1\u65f6\u5728 \u2460\u54c1\u724c \u2461\u6d41\u884c \u2462\u8d28\u91cf \u2463\u5b9e\u7528 \u2464\u4ef7\u683c \u4e2d\u5bf9\u5b83\u4eec\u7684\u5173\u6ce8\u7a0b\u5ea6\u5148\u540e\u987a\u5e8f\u662f\uff08\u8bf7\u586b\u4ee3\u53f7\u91cd\u65b0\u6392\u5217\uff09
\u7b2c\u4e00\u4f4d \u7b2c\u4e8c\u4f4d \u7b2c\u4e09\u4f4d \u7b2c\u56db\u4f4d \u7b2c\u4e94\u4f4d
\u7f16\u7801\uff1a\u5b9a\u4e49\u4e94\u4e2a\u53d8\u91cf\uff0c\u5206\u522b\u53ef\u4ee5\u4ee3\u8868\u7b2c\u4e00\u4f4d \u7b2c\u4e94\u4f4d\uff0c\u6bcf\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684Value\u90fd\u505a\u5982\u4e0b\u5b9a\u4e49\uff1a\u201c1\u201d \u54c1\u724c\uff0c\u201c2\u201d \u6d41\u884c\uff0c\u201c3\u201d \u8d28\u91cf\uff0c\u201c4\u201d \u5b9e\u7528\uff0c\u201c5\u201d \u4ef7\u683c
\u5f55\u5165\uff1a\u5f55\u5165\u7684\u6570\u5b571\u30012\u30013\u30014\u30015\u5206\u522b\u4ee3\u8868\u4e94\u4e2a\u9009\u9879\uff0c\u5982\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u628a\u8d28\u91cf\u6392\u5728\u7b2c\u4e00\u4f4d\u5219\u5728\u4ee3\u8868\u7b2c\u4e00\u4f4d\u7684\u53d8\u91cf\u4e0b\u8f93\u5165\u201c3\u201c\u3002
4 \u9009\u62e9\u6392\u5e8f\u9898\uff1a
\u4f8b\u4e94 \u628a\u4f8b\u4e09\u4e2d\u7684\u95ee\u9898\u6539\u4e3a\u201c\u4f60\u8ba4\u4e3a\u5f00\u5c55\u4fdd\u6301\u515a\u5458\u5148\u8fdb\u6027\u6559\u80b2\u6d3b\u52a8\u7684\u6700\u91cd
\u7684\u76ee\u6807\u662f\u90a3\u4e09\u9879\uff0c\u5e76\u6309\u91cd\u8981\u6027\u4ece\u9ad8\u5230\u4f4e\u6392\u5e8f\u201d\uff0c\u9009\u9879\u4e0d\u53d8\u3002
\u7f16\u7801\uff1a\u4ee5ABCDEF6\u4e2a\u9009\u9879\u5206\u522b\u5bf9\u5e94\u5b9a\u4e496\u4e2a\u53d8\u91cf\uff0c\u6bcf\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684Value\u90fd\u505a\u540c\u6837\u7684\u5982\u4e0b\u5b9a\u4e49\uff1a\u201c1\u201d \u672a\u9009\uff0c\u201c2\u201d \u6392\u7b2c\u4e00\uff0c\u201c3\u201d \u6392\u7b2c\u4e8c\uff0c\u201c4\u201d \u6392\u7b2c\u4e09\u3002
\u5f55\u5165\uff1a\u4ee5\u53d8\u91cf\u7684Value\u503c\u5f55\u5165\u3002\u6bd4\u5982\u4e09\u4e2a\u62ec\u53f7\u91cc\u5206\u522b\u9009\u7684\u662f ECF\uff0c\u5219\u8be5\u9898\u76846\u4e2a\u53d8\u91cf\u7684\u503c\u5e94\u8be5\u5206\u522b\u5f55\u5165\uff1a1\uff08\u4ee3\u8868A\u9009\u9879\u672a\u9009\uff09\u30011\u3001 3\uff08\u4ee3\u8868C\u9009\u9879\u6392\u5728\u7b2c\u4e8c\uff09\u30011\u30012\u30014\u3002
\u6ce8\uff1a\u8be5\u65b9\u6cd5\u662f\u5bf9\u591a\u9009\u9898\u548c\u6392\u5e8f\u9898\u7684\u65b9\u6cd5\u7ed3\u5408\u7684\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\uff0c\u5bf9\u4e00\u822c\u6392\u5e8f\u9898\uff08\u4f8b\u56db\uff09\u4e5f\u540c\u6837\u9002\u7528\uff0c\u53ea\u662f\u4e24\u8005\u7528\u7684\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u4e0d\u540c\uff08\u4f8b\u56db\u7528\u9891\u6570\u5206\u6790\u3001\u4f8b\u4e94\u7528\u63cf\u8ff0\u5206\u6790\uff09\uff0c\u8f93\u51fa\u7ed3\u679c\u4ece\u4e0d\u540c\u7684\u4fa7\u9762\u53cd\u6620\u95ee\u9898\u7684\u91cd\u8981\u6027\uff08\u524d\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u4ece\u4f4d\u6b21\u4ece\u53d8\u91cf\u7684\u9891\u6570\u770b\u6392\u5e8f\uff0c\u540e\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u4ece\u53d8\u91cf\u51fa\u53d1\u770b\u6392\u5e8f\uff09\u3002
5 \u5f00\u653e\u6027\u6570\u503c\u9898\u548c\u91cf\u8868\u9898\uff1a\u8fd9\u7c7b\u9898\u76ee\u8981\u6c42\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u81ea\u5df1\u586b\u5165\u6570\u503c\uff0c\u6216\u8005\u6253\u5206
\u4f8b\u516d \u4f60\u7684\u5e74\u9f84\uff08\u5b9e\u5c81\uff09\uff1a______
\u7f16\u7801\uff1a\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\uff0c\u4e0d\u5b9a\u4e49Value\u503c
\u5f55\u5165\uff1a\u5373\u5f55\u5165\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u5b9e\u9645\u586b\u5165\u7684\u6570\u503c\u3002
6\u5f00\u653e\u6027\u6587\u5b57\u9898\uff1a
\u5982\u679c\u53ef\u80fd\u7684\u8bdd\u53ef\u4ee5\u6309\u7167\u542b\u4e49\u76f8\u4f3c\u7684\u7b54\u6848\u8fdb\u884c\u7f16\u7801\uff0c\u8f6c\u6362\u6210\u4e3a\u5c01\u95ed\u5f0f\u9009\u9879\u8fdb\u884c\u5206\u6790\u3002\u5982\u679c\u7b54\u6848\u5185\u5bb9\u8f83\u4e3a\u4e30\u5bcc\u3001\u4e0d\u5bb9\u6613\u5f52\u7c7b\u7684\uff0c\u5e94\u5bf9\u8fd9\u7c7b\u95ee\u9898\u76f4\u63a5\u505a\u5b9a\u6027\u5206\u6790\u3002
\u4e09 \u95ee\u5377\u4e00\u822c\u6027\u5206\u6790
\u4e0b\u9762\u5177\u4f53\u4ecb\u7ecdSPSS\u4e2d\u95ee\u5377\u7684\u4e00\u822c\u5904\u7406\u65b9\u6cd5\uff0c\u64cd\u4f5c\u4ee5\u7248\u672cspss13.0\u4e3a\u4f8b\uff0c\u4ee5\u4e0b\u63d0\u5230\u7684\u83dc\u5355\u9879\u5747\u5728Analyze\u4e3b\u83dc\u5355\u4e0b
1\u9891\u6570\u5206\u6790\uff1aFrequencies\u8fc7\u7a0b\u53ef\u4ee5\u505a\u5355\u53d8\u91cf\u7684\u9891\u6570\u5206\u5e03\u8868\uff1b\u663e\u793a\u6570\u636e\u6587\u4ef6\u4e2d\u7531\u7528\u6237\u6307\u5b9a\u7684\u53d8\u91cf\u7684\u7279\u5b9a\u503c\u53d1\u751f\u7684\u9891\u6570\uff1b\u83b7\u5f97\u67d0\u4e9b\u63cf\u8ff0\u7edf\u8ba1\u91cf\u548c\u63cf\u8ff0\u6570\u503c\u8303\u56f4\u7684\u7edf\u8ba1\u91cf\u3002
\u9002\u7528\u8303\u56f4\uff1a\u5355\u9009\u9898\uff08\u4f8b\u4e00\uff09\uff0c\u6392\u5e8f\u9898\uff08\u4f8b\u56db\uff09\uff0c\u591a\u9009\u9898\u7684\u65b9\u6cd5\u4e8c\uff08\u4f8b\u4e09\uff09
\u9891\u6570\u5206\u6790\u4e5f\u662f\u95ee\u5377\u5206\u6790\u4e2d\u6700\u5e38\u7528\u7684\u65b9\u6cd5\u3002
\u5b9e\u73b0\uff1a Descriptive statistics\u2026\u2026Frequencies
2 \u63cf\u8ff0\u5206\u6790\uff1aDescriptives:\u8fc7\u7a0b\u53ef\u4ee5\u8ba1\u7b97\u5355\u53d8\u91cf\u7684\u63cf\u8ff0\u7edf\u8ba1\u91cf\u3002\u8fd9\u4e9b\u8ff0\u7edf\u8ba1\u91cf\u6709\u5e73\u5747\u503c\u3001\u7b97\u672f\u548c\u3001\u6807\u51c6\u5dee\uff0c\u6700\u5927\u503c\u3001\u6700\u5c0f\u503c\u3001\u65b9\u5dee\u3001\u8303\u56f4\u548c\u5e73\u5747\u6570\u6807\u51c6\u8bef\u7b49\u3002
\u9002\u7528\u8303\u56f4\uff1a\u9009\u62e9\u5e76\u6392\u5e8f\u9898\uff08\u4f8b\u4e94\uff09\u3001\u5f00\u653e\u6027\u6570\u503c\u9898\uff08\u4f8b\u516d\uff09\u3002
\u5b9e\u73b0\uff1a Descriptive statistics\u2026\u2026Descriptives\uff0c\u9700\u8981\u7684\u7edf\u8ba1\u91cf\u70b9\u51fb\u6309\u94aeStatistics\u2026\u4e2d\u9009\u62e9
3 \u591a\u91cd\u53cd\u5e94\u4e0b\u7684\u9891\u6b21\u5206\u6790\uff1a
\u9002\u7528\u8303\u56f4\uff1a\u591a\u9009\u9898\u7684\u4e8c\u5206\u6cd5\uff08\u4f8b\u4e8c\uff09
\u5b9e\u73b0\uff1a\u7b2c\u4e00\u6b65\u5728Multiple Response\u2026\u2026Define Sets\u628a\u4e00\u9053\u591a\u9009\u95ee\u9898\u4e2d\u5b9a\u4e49\u4e86\u7684\u6240\u6709\u53d8\u91cf\u96c6\u5408\u5728\u4e00\u8d77\uff0c\u7ed9\u65b0\u7684\u96c6\u5408\u53d8\u91cf\u53d6\u540d\uff0c\u5728Dichotomies Counted value\u4e2d\u8f93\u51651\u3002\u7b2c\u4e8c\u6b65\u5728Multiple Response\u2026\u2026Frequencies\u4e2d\u505a\u9891\u6570\u5206\u6790\u3002
4 \u4ea4\u53c9\u9891\u6570\u5206\u6790\uff1a\u89e3\u51b3\u5bf9\u591a\u53d8\u91cf\u7684\u5404\u6c34\u5e73\u7ec4\u5408\u7684\u9891\u6570\u5206\u6790\u7684\u95ee\u9898
\u9002\u7528\u8303\u56f4\uff1a\uff0c\u9002\u7528\u4e8e\u7531\u4e24\u4e2a\u6216\u4e24\u4e2a\u4ee5\u4e0a\u53d8\u91cf\u8fdb\u884c\u4ea4\u53c9\u5206\u7c7b\u5f62\u6210\u7684\u5217\u8054\u8868\uff0c\u5bf9\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u8054\u6027\u8fdb\u884c\u5206\u6790\u3002\u6bd4\u5982\u8981\u77e5\u9053\u4e0d\u540c\u5de5\u4f5c\u6027\u8d28\u7684\u4eba\u4e0a\u73ed\u4f7f\u7528\u4ea4\u901a\u5de5\u5177\u7684\u60c5\u51b5\uff0c\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u4ea4\u53c9\u5206\u6790\u5f97\u5230\u4e00\u4e2a\u4e8c\u7ef4\u9891\u6570\u8868\u5219\u4e00\u76ee\u4e86\u7136\u3002
\u5b9e\u73b0\uff1a\u7b2c\u4e00\u6b65\u6839\u636e\u5206\u6790\u7684\u76ee\u7684\u6765\u786e\u5b9a\u4ea4\u53c9\u5206\u6790\u7684\u9009\u9879\uff0c\u786e\u5b9a\u63a7\u5236\u53d8\u91cf\u548c\u89e3\u91ca\u53d8\u91cf\uff08\u5982\u4e0a\u4f8b\u4e2d\u4e0d\u540c\u5de5\u4f5c\u6027\u8d28\u7684\u4eba\u662f\u63a7\u5236\u53d8\u91cf\uff0c\u4f7f\u7528\u4ea4\u901a\u5de5\u5177\u662f\u89e3\u91ca\u53d8\u91cf\uff09\u3002\u7b2c\u4e8c\u6b65\u9009\u62e9Descriptive statistics\u2026\u2026Crosstabs
\u56db \u7b80\u5355\u56fe\u5f62\u63cf\u8ff0\u4ecb\u7ecd
\u5728\u505a\u4e0a\u8ff0\u9891\u6570\u5206\u6790\u3001\u63cf\u8ff0\u5206\u6790\u7b49\u5206\u6790\u65f6\u5c31\u53ef\u4ee5\u76f4\u63a5\u505a\u51fa\u56fe\u5f62\uff0c\u7b80\u5355\u65b9\u4fbf\uff0c\u540c\u65f6\u4e5f\u53ef\u4ee5\u53e6\u5916\u4f5c\u56fe\u3002SPSS\u7684\u4f5c\u56fe\u529f\u80fd\u5728\u83dc\u5355Graphs\u4e0b\uff0c\u529f\u80fd\u5f3a\u5927\uff0c\u56fe\u5f62\u6e05\u6670\u4f18\u7f8e\u3002\u73b0\u5728\u628a\u5e38\u7528\u56fe\u7b80\u5355\u4ecb\u7ecd\u5982\u4e0b
1\u997c\u56fe\uff1a\u53c8\u79f0\u5706\u56fe\uff0c\u662f\u4ee5\u5706\u7684\u9762\u79ef\u4ee3\u8868\u88ab\u7814\u7a76\u5bf9\u8c61\u7684\u603b\u4f53\uff0c\u6309\u5404\u6784\u6210\u90e8\u5206\u5360\u603b\u4f53\u6bd4\u91cd\u7684\u5927\u5c0f\u628a\u5706\u9762\u79ef\u5206\u5272\u6210\u82e5\u5e72\u6247\u5f62\uff0c\u7528\u4ee5\u8868\u793a\u73b0\u8c61\u7684\u90e8\u5206\u5bf9\u603b\u4f53\u7684\u6bd4\u4f8b\u5173\u7cfb\u7684\u7edf\u8ba1\u56fe\u3002\u9891\u6570\u5206\u6790\u7684\u7ed3\u679c\u5b9c\u7528\u997c\u56fe\u8868\u793a\u3002
2\u66f2\u7ebf\u56fe\uff1a\u662f\u7528\u7ebf\u6bb5\u7684\u5347\u964d\u6765\u8bf4\u660e\u6570\u636e\u53d8\u52a8\u60c5\u51b5\u7684\u4e00\u79cd\u7edf\u8ba1\u56fe\u3002\u5b83\u4e3b\u8981\u8868\u793a\u73b0\u8c61\u5728\u65f6\u95f4\u4e0a\u7684\u53d8\u5316\u8d8b\u52bf\u3001\u73b0\u8c61\u7684\u5206\u914d\u60c5\u51b5\u548c2\u4e2a\u73b0\u8c61\u7684\u4f9d\u5b58\u5173\u7cfb\u7b49\u3002
3\u9762\u79ef\u56fe\uff1a\u7528\u7ebf\u6bb5\u4e0b\u7684\u9634\u5f71\u9762\u79ef\u6765\u5f3a\u8c03\u73b0\u8c61\u53d8\u5316\u7684\u7edf\u8ba1\u56fe\u3002
4\u6761\u5f62\u56fe\uff1a\u5229\u7528\u76f8\u540c\u5bbd\u5ea6\u6761\u5f62\u7684\u957f\u77ed\u6216\u9ad8\u4f4e\u8868\u73b0\u7edf\u8ba1\u6570\u636e\u5927\u5c0f\u53ca\u53d8\u5316\u7684\u7edf\u8ba1\u56fe\u3002
\u4e94 \u95ee\u5377\u6df1\u5165\u5206\u6790
\u9664\u4e86\u4ee5\u4e0a\u7b80\u5355\u7684\u5206\u6790\uff0cspss\u5f3a\u5927\u7684\u529f\u80fd\u8fd8\u53ef\u4ee5\u5bf9\u95ee\u5377\u8fdb\u884c\u6df1\u5165\u5206\u6790\uff0c\u6bd4\u5982\u5e38\u7528\u7684\u6709\u805a\u7c7b\u5206\u6790\u3001\u4ea4\u53c9\u5206\u6790\u3001\u56e0\u5b50\u5206\u6790\u3001\u5747\u503c\u6bd4\u5206\u6790\uff08\u53c2\u6570\u68c0\u9a8c\uff09\u3001\u76f8\u5173\u5206\u6790\u3001\u56de\u5f52\u5206\u6790\u7b49\u3002\u56e0\u4e3a\u6d89\u53ca\u5230\u5f88\u4e13\u4e1a\u7684\u7edf\u8ba1\u77e5\u8bc6\uff0c\u4e0b\u9762\u53ea\u5c06\u4e2a\u4eba\u89c9\u5f97\u6bd4\u8f83\u6709\u7528\u7684\u65b9\u6cd5\u7684\u9002\u7528\u8303\u56f4\u548c\u5206\u6790\u76ee\u7684\u7b80\u5355\u505a\u4ecb\u7ecd\uff1a
1\u805a\u7c7b\u5206\u6790
\u6837\u672c\u805a\u7c7b\uff0c\u53ef\u4ee5\u5c06\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u5206\u7c7b\uff0c\u5e76\u6309\u7167\u8fd9\u4e9b\u5c5e\u6027\u8ba1\u7b97\u5404\u7c7b\u7684\u6bd4\u4f8b\uff0c\u4ee5\u4fbf\u660e\u786e\u7814\u7a76\u6240\u5173\u5fc3\u7684\u7fa4\u4f53\u3002\u6bd4\u5982\u6309\u6d88\u8d39\u7279\u5f81\u5bf9\u88ab\u8c03\u67e5\u8005\u7684\u8fdb\u884c\u805a\u7c7b\u3002
2 \u76f8\u5173\u5206\u6790
\u76f8\u5173\u5206\u6790\u662f\u9488\u5bf9\u4e24\u53d8\u91cf\u6216\u8005\u591a\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u662f\u5426\u5b58\u5728\u76f8\u5173\u5173\u7cfb\u7684\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\uff0c\u8981\u6839\u636e\u53d8\u91cf\u4e0d\u540c\u7279\u5f81\u9009\u62e9\u4e0d\u540c\u7684\u76f8\u5173\u6027\u7684\u5ea6\u91cf\u65b9\u5f0f\u3002\u95ee\u5377\u5206\u6790\u4e2d\u7684\u591a\u6570\u7528\u7684\u53d8\u91cf\u90fd\u5c5e\u4e8e\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\uff0c\u8981\u91c7\u7528\u65af\u76ae\u5c14\u66fc\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u3002
\u5176\u4e2d\u53ef\u4ee5\u7528\u5361\u65b9\u68c0\u9a8c\uff0c\u5176\u662f\u5bf9\u4e24\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4\u662f\u5426\u5177\u6709\u663e\u8457\u6027\u5f71\u54cd\u7684\u5206\u6790\u65b9\u6cd5
3\u5747\u503c\u7684\u6bd4\u8f83\u4e0e\u68c0\u9a8c
\uff081\uff09Means\u8fc7\u7a0b\uff1a\u5bf9\u6307\u5b9a\u53d8\u91cf\u7efc\u5408\u63cf\u8ff0\u5206\u6790\uff0c\u5206\u7ec4\u8ba1\u7b97\u8ba1\u7b97\u5747\u503c\u518d\u6bd4\u8f83\u3002\u6bd4\u5982\u53ef\u4ee5\u6309\u6027\u522b\u53d8\u91cf\u5206\u4e3a\u7537\u548c\u5973\u6765\u7814\u7a76\u4e8c\u8005\u6536\u5165\u662f\u5426\u5b58\u5728\u5dee\u8ddd\u3002
\uff082\uff09T \u68c0\u9a8c\uff1a
\u72ec\u7acb\u6837\u672ct\u68c0\u9a8c\u7528\u4e8e\u4e0d\u76f8\u5173\u7684\u6837\u672c\u662f\u5426\u5f00\u6765\u81ea\u5177\u6709\u76f8\u540c\u5747\u503c\u7684\u603b\u4f53\u7684\u68c0\u9a8c\u3002\u6bd4\u5982\uff0c\u7814\u7a76\u8d2d\u4e70\u8be5\u4ea7\u54c1\u7684\u987e\u5ba2\u548c\u4e0d\u8d2d\u4e70\u7684\u987e\u5ba2\u7684\u6536\u5165\u662f\u5426\u6709\u660e\u663e\u5dee\u5f02\u3002
\u5982\u679c\u6837\u672c\u4e0d\u72ec\u7acb\u5219\u8981\u7528\u914d\u5bf9t\u68c0\u9a8c\u3002\u6bd4\u5982\u7814\u7a76\u53c2\u52a0\u804c\u4e1a\u57f9\u8bad\u540e \u5de5\u4f5c\u6548\u7387\u662f\u5426\u63d0\u9ad8\u3002
4 \u56de\u5f52\u5206\u6790
\u95ee\u5377\u5206\u6790\u4e2d\u7684\u56de\u5f52\u5206\u6790\u5e38\u91c7\u7528\u7684\u662f\u7528\u79bb\u6563\u56de\u5f52\u6a21\u578b\uff0c\u4e00\u822c\u662f\u903b\u8f91\u65af\u8482\u6a21\u578b\uff0c\u89e3\u91ca\u4e00\u4e2a\u53d8\u91cf\u5bf9\u53e6\u4e00\u53d8\u91cf\u7684\u5f71\u54cd\u5177\u4f53\u6709\u591a\u5927\u3002\u6bd4\u5982\uff0c\u7814\u7a76\u5bf9\u67d0\u5546\u54c1\u7684\u6d88\u8d39\u53d7\u6536\u5165\u7684\u5f71\u54cd\u7a0b\u5ea6\u3002
一、数据分析思维
首先学会做基础数据分析并不难，掌握一些必要的知识就能很快上手，学习数据分析的路径如下共三部曲：数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析。
(1) 数据类型的识别
数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。
· 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据
· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女
(2)研究方法的选择
数据类型确认后，此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。
第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。
第二步即结合研究目的进行分析，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。
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(3)分析结果
分析基础比较薄弱，可使用SPSSAU进行分析，系统会自动生成指标解读报告。
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二、分析思路模板
研究框架是分析的核心，一般可分为非量表和量表问卷，然后再对照着框架进行分析即可。
量表类问卷最大的特点是：非常多的量表题，而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。
非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少 有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和 “非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。
1、描述性统计分析
包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。
2、Cronbach’a信度系数分析
信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
3、探索性因素分析和验讧性因素分析
用以测试各构面衡量题项的聚合效度与区别效度。
4、结构方程模型分析
可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。
问卷调查的种类
问卷调查根据载体的不同，可分为纸质问卷调查和网络问卷调查。
纸质问卷调查就是传统的问卷调查，调查公司通过雇佣工人来分发这些纸质问卷，以回收答卷。这种形式的问卷存在一些缺点，分析与统计结果比较麻烦，成本比较高。
网络问卷调查，就是用户依靠一些在线调查问卷网站，这些网站提供设计问卷，发放问卷，分析结果等一系列服务。这种方式的优点是无地域限制，成本相对低廉，缺点是答卷质量无法保证。
问卷调查，按照问卷填答者的不同，可分为自填式问卷调查和代填式问卷调查。
自填式问卷调查，按照问卷传递方式的不同，可分为报刊问卷调查、邮政问卷调查和送发问卷调查；代填式问卷调查，按照与被调查者交谈方式的不同，可分为访问问卷调查和电话问卷调查。
对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法 层次分析法 结构分析方程模型 参数检验、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析 、主成份分析（归一化 除以各自标准差）、因子分析、关联分析、决策树分析、贝叶斯、时间序列。
SPSS分析调查问卷数据的方法 当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存。51调查网，让调查更简单方便！
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