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如何用SPSS分析问卷?用SPSS分析调查问卷数据的方法

录入数据的方法很简单,打开SPSS数据录入的窗口直接进行录入即可。 《贵阳数据分析人才培训》 第三,分析统计 录入数据后,就是进行数据分析了,但要选择分析方法,也就是说用什么分析统计过程,来获得正确的分析结果。此时,就要具体结合我们调查问卷的具体情况而定。 SPSS分析方法主要有两种,一是作图分析法,特点是分析简单直观易懂;二是数值分析法,特点选择性强,分析结果细致。 《重庆大数据培训》 第四,保存结果 SPSS分析软件可以把多个分析结果保存在同一个窗口中——结果输出窗口。 《昆明大数据培训》 以上的四个过程就是用SPSS软件进行分析的步骤,最后我们要作的就是根据分析结果进行写分析报告了。目前SPSS调查问卷分析软件应用非常广泛,学好应用对我们的工作会有很大的帮助。

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SPSS常见数据分析方法比较汇总

SPSS作为一款成熟的数据分析工具,其主要特点就是将各种各样的统计分析方法流程化模块化。 一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表 ? 注: 卡方分析:定量两个定性变量的关联程度 简单相关分析:计量两个计量变量的相关程度 独立样本T检验:比较两组平均数是否相等 ONEWAY ANOVA:可以比较三组以上的平均数是否相等,并进行多重比较检验 TWOWAY ANOVA:可以比较两因素的平均数是否相等,并检验主效应和交互效应 判别分析与logistic回归:应用于检验一组计量的自变量(可含虚拟变量)是否可以正确区别一个定性的因变量 多维量表法 二、SPSS常用统计技术(变量个数与测量量表)比较汇总表 ? 注:理论模型中变量通常很难测量,这类变量称为潜变量,如绩效、满意度、忠诚度等。 三、SPSS学习的大致框架 ?

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    spss交叉表分析 + SPSS卡方检验

    spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。 例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。 spss交叉表分析方法与步骤: 1、在spss中打开数据,然后依次打开:analyze–descriptive–crosstabs,打开交叉表对话框 2、将性别放到行列表,将对读物的选择变量放到列 来源:百度文库http://wenku.baidu.com/view/c659b1e3172ded630b1cb6a3.html 数据分析联盟:http://www.52analysis.com/SPSS_SAS 最常用的医学统计: TTest – 独立样板T检验,推断两个总体的总体的独立样本均值是否存在显著差异 交叉表 – 不同的性别对不同疾病的选择有什么不同用此分析法,即卡方检验,卡方检验 Logist

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    SPSS-聚类分析

    聚类分析(层次聚类分析(Q型聚类和R型聚类)、快速聚类分析) 聚类分析的实质:是建立一种分类方法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。 数、Sosine相似度 顺序或名义变量的样本亲疏程度测量方法:Chi-square measure、Phi-square measure 样本数据与小类、小类与小类之间的亲疏程度测量方法:最短距离法、最长距离法 、类间平均链锁法、类内平均链锁法、重心法、离差平方和法 SPSS操作 1.2R型聚类 定义:层次聚类分析中的R型聚类是对研究对象的观察变量进行分类,它使具有共同特征的变量聚在一起。 SPSS操作 2.快速聚类分析 定义:快速聚类分析是由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析。它先对数据进行初始分类,然后逐步调整,得到最终分类。 快速聚类分析的实质是 K-Mean聚类。 SPSS操作 转载于:https://www.cnblogs.com/all1008/p/9802482.html 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    SPSS 性别卡方分析

    1.新建数据集 2.打开变量视图,分别输出group、sex和number 其中标签是对数据的说明,值是spss中的显示,比如定义1=subject,则输入1就等价于subject 变量视图: 数据视图: 3.数据分析: 点击 数据–个案加权–将人数加入个案加权系数 否则结果一般有误 4.卡方检验 分析–描述统计–交叉表–统计–卡方检验 确定 结果输出:

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    spss聚类分析步骤详细解读_spss聚类分析实验报告

    目录 快速聚类 系统聚类分析 二阶聚类分析 ---- 快速聚类 【分析】【分类】【k-均值聚类】,将变量移至变量框中,员工id 移至【个案标注依据】框中 【聚类数】是期望分成几组【保存】勾选【 结果解读: 随机选择三个数据作为快速聚类的初始位置 显示迭代次数,迭代过程可以理解为每个类别与初始位置之间的距离改变情况,当这个距离变动非常小,迭代就完成了 每个聚类的数 新生成变量 交叉表【分析 】【定制表】 系统聚类分析 层次聚类,首先将参与聚类的个案各视为一类,然后根据两个类别之间的距离或者相似性逐步合并,知道所有个案合并为一个大类为止、 【分析】【分类】【系统聚类】将变量移至框中,点击 【统计】 与快速聚类不同的是可设置分类范围 支持两种聚类结果图 谱系图:树状图 冰柱图:以‘X’的形式显示全部类别或指定类别数的分类过程 选一种即可 之前是 3-4,这里也是, 交叉表 【分析】 【描述统计】【频率】,将 CLU3_1 CLU4_1 移至】变量框中 【分析】【定制表】 二阶聚类分析分析】【分类】【二阶聚类】 结果解读 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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    SPSS(十五)spss之聚类分析(图文+数据集)

    SPSS(十五)spss之聚类分析(图文+数据集) 聚类分析简介 按照个体(记录)的特征将它们分类,使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性,而类别之间则具有尽可能高的异质性。 聚类分析更像是一种建立假设的方法,而对相关假设的检验还需要借助其它统计方法。 注意:聚类分析更像是一种建立假设的方法,而对于相关假设的检验还需要借助其他统计的方法,比如判别分析、T-检验、方差分析等,看聚类出来的几个类别是否存在差异 聚类的用途 设计抽样方案(分层抽样) 预分析过程 扩展: 一般聚类方法组间联接是最好的;ward法聚类出来会比较平均 度量标准 :案例–平方欧式距离最好 变量–皮尔逊相关性最好 关于标准化问题 K均值聚类需要自己手动 系统聚类如下 前面说的两种方法是经典的分析聚类方法 连续变量服从正态分布 其实稍微违反假设条件其实也不要紧,结果很稳健,其会自动剔除异常值 数据集还是(我的资源下载“spss之聚类分析–移动通讯客户细分”) spss使用该模型自动对连续变量进行标化

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    SPSS聚类分析「建议收藏」

    聚类分析是根据对象的特性对其进行定量分类的一种多元统计方法。 比如:不同地区城镇居民收入和消费状况的分类研究;区域经济及社会发展水平的分析及全国区域经济综合评价……. 通常聚类分析分为Q型聚类分析和R型聚类分析。 Q型聚类分析:对样品的分类; R型聚类分析:对变量的分类。 通常聚类之前,要首先分析样品(或变量)间的相似性。 常用的系统聚类法:最短距离法、最长距离法、组间类平均法、组内类平均法、重心法、中间法、Ward法 系统聚类法是一种比较成功的聚类方法

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    【技术】SPSS因子分析

    小兵也凑个热闹,参考《SPSS统计分析》书中的案例,运用SPSS进行因子分析,作为我博客 SPSS案例分析系列 的第三篇文章。 【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间,是否存在不能直接观察到的,但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析,也叫因素分析。通俗点:因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。 下图是spss因子分析的操作界面,主要包括5方面的选项,变量区只能选择数值型变量,分类型变量不能进入该模型。 KMO 和球形检验,通过KMO值,我们可以初步判断该数据集是否适合采用因子分析方法。 前面说到,因子分析模型是原始变量为因子的线性组合,现在我们可以根据回归的方法将模型倒过来,用原始变量也就是参与分析的变量来表示因子。从而得到因子得分。因子得分作为变量保存,对于以后深入分析很有用处。

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    SPSS统计分析软件

    SPSS软件下载与安装 SPSS是IBM公司推出用于统计分析、数据挖掘、预测分析等方面的一个软件。在医学、地学等方面都有很重要的应用。 现在推出的版本有 Windows、mac两种。 软件安装 我们这次以Windows版本spss22为例,给大家来做个示范。 在文章的最后我们会把Windows spss 21/22/23/24/25, 还有mac版本的22/23/24的百度云链接留给大家。 根据自己电脑选择选择32位或者64位进行下载 下载好的spss22压缩包中的文件双击第二个文件 第一步:双击IBM SPSS Statistics V22.0进行安装; 第二步:出现选择界面时选择中间选项

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    SPSS操作(四):系统聚类分析

    (这里我设置为2和5),然后点击【继续】 ④点击【图】,(这里我选择的是做系谱图),然后点击【继续】 ⑤点击【方法】,选择瓦尔德(word)方法,然后点击【继续】 ⑥点击【保存】,取消勾选默认项,勾选解的范围 ,填入刚才设置的最小、最大聚类数,然后点击【继续】【确定】 得到结果如图: 如果需要进一步分析聚类中的均值等特点,可以将数据分组后分析,比如,以聚3类分析:各类均值的特点 ①【数据】—–【拆分文件】 ),然后点击【继续】【确定】 可得到结果如图,便可以比较各类均值大小了 现用如下数据做系统聚类分析: 将数据导入spss中,如图: 步骤如下: ①【分析】—-【分类】—-【系统聚类】 就可以选择多个变量一起添加 ③点击【统计】勾选【解的范围】,可以根据自己的需要选择最小聚类数和最大聚类数(这里我设置为2和5),然后点击【继续】 ④点击【图】,(这里我选择的是做系谱图),然后点击【继续】 ⑤点击【方法 】,选择瓦尔德(word)方法,然后点击【继续】 ⑥点击【保存】,取消勾选默认项,勾选解的范围,填入刚才设置的最小、最大聚类数,然后点击【继续】【确定】 得到结果如图: 系谱图如下: 观察得出的结果图就可以知道当分

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    【每日一课】SPSS数据挖掘方法概述(3)——聚类分析

    PPV课大数据 课程名称 SPSS数据挖掘方法概述(3)——聚类分析 课程目的 学习SPSS中关联、决策树等方法的应用 课程详情 本SPSS培训课程比较实用,直接是关联、决策树等方法的实际操作讲解,没有特别理论的介绍 ,结合实际例子和具体手动操作来案例分析,讲解的蛮清晰、很有实用性。

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    【学习】SPSS探索分析实践操作

    SPSS为我们提供了探索分析,所谓探索分析之所以是探索,是因为有时候我们对于变量的分布特点不是很清楚,探索的目的在于帮助我们完成以下的工作:识别数据:例如数据的分布形式、异常值、缺失值; 有关于方差齐性检验原理、正态分布这里不累述,这里主要介绍SPSS的探索分析使用。 具体操作 首先将源文件加载到SPSS中,选择菜单分析|描述统计|探索,如下图所示: ? 之后弹出对话框如下: ? 无,则是不输出,变量的散步水平; 未转换,不对原始数据进行变换; 已转换,对因变量进行数据转换,方法有自然对数变换、1/平方根变换、倒数变换、平方根变换、立方变换。 下面就是选项对话框的设置了,该部分主要是针对缺失值的处理,方法有三种: 按列表排除个案:只要任何一个变量含有缺失值,就要踢出所有因变量或分组变量中有缺失值的观测记录。

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    python层次聚类分析_SPSS聚类分析:系统聚类分析

    一、概念:(分析-分类-系统聚类) 系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法,也是聚类分析中使用广泛的一种方法。 二、聚类方法(分析-分类-系统聚类-方法) 1、聚类方法。可用的选项有组间联接、组内联接、最近邻元素、最远邻元素、质心聚类法、中位数聚类法和Ward法。 可用的标准化方法有z得分、范围1至1、范围0至1、1的最大量级、1的均值和使标准差为1。 4、转换度量。允许您转换距离测量所生成的值。在计算了距离测量之后应用这些转换。 三、统计量(分析-分类-系统聚类-统计量) 1、合并进程表。显示在每个阶段合并的个案或聚类、所合并的个案或聚类之间的距离以及个案(或变量)与聚类相联结时所在的最后一个聚类级别。 2、相似性矩阵。

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    卡方检验spss步骤_数据分析–学统计&SPSS操作

    除了拉勾教育之外,我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程,但对比完之后,基于以下几点,我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营: 1、课程体系最全面:课程内容有分析方法论、分析方法SPSS操作:分析-非参数检验-旧对话框-二项 分割点:是将一个连续变量,选择一个值分割为大于该值和小于该值。 学历、退休、婚姻、年龄对于收入有显著影响 四、多变量分析方法的选择 1、方法选择: 有因变量,则建立有监督模型 有监督模型具有两大通用目的: 1)分析哪些自变量对因变量存在显著影响作用 2)通过选择对因变量存在显著影响的自变量 方法选择: 1)因变量为连续变量(建立的模型又称为回归预測模型),自变量为连续变量时,可选择回归分析、方差分析;自变量为分类变量或分类+连续变量,可选择带虚拟变量的回归分析、联合分析、方差分析。 无因变量,则建立无监督模型 目的:1)对人进行分类,2)对变量/指标进行分类,3)分析变量与变量之间的测量关系 方法选择: 1)自变量为连续变量时,选择因子分析(对变量/指标分类)、聚类分析(对人分类

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    spss logistic回归分析结果如何分析

    spss logistic回归分析结果如何分析 如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一、二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为 年龄为数值变量,可直接输入到spss中,而性别需要转化为(1、0)分类变量输入到spss当中,假设男性为1,女性为0,但在后续分析中系统会将1,0置换(下面还会介绍),因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换 在图1-3中,因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度,因此将ICAS选入因变量(Dependent)中,而将性别和年龄选入协变量(Covariates)框中,在协变量下方的“方法(Method)” 采用第一种方法,即系统默认的强迫回归方法(进入“Enter”)。 接下来我们将对分类(Categorical),保存(Save),选项(Options)按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。 如果男性为1那么spss中最终输出的将是女性的分析结果。

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    spss专业统计分析工具:IBM SPSS Statistics中文版

    IBM SPSS Statistics中文版是一款spss专业统计分析工具,具有数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制等功能,而且随着版本的不断更新功能也在不断地完善! 只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法SpsS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。 SpsS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、 用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。6、针对性强SpsS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。 并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SpsS,像薛薇的《基于SpsS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SpsS,因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

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    SPSS(二)SPSS实现多因素方差分析模型(图文教程+数据集)

    SPSS(二)SPSS实现多因素方差分析模型 单因素方差分析上一篇博客https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/89917656已经介绍完毕 这篇博客我们主要来学习多因素方差分析 多因素方差分析,就是同时考虑若干个控制因素的情况下,分别分析它们的改变是否造成观察变量的显著变动 (多个自变量,一个因变量)自变量类型以分类变量为主也可以是连续变量 不均衡的实验设计在分析时较为复杂,需要对方差分析模型作特别设置才能得到正确的分析结果。 方差分析模型的检验层次 1.对总模型进行检验 2.对模型中各交互效应、主效应进行检验(要先分析交互项) 2.1交互项有统计学意义:分解为各种水平的组合情况进行检验 2.2交互项无统计学意义 (随机因素就没有两两比较的方法了) adstype可以进行两两比对,划分同类子集 模型检验 残差分析 总体在正负3以内,没超过正负4,还行 看其轮廓图 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献

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    【学习】SPSS聚类分析全过程

    数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。 所以,有必要对4个变量进行降维处理,这里采用spss R型聚类(变量聚类),对4个变量进行降维处理。输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。 2、4个分类变量量纲各自不同,这一次我们先确定用相似性来测度,度量标准选用pearson系数,聚类方法选最远元素,此时,涉及到相关,4个变量可不用标准化处理,将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。 2、我们可以采用spss的means均值比较过程,或者excel的透视表功能对各类的各个指标进行描述。其中,report报表用于描述聚类结果。对各类指标的比较来初步定义类别,主要根据专业知识来判定。 以上过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类,单因素方差分析,means过程等,是一个很不错的多种分析方法联合使用的案例。

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    基于SPSS的聚类分析原理概述

    聚类分析的基本概念 1.1 方法概述 1.2 聚类方法 2. 长春:吉林大学,2010. 1.1 方法概述 聚类分析是一种建立分类的方法,它能够将一批样本按照它们在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。 1.2 聚类方法 SPSS软件中提供了3种聚类方法: Hierarchical Cluster Analysis 系统聚类法(又称层次聚类) K-Means Cluster Analysis K-均值聚类 在实际应用中,一般采用以下两种处理方法: 根据分类问题本身的专业知识结合实际需要来选择分类方法,并确定分类个数; 多用几种分类方法去作,把结果中的共性提出来,对有争议的样本用判别分析去归类。 2.4 Transform Values and Measure 图7 Transform Values(转换值) SPSS软件中,提供了将数据标准化的方法

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