spss如何选择分析方法(从入门到做出数据分析)

虽然本科是计算机专业,但是对SPSS接触较少,在研究生期间阅读文献的过程中看到过比较多关于数据的图表分析,第一感觉就是大家好厉害,能做出这么复杂的数据分析,一份高质量的数据确实能让文章看起来比较漂亮,于是下决心学一下数据分析这一类的软件,也能更方便的去阅读高质量文献,下面就以新手的视角为大家分享这两天的SPSS学习成果。

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小白选手

一、样本来源

前几天去一所中学发放线下的调查问卷,共发放问卷224份,回收问卷220份,问卷回收率为98.2%,其中有效问卷为211份,针对这211份问卷进行数据分析。

二、基础知识学习

在阅读文献的过程中,有时候根本看不懂数据分析结果的值代表什么含义,如果不能很好的解读这些值所代表的意思,就会影响文献的阅读,所以在开始学SPSS这个软件之前,先进行了基本知识的学习,先从B站进行系统的知识点学习,明白数据类型(定量和定类)、P值的意义(测量数据间的规律情况把握程度)以及如何去剖析现有的问卷(基本情况分析、差异关系分析、影响关系研究);然后再用带有数据智能分析的软件去分析数据(小样本),把学到的知识运用到真实的数据环境中,有助于深入消化这些知识点,重要的不是去分析数据而是学习知识点;最后再回到SPSS软件本身,用SPSS软件对211份数据进行分析。

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SPSS软件分析操作

三、剖析问卷

在做数据分析之前,要剖析课题和问卷,看看适合做什么类型的数据分析,然后再进行下一步。通过对问卷进行剖析,暂定对问卷进行信度分析效度分析t检验方差分析。其中方差分析比较复杂,满足两个条件才可以做方差分析,那就是正态性检验和方差齐性检验。

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成绩维度正态性检验直方图

根据定类变量(X)对定量变量(Y)进行分组,进行正态性检验,正态性检验要求比较严格,一般很难满足,但只要正态性检验结果里其峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3,则可以进行下一步的方差分析。为了进一步说明此样本可被接受为正态分布,可用直方图来辅助说明。若分析出来的直方图基本上呈现出钟形(中间高,两端低),则说明数据虽然不是绝对正态,但基本可接受为正态分布。

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检验方法

根据定类变量(X)对定量变量(Y)进行分组,进行方差齐性检验,分析每个分析项P值是否小于0.05或者0.01;若呈显著性,拒绝原假设(原假设:满足方差齐性),则说明数据波动不一致,即说明方差不齐;反之则说明数据波动一致,说明数据满足方差齐性。

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指标类型

还可以对数据进行效应量化分析,效应量化分析的结果包括组间差异、总差异、偏Eta方η²、Cohen's f值,用于分析数据间的差异。当呈现出显著性差异(前提),可以分析差异,同时还可以分析差异幅度(即效应量)。偏Eta方(η²值):介于0~1之间,该值越大说明差异幅度越大。Cohen's f值:表示效应量大小,效应量小、中、大的区分临界点分别是:0.1、0.25和0.40。

四、小结

以上关于SPSS的分享就是近几天的学习成果,也已经对现有的问卷作出的相应的分析,如果有解释的不太合理地方,也欢迎大家批评指正。

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