¿Cómo analizar los datos después de ingresar el cuestionario?
Método SPSS para analizar los datos del cuestionario
Cuando nuestro cuestionario recupera los datos de la encuesta, lo que debemos hacer es utilizar el software estadístico relevante para procesarlos. Aquí, utilizamos spss como. software de procesamiento para explicar brevemente el proceso de procesamiento del cuestionario. El proceso se puede dividir aproximadamente en cuatro procesos: definición de variables, entrada de datos, análisis estadístico y almacenamiento de resultados. El cuestionario se analizará a partir de estos cuatro aspectos.
Procesamiento de Spss:
El primer paso: definir variables
En la mayoría de los casos necesitamos definir variables desde cero. Después de abrir SPSS, finalmente podemos ver una. Interfaz similar a Excel. En la esquina inferior izquierda de la interfaz, podemos ver las etiquetas Vista de datos y Vista de variables. Simplemente haga clic en la etiqueta Vista de variables en la esquina inferior izquierda para cambiar a la interfaz de definición de variables y comenzar a definir nuevas variables. En la parte superior de la tabla, puede ver que una variable necesita establecer los siguientes elementos: nombre (nombre de la variable), tipo (tipo de variable), ancho (ancho del valor de la variable), decimales (lugares decimales), etiqueta (etiqueta de la variable). ), Valores (definiciones específicas) Etiqueta del valor de la variable), Faltantes (definir el valor faltante de la variable), Columnas (definir el ancho de la columna de visualización), Alinear (definir la alineación de visualización), Medir (definir si la variable tipo es continuo, clasificación ordenada o clasificación desordenada).
Sabemos que en spss podemos establecer cada pregunta de un cuestionario como una variable, de modo que haya tantas variables correspondientes al número de preguntas del cuestionario. un cuestionario, y la respuesta a cada pregunta es el valor de la variable. Ahora tomamos la primera pregunta del cuestionario como ejemplo para ilustrar la configuración de la variable. Para facilitar la explicación, podemos suponer que esta pregunta es:
1. ¿A cuál de los siguientes pertenece tu edad? Sección ( )?
A: 20-29 B: 30-39 C: 40-49 D: 50-- 59
Entonces nuestra configuración de variables puede ser la siguiente: nombre es la variable El nombre es 1, el tipo se puede establecer según el tipo de respuesta. Para la respuesta, podemos usar 1, 2,. 3, 4 en lugar de A, B, C, D, entonces elegimos el tipo numérico, es decir, seleccionamos Numérico, y el ancho es 4, decimales significa que el número de decimales es 0 (porque la respuesta no tiene punto decimal ), etiqueta significa que la etiqueta de la variable es "consulta de grupo de edad". Valores se utiliza para definir etiquetas para valores de variables específicos. Haga clic en los puntos suspensivos en la mitad derecha del cuadro Valor y aparecerá el cuadro de diálogo de etiqueta de valor de variable. Ingrese 1 en el primer cuadro de texto, ingrese 20-29 en el. segundo, y luego haga clic en Agregar Eso es todo. De la misma manera, podemos realizar las siguientes configuraciones, a saber, 1 = 20-29, 2 = 30-39, 3 = 40-49, 4 = 50--59; se utiliza para definir el valor faltante de la variable. Haga clic en el cuadro que falta. Los puntos suspensivos a la derecha abrirán el cuadro de diálogo de valor faltante. Hay una columna de tres botones de opción en la interfaz. la parte superior; el segundo elemento es "Valores faltantes discontinuos" y se pueden definir hasta 3 valores; el último elemento es "rango de valores faltantes más un valor faltante opcional". el primer elemento, como se muestra en la figura, define el ancho de la columna de visualización, puede configurarlo de acuerdo con la situación real. Alinear, define la alineación de visualización, incluidos izquierda, derecha y centro. Medida, define si el tipo de variable es continuo; , clasificación ordenada o clasificación desordenada.
Las configuraciones anteriores son las variables para preguntas comunes de opción única en los cuestionarios. Las configuraciones variables para algunas situaciones especiales también se explicarán a continuación.
1. : Las preguntas para completar en blanco, como su provincia es _____, son preguntas abiertas. Al configurar estas variables, solo necesita dejar Valor y Falta sin configurar.
2. Hay dos métodos para formular este tipo de preguntas, a saber, el método de dicotomía múltiple y el método de clasificación múltiple. Aquí solo presentamos el método de dicotomía múltiple. La idea básica de este método es establecer cada opción de la pregunta en una variable. , y luego dividir cada opción en dos opciones, es decir, seleccionar el elemento y no seleccionar el elemento. Ahora dé un ejemplo para ilustrar la operación específica en spss. normalmente obtienes ¿Cuáles son las formas de noticias? ( )
1 Periódico 2 Revista 3 TV 4 Radio 5 Internet
Al configurar variables en spss, puedes configurar cinco variables para esta pregunta Si esta pregunta es Para la tercera pregunta del cuestionario, los nombres de las variables son 3_1, 3_2, 3_3, 3_4, 3_5. Entonces cada opción tiene dos opciones: seleccionada y no seleccionada. Simplemente establezca cada variable en 1 en el elemento Valor = seleccionar. este elemento, 0 = simplemente no seleccione este elemento.
Usando esta ventana, podemos definir todas las preguntas de un cuestionario como variables en esta ventana a la vez.
En este punto, nuestro trabajo de definir variables básicamente ha terminado. Luego tenemos que ingresar los datos. Primero, debemos regresar a la ventana de ingreso de datos. Esto es muy simple, siempre que hagamos clic. Simplemente haga clic en la etiqueta Vista de datos en la parte inferior izquierda del software.
Paso 2: Ingreso de datos
Hay muchas maneras de ingresar datos Spss, aproximadamente las siguientes:
1. Leer datos en formato SPSS
2. Leer datos en Excel y otros formatos
3. > 4. Leer datos en formato de base de datos (divididos en los siguientes dos pasos)
(1) Configurar ODBC (2) Usar ODBC y base de datos en SPSS
Pero para la entrada de datos de la cuestionario, en realidad es muy simple, simplemente ingréselo directamente en la ventana de ingreso de datos de spss. Aquí solo hay algunas cosas a las que prestar atención.
1. vemos que hay una Tabla, cada fila de esta tabla representa un cuestionario, al que también llamamos caso.
2. En la ventana de entrada de datos, podemos ver que aparecen 1, 2, 3 y 4. arriba de la tabla, 5..., este es en realidad el nombre de la variable que tomamos para cada pregunta del cuestionario en el primer paso para definir las variables, es decir, 1 representa la primera pregunta, 2 representa la segunda pregunta, y así sucesivamente. Solo necesitamos ingresar la respuesta a la pregunta correspondiente bajo el nombre de la variable para completar el ingreso de datos del cuestionario. Por ejemplo, en el ejemplo de consulta del grupo de edad anterior, si la respuesta A está marcada en el cuestionario, simplemente ingresamos 1 debajo de 1. (no olvides que normalmente usamos 1, 2, 3, 4 en lugar de A, B, C, D).
Sabemos que una fila representa un cuestionario, por lo que hay varios. filas de datos del cuestionario.
Una vez completado el ingreso de datos, lo que tenemos que hacer es nuestra parte clave, es decir, el análisis estadístico del cuestionario, porque en este momento hemos ingresado los datos en. el cuestionario en nuestro software.
Paso tres: análisis estadístico
Con los datos, puede utilizar varios métodos de análisis de SPSS para el análisis, pero qué método de análisis estadístico elegir, es decir , qué proceso de análisis estadístico llamar es la clave para obtener resultados de análisis correctos.
Esta elección depende del propósito de nuestra encuesta por cuestionario y del tipo de resultados que queremos. SPSS tiene dos métodos: análisis numérico y análisis gráfico.
1. , excepto el gráfico de curva de supervivencia utilizado en el análisis de supervivencia, que está integrado en el menú Analizar, otras funciones de dibujo estadístico se colocan en el menú de gráfico. El menú se divide específicamente en las siguientes partes:
(1) Galería: es equivalente a un asistente de autoaprendizaje, que presenta brevemente la función de dibujo estadístico. Los principiantes pueden usarlo para comprenderlo. Capacidades de dibujo de SPSS. Una comprensión general.
(2)Interactivo: gráfico estadístico interactivo.
(3)Mapa: Mapa estadístico.
Los otros elementos del menú a continuación (4) son nuestros gráficos estadísticos ordinarios más utilizados, específicamente:
Gráfico de barras
Gráfico de dispersión
p>Gráfico de líneas
Histograma
Gráfico circular
Gráfico de áreas
Gráfico de cajas
Gráfico Q-Q normal
Gráfico P-P normal
Gráfico de control de calidad
Gráfico de Pareto
Gráfico de curva autorregresiva
Gráfico de máximos y mínimos
Gráfico de correlación de interacciones
Gráfico de secuencia
Gráfico espectral
Gráfico de barras de error
El análisis gráfico es fácil de entender y aclarar de un vistazo Podemos elegir los gráficos que necesitamos hacer según nuestras necesidades. En términos generales, los más utilizados son gráficos de barras, histogramas, gráficos normales, gráficos de dispersión, gráficos circulares, etc. Es muy simple. Puede consultar libros relevantes. En la mayoría de los casos, el análisis gráfico se combina con el análisis numérico para analizar el trabajo de prueba, lo que tiene mejores resultados.
2. >
Los procesos de análisis estadístico numérico de SPSS se encuentran todos en el menú Analizar, incluyendo:
(1), Informes y estadísticas descriptivas: también conocido como análisis estadístico básico, es para otros más detallados. profundidad La premisa del análisis estadístico es que a través del análisis estadístico básico, los usuarios pueden tener una comprensión relativamente precisa de las características generales de los datos analizados, de modo que puedan elegir métodos de análisis más profundos para estudiar los objetos de análisis. Las funciones incluidas en los ítems del comando Informes y Estadísticas Descriptivas son análisis estadístico descriptivo univariante.
Las funciones estadísticas incluidas en la Estadística Descriptiva son:
Frecuencias (análisis de frecuencia): Función: comprender la distribución de valores de las variables
Descriptivas (análisis de estadística descriptiva) ): Función: comprender las características estadísticas básicas de los datos y estandarizar los valores de las variables especificadas
Explorar: Función: examinar las características de singularidad y distribución de los datos
Tablas cruzadas (análisis cruzado) : Función: Analizar la influencia mutua y la relación entre cosas (variables)
Las funciones estadísticas incluidas en los Informes son:
Cubos OLAP (tabla resumen del informe OLAP): Función: Calcular totales, medias y otras estadísticas para cada grupo basadas en la variable de agrupación. El resumen del informe de salida se refiere a la información estadística de varias variables contenidas en cada grupo.
Resúmenes de casos (lista de observaciones): vea o imprima los valores de las variables requeridas
Resúmenes de informes en filas: genere el informe en forma de filas
Resúmenes de informes en columnas : Informe de salida en formato de columna
(2), Comparar medias (comparación y prueba de medias): ¿Se puede utilizar la media de la muestra para estimar la media de la población? ¿Las muestras con dos variables con medias cercanas provienen de poblaciones con la misma media? En otras palabras, si las medias de una determinada variable en los dos grupos de muestras son diferentes, ¿es la diferencia estadísticamente significativa? ¿Puedes describir la diferencia general? Esta es una pregunta que se plantea frecuentemente en diversos trabajos de investigación. Esto requiere comparación de medias.
El siguiente es el proceso de comparación y prueba de medias:
Proceso de MEDIAS: estadísticas descriptivas en diferentes niveles (diferentes grupos), como el salario promedio de hombres y mujeres, el salario promedio Salario de diversos tipos de trabajo. El objetivo es comparar. Terminología: Número de niveles (refiriéndose a la cantidad de valores de una variable categórica. Por ejemplo, la variable sexo tiene 2 valores, se dice que tiene dos niveles), celda (refiriéndose a los grupos en los que se encuentra la variable dependiente dividido según el valor de la variable categórica), combinación de niveles
Proceso de prueba T: el proceso de realizar una prueba T en una muestra
Prueba T de muestra única: prueba si la media de una sola variable es diferente de una constante dada.
Prueba T para muestras independientes: prueba si dos conjuntos de muestras no relacionadas provienen de una población con la misma media (si las medias son las mismas, por ejemplo, si el ingreso promedio de hombres y mujeres es el mismo). y si hay una diferencia significativa)
Prueba T pareada: prueba si dos grupos de muestras relacionadas provienen de la población con la misma media (antes y después de la comparación, como efecto de entrenamiento, efecto de tratamiento)
ANOVA unidireccional: Análisis de varianza unidireccional (factor único), utilizado para probar si varios (tres o más) grupos independientes provienen de una población con la misma media.
(3), Modelos ANOVA (Análisis de Varianza): El análisis de varianza es un método para probar si las diferencias entre las medias de múltiples grupos de muestras son estadísticamente significativas. Por ejemplo: la comunidad médica estudia la eficacia de varios medicamentos sobre una determinada enfermedad; la agricultura estudia el impacto del suelo, los fertilizantes, la exposición al sol y otros factores sobre el rendimiento de un determinado cultivo, el efecto de diferentes alimentos sobre el crecimiento del peso del ganado, etc. ., todos se pueden analizar utilizando métodos de análisis de varianza. Resolver
(4) Correlación (análisis de correlación): es un método estadístico común para estudiar la cercanía entre variables. Los análisis de correlación comúnmente utilizados incluyen lo siguiente:<. /p>
1. Análisis de correlación lineal: estudia el grado de relación lineal entre dos variables. Descríbalo con el coeficiente de correlación r.
2. Análisis de correlación parcial: Describe la correlación entre dos variables al controlar la influencia de una o varias otras variables, como por ejemplo controlar la influencia de la edad y la experiencia laboral, para estimar la correlación entre ingresos y salarios. nivel de educación
3. Medida de similitud: la relación entre dos o varias variables o dos o dos grupos de observaciones a veces se puede medir mediante la similitud o disimilitud del sexo.
La medida de similitud utiliza un valor grande para indicar que son muy similares, mientras que la disimilitud se describe por distancia o disimilitud. Un valor grande indica que están muy separados
(5), Regresión (análisis de regresión). : Función: Buscar La relación entre variables asociadas (relacionadas) en el proceso de regresión incluye: Liner: regresión lineal; Estimación de curva: estimación de curva; Logística binaria: regresión logística de variables dicotómicas; Regresión logística ordinal multivariable; ; Probit: regresión unitaria de probabilidad; No lineal: regresión no lineal; Estimación de peso: estimación ponderada; Mínimos cuadrados de 2 etapas: método de mínimos cuadrados de dos etapas.
(6) Pruebas no paramétricas: se refiere a un tipo de método de prueba utilizado para probar si los datos provienen de la misma hipótesis general cuando la población no obedece a la distribución normal y se desconoce la distribución. Estos métodos reciben su nombre porque generalmente no involucran parámetros generales.
Los procedimientos para las pruebas no paramétricas incluyen los siguientes:
1 Prueba de Chi-Cuadrado
2.Prueba binomial
p>4.1-Muestra de prueba de Kolmogorov-Smirnov Una muestra de prueba de Kolmogorov-Smirnov
5.2 Prueba de muestras independientes Prueba de dos muestras independientes
6 .K Prueba de muestras independientes Prueba de K muestras independientes
7.2 Prueba de muestras relacionadas Prueba de dos muestras relacionadas
8.K Prueba de muestras relacionadas Prueba de dos muestras relacionadas
(7 ), Reducción de datos (análisis factorial)
(8), Clasificación (agrupación y discriminación), etc.
Lo anterior es una introducción a varios métodos de análisis estadístico numérico para el análisis bajo el Menú Analizar. Una vez completada la definición de variables y la entrada de datos, podemos elegir varios de los métodos de análisis anteriores según nuestras necesidades. Realizar un análisis estadístico de los datos de nuestro cuestionario para obtener los resultados que deseamos.
Paso 4. : Guardar los resultados
Nuestro software spss nos dará los resultados de nuestro análisis estadístico. Guárdelo en una ventana, es decir, la ventana de salida de resultados (output). Dado que el software spss admite funciones de copiar y pegar, nosotros. Podemos copiar y pegar los resultados que queremos en nuestro informe. Por supuesto, también podemos ejecutar el archivo en el menú -gt;save para guardar nuestros resultados. En circunstancias normales, recomendamos guardar nuestros datos, pero no es necesario que se guarden los resultados. guardados porque mientras tengamos los datos, si queremos los resultados, podemos usarlos para obtener los resultados en cualquier momento.
Resumen:
Los anteriores son los cuatro pasos para que spss procese los cuestionarios Una vez completados los cuatro pasos, el trabajo que necesitamos que haga el software spss básicamente ha terminado. La siguiente tarea es escribir nuestro informe estadístico. Vale la pena mencionar que spss es un software estadístico ampliamente utilizado. utilizado en estadísticas sociales, tendrá una gran importancia y efecto en nuestro trabajo y estudio futuro.
En el análisis del cuestionario SPSS, un cuestionario es un caso. Primero, las variables deben definirse de acuerdo con las diferentes preguntas. el cuestionario.
Hay dos puntos que vale la pena señalar al definir variables: primero, distinguir la medida de la variable y el valor de Medida, donde Escala es cuantitativa, Ordinal es secuencial y Nominal es la clase especificada; en segundo lugar, preste atención a definir diferentes tipos de datos;
Hay varios tipos Los tipos de preguntas del cuestionario se pueden dividir aproximadamente en cuatro tipos: preguntas de opción única, de opción múltiple, de clasificación y abiertas. Sus definiciones variables y métodos de procesamiento son diferentes. sigue:
1 Pregunta de opción múltiple: La respuesta solo puede tener una opción
Ejemplo 1 ¿Su organización cuenta actualmente con un sistema de planificación de carrera orientado a la organización?
A tiene B y se está creando. C no tiene D. Ha existido antes pero ha sido interrumpido
Codificación: solo define una variable, y el Valor vale 1. , 2, 3 y 4 representan A, B y B respectivamente. Cuatro opciones C y D.
Ingresar: Ingresa el valor correspondiente a la opción Si eliges C, ingresa 3
2 Preguntas de opción múltiple: La respuesta puede tener múltiples opciones, incluyendo un número indefinido de múltiples. -Se requiere elección y número de elementos.
(1) Método 1 (dicotomía):
Ejemplo 2 ¿Qué grupos cubre su sistema de planificación de carrera? Tenga en cuenta todos los consejos
al dibujar el anzuelo.
A empleado con salario mensual B empleado con salario diario C empleado por horas
Codificación: defina cada opción correspondiente como una variable, y el valor de cada variable se define de la siguiente manera: "0" No seleccionado, "1" Seleccionar.
Ingresar: Si el encuestado elige la opción, ingrese 1, si no, ingrese 0. Si el encuestado elige AC, las tres variables se ingresarán como 1, 0 y 1 respectivamente.
(2) Método 2:
Ejemplo 3: ¿Cuáles crees que son los tres objetivos más importantes al llevar a cabo actividades educativas para mantener la naturaleza avanzada de los miembros del partido?
p>
1 ( ) 2 ( ) 3 ( )
A. Mejorar la calidad de los miembros del partido B. Fortalecer las organizaciones de base C. Adherirse a la promoción de la democracia
D. entusiasmo empresarial E. Servir a la gente F. Promover varios trabajos de artículos
Codificación: defina tres variables para representar los tres corchetes 1, 2 y 3 en la pregunta. Los valores de valor de las tres variables son. de todos modos y definidos con las opciones correspondientes, a saber: "1" A, "2"B, "3" C, "4" D, "5" E, "6" F
Entrada: Los valores ingresados 1, 2, 3, 4, 5 y 6 representan opciones respectivamente. ABCDEF se ingresa debajo de la variable correspondiente a cada paréntesis. Si el encuestado selecciona ACF para cada uno de los tres grupos, ingrese 1, 3 y 6 debajo de las tres variables respectivamente.
Nota: Las preguntas de opción múltiple que se pueden codificar con el método dos también se pueden codificar con el método dos. Sin embargo, las preguntas de opción múltiple con un número indefinido de ítems solo pueden usar el método de dicotomía, es decir, El método uno es el método de procesamiento general para preguntas de opción múltiple.
3 Pregunta de clasificación: Ordene la importancia de las opciones
Ejemplo 4 Al comprar productos, el orden de atención que les presta en ① marca ② popularidad ③ calidad ④ practicidad ⑤ precio es (Complete el código para reorganizarlo)
Primer dígito, segundo dígito, tercer dígito, cuarto dígito, quinto dígito
Codificación: defina cinco variables, que pueden representar la primera y la tercera dígitos respectivamente. Cinco dígitos, el Valor de cada variable se define de la siguiente manera: "1" marca, "2" popular, "3" calidad, "4" práctico, "5" precio
Entrar: Ingresado. Los números 1, 2, 3, 4 y 5 representan cinco opciones respectivamente. Si el encuestado clasifica la calidad en primer lugar, ingrese "3" debajo de la variable que representa el primer lugar.
4 Selecciona la pregunta de clasificación:
Ejemplo 5: Cambia la pregunta del Ejemplo 3 a "¿Qué crees que es lo más importante
en la realización de una actividad educativa?". actividades para mantener la naturaleza avanzada de los miembros del partido? Los objetivos son esos tres, y están ordenados de mayor a menor importancia." Las opciones permanecen sin cambios.
Codificación: Defina 6 variables correspondientes a las 6 opciones de ABCDEF. El valor de cada variable se define de la siguiente manera: "1" no se selecciona, "2" se clasifica en primer lugar y "3" se clasifica. tercero. Dos, "4" ocupa el tercer lugar.
Entrada: Entrada según el valor de Valor de la variable.
Por ejemplo, si se selecciona ECF entre los tres corchetes, se deben ingresar los valores de las seis variables de esta pregunta respectivamente: 1 (que representa la opción A no seleccionada), 1, 3 (que representa la opción C clasificada en segundo lugar), 1 , 2, 4.
Nota: Este método es un método que combina preguntas de opción múltiple y preguntas de clasificación. También es aplicable a preguntas de clasificación generales (Ejemplo 4), pero los métodos de análisis utilizados son diferentes (Ejemplo 4). análisis de frecuencia y análisis descriptivo en el Ejemplo 5), los resultados de salida reflejan la importancia del problema desde diferentes aspectos (el primer método analiza la clasificación a partir de la frecuencia de las variables, y el último método analiza la clasificación a partir de las variables).
5 Preguntas numéricas abiertas y preguntas de escala: Este tipo de preguntas requieren que el encuestado complete el valor numérico o lo califique él mismo
Ejemplo 6: Tu edad (edad real): ______
Codificación: una variable, no se define ningún Valor
Entrada: es decir, ingresar el valor realmente ingresado por el encuestado.
6 Preguntas de texto abierto:
Si es posible, las respuestas con significados similares se pueden codificar y convertir en opciones cerradas para su análisis. Si las respuestas son ricas en contenido y difíciles de clasificar, se debe realizar un análisis cualitativo directamente sobre dichas preguntas.
Análisis general de tres cuestionarios
La siguiente es una introducción detallada al método de procesamiento general de los cuestionarios en SPSS. La operación toma como ejemplo la versión spss13.0. a continuación se encuentran todos en el menú principal Analizar. Siguiente
1 Análisis de frecuencia: el proceso de Frecuencias puede hacer que una tabla de distribución de frecuencia de una sola variable muestre la frecuencia de aparición de un valor específico de una variable especificada por el parámetro. usuario en el archivo de datos; obtener ciertas estadísticas descriptivas y estadísticas de rangos numéricos descriptivos.
Ámbito de aplicación: preguntas de opción única (Ejemplo 1), preguntas de clasificación (Ejemplo 4), método 2 de preguntas de opción múltiple (Ejemplo 3)
El análisis de frecuencia también es el más comúnmente utilizado en el método de análisis de cuestionarios.
Implementación: Estadística descriptiva...Frecuencias
2 Análisis descriptivo: Descriptivos: El proceso puede calcular los estadísticos descriptivos de una sola variable. Estas estadísticas incluyen media, suma aritmética, desviación estándar, máximo, mínimo, varianza, rango y error estándar de la media.
Ámbito de aplicación: preguntas de selección y clasificación (Ejemplo 5), preguntas numéricas abiertas (Ejemplo 6).
Implementación: Estadísticas descriptivas...Descriptivas, haga clic en el botón Estadísticas... para seleccionar las estadísticas requeridas
3 Análisis de frecuencia bajo múltiples reacciones:
Alcance de aplicación: Dicotomía de preguntas de opción múltiple (Ejemplo 2)
Implementación: El primer paso es en Respuesta Múltiple...Definir Conjuntos reúne todas las variables definidas en una pregunta de opción múltiple y da la nueva establezca el nombre de la variable, ingrese 1 en el valor contado de dicotomías. El segundo paso es hacer un análisis de frecuencia en Respuesta Múltiple...Frecuencias.
4 Análisis de frecuencia cruzada: resuelva el problema del análisis de frecuencia de varias combinaciones de niveles de múltiples variables
Ámbito de aplicación: adecuado para la clasificación cruzada de dos o más variables Una contingencia tabla para analizar la correlación entre variables. Por ejemplo, si desea saber cómo las personas con diferentes tipos de trabajo utilizan el transporte para ir al trabajo, puede obtener una tabla de frecuencia bidimensional mediante un análisis cruzado y quedará claro de un vistazo.
Implementación: el primer paso es determinar las opciones de análisis cruzado de acuerdo con el propósito del análisis y determinar las variables de control y las variables explicativas (por ejemplo, en el ejemplo anterior, las personas con diferentes tipos de trabajo son variables de control, y el uso del transporte es una variable explicativa). En el segundo paso, seleccione Estadísticas descriptivas...Tablas cruzadas
Introducción a cuatro descripciones gráficas simples
Al realizar el análisis de frecuencia, el análisis descriptivo y otros análisis anteriores, puede crear gráficos directamente. , que es simple y conveniente y, al mismo tiempo, también puedes realizar dibujos adicionales.
La función de dibujo de SPSS se encuentra en el menú Gráficos. Tiene funciones potentes y gráficos claros y hermosos. Ahora, una breve introducción a los gráficos de uso común es la siguiente
1 Gráfico circular: también llamado gráfico circular, el área de un círculo representa el objeto general que se está estudiando y el área del círculo Se divide en varias partes según la proporción de cada componente en el total. El sector es un gráfico estadístico que se utiliza para representar la relación proporcional entre las partes de un fenómeno y el todo. Los resultados del análisis de frecuencia deben representarse en un gráfico circular.
2 Gráfico de curvas: Es un gráfico estadístico que utiliza la subida y bajada de segmentos de recta para ilustrar los cambios de datos. Representa principalmente la tendencia cambiante de los fenómenos a lo largo del tiempo, la distribución de los fenómenos y la dependencia de dos fenómenos.
3 Gráfico de áreas: Un gráfico estadístico que utiliza el área sombreada debajo del segmento de línea para enfatizar los cambios en los fenómenos.
4 Gráfico de barras: gráfico estadístico que utiliza la longitud o la altura de barras del mismo ancho para expresar el tamaño y los cambios de los datos estadísticos.
Análisis en profundidad de cinco cuestionarios
Además del simple análisis anterior, las poderosas funciones de spss también pueden realizar análisis en profundidad de cuestionarios, como análisis de conglomerados, análisis cruzado análisis, análisis factorial, etc. Análisis de ratio de medias (prueba paramétrica), análisis de correlación, análisis de regresión, etc. Debido a que implica conocimientos estadísticos muy profesionales, aquí hay una breve introducción al alcance de la aplicación y los propósitos de análisis de los métodos que personalmente encuentro más útiles:
1 Análisis de conglomerados
Agrupación de muestras, Los encuestados se pueden clasificar en categorías y proporciones de categorías calculadas en base a estos atributos para identificar grupos de interés para el estudio. Por ejemplo, agrupar a los encuestados según sus características de consumo.
2 Análisis de correlación
El análisis de correlación es un método de análisis para determinar si existe una correlación entre dos variables o múltiples variables. Se deben seleccionar diferentes métodos de medición de correlación de acuerdo con las diferentes características de las variables. . La mayoría de las variables utilizadas en el análisis del cuestionario son variables categóricas y se deben utilizar coeficientes de correlación de Spearman.
Se puede utilizar la prueba de chi-cuadrado, que es un método de análisis para determinar si existe un impacto significativo entre dos variables
Comparación y prueba de 3 medias
( 1) Proceso de medias: Análisis descriptivo integral de las variables especificadas, cálculos de agrupación, cálculo de medias y luego comparación. Por ejemplo, la variable género se puede dividir en hombres y mujeres para estudiar si existe una brecha de ingresos entre ambos.
(2) Prueba T:
La prueba t para muestras independientes se utiliza para probar si muestras no relacionadas provienen de una población con la misma media. Por ejemplo, estudie si existe una diferencia significativa en los ingresos de los clientes que compran el producto y los que no.
Si las muestras no son independientes se debe utilizar una prueba t pareada. Por ejemplo, estudiar si la eficiencia en el trabajo mejora después de participar en una formación profesional.
4 Análisis de regresión
El análisis de regresión en el análisis de cuestionarios a menudo utiliza un modelo de regresión discreta, generalmente un modelo logístico, para explicar el impacto específico de una variable sobre otra variable. Por ejemplo, estudie cómo el ingreso afecta el consumo de un determinado producto.