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利用SPSS统计软件进行问卷调查分析
2012年第66期目录
&&&&&&本期共收录文章20篇
　　摘 要： 本文介绍了如何运用SPSS统计软件对问卷调查进行综合的数据处理与分析，以期为问卷调查分析提供模式参考。中国论文网 /9/view-3775568.htm　　关键词： 统计软件 问卷调查 数据处理 数据分析 SPSS　　科学研究理论认为：具备严谨科学的态度并运用合理科学的方法进行的研究是一种科学研究。所以，我们认为采取“有系统的实证研究方法”所进行的研究就是一种科学研究。多年来，实证主义下的符号逻辑思考体系，是当代科学研究的主流思想，量化研究方法作为学术训练的主体的现象，也普遍存在于各学科之中。可以说，在学术与应用领域中，量化研究一直起着非常重要的作用。　　社会与行为科学的量化研究，是实证科学范式的产物，依循科学研究的概念与逻辑，主要的研究方法包括调查、测验与实验法。调查研究是指研究者向一定数量的受访者发放问卷或是进行访谈，并对量化数据进行统计整理，从而推论出总群体对于某特定问题的态度或行为反应。SPSS是Statistical Package for the Social Science的简称，是一套全方位多功能统计软件。　　本文介绍了如何运用SPSS对问卷调查进行综合的数据处理与分析，以期为问卷调查分析提供模式参考。　　一、问卷调查基本情况　　本问卷调查是一份教师授课质量问卷调查。调查内容为10项，分别为教学目的明确、重点突出、讲授清晰；认真备课，内容充实；合理使用多媒体课件；注重培养学生能力，有较好的教学互动；认真批改作业，答疑辅导耐心、仔细；布置网络学习任务并加以监督和指导；教师英语语言素质；教师仪表整洁，教态自然大方；尊重学生，平易待人及教学效果。评价等级4级，分别为4分（非常满意）、3分（满意）、2分（一般）和1分（不满意）。共发放问卷100份，收回问卷及有效问卷100份，无效问卷0份。　　二、数据的输入与保存　　运用SPSS进行数据处理和分析时，我们应首先针对所需内容定义变量、输入数据及保存数据。一旦数据保存完毕，就可以进行各种各样的检验和统计分析。　　现对问卷调查的内容和结果进行数据文件的建立。首先启动SPSS后进入一个空白数据编辑视窗，进入变量视图工作表，定义变量（12项），并输入相应的变量名称（受测者编号、性别及10项调查内容）、类型、宽度、小数、标签（性别分为男女两项；10项调查内容均标签为非常满意、满意、一般、不满意四项）、值（女性设定值为1而男性则为2）、缺失、格式等各种信息；然后利用数据视图工作表，在相对应的变量下输入数据；最后储存所有工作，建立一个扩展名为.sav的SPSS数据文件。　　三、基本描述性统计分析　　描述统计是用来描述研究中获得的数据的基本特征，并提供关于样本与测量结果的简单总结。此次调查结果的基本描述统计量包括平均数、全距、标准差、方差、峰度和偏度。平均数也称均值，是取得某一变量的所有数值的总和除以观察值个数所得到的值，代表数据的集中趋势。平均数越接近中间值越好。全距是一组数据中最大值与最小值之差。数据的离散程度可用全距和标准差来进行描述，标准差越小说明数据间的差异越少。标准差的平方即是方差，是利用离均差作为变异指标的计算基础。偏度和峰度用来描述数据分布是否对称、是否为正态、偏斜程度如何及分布陡缓程度等。　　为了对数据有一个基本了解，我们现在对数据进行描述性统计分析。首先选择菜单“分析”→“报表”→“观察值摘要”；点选“观察值摘要”后，获得观察值摘要对话框；选取所需变量（10项调查内容）并输入类别变量（性别）作为分组变量；最后进行统计量的选择及标题的设定等工作，确定后得到所需数据。对10项调查内容，以性别为分组变量（女性53人，男性47人，共100人）的观察值摘要分析结果为：　　（一）均值　　女性为3.47，3.62，3.66，3.11，3.60，3.51，3.77，3.81，3.70，3.36；男性为3.38，3.66，3.60，3.30，3.72，3.55，3.74，3.85，3.81，3.49；总计为3.43，3.64，3.63，3.20，3.66，3.53，3.76，3.83，3.75，3.42。　　（二）全距　　女性为2，2，2，2，2，2，1，1，3，3；男性为2，2，2，2，1，2，1，1，1，2；总计为2，2，2，2，2，2，1，1，3，3。　　（三）标准差　　女性为.696，.527，.553，.698，.599，.608，.423，.395，.607，.710；男性为.677，.522，.538，.720，.452，.583，.441，.360，.398，.547；总计为.685，.523，.544，.711，.536，.594，.429，.378，.520，.638。　　（四）方差　　女性为.485，.278，.306，.487，.359，.370， .179，.156，.369，.504；男性为.459，.273，.290，.518，.204，.340，.194，.130，.158，.299；总计为.470，.273，.296，.505，.287，.353，.184，.143，.270，.408。　　（五）峰度　　女性为-.301，-.296，1.063，-.882，.616，-.241，-.198，.709，7.024，1.004；男性为-.614，　　.341，-.429， -.888，-.978，-.123，-.686，2.246，.651，-1.038；总计为-.614， .341，-.429，-.888，-.978，-.123，-.686，2.246，.651，-1.038。　　（六）偏度　　女性为-.961，-.926，-1.389，-.157，-1.253，-.836，-1.346，-1.638，-2.427，-.985；男性为-.649，-1.167，-.837，-.520，-1.032，-.904，-1.160， -2.038，-1.620，-.373；总计为-.799，-1.020，-1.113，-.310，-1.276，-.856，-1.236，-1.784，-2.449，-.882。 　　由上述数据可知，男女生对教师的授课质量总体满意，均值都已超过满意分值（3分）。但同时过高的平均数、较小的标准差与严重的偏态三种倾向，代表测验项目可能存在鉴别度不足的问题。第四项（注重培养学生能力，有较好的教学互动）的全体平均是3.20，就男女分别来看，则为3.30与3.11，显示男生在此项调查中对教师的满意度明显比女生高。标准差分别为.720与.698，亦有明显的差距。显示男生对教师注意培养学生能力，有较好教学互动满意度高，相对的女生的调查结果则显一般。从偏度与峰度的角度来看，第九项（尊重学生，平易待人），女生则有明显的负偏态（-2.427）与高狭峰现象（7.024），男生则是弱负偏态（-1.620）且峰度正常（.651），显示女生分数集中但有偏低的极端值存在，形成了天花板效应。天花板效应与负偏态有关，指数据多集中在偏高的一端，但在低分端却有极端值，分数不容易突破高分端。如在问卷中100名同学大部分都填选了4分这个分值，此时4分就是高分的阻隔分数，而选择1分的同学就成为低分的偏离值，形成负偏态现象。　　四、t检验　　t检验是指当数据分布不是正态分布，或有不符合正态的疑虑时，用t统计量，配合t分布进行的统计决策。t检验可以反映抽样过程是否具有偏差而违反正态分布的基本要求，进行项目鉴别度检验。　　现在我们使用小样本的极端比较法，在100名调查者中，将整体得分最高与最低的两端者归类为极端组，进行平均数差异检验，从而反映出题目的鉴别力。首先建立新数据文件，选择菜单“转换”→“计算”，增加新变量total，计算数据总分。接着选择菜单“分析”→“描述统计”→“频率”，变量为total；选择统计量对话框，选择百分位数，寻找前后27%调查者的切割点，确定后得到结果，找到极端组的切割点为31与34。再次选择菜单“转换”→“重新编码成不同变量”，把旧变量（total）变更为新变量（group，极端组分组变项）；点选新值与旧值选项，设定极端组范围与新值，设定1为低分组（0至31），2为高分组（34至40）；确定后创造分组变量group。最后，选择菜单“分析”→“比较均值”→“独立样本t检验”，检验变量为10个考评项目，分组变量为group，定义组别为1与2，确定后得到t检验结果。　　检验结果为：1.教学目的明确、重点突出、讲授清晰（t=-6.5，p=.000）；2.认真备课，内容充实（t=-5.7，p=.000）；3.合理使用多媒体课件（t=-6.3，p=.000）；4.注重培养学生能力，有较好的教学互动（t=-6.7，p=.000）；5.认真批改作业，答疑辅导耐心、仔细（t=-4.7，p=.000）；6.布置网络学习任务并加以监督和指导（t=-1.9，p=.066）；7.教师英语语言素质（t=-5.6，p=.000）；8.教师仪表整洁，教态自然大方（t=-4.5，p=.000）；9.尊重学生，平易待人（t=-4.3，p=.000）；10.教学效果（t=-3.4，p=.001）。　　从上述数据发现，t检验未达标.05显著水平的有第6项（t=-1.9，p=.066），显示此题明显无法鉴别高低分者。t检验未达标.001水平的有第10项（t=-3.4，p=.001），显示此题鉴别度稍差。　　五、同质性检验　　同质性检验也称相关分析法，可以运用各项目与相对应总分的相关系数来检验项目的成效，相关越高，题目越佳。　　现在我们打开菜单“分析”→“度量”→“可靠性分析”，选取10项调查内容为欲分析的项目后点选统计量进行设置，确定后得到项目与总分相关结果，其中Cronbach’s Alpha为.600，基于标准化项的Cronbachs Alpha为.607。10个调查项目的相关系数分别为.151，.102，.187，.293，.131，.229，.184，.284，.248及.184。再次打开菜单“分析”→“降维”→“因子分析”，选取10项调查内容为欲分析的变量后点选抽取对话，选择主轴法，设定因子个数为1，确定后得到因素负荷量结果，分别为.418，.263，.297，.466，.404，.261，.308，.513，.388以及.368。　　分析结果发现，调查表的同质性一般，内部一致性系数为.61，显示出调查表项目不具有相当的同质性。整个调查表个项目之间相关不显著，反映出整体的量表内部一致性不理想。一些项目的同质性检验以相关系数低于.3或因素负荷量低于.3为标准，这两项指标不够理想的项目有第2，3，6共3项。这些项目显示出与整个调查表不同质，应考虑重新设计。　　六、结语　　通过运用SPSS对问卷调查进行综合的数据处理与分析，可以迅速定位问卷调查各项指标的合理性及有效性并对各项数据进行科学的分析，以期达到指导教学的根本目的。　　参考文献：　　[1]刘健智.利用SPSS进行试卷分析的模式探析[J].教育测量与评价（理论版），2008（10）.　　[2]邱皓政.量化研究与统计分析-SPSS中文视窗版数据分析范例解析[M].重庆：重庆大学出版社，2009.
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基于SPSS对教育部社区教育满意度调查问卷的实证研究——以太原市杏花岭区为例
本文试图通过使用SPSS软件对全国范围内开展的社区教育满意度调查问卷进行实证研究.一方面,验证教育部社区教育研究培训中心关于开展“社区教育满意度调查”调查问卷的信度,评价问卷作为测量工具质量的优劣,以证明测得结果的稳定性和一致性.另一方面通过对杏花岭区的统计数据进行分析,以期得出影响社区成员对社区教育满意度的决定变量的描述性统计,并根据分析得出的结果思考提高社区教育满意度需要解决的问题,从而谋求更好的发展与改进.
Sang Ningxia
Zhang Xiaorui
作者单位：
山西大学继续教育学院,太原,030006
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SPSS分析调查问卷数据的方法
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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.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理: 第一步:定义变量 大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段(&& )?&&A:20—29&&&&&&B:30—39&&&& C:40—49&&&&&&D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些(&& )1 报纸&&&& 2 杂志&&&& 3 电视&&&& 4 收音机&&&& 5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取Excel等格式的数据3.读取文本数据（Fixed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)（1）配置ODBC&&&&（2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析 有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.1.作图分析:在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。(2)Interactive：交互式统计图。(3)Map：统计地图。(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：条图散点图线图直方图饼图面积图箱式图正态Q-Q图正态P-P图质量控制图Pareto图自回归曲线图高低图交互相关图序列图频谱图误差线图作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.2.数值分析:SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。Descriptive Statistics包括的统计功能有： Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系Reports包括的统计功能有： OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。以下是进行均值比较及检验的过程:MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合T test 过程：对样本进行T检验的过程单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最优编码回归;其中最常用的为前面三个.(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。
非参数检验的过程有以下几个:1.Chi-Square test&& 卡方检验2.Binomial test&& 二项分布检验3.Runs test&& 游程检验4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test&&一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验6.K independent Samples Test K个独立样本检验7.2 related Samples Test 两个相关样本检验8.K related Samples Test 两个相关样本检验(7)、Data Reduction(因子分析)(8)、Classify(聚类与判别)等等以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.第四步:结果保存 &&&& 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file-&save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.
SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二 注意定义不同的数据类型Type各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 单选题：答案只能有一个选项例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。录入：录入选项对应值，如选C则录入32 多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。（1）方法一（二分法）：例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。A月薪员工 B日薪员工 C钟点工编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。（2）方法二：例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：1（ ） 2 （ ） 3（ ）A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2” B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。3 排序题： 对选项重要性进行排序例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列） 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。4 选择排序题：例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。5 开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分例六 你的年龄（实岁）：______编码：一个变量，不定义Value值录入：即录入被调查者实际填入的数值。 6开放性文字题：如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。三 问卷一般性分析下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下1频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）频数分析也是问卷分析中最常用的方法。实现： Descriptive statistics……Frequencies 2 描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。实现： Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择3 多重反应下的频次分析：适用范围：多选题的二分法（例二）实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。4 交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs 四 简单图形描述介绍在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下1饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。2曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。3面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。4条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。五 问卷深入分析除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：1聚类分析样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。2 相关分析相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法3均值的比较与检验（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。（2）T 检验：独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。4 回归分析问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度
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