问卷SPSS常见分析方法

问卷SPSS常见分析方法，分别有样本特征描述分析、信度分析和效度分析、变量关系研究分析、中介效应和调节效应、差异研究分析、聚类分析（分类分析）、交互作用分析。

问卷SPSS常见分析方法

• 样本特征描述分析
  • 频数分析（出现次数）
    • 有效样本
    • 频数
    • 百分比
    • 累积百分比
  • 描述性分析
    • 平均值
    • 标准差
    • 中位数
• 信度分析和效度分析
  • 信度分析（数据是否真实可靠，通常只分析量表题）
    • 克隆巴赫系数（信度系数、α系数）（＞0.7）
    • 项已删除的克隆巴赫系数
    • 校正的项总计相关性（CITC）
    • 预测试
  • 效度分析（题目是否有效地表达研究变量或维度的概念信息，即研究是否合理）
    • 内容效度分析（使用文字描述量表设计的合理性）
    • 结构效度分析
      • 探索性因子分析
        • 浓缩因子
          • 将题浓缩成少数几个因子
        • 结构效度分析
        • 指标权重计算
        • KMO值（＞0.6或0.5）
        • 巴特利特球形检验（P＜0.05）
        • 特征根
        • 方差解释率
        • 累积方差解释率
        • 因子
        • 因子载荷系数
        • 共同度
        • 方差旋转
      • 验证性因子分析
• 变量关系研究分析
  • 相关分析
    • 相关系数（＞0.7，强相关；＞0.4，较强相关；＜0.2，较弱相关；＜0.1，非常低相关）
      • Pearson相关系数
      • Spearman相关系数
  • 线性回归分析（研究X对定量数据Y的影响关系）
    • 模型检验指标
      • R²、调整R²
        • 代表X对Y的解释力度
      • F值
        • 检验是否所有自变量X中至少有一个会对因变量Y产生影响关系，若P＜0.05，则有关系
      • VIF值
        • ＜5或10则说明没有多重共线性，即自变量X之间没有相互干扰影响关系
      • D-W值
        • 判断自相关性，1.8~2.2之间则说明没有自相关性，即样本之间并没有干扰关系
      • 多重共线性
      • 自相关性
    • 显著性指标
      • P值
        • P＜0.05则说明X呈现出显著性
      • 显著性
      • 非标准化回归系数和标准化回归系数
  • Logistic回归分析（研究X对分类数据Y的影响关系）
    • 二元Logistic回归分析
      • Hosmer-Lemeshow检验、Cox&Snell R²、Nagelkerke R²
      • 回归系数B值
      • 对数比( Exp (B) )
    • 多元无序Logistic回归分析
      • 超过两类的分类数据，类别相互之间没有对比意义
    • 多元有序Logistic回归分析
      • 超过两类的分类数据，类别相互之间有对比意义
• 中介效应和调节效应
  • 中介效应（存在中介变量M影响X、Y）
    • 中介变量
    • 中心化
    • 标准化
    • Sobel检验
    • 定量数据
  • 调节效应（存在调节变量Z，当Z取不同值时，X对Y的影响幅度不一致）
    • 调节变量
    • 中心化
    • 标准化
    • 分类数据
• 差异研究分析
  • 方差分析（分类数据和定量数据之间的关系研究）
    • P值
    • F值
    • 事后检验
    • 方差齐性检验
    • 多因素方差分析（多个分类数据对定量数据的差异情况）
  • t检验（分类数据和定量数据之间的关系研究）
    • 方差齐性检验
    • t值
    • P值
    • 单样本t检验
    • 独立样本t检验
    • 配对样本t检验
  • 卡方分析（分类数据和分类数据之间的关系研究）
    • P值
    • 显著性
    • 卡方值
    • 分类数据
    • 单选题卡方分析
    • 多选题卡方分析
    • 多重响应
• 聚类分析（分类分析）
  • 样本聚类（Q型聚类）
  • 变量聚类（R型聚类）
  • 两步聚类分析
  • k-均值聚类分析和系统聚类分析（分层聚类分析）
• 交互作用分析
  • 多因素方差分析
  • 交互作用图
  • R²