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        调查问卷还不会分析?这篇指南手把手教你!——正式分析程序

        科研论文时间

        1777

        上期分享了问卷分析前的准备,今日我又来欢欢喜喜跟大家分享问卷分析方法啦!这期是正式分析程序,希望能给大家带来满满的收获!

        因为每个人的问卷设计构造不同,但绝大部分以单选题为主。因此,问卷分析正式程序主要针对单选题,多选题、排序题、填空题的分析见下期哦!在完成问卷分析前准备后,开始进行以下的操作。

        一、现状分析

        现状分析常用描述性统计分析方法,对调查总体所有变量的有关数据进行描述,主要包括频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布类型以及统计图形,可以通过三线表、图形等描述数据基本特征。

        现状分析可以不是问卷分析的重点,但却不可遗漏。通过现状分析可以确保问卷的完备性和整体性,并对数据进行重新审查和校验。

        操作步骤一(见图 1):

        1、分析;2、描述统计;

        3、描述:将描述选项选入变量,点击「选项」勾选想要的数值;

        4、结果:SPSS 导出描述统计表,内含总计、标准偏差等已勾选的内容。

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        图 1:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        操作步骤二(见图 2):

        1、分析;

        2、描述统计;

        3、频率:将描述选项选入变量并勾选「显示频率表」,点击「选项」勾选想要的内容,勾选「百分位数」输入 25、50 等数值求取 25%、50%;点击「图像」,根据需求勾选图表类型(该步骤获得的数据信息较多);

        4、结果:导出频率统计表、各变量频率分布图表(见图 3)。

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        图 2:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        调查问卷还不会分析?这篇指南手把手教你!——正式分析程序图片图 3:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        二、差异比较

        差异比较一般使用 T 检验、方差分析、卡方分析等参数检验方法,要求原始数据满足正态分布。

        根据前辈们的经验,如果样本量较大(n>300)时,即使不满足正态性检验,依然可看作近似正态分布进行操作。

        特别地,量表数据表达格式,如果服从正态分布一般使用均值±标准差(M±SD)表达,如果不服从正态性分布采用「中位数(下四分位数 ~ 上四分位数)」表达。

        正态性检验,操作步骤(见图 4):

        1、分析;

        2、描述统计;

        3、探索:数值选入「因变量」,分组选入「因子列表」,图勾选「直方图」「含检验的正态图」;

        4、结果:P>0.05,服从正态分布。

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        图 4:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        T 检验

        操作步骤:

        1、分析;

        2、比较平均值;

        3、单样本 T 检验(见图 5):将数值纳入检验变量,并设置「检验值」,一般取均值。

        独立样本 T 检验(见图 6):数值纳入「检验变量」,分组纳入「分组变量」,如分组变量分为 2 组,则写 1,2。结果分析:莱文方差等同性,p>0.05, 方差齐性,第一行结果;P<0.05 方差不齐,第二行结果。

        配对样本 T 检验(见图 7):将两组分别纳入「变量 1」「变量 2」。

        分析时,可以根据问卷数据类型,选择适宜 T 检验方法。

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        图 5:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

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        图 6:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

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        图 7:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        方差分析(多个分组变量时用)

        操作步骤(见图 8):

        1、分析;2、比较均值;

        3、单因素 ANOVA 检验:输入「因变量列表」「因子」,点击「选项」勾选「描述」,如果有必要做两两比较时,可点击「事后比较」勾选「LSD」或「非弗伦尼」。

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        图 8:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        卡方检验

        操作步骤 (见图 9):

        1、分析;

        2、描述统计;

        3、交叉表:变量分别输入「行」「列」,点击「统计」,勾选「卡方」,点击「单元格」勾选「实测」、「期望」、「行」或「列」、「合计」;

        4、结果:

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        图 9:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        三、相关性分析

        操作步骤(见图 10):

        1、分析;

        2、相关;

        3、双变量:纳入「变量」,勾选相关系数「Pearson」、「Kendall」或「Spearman」,显著性检验勾选「双尾」, 勾选「标记显著性相关性」;

        4、结果:P<0.05,相关性显著,相关系数 >0 呈正相关,相关系数 <0 呈负相关

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        图 10:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        四、影响因素分析

        一般使用线性回归分析,操作步骤(见图 11):

        1、分析;

        2、回归

        3、线性:纳入「因变量」「自变量」并选择适宜方法,点击「统计」勾选「共线性诊断」,点击「图」:Y:ZRESID(标准化残差),X:ZPRED(标准化预测图),并勾选「直方图」「正态概率图」;

        4、结果:R2>30%, 则拟合度较好;ANOVA:P<0.05,则自变量中至少有一项可影响因变量;系数 ɑ:P<0.05, 可影响因变量;共线性诊断 VIF<5 时,不存在共线性。

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        图 11:自制问卷调查结果

        (图片来源:风云)

        今天的分享就到这里,如果你手上有一份完整的数据,可以尝试跟着操作步骤分析起来!下期将为你带来填空题、多选题、排序题的分析操作,敬请期待哟!

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