不過忘了看長相...只知道很高
一、編碼錄入
調查分析問捲回收，在經過核實和清理後就要用SPSS做數據分析，首先的第一步就是把問題編碼錄入。要根據問卷問題的不同定義變量。定義變量值得注意
的兩點：1、區分變量的度量，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定類；2、注意定義不同的數據類型。
各色各樣的問卷題目的類型大致可以分為單選、多選、排序、開放題目四種類型，他們的變量的定義和處理的方法各有不同，現詳細舉例介紹如下：
1、單選題：答案只能有一個選項
A有
編碼：只定義一個變量，Value值1、2、3、4分別代表A、B、C、D 四個選項。
錄入：錄入選項對應值，如選C則錄入3
2、多選題：答案可以有多個選項，其中又有項數不定多選和項數限定多選。
A月薪員工
編碼：把每一個相應選項定義為一個變量，每一個變量Value值均如下定義：「0」 未選，「1」 選。
錄入：被調查者選了的選項錄入1、沒選錄入0，如選擇被調查者選AC，則三個變量分別錄入為1、0、1。
（2）方法二（多重分類法）：
1（
A、提高黨員素質
D、激發創業熱情 E、服務人民群眾
編碼：定義三個變量分別代表題目中的1、2、3三個括號，三個變量Value值均同樣的以對應的選項定義，即錄入的數值1、2、3、4、5、6分別代表選
項ABCDEF，相應錄入到每個括號對應的變量下。如被調查者三個括號分別選ACF，則在三個變量下分別錄入1、3、6。
3、排序題： 對選項重要性進行排序
例四、您購買商品時在
第一位
編碼：定義五個變量，分別可以代表第一位~第五位，每個變量的Value都做如下定義：「1」 品牌，「2」 流行，「3」 質量，「4」
實用，「5」 價格
錄入：錄入的數字1、2、3、4、5分別代表五個選項，如被調查者把質量排在第一位則在代表第一位的變量下輸入「3「。
4、開放性數值題和量表題：這類題目要求被調查者自己填入數值，或者打分
例六 你的年齡（實歲）：______
編碼：一個變量，不定義Value值
錄入：即錄入被調查者實際填入的數值。
5、開放性文字題：
如果可能的話可以按照含義相似的答案進行編碼，轉換成為封閉式選項進行分析。如果答案內容較為豐富、不容易歸類的，應對這類問題直接做定性分析。
二、問卷一般性分析
下面具體介紹SPSS中問卷的一般處理方法，操作以版本spss13.0為例 ，以下提到的菜單項均在Analyze主菜單下
1、頻數分析：Frequencies過程可以做單變量的頻數分佈表；顯示數據文件中由用戶指定的變量的特定值發生的頻數；獲得某些描述統計量和描述數值範圍的統計量。
適用範圍：單選題（例一），排序題（例四），多選題的方法二（例三）
頻數分析也是問卷分析中最常用的方法。
實現： Descriptive statistics……Frequencies
2、描述分析：Descriptives:過程可以計算單變量的描述統計量。這些述統計量有平均值、算術和、標準差，最大值、最小值、方差、範圍和平均數標準誤等。
適用範圍：選擇並排序題（例五）、開放性數值題（例六）。
實現： Descriptive
statistics……Descriptives，需要的統計量點擊按鈕Statistics…中選擇
3、多重反應下的頻次分析：
適用範圍：多選題的二分法（例二）
實現：第一步在Multiple Response……Define
Sets把一道多選問題中定義了的所有變量集合在一起，給新的集合變量取名，在Dichotomies Counted
value中輸入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做頻數分析。
4、交叉頻數分析：解決對多變量的各水平組合的頻數分析的問題
適用範圍：適用於由兩個或兩個以上變量進行交叉分類形成的列聯表，對變量之間的關聯性進行分析。比如要知道不同工作性質的人上班使用交通工具的情況，可以通過交叉分析得到一個二維頻數表則一目瞭然。
實現：第一步根據分析的目的來確定交叉分析的選項，確定控制變量和解釋變量（如上例中不同工作性質的人是控制變量，使用交通工具是解釋變量）。第二步選擇Descriptive
statistics……Crosstabs
三、簡單圖形描述介紹
1、餅圖：又稱圓圖，是以圓的面積代表被研究對象的總體，按各構成部分佔總體比重的大小把圓面積分割成若干扇形，用以表示現象的部分對總體的比例關係的統計圖。頻數分析的結果宜用餅圖表示。
2、曲線圖：是用線段的升降來說明數據變動情況的一種統計圖。它主要表示現象在時間上的變化趨勢、現象的分配情況和2個現象的依存關係等。
3、面積圖：用線段下的陰影面積來強調現象變化的統計圖。
4、條形圖：利用相同寬度條形的長短或高低表現統計數據大小及變化的統計圖。
四、問卷深入分析
除了以上簡單的分析，spss強大的功能還可以對問捲進行深入分析，比如常用的有聚類分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（參數檢驗）、相關分析、回歸分析等。因為涉及到很專業的統計知識，下面只將個人覺得比較有用的方法的適用範圍和分析目的簡單做介紹：
1、聚類分析
樣本聚類，可以將被調查者分類，並按照這些屬性計算各類的比例，以便明確研究所關心的群體。比如按消費特徵對被調查者的進行聚類。
2、相關分析
相關分析是針對兩變量或者多變量之間是否存在相關關係的分析方法，要根據變量不同特徵選擇不同的相關性的度量方式。問卷分析中的多數用的變量都屬於分類變量，要採用斯皮爾曼相關係數。
其中可以用卡方檢驗，其是對兩變量之間是否具有顯著性影響的分析方法。
3、均值的比較與檢驗
（1）Means過程：對指定變量綜合描述分析，分組計算計算均值再比較。比如可以按性別變量分為男和女來研究二者收入是否存在差距。
（2）T 檢驗：
獨立樣本t檢驗用於不相關的樣本是否開來自具有相同均值的總體的檢驗。比如，研究購買該產品的顧客和不購買的顧客的收入是否有明顯差異。
如果樣本不獨立則要用配對t檢驗。比如研究參加職業培訓後 工作效率是否提高。
4、回歸分析
問卷分析中的回歸分析常採用的是用離散回歸模型，一般是邏輯斯蒂模型，解釋一個變量對另一變量的影響具體有多大。比如，研究對某商品的消費受收入的影響程。
呵呵
很容易的就跟大家打成一片 不論是男生或女生 都能輕易的變成好麻吉呢!!!
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