spss简单数据分析

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1、量表（或问卷）编制中的SPSS应用所谓量表（或问卷）编制就是将初步设计的问卷（或者其他人的问卷），通过预试获得数据，在数据的基础上对问卷中的每个题进行系统、标准的分析，最后确定是否需要将此题剔除，或者保留在问卷中。最后形成一个信效度较好的问卷。举例量表（或问卷）：青少年偏差行为问卷一、我们建立一个SAV文件（SPSS数据文件），把预试中得到的结果输入到数据文件中。二、通过升、降序等方式剔除异常数据。次数分布sav、txt、excel三、先对问卷中的反向题进行处理（本问卷没有设计反向题，感兴趣的同学可以先根据操作图示，并参阅其他资

2、料先行学习）所谓反向题是指：问卷中常有反向计分的题项，以李克特5点量表而言，正向题的题项通常给予1、2、3、4、5分，而反向题的题项计分时，便要给予5、4、3、2、1分；以4点量表而言，正向题通常给予1、2、3、4分，而反向题计分时则分别要给予4、3、2、1分。因此，我们在这一阶段要将题项计分的方式化为一致。本青少年偏差行为问卷是一个5点量表，正向题的题项是给予1、2、3、4、5分，如果有反向题（当然实际上本问卷没有）则本来的实际计分为5、4、3、2、1分，需要进行转化，具体计分的转换情形为：     5——1     4——2

3、     3——3     2——41——5这样就和正向题保持一致了。spss操作如下：2020四、计算量表的总分total，并剔除异常数据五、进行项目分析（一）题总相关的计算：使用皮尔逊积差相关（一般要求达0.4以上）（二）计算题项区分度：使用高低分组T检验（独立样本），假设检验要达到显著水平。201、进行高低分组（1）对记录进行排序，找到高低分组的临界分数点。（一般为27％或者33％）326220（2）产生一个新的分组变量20（3）独立样本T检验2020五、因子分析，构建量表结构效度20首先进行因子分析适合度检验然后提取因子

4、20旋转计算因子得分此处不予以考虑，跳过，直接点击options20结果分析：各问题之间的相关系数矩阵问题A1与问题A2之间的相关系数为.625的显著性水平为.000问题A1与问题A2之间的相关系数为.625如果相关矩阵中的相关系数大都小于0.3，而且未达到显著性水平，则说明变量间的相关性普遍较低，它们存在潜在共同因子的可能性较小，就不再20适合于做因子分析；如果相关系数都较大，则进一步通过KMO和巴特莱球形检验分析。KMO检验结果为.960>=0.5，巴特莱球形检验结果sig.=0.000，差异显著，说明此两项检验都表明此观测

5、数据适合做因子分析。提取因子之后，即后面提取的4个因子，4个因子可以解释问题A160.2%的变异没有提取因子之前，即还是用25个因子，25个因子可以解释问题A1所有的变异CommunalitiesInitialExtractionA11.000.602A21.000.556A31.000.658A41.000.699A51.000.686A61.000.479A71.000.639A81.000.632A91.000.449A101.000.618A111.000.579A121.000.527A131.000.494A141.

6、000.609A151.000.486A161.000.455A171.000.583A181.000.616A191.000.609A201.000.603A211.000.536A221.000.620A231.000.46420A241.000.558A251.000.597ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.TotalVarianceExplained解说总变异量：因子的特征值(eigenvalue)须大于1，方决定选取之成份。ComponentInitialEigen

7、values最初的特征值ExtractionSumsofSquaredLoadings提取后的平方和负荷量RotationSumsofSquaredLoadings旋转后的平方和负荷量Total特征值%ofVariance此因子对全部观测数据变异的解释量Cumulative%累计变异解释量Total%ofVarianceCumulative%Total%ofVariance提取因子后因子1的特征值，而小于1的因子4—25则被去掉Cumulative%因子1的特征值111.22144.88344.88311.22144.88344

8、.8835.64222.56822.56821.7236.89351.7761.7236.89351.7764.41317.65140.22031.4095.63757.4141.4095.63757.4144.29817.19457.414因子1能解释全部观测