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分析问卷可以用哪些方法

发布时间:2022-05-10 19:49:49

如何用SPSS分析问卷

1、定义变量


打开SPSS后,进入变量设置可以看到变量名、变量类型、变量值的宽度等等,这些都是对变量进行细化定义的。我们可以把问卷中的一个问题理解为一个变量,那么一个答案也就与一个变量取值相对应。


2、录入数据


录入数据大体分为四种:即读取SPSS格式的数据;读取ESCEL表格数据;读取文本数据;读取相对应的数据库。录入数据的方法很简单,打开SPSS数据录入的窗口直接进行录入即可。


3、分析统计


录入数据后,就是进行数据分析了,但要选择分析方法,也就是说用什么分析统计过程,来获得正确的分析结果。此时,就要具体结合我们调查问卷的具体情况而定。SPSS分析方法主要有两种,一是作图分析法,特点是分析简单直观易懂;二是数值分析法,特点选择性强,分析结果细致。


4、保存结果


SPSS分析软件可以把多个分析结果保存在同一个窗口中——结果输出窗口。但一般情况下,我们需要把分析结果复制到分析报告中,而不在窗口内进行保存,而是只保存数据,因为这样我们随时可以根据数据,采取不同的分析法进行重新分析,也就会随时有不同的结果。

㈡ 问卷调查形式有哪些

一、自填式问卷法

自填式问卷具有标准化访问的特点,根据发放的方式,自填式问卷又可分为邮寄问卷、报刊问卷、发送问卷和网络问卷这四种形式。

自填问卷的优点在于应答者可不受其他方面因素的影响,真实的表达自己的想法,特别是对于敏***的问题和涉及到隐私方面的问题,自填式问卷一般可以收到真实的资料。在自填式问卷中由于问题的提出是采用标准的词汇,而且每个人看到的都是同样的问题,所以不存在调查人员在解释中出现主观随意性和诱导性,从而避免了应答者的偏见。

其缺点是如果在问卷中问题的表述不清,或答案含糊时,是无法补救的,也不能准确的掌握应答者回答问题时的环境,从而会影响对问卷信度的判断。



二、代填式问卷法

按照与被调查者交谈方式的不同,可分为访问问卷调查和电话问卷调查。

与自填式问卷调查相比,代填式问卷能够更好的对调查过程进行控制,达到调查结果更加真实的目的,同时回答率也会高于自填式问卷,对调查问卷的效度与信度都能有一个更加准确的评估。

相对于自填式问卷这种方式虽然有一定的优势,但也存在不足:一是访问式问卷需要投入大量的访问人员,这也就增加了调查的成本;二是代填式问卷的方式因为是当面访问或者是电话访问所以会增加调查的时间;三是由于前两个方面的限制,代填式问卷的调查范围和规模都有一定的局限性,为此收集的资料也就存在不广泛的情况。对于敏感问题或是隐私问题,访问式收到的效果往往比不上自填式,这主要是因为在自填式中可以是匿名,这样可以减轻应答者的心理负担,而访问式就明显做不到这一点。

㈢ 如何用SPSS分析问卷

一般采用因子分析和回归分析。试卷分为两部分,一部分做探索性因子分析,一部分做验证性因子分析。然后做回归分析。
一:1.探索性因子分析:因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
主成分分析为基础的反复法主成分分析的目的与因子分析不同,它不是抽取变量群中的共性因子,而是将变量□1,□2,…,□□进行线性组合,成为互为正交的新变量□1,□2,…,□□,以确保新变量具有最大的方差:
在求解中,正如因子分析一样,要用到相关系数矩阵或协方差矩阵。其特征值□1,□2,…,□□,正是□1,□2,…,□□的方差,对应的标准化特征向量,正是方程中的系数□,□,…,□。如果□1>□2,…,□□,则对应的□1,□2,…,□□分别称作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息无需保留100%,则可依次保留一部分主成分□1,□2,…,□□(□<□)。
当根据主成分分析,决定保留□个主成分之后,接着求□个特征向量的行平方和,作为共同性□:
□并将此值代替相关数矩阵对角线之值,形成约相关矩阵。根据约相关系数矩阵,可进一步通过反复求特征值和特征向量方法确定因子数目和因子的系数。
因子旋转 为了确定因子的实际内容,还须进一步旋转因子,使每一个变量尽量只负荷于一个因子之上。这就是简单的结构准则。常用的旋转有直角旋转法和斜角旋转法。作直角旋转时,各因素仍保持相对独立。在作斜角旋转时,允许因素间存在一定关系。
Q型因子分析 上述从变量群中提取共性因子的方法,又称R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究个案群的共性因子,则称Q型因子分析和Q型主成分分析。这时只须把调查的□个方案,当作□个变量,其分析方法与R型因子分析完全相同。
因子分析是社会研究的一种有力工具,但不能肯定地说一项研究中含有几个因子,当研究中选择的变量变化时,因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。
2.验证性因子分析
探索的因子分析有一些局限性。第一,它假定所有的因子(旋转后) 都会影响测度项。在实际研究中,我们往往会假定一个因子之间没有因果关系,所以可能不会影响另外一个因子的测度项。第二,探索性因子分析假定测度项残差之间是相互独立的。实际上,测度项的残差之间可以因为单一方法偏差、子因子等因素而相关。第三,探索性因子分析强制所有的因子为独立的。这虽然是求解因子个数时不得不采用的机宜之计,却与大部分的研究模型不符。最明显的是,自变量与应变量之间是应该相关的,而不是独立的。这些局限性就要求有一种更加灵活的建模方法,使研究者不但可以更细致地描述测度项与因子之间的关系,而且可以对这个关系直接进行测试。而在探索性因子分析中,一个被测试的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理论中的确切的模型。

二:回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。

㈣ 问卷调查方法有哪些各自的优缺点是什么

问卷调查法的优点:
1、问卷法节省时间、经费和人力。
2、问卷法调查结果容易量化。问卷调查是一种结构化的调查,其调查问题的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是固定的,而且是一种文字交流方式,因此,任何个人,无论是研究者,还是调查员都不可能把主观偏见代入调查研究之中。其调查的统计结果一般都能被量化出来。
3、问卷调查结果便于统计处理与分析。现在有大量的相关统计分析软件可以帮助我们进行数据分析,有些甚至能直接帮助我们设计问卷,方便实施和分析,也方便进行数据挖掘。
4、现在的电子问卷克服了纸质问卷的一些缺点,方便实施与调整。虽然他不可能取代面对面的问卷调查,但由于成本更低,更容易及时调整问卷设计上的不足,越来越多的问卷采用电子问卷的形式,可以通过网站,e-mail 进行发布与回收。数据直接使用数据库记录,方便筛选与分析。线上回收可选择各大问卷网站或沃销众填等平台。
5、问卷调查法可以进行大规模的调查。无论研究者是否参与了调查,或者参与的多少,都可以从问卷上了解被访者的基本态度与行为。这种方式是其任何方法也不可能做到的,而且问卷调查可以周期的进行而不受调查研究人员变更的影响 ,可以跟踪某些问题用户的变化。
问卷调查法的缺点:
1、面向设计的问题问卷调查比较难,面向未来的调查(为设计进行的调查)很多时候需要了解用户的意图、动机和思维过程。问卷调查这类问题往往效果不佳,或者说问题设计比较难。而开放式的问题,回收质量、分析和统计等工作也会受影响。
2、问卷调查设计难,调查问卷的主体内容设计的好坏,将直接影响整个专项调查的价值。问题的设计需要大量的经验,不同的人针对同一个问题,尤其是面向思维的问题,设计问卷差别可能会很大,信度和效度控制需要丰富经验。
3、调查结果广而不深。问卷调查是一种用文字进行对话的方法, 如果问题太多, 被访者会产生厌烦情绪, 因此,一般的问卷都比较简短,也就不可能深入探讨某一问题及其原因;
4、问卷调查结果的质量常常得不到保证。因为在被访者填答问卷时,用户的调查过程我们很难得知,是我们需要调查的真实用户吗?
5、问卷调查的回收率难以保证。问卷调查必须保证有一定的回收率,否则资料的代表性就会受到影响,回收率受问卷长度,问题难易程度,是否涉及隐私,参与调查获得回报多少等因素相关。另外,网络调查的回收率一般都不高,质量也难以保证。

㈤ 怎样用SPSS做调查问卷的分析

选择什么分析方法,主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。

可以分为几个步骤:1)确定分析目标、2)判断数据类型、3)选择分析方法。

一、 确定分析目标

确定研究目标,即确定研究的思路,也就是你想研究什么,从哪些题中得到什么结果?

一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路,这也是最重要的部分。

缺少思路,或者不知道从哪里开始入手,可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。

怎么用spss分析调查问卷

要看你分析的是什么问题了,下面举例说明,希望最你有帮助。
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3
2 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着性影响的分析方法
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。

㈦ 一份调查问卷可以从哪些方面入手进行分析

按照你需要考察的数据,你要拟订一些合适的题目,题目数量不要多,但要能直接反映数据结果的。调查地点与方式要选择正确,不要在路上无目的的调查行人,那样耽误别人的时间,不会有好的反馈结果,你可以选择,别人休闲,购物的时候进行象征性的调查,题目可以不完全问完,但是必须保证数据真实性。根据反馈的结果,制定表格和浮动表,分析与计划目标的差距,以及今后的营销策略

㈧ 职务分析问卷法有哪几种操作过程

问卷法实施的程序包括被调查者的选取、发放问卷、回收问卷、分析问卷及结果处理。有两种发放和回收方式:一种是现场发放、集中作答,现场回 收;另一种则是先发送到各个部门,再另找时间作答。第一种方式的回收和作答效果好,但操作时由于受时间、场地等诸多条件制约,往往较难实现。

第二种方式最为常用,但操作时须注意,将问卷发放到各部门时,应首先召集各部门的各级主管进行动员和培训。培训内容包括调查目的、如何消除员工疑虑、常见问题及解答等。HR工作者带着主管人员先浏览整个问卷,然后由部门主管负责组织本部门员工集中填答。员工填完后,须交由主管审核签字,以确保资料的准确性。

问卷回收后,HR工作者首先必须检查是否填写完整,并仔细查看是否有不清楚、重叠或冲突之处。若有,便需决定是否约此任职者或其主管进行面谈,以确认资料收集的准确性。另外,为提高调查质量,提供“工作分析问卷范例”,以提高员工填写的有效性。



职位分析问卷的优点

同时考虑了员工与职位两个变量因素,并将各种职位所需要的基础技能与基础行为以标准化的方式罗列出来,从而为人事调查、薪酬标准制定等提供了依据;大多数职位皆可由5个基本尺度。包括:

1、是否负有决策/沟通/社会方面的责任。

2、是否执行熟练的技能性活动。

3、是滞伴随有相应的身体活动。

4、是否操纵汽车/设备。

5、是否需要对信息进行加工。

这五个基本维度对工作进行等级划分,对于每一项工作可以分配到一个量化的分数。

因此PAQ可将职位分为不同的等级;由于PAQ可得出每一个(或每一类)职位的技能数值与等级,因此它还可以用来进行职位评价及人员甄选;PAQ法不需修改就可用于不同组织中的不同职位,使得比较各组织间的工作更加容易,也使得职位分析更加准确与合理。

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