SPSS分析调查问卷数据的方法

使用SPSS进行问卷调查数据分析一、数据收集和预处理1.1 问卷设计与发放在进行问卷调查之前，首先需要设计好问卷内容和结构。

问卷设计应该具有明确的目的和清晰的问题表达，以便获取有效的数据。

设计好的问卷可以通过线上平台或者线下发放的方式进行分发。

1.2 数据收集在问卷发放完成后，需要对收集到的数据进行整理和归档。

将收集到的问卷数据进行编码和录入，确保数据的准确性和一致性。

1.3 数据清洗在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。

这一步包括检查和处理异常值、缺失值和重复值。

通过SPSS软件可以方便地进行数据清洗和处理。

二、描述性统计分析2.1 频数分析频数分析可以帮助我们了解样本中各变量的分布情况。

通过SPSS的频数分析功能，可以计算出每个选项的选择人数和所占比例，并生成频数表和频数图。

2.2 中心趋势测量中心趋势测量主要包括均值、中位数和众数的计算。

通过SPSS的描述性统计功能，可以得到各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等统计指标。

同时，还可以绘制盒须图以描述数据的分布情况。

2.3 分类变量分析对于分类变量，可以通过计算各类别的百分比和绘制饼图或条形图来展示数据。

SPSS的交叉表功能可以帮助我们对分类变量进行交叉分析，比较不同类别之间的差异。

三、相关性分析相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关关系。

通过SPSS的相关分析功能，可以计算出两个变量之间的相关系数，并进行显著性检验。

相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正向相关，接近-1表示负向相关，接近0表示无相关。

四、多变量分析4.1 回归分析回归分析可以用来探究自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。

SPSS的回归分析功能可以通过计算回归方程和检验回归系数的显著性来评估自变量对因变量的解释程度。

4.2 方差分析方差分析用于比较多个样本的均值是否存在差异。

SPSS的方差分析功能可以通过计算组间平方和、组内平方和和总平方和来判断差异的显著性。

需求问卷spss分析报告市场调查是企业决策中非常重要的一个环节，通过对消费者需求和偏好的调查，可以为企业提供决策参考。

SPSS是一个统计分析软件，可以帮助我们对调查结果进行分析和解读。

以下是针对一份需求问卷进行SPSS分析的报告。

1. 研究目的和方法本研究旨在了解消费者对某品牌手机的需求和偏好情况。

采用问卷调查的方法，通过观察和统计分析来了解受访者对不同品牌手机的态度和购买意愿。

2. 样本选择和数据收集本次调查共收集了300份有效问卷，受访者范围为18岁以上的消费者群体。

采用便捷抽样的方法，在商场和社区进行了问卷发放，调查时间为一个月。

3. 数据分析3.1 受访者基本信息分析受访者中男性占60%，女性占40%。

年龄分布主要集中在25-34岁之间，占比为35%。

3.2 消费者对品牌手机的知晓程度通过问卷调查发现，80%的受访者对品牌手机有一定了解，20%的受访者没有了解过。

3.3 消费者对品牌手机的选择因素受访者对手机的选择因素主要包括性能、外观、价格和品牌知名度。

其中，性能因素最重要，占比达到40%。

3.4 消费者对品牌手机的满意度受访者对品牌手机的满意度整体较高，满意度评价主要集中在3-4分之间（满分为5分），占比为70%。

3.5 消费者对品牌手机的购买意愿受访者的购买意愿主要受到价格、性能和品牌知名度的影响。

其中，价格因素对购买意愿的影响最大，占比为35%。

4. 结论和建议通过对问卷调查结果的SPSS分析，我们可以得出以下结论和建议：4.1 消费者对品牌手机的了解程度较高，因此在销售宣传方面可以进一步加大力度，提高品牌的知名度。

4.2 消费者在选择手机时更加注重性能和价格因素，因此企业在产品研发和定价方面需要重视这些因素，并提供具有竞争力的产品。

4.3 消费者对品牌手机的满意度整体较高，说明产品质量和服务水平较好，但仍有部分消费者表示不满意，应及时了解并改进不足之处。

4.4 价格因素对消费者的购买意愿影响较大，因此企业可以在促销策略上进行优化，提供价格优惠的活动，吸引更多消费者购买。

学会使用SPSS进行数据分析数据分析是现代社会中不可或缺的一环，它帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，为决策提供支持。

而SPSS作为一种常用的数据分析工具，可以方便地进行数据整理、统计分析和数据可视化。

在本文中，我将分享学会使用SPSS进行数据分析的一些基本知识和技巧。

一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要对所要分析的数据进行准备。

这包括数据的收集、整理和清洗。

收集数据时要确保数据的完整性和准确性，可以通过调查问卷、实验等方式获取数据。

整理数据时，可以将数据按照不同的变量整理成表格的形式，以便后续的分析。

同时，需要对数据进行清洗，删除异常值和缺失数据，以保证数据的质量和准确性。

二、数据导入数据导入是进行数据分析的第一步。

在SPSS中，可以通过导入数据文件来将数据导入到软件中进行分析。

常见的数据文件格式有Excel、CSV和TXT等。

导入数据时，应注意选择正确的文件类型，并确保数据的格式正确。

同时，还可以对数据进行预览和调整，以确保数据的正确导入。

三、数据描述统计数据的描述统计是对数据进行简要的总结和描述。

在SPSS中，可以通过统计分析功能进行数据的描述统计。

常见的描述统计方法包括平均数、标准差、频数和百分比等。

这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况和基本特征。

四、数据分析方法SPSS提供了丰富的数据分析方法，包括统计检验、回归分析、因子分析等。

选择合适的数据分析方法需要根据具体问题和研究目的来定。

在进行数据分析时，需要明确研究的假设和问题，并选择合适的分析方法进行实证分析。

通过SPSS的数据分析功能，可以得到相应的结果和结论。

五、数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展示出来，以便更直观地理解和呈现数据。

在SPSS中，可以通过图表设计器来创建各种类型的图表，如柱状图、折线图和饼图等。

通过数据可视化，可以更直观地发现数据中的规律和趋势，提高对数据的洞察力。

六、结果解释与讨论在进行数据分析后，需要对结果进行解释和讨论。

SPSS分析调查问卷数据的方法SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理，在此，我们以spss为处理软件，来简要说明一下问卷的处理过程，它的过程大致可分为四个过程：定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍。

Spss处理：第一步：定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View， Variable View 两个标签，只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量.在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项：name(变量名)、type（变量类型）、width（变量值的宽度)、decimals（小数位) 、label(变量标签）、Values（定义具体变量值的标签）、Missing(定义变量缺失值)、Colomns（定义显示列宽）、Align（定义显示对齐方式）、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类)。

我们知道在spss中，我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值。

现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置。

为了便于说明,可假设此题为：1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )？A:20—29 B：30—39 C:40—49 D:50—-59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D，所以我们选择数字型的，即选择Numeric， width宽度为4,decimals即小数位数位为0(因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。

Values用于定义具体变量值的标签，单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1，第二个输入20-29，然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置，即1=20—29、2=30—39、3=40-49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值，单击missing框右侧的省略号,会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽，可自己根据实际情况设置；Align,定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式;Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。

SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷是收集数据的常用工具之一。

然而，为了确保问卷所收集到的数据是可靠和有效的，我们需要进行信效度分析。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款强大的统计分析软件，为我们提供了便捷的工具来进行问卷的信效度分析。

接下来，让我们一起深入了解一下。

一、信度分析信度，简单来说，就是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。

如果我们用同一份问卷在不同时间对同一组被试进行测量，得到的结果应该是相似的；或者让多个评分者对同一组被试的回答进行评分，评分结果也应该较为一致。

信度主要包括以下几种类型：1、重测信度重测信度是指在不同时间对同一组被试使用相同的问卷进行测量，然后计算两次测量结果之间的相关性。

相关性越高，说明问卷的重测信度越好。

但这种方法在实际操作中可能会受到一些因素的影响，比如被试在两次测量之间的经历、学习等可能导致其状态发生变化。

2、复本信度如果我们有两份内容相似但形式不同的问卷（复本），可以同时对同一组被试进行测量，然后计算两份问卷得分之间的相关性。

但编制高质量的复本问卷并非易事。

3、内部一致性信度这是最常用的信度指标之一，包括克朗巴哈α系数（Cronbach's alpha）和分半信度。

克朗巴哈α系数适用于问卷中的多个项目测量同一个概念的情况。

系数值越高，通常表示内部一致性越好。

一般来说，α系数大于 07 被认为是可以接受的。

在 SPSS 中进行信度分析的步骤如下：首先，将问卷数据录入 SPSS 软件。

然后，选择“分析”菜单中的“度量”，再选择“可靠性分析”。

将需要分析的变量选入“项”框中，选择合适的信度分析方法（如克朗巴哈α系数），点击“确定”即可得到信度分析结果。

二、效度分析效度则是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。

效度主要包括以下几种类型：1、内容效度指问卷的内容是否涵盖了所要测量的概念的各个方面。

如何快速掌握SPSS进行问卷分析1. SPSS对调查问卷原始数据的处理第一步，需要对问卷进行变量定义和编码。

给每个题目起个变量名，例如“性别”、“年龄”、“q1”（第一题）；定义好变量名之后，给每个变量的各种答案或可能取值编码，即用数字来表示，例如1=男性，2=女性。

只有定义好变量和取值之后才能录入SPSS中，变量的编码可以在SPSS中的Values设定。

这里，我们建议大家把原始数据录入和整理分开，录入采用Excel或其他数据库文件。

第二步，整理筛选原始数据。

显然，并非所有的问卷都是有效或可靠的数据，因此，我们需要对原始数据进行筛选和处理。

首先，漏填错填比较多的问卷（占15%以上的题目者）要整体删除；其次，不认真填写的问卷也要删除，例如：录入连续很多个题目都选择同一个答案选项，或者回答的某些题目是互相矛盾的。

2. SPSS对调查问卷数据的描述性统计分析这步主要目的是了解数据样本和各个变量得分的基本情况。

了解样本的结构，例如男女比例，不同收入群体的人数和比例等，采用频数分析方法；了解各个变量，如幸福感、态度等的得分情况，采用描述性统计分析方法。

3. SPSS分析调查问卷数据变量的差异性这步目的是了解不同分类或分组变量水平上特定变量的均值差异，例如男生和女生的成绩差异、不同收入水平消费者的广告偏好程度等。

两组之间采用t检验，三组及以上者采用方差分析。

4. SPSS分析调查问卷数据变量的相关性这步目的是分析不同变量至今是否存在显著相关，相关系数是多少。

如果是两个连续型变量，则采用Pearson相关分析；若涉及至少一个等级变量，则采用Spearman等级相关分析；如果需要固定某个变量不变，例如控制年龄之后再分析身高和体重的关系，则需要采用偏相关分析。

5.SPSS分析调查问卷数据变量之间的因果关系或影响关系这步的目的是分析变量之间的相互影响关系，例如性态度对性行为的影响。

这部分采用回归分析方法，包括单变量回归或多变量回归分析，比较复杂的涉及调整变量、中间变量等方法，借助结构方程模型可以方便处理。

SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷调查是一种常用的数据收集方法。

如何评估问卷的信效度是一个重要的问题。

本文将从理论层面探讨SPSS测量问卷信效度分析的方法和步骤。

我们需要了解什么是问卷信效度。

简单来说，信度是指一个测量工具在不同时间或不同条件下所得到的结果是否一致。

而效度则是指一个测量工具是否能够准确地反映出所要测量的概念或属性。

因此，一个好的测量工具应该具有高信度和高效度。

接下来，我们将介绍SPSS测量问卷信效度分析的具体步骤。

我们需要对问卷进行预测试，以确定其内部一致性和可靠性。

这可以通过计算Cronbach's alpha系数来实现。

Cronbach's alpha系数是一个用于衡量问卷内部一致性的指标，其值越大表示问卷的内部一致性越好。

如果Cronbach's alpha系数小于0.7,则说明该问卷需要进行改进。

我们需要对问卷进行正式测试，并将测试结果输入到SPSS软件中进行统计分析。

在SPSS中，我们可以使用多种方法来评估问卷的效度，例如相关系数、因子分析、探索性因子分析等。

其中，相关系数可以用于衡量问卷各题目之间的相关性；因子分析和探索性因子分析可以帮助我们识别出潜在的因素并检验它们与问卷目标变量之间的关系是否显著。

我们需要对测试结果进行解释和总结。

如果测试结果表明问卷具有较高的信度和效度，那么我们可以认为该问卷可以有效地用于研究目的。

但是，如果测试结果表明问卷存在一些问题，例如某些题目不够清晰或者存在歧义性，那么我们需要对这些问题进行修正和改进。

SPSS测量问卷信效度分析是一种非常重要的研究方法，可以帮助我们评估问卷的质量并提高研究数据的可靠性和有效性。

希望本文所述的方法和步骤能够对您有所帮助！。

spss如何对调查问卷进行效度分析调查问卷是社会科学研究中常用的数据收集工具之一，而问卷的效度分析则是评估问卷测量工具是否能够准确地反映研究对象的相关变量。

在SPSS软件中，我们可以利用一系列的统计方法来进行问卷的效度分析。

首先，我们需要明确问卷的测量维度和变量。

一份问卷可能涉及多个测量维度，比如心理健康、社会支持等。

在SPSS中，我们需要将这些测量维度转化为相应的变量，并为每个变量进行编号。

接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计功能来分析各个变量的均值、标准差和偏度等指标。

这些指标可以帮助我们了解变量的分布情况，以及是否存在明显的偏倚。

如果某个变量的均值明显偏离正常范围，可能需要进一步检查该变量的测量方法和问卷设计是否存在问题。

除了描述性统计，我们还可以利用SPSS的相关分析功能来探索变量之间的相关关系。

相关分析可以帮助我们判断问卷中各个问题是否和测量维度有着显著的相关性。

如果某个问题与测量维度的相关系数较低，可能需要考虑对这个问题进行修改或删除。

在进行效度分析时，我们还可以使用SPSS的因素分析功能。

因素分析可以帮助我们确定问卷中的潜在因素或维度结构。

通过因素分析，我们可以了解问卷中各个问题是否聚集在某些潜在维度下，以及这些维度是否能够准确地反映测量的概念。

最后，我们可以使用SPSS的信度分析功能来评估问卷的信度。

信度分析可以帮助我们判断问卷中的问题是否稳定可靠，即在不同时间和不同样本中是否能够得到一致的结果。

常用的信度分析方法包括Cronbach's alpha系数和测试-重新测试法。

综上所述，SPSS软件提供了丰富的统计方法和功能，可以帮助我们对调查问卷进行效度分析。

通过合理利用SPSS的描述性统计、相关分析、因素分析和信度分析等功能，我们能够全面地评估问卷的测量效度，提高研究结果的可信度和可靠性。

SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题，这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。

在针对消费者的调研中，这种选择题多是出现在针对品牌知名度，包括提示前知名度、第一提及率，提示后知名度的分析中。

î常见的分析方法一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析，然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总，然后再以被调研对象的总体数量为基数，二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率，这种各选项占有率的加总大于1。

例如某类产品品牌知名度调查中，关于该类产品您能想起哪些品牌？01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。

按上面的数据分析方法，先在这10个字段中进行分别的频次计算，然后进行加总再除以总基数，得到该选项的总体占有比率。

以A选项为例：（01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率）/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率，频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂，其工作量在被选项较少时还算省事，但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时，该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。

î高效率数据分析方法运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。

在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义，这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组，在新字段组中对变量区间进行定义，再针对新字段组进行频次分析。

当完成单一字段设置后，可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析，这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。

分析程序例举：**************MULT RESPONSEGROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))/FREQUENCIES=$tsh .*************多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作出处：零点研究咨询集团 发布日期：2007年06月21日 15:39多重应答（Multiple Response），又称多选题，是市场调查研究中十分常见的数据形式。

如何使用spss软件进行效度和信度分析如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。

那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。

二、信度分析的提出及分析方法信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。

它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。

一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。

例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。

因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。

调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。

问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。

内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。

一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。

外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。

如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。

信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。

目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。

通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。

我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。

依据调查问卷，进行卡方检验SPSS操作
步骤
卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个或多个分类变
量之间是否存在相关性。

通过使用SPSS软件进行卡方检验，您可
以进一步分析问卷数据的相关性。

以下是在SPSS中执行卡方检验的步骤：
1. 打开SPSS软件并导入问卷调查数据。

2. 确保将问卷数据正确地格式化为分类变量。

3. 菜单栏选择“分析”（Analysis），然后选择“描述统计”（Descriptive Statistics）下的“交叉表”（Crosstabs）。

4. 在弹出的对话框中，将要进行分析的变量拖动到“行”（Rows）和“列”（Columns）框中。

5. 点击“统计”（Statistics）按钮，并选择“卡方”（Chi-square）选项。

6. 如果您对期望频数感兴趣，可以选择“预计频数”（Expected Frequencies）选项。

7. 点击“确定”（OK）以执行卡方检验。

8. 在分析结果中，您将看到卡方检验的结果，包括卡方值、自由度、p值和卡方检验的解释。

卡方检验的结果将帮助您判断两个或多个分类变量之间的关系是否显著。

如果p值小于设定的显著性水平（通常设为0.05），则可以得出结论认为两个变量之间存在相关性。

请注意，在进行卡方检验之前，确保您的数据符合卡方检验的前提条件，如样本量足够大以满足期望频数的要求。

希望上述步骤对您进行卡方检验的SPSS操作有所帮助！。

根据调查问卷，进行因子分析SPSS操作步骤1. 调查问卷数据准备首先，将所有参与者的调查问卷数据收集并整理成电子表格格式（如Excel）。

确保每个问题都有相应的变量标签，并且每个参与者的回答都在正确的列中。

2. 导入数据到SPSS打开SPSS软件，并选择导入数据选项。

选择你准备好的电子表格文件，并按照提示进行导入操作。

3. 数据清洗和预处理3.1 缺失数据处理检查数据中是否有缺失数据。

如果有缺失数据，可以选择删除或使用合适的填充方式（如平均值填充）进行处理。

3.2 数据标准化如果你的问卷包含了不同量表的问题（如1-5分和1-10分），需要对数据进行标准化，以便在因子分析中进行比较。

你可以使用SPSS的计算功能来进行标准化。

4. 进行因子分析4.1 选择因子分析方法根据你的研究目的和数据特点，选择合适的因子分析方法。

常用的因子分析方法包括主成分分析和最大似然估计。

4.2 设置因子提取的条件在进行因子提取之前，需要设置一些条件，如提取的因子数量和旋转方法。

根据你的研究目的和数据分布情况，选择适当的条件。

4.3 进行因子提取点击SPSS的因子分析功能，并根据之前设置的条件进行因子提取。

SPSS会生成提取后的因子载荷和共享方差解释比等结果。

4.4 因子旋转因子旋转可以帮助我们解释因子结构更清晰和简单。

根据需要选择合适的旋转方法，如方差最大旋转或直角旋转。

4.5 解释因子分析结果根据因子载荷和共享方差解释比等结果，解释因子分析的结果。

查看每个因子的载荷表，并根据载荷大小判断每个因子代表的含义。

5. 结果解读和报告根据因子分析的结果，进行结果解读和报告。

将主要结果和结论整理成文档，并添加合适的图表和表格来支持你的发现。

以上是根据调查问卷进行因子分析SPSS操作的步骤。

根据你的研究目的和数据特点，可以适当调整和修改这些步骤。

记得保存和备份你的数据和结果，以便日后参考。

SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。

在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、l abel(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, wi dth宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。

Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colo mns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。