下载文档原格式
第一步：建立数据1。
打开SPSS2. 在左下角点”variable view"3. 在左上角输入“调查问卷"-—将“Type类型”调成“sting字符型”——“Decimals 小数点”位数改成“0”4。
从第二行开始依次输入“问题1，问题2，问题N”，并在每个问题的“Values 变量值”在输入:变量值Values框中为“1”/标签Label框中“非常不同意"点“add添加”;然后依次输入2不同意3不一定4同意5非常同意5。
以同样的方式输完所有的问题第二步：输入数据1。
左下角选“Data View数据视图”2。
将每份问卷每道题的结果输入对应的框中3. 以同样的方式将150份问卷输入第三步：分析数据1．在标题栏选择“Analyze分析”——“Description statistics描述性统计"—-“Frequencies频数分析”2．在频数分析对话框中，从左框选择要分析的问题到右框中3．选择“Statistics统计”出现对话框4．选择对应输出项即可：Mean平均数Std. deviation标准差variance方差range极差max最大min最小5．同时也可以用“charts图表"选择要输出的图形6．点击“OK确定”即可7．然后再Output表中读取分析结果8．注：因为所要分析的比较简单,能够很直观的从结果中分析出来，所以结果分析就不多解释了PS：当然Excel也可以完成这样的分析，但SPSS软件比起Excel来要更专业些,所以用spss 做出来的结果更容易得到认可，也容易得高分,并且对于更复杂的问题Excel就显的不够用了。
利用SPSS进行量表分析2006-9-5 18:40:12 信息来源：生物谷SPSS教程2：利用SPSS进行量表分析生物谷网站本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“ 潜在本质”。
利用SPSS分析李克特量表的数据
求高手帮忙教我如何将李克特量表的数据录入，利用SPSS 分析？
其实这个问题，不是一个很难的问题，但却是大部分刚刚学习数据分析的人都会遇到的问题。
这个问题其实可以分三步处理：1、录入数据2、上传数据3、分析数据
一、录入数据
数据分析的第一步是要把数据录入到表格中，整理成标准格式后再导入到分析软件中进行分析。
SPSS录入的数据需为原始数据，比如有100个样本或被试，则应该有100行；1行代表1个样本或被试；1列代表1个属性；而不能是已经进行过统计的数据。
说明如下：
SPSSAU整理
二、上传数据
录入好的数据可以上传到在线版SPSS（SPSSAU）进行智能化分析。
SPSSAU系统当前支持EXCEL格式(包括xls和xlsx)和SPSS格式(SAV)数据。
需要说明的是
算法只认识数字，因此针对非数字格式数据，SPSSAU智能化处理如下：
SPSSAU官方帮助手册截图
●上图中标题1，标题2，标题4，标题6共4列全部均为数字；SPSSAU不进行任
何处理
●标题5中全部为文字，SPSSAU则自动将文字替换成数字，并对数字设置标签，A
用1表示，B用2表示，C用3表示，D用4表示，E用5表示
●标题3中部分为文字，部分为数字；则spssau会将文字处理成
NULL值，数字不
变。
三、分析数据
这个部分一两句话不好讲清楚，捡重点来说，数据分析的核心是拥有数据分析思维。
而如何培养数据分析思维，这个在之前的文章里已经说过了，就不再赘述了，有需要的小伙伴可自行学习。
本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。
在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。
项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。
它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。
通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。
故往往在量表处理中可以省去这一步。
因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。
在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。
信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。
如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。
也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。
根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。
但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。
通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。
在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。
一、因素分析基本原理因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。
在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。
变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。
主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。
成份变异量通常用“特征值”表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。
因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。
SPSS统计分析实例宝典目录SPSS宝典壹、单选题之整体性分析 (3)贰、单选题之交叉式分析 (6)参、复选题之整体性分析 (14)肆、复选题之交叉式分析 (19)伍、五点量表整体性分析 (26)陆、五点量表差异性分析 (二个变项) (29)柒、五点量表差异性分析 (三个以上变项) (34)问卷分析壹、问卷分析步骤 (39)贰、五点量表范例 (40)参、问卷分析范例 (41)肆、各类题型范例 (42)伍、问卷结论范例 (49)附录SPSS、EXCEL与WORD间档案转换 (55)SPSS输出报表范例 (62)问卷调查各类题型常用之统计方法注：本表由研究者汇整。
壹、单选题之整体性分析摘要→次数分配表选择第五题问卷分析结果表一：累计惩处达「辅导转学」学生辅导方式分析在整体意见方面，将近六成填答者，认为学期中间累计惩处已达「辅导转学」(亦即退学)的学生，最适宜处理方式为「转送至中途学校接受辅导」，另有二成五填答者表示应协助这类学生于「学期末转学至其它学校」。
贰、单选题之交叉式分析摘要→交叉表分析第五题变数为公私立学校进行百分比同构型检定单选题交叉表统计分析结果1. 对于学期中间累计惩处已达「辅导转学」学生之处理模式，公私立学校教师有明显不同看法，私立学校教师比公立学校教师较赞成「将学生转送至中途学校接受辅学」，而公立学校教师较私立学校教师较赞成「将学生于期末协助转学至其它学校」。
如表二所示。
表二：不同学校属性对累计惩处达「辅导转学」学生辅导方式分析2. Pearson卡方值，考验不同背景变项教师之差异性，χ²=8.810，P=0.032<0.05 ，已达显著水平，亦即：「不同学校属性教师对累计惩处达辅导转学的学生辅导方式」有显著差异。
其中私立学校教师(占66.07%)较公立学校教师(占53.33%)，更赞成将「累计惩处达辅导转学的学生转送至中途学校接受辅导」。
如表二之一所示。
表二之一不同背景变项教师对累计惩处达「辅导转学」学生辅导方式差异分析附注：*P＜0.05**P＜0.013. 有关单选题交叉表的细格显示方式有「横列」、「直行」与「总和」等三种，分述如后：单选题交叉表「横列」显示显示横列百分比横列显示之交叉表单选题交叉表「直行」显示直行显示之交叉表单选题交叉表「总和」显示显示总和百分比总和显示之交叉表单选题交叉表三种不同显示方式参、复选题之整体性分析复选题分析→定义集合定义复选题集合的名称按新增后，「复选题集合」定义完成，集合变量、计数值、名称，恢复为空白复选题分析→次数分配表选择不同学制为复选题集合表六：台北市高职中途学校转介辅导之分析肆、复选题之交叉式分析复选题分析→交叉表复选题的选项(五个不同学制)背景变数(公私立学校)定义背景变量的区间(1表示公立，2表示私立)选择细格百分比表七：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析复选题交叉表的细格显示方式有「横列」、「直行」与「总和」等三种，分述如后：复选题交叉表「横列」显示2为私立学校１为公立学校表八：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析(横列显示)复选题交叉表「直行」显示表九：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析(直行显示)复选题交叉表「总和」显示表十：不同学校属性对中途学校转介辅导之分析(总和显示)伍、五点式量表之整体性分析比较平均数法→单一样本T检定选择检定变量执行结果平均数/ 标准差表十一：台北市高职设置中途学校型态之平均数与标准差对于台北市高职设置中途学校的整体意见，大部份填答者较赞成设置「学园式中途学校」(平均数=3.82)，其次为「合作式中途学校」(平均数=3.67)、「独立式中途学校」(平均数=3.31)，最末为「资源式中途学校」(平均数=3.18)。
