一、多选项分析
一）问卷中多选项问题的分析
多选项问题的分解通常有2中方法：1、多选项二分法（Multiple Dichotomies Method）；
2、多选项分类法（Multiple Category Method）。
1、多选项二分法（Multiple Dichotomies Method）；
多选项二分法是将多选项问题中的每个答案设为一个SPSS变量，每个变量只有0或1两个取值，分别表示选择个该答案和不选择该答案。
按照多选项二分法可以将居民储蓄调查中村（取）款目的这个多选项问题分解为十一个问题，并设置十一个SPSS变量。
2、多选项分类法（Multiple Category Method）
多选项分类法中，首先应估计多选项问题最多可能出现的答案个数；然后，为每个答案设置一个SPSS变量，变量取值为多选项问题中的可选答案。
按照多选项分类法可将居民储蓄调查中存（取）款目的这个多选项问题分解成三个问题（通常给出的答案数不会超过三个），并设置三个SPSS变量。
以上两种分解方法的选择考虑是否便于分析和是否丢失信息两个方面。
多选项二分法分解问题存在较大的信息丢失，这种方式没有体现选项的顺序，如果问题存在顺序则适合采用分类法。
同时注意自己需要的信息加以选择。
二）多选项分析基本操作
1、多选项分析的基本实现思路
第一、按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题分解成若干问题，并设置若干个SPSS变量。
第二、采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频数分析数据。
为了实现第二步，应首先定义多选项选择变量集，即将多选项问题分解并设置成多个变量后，指定这些为一个集合。定义多选项变量集是为了今后多选项频数分析和多选项交
叉分组下的频数分析作准备。只有通过定义多选项变量集，SPSS才能确定应对哪些变量取相同值的个案数进行累加。
2、定义多选项选择变量集的基本操作步骤
1）选择菜单Analyze —Multiple Response —Defined Sets，出现如下图所示的窗口。
2）从数值型变量中见进入多选项变量集的变量选择到Variables in Sets框中。
3）在Variables Are Coded AS框中制定多选项变量集中的变量是按照哪种方法分解的。Dichotomies表示以多选项二分法分解，并在Counted Value中输入对那组织进行分析。SPSS规定等于该值的样本为一组，其余样本为另一组；Categories表示以多选项分类法分解，并在Range框中输入变量取值的最小值和最大值。
4）为多选型变量集命名。系统会自动在该名字前加$。
5）单击Add按钮将定义好的多选项变量集加到Multiple Response Sets框中。SPSS 可以定义多个多选项变量集。
3、多选项频数分析的基本操作步骤
多选项变量集定义完成后，便可进行多选项频数分析了。
1）选择菜单Analyze —Multiple Response —Frequencies，出现如下图所示的窗口。
2）从Multiple Response sets中把待分析的多选项变量集选择到Tables for框中；3）制定是否处理缺失数据。SPSS规定只有样本在多选项变量集中的某一个变量上取缺失值，分析时就将该样本剔除。Excluded cases listwise within dichotomies适用于多选项二分法；Excluded cases listwise within categories适用于多选项分类。生成如下所示的结果。
4、多选项交叉分组下的频数分析的基本操作步骤
1）选择菜单Analyze —Multiple Response —Crosstabs，出现如下图所示的窗口。
2) 选择列联表的行变量并定义取值范围，或选择多选项变量集为行变量。
3）选择列联表的列变量并定义取值范围，或选择多选项变量集为列变量。
4）选择列联表的控制变量并定义取值范围，或选择多选项变量集为控制变量。
5）单击Option按钮选择列联表的输出内容和计算方法，出现如下图所示的窗口。其中，在Cell Percentages中选择单元格输出哪些百分比，Row为行百分比，Column为列百分比，Total为总百分比；在Percentage Based On框中制定如何计算百分比，Case表示分母为个案数，Responses表示分母为多选项应答数；Match Variable Across Response Sets选项表示，入股哦历练表的行列变量均为多选项变量集时，第二个变量集的第一个变量与第二个变量集的第一个变量做交叉分组，第一个变量集的第二个变量与第二个变量集的第二个变量做交叉分组。以此类催。
至此，SPSS将自动产生相应的交叉列联表。
二、相关分析
Pearson简单相关系数用来度量定距型变量间的线性相关关系。如测量收入和储蓄、身高等变量间的相关系数。
Spearman等级相关系数用来度量定序变量间的线性相关关系。
一）计算相关系数的基本操作
1、选择菜单Analyze—Correlate—Bivariate，出现如下图所示的窗口。
2、把参加计算相关系数的变量选到Variables框。
3、在Correlation Coefficient框中选择计算哪种相关系数。
4、在Test of Significant框中选择输出相关系数检验的双尾（Two- Tailed）概率p值或单尾（One-Tailed）概率p值。
5、选中Flag significance correlations选项表示分析结果中除显示统计检验的概率p值以外，还输出星号标记，以表明变量间的相关性是否显著；不选中则不输出星号标记。
6、在Options按钮中的Statistics选项中，选中Cross-product deviationas and covariances 表示输出各变量的离差平方和、样本方差、两变量的叉积离差和协方差。
至此，SPSS将自动计算相关系数和进行统计检验，并将结果显示到输出窗口。三、偏相关分析
偏相关分析也称净相关分析，它在控制了其他变量影响的条件下分析两变量间的线性相关。
操作步骤：
1、选择菜单Analyze-Correlate-Partial，于是出现如下图所示的窗口。
