¿Cómo analizar los datos después de ingresar el cuestionario?
Después de que nuestro cuestionario recupere los datos de la encuesta, todo lo que tenemos que hacer es utilizar el software estadístico relevante para el procesamiento. Aquí utilizamos spss como software de procesamiento para explicar brevemente el proceso de procesamiento del cuestionario, que se puede dividir aproximadamente en cuatro procesos: definición de variables, entrada de datos, análisis estadístico y almacenamiento de resultados. El procesamiento del cuestionario se presentará en detalle a partir de estos cuatro aspectos a continuación.
Procesamiento Spss:
Paso 1: Definir variables
En la mayoría de los casos, necesitamos definir variables desde cero. Después de abrir SPSS, podemos ver una interfaz similar a Excel. En la esquina inferior izquierda de la interfaz, podemos ver dos pestañas, vista de datos y vista de variables. Simplemente haga clic en la pestaña de vista de variables en la esquina inferior izquierda para cambiar a la interfaz de definición de variables y comenzar a definir nuevas variables. En la parte superior de la tabla puede ver los siguientes elementos para configurar para la variable: nombre (nombre de la variable), tipo (tipo de variable), ancho (ancho del valor de la variable), decimal (lugares decimales), etiqueta (etiqueta de la variable), valor (Defina etiquetas para valores de variables específicos), Faltantes (defina valores faltantes para variables), Columnas (defina el ancho de las columnas para mostrar) y Alinear (defina el ancho de las columnas para mostrar).
Sabemos que en spss podemos establecer cada pregunta de un cuestionario como una variable, de modo que cuantas preguntas haya en un cuestionario, habrá tantas variables correspondientes a cada pregunta. la respuesta es el valor de la variable. Ahora tomamos la primera pregunta del cuestionario como ejemplo para ilustrar la configuración de las variables. Para facilitar la explicación, podemos asumir que este título es:
1. ¿A cuál de los siguientes grupos de edad pertenece?
Respuesta: 20-29 años B: 30-39 años C: 40-49 años D: 50 - 59 años
Entonces nuestra configuración de variables puede ser la siguiente : nombre representa que el nombre de la variable es 1, tipo significa que el tipo se puede configurar según el tipo de respuesta. Podemos usar 1, 2, 3, 4 en lugar de A, B, C, D para la respuesta, así que elegimos. numérico, es decir, elegimos numérico y el ancho es 4. decimal significa 0 decimales (porque la respuesta no tiene punto decimal). Los valores son etiquetas que se utilizan para definir valores de variables específicas. Haga clic en los puntos suspensivos en la mitad derecha del cuadro Valor para abrir el cuadro de diálogo Etiqueta de valor variable. Ingrese 1 en el primer cuadro de texto, ingrese 20-29 en el segundo cuadro de texto y haga clic en Agregar. De manera similar, podemos realizar las siguientes configuraciones, es decir, 1 = 20-29, 2 = 30-39, 3 = 40. Missing se utiliza para definir valores faltantes de variables. Haga clic en las elipses a la derecha del cuadro "Falta" para abrir el cuadro de diálogo "Valores perdidos", con una lista de tres botones de opción en la interfaz. El valor predeterminado es "No hay valores faltantes" en la parte superior; el segundo elemento es "Valores faltantes discontinuos", se pueden definir hasta 3 valores y el último elemento es "rango de valores faltantes más un valor faltante opcional", sin valor predeterminado; el valor se establece aquí, seleccione el primer elemento como se muestra en la figura, define el ancho de la columna de visualización, que se puede configurar de acuerdo con la situación real. Alinear, define la alineación de la visualización, incluida la alineación izquierda, la alineación derecha y la alineación central; Medida, define si el tipo de variable es continua, ordenada o desordenada.
Las anteriores son las configuraciones variables para preguntas comunes de opción múltiple en los cuestionarios. Las configuraciones variables para algunas situaciones especiales también se explicarán a continuación.
1. Configuración de preguntas abiertas: Las preguntas para completar en blanco como tu provincia es _ _ _ _ son preguntas abiertas. Al configurar estas variables, solo se requieren los valores sobrantes y faltantes.
2. Configuración de variables para preguntas de opción múltiple: Existen dos métodos de configuración para este tipo de preguntas, dicotomía múltiple y clasificación múltiple. Aquí sólo introducimos múltiples dicotomías. La idea básica de este método es establecer cada opción de la pregunta en una variable y luego dividir cada opción en dos opciones, marcar este elemento y no marcar este elemento. Ahora damos un ejemplo para ilustrar la operación específica en spss. Por ejemplo:
Cómo sueles obtener noticias
1 Periódico 2 Revista 3 TV 4 Radio 5 Internet
Al configurar variables en spss, esta pregunta Cinco variables se puede configurar.
Si es la tercera pregunta del cuestionario, entonces los nombres de las variables son 3_1, 3_2, 3_3, 3_4, 3_5, y luego cada opción tiene dos opciones: marcada y no marcada. Simplemente configúrelo en 1 = marcado en el elemento Valor.
Usando esta ventana, podemos definir todas las preguntas del cuestionario como variables en esta ventana a la vez.
En este punto, nuestro trabajo de definir variables está básicamente completo. Lo siguiente que debemos hacer es la entrada de datos. Primero, debemos regresar a la ventana de ingreso de datos, que es muy simple, siempre que hagamos clic en la pestaña Vista de datos en la parte inferior izquierda del software.
Paso 2: Entrada de datos
Hay muchas formas de introducir datos Spss, aproximadamente las siguientes:
1. Leer datos en formato SPSS
.2. Leer datos en Excel y otros formatos
3. Leer datos de texto (fijos y delimitados)
4. )
(1) Configurar ODBC (2) Usar ODBC y base de datos en SPSS.
Sin embargo, la entrada de datos del cuestionario es realmente muy sencilla. Simplemente ingrésela directamente en la ventana de entrada de datos de spss. Sin embargo, hay algunos puntos a tener en cuenta aquí.
1. En la ventana de entrada de datos, podemos ver una tabla. Cada fila de esta tabla representa un cuestionario, también llamado caso.
2. En la ventana de entrada de datos, podemos ver los nombres de las etiquetas de 1, 2, 3, 4, 5... aparecer en la parte superior del formulario, que en realidad es lo que configuramos en el primer paso. El nombre de la variable para cada pregunta del cuestionario, es decir, 1 representa la primera pregunta. 2 representa la segunda pregunta, y así sucesivamente. Solo necesitamos ingresar la respuesta a la pregunta correspondiente bajo el nombre de la variable para completar el ingreso de datos del cuestionario. Por ejemplo, para comprobar la respuesta A en el cuestionario, simplemente ingresamos 1 debajo de 1 (no olvides que normalmente usamos 1, 2, 3, 4 para reemplazar A, B, C, D).
Sabemos que una fila representa un cuestionario, por lo que si hay un cuestionario, debe haber varias filas de datos.
Una vez completado el ingreso de datos, todo lo que tenemos que hacer es el análisis estadístico del cuestionario. Esta es nuestra parte clave, porque en este momento hemos ingresado los datos del cuestionario en nuestro software.
Paso 3: Análisis estadístico
Con los datos, puede utilizar varios métodos de análisis de SPSS para el análisis, pero qué método de análisis estadístico se elige, es decir, qué estadísticas se llaman The El proceso de análisis es la clave para obtener resultados de análisis correctos. Depende del propósito de nuestro cuestionario y de los resultados que queremos. SPSS tiene dos métodos: análisis numérico y análisis gráfico.
1. Análisis gráfico:
En SPSS, excepto el gráfico de supervivencia utilizado en el análisis de supervivencia, que está integrado en el menú de análisis, otras funciones de trazado estadístico se colocan en el menú de gráficos. . El menú se divide en las siguientes partes:
(1) Galería: es equivalente a una guía de autoaprendizaje, que presenta brevemente la función de dibujo estadístico. Los principiantes pueden utilizarla para tener una comprensión general. capacidades de dibujo de SPSS.
(2) Interactivo: gráfico estadístico interactivo.
(3) Mapa: mapa estadístico.
(4) Los otros elementos del menú a continuación son nuestros gráficos estadísticos generales más utilizados, específicamente:
Gráfico de barras
Gráfico de dispersión
p>Gráfico de líneas
Gráfico de barras
Pastel
Mapa de áreas
Gráfico de cajas
Gráfico Q-Q normal
Gráfico P-P normal
Gráfico de control de calidad
Gráfico de Pareto
Curva autorregresiva
Gráfico de altura
Gráfico de correlación cruzada
Gráfico de secuencia
Gráfico espectral
Gráfico de error
Análisis gráfico Simple y fácil de entender, claro de un vistazo. Podemos elegir los gráficos que necesitamos realizar según nuestras propias necesidades. En términos generales, utilizamos habitualmente gráficos de barras, histogramas, gráficos normales, gráficos de dispersión, gráficos circulares, etc. La operación específica es muy simple.
Puede consultar libros relevantes. El análisis de dibujos se combina más a menudo con el análisis numérico para analizar los exámenes y el efecto es mejor.
2. Análisis numérico:
El proceso de análisis estadístico numérico de SPSS se realiza en el menú Analizar, incluyendo:
(1), informe y descriptivo. Estadísticas: También conocida como análisis estadístico básico. El análisis estadístico básico es el requisito previo para otros análisis estadísticos más profundos. A través del análisis estadístico básico, los usuarios pueden captar con mayor precisión las características generales de los datos analizados y así elegir métodos de análisis más profundos para estudiar los objetos de análisis. La funcionalidad incluida en el elemento de comando Informes y estadísticas descriptivas es el análisis de estadísticas descriptivas univariadas.
La estadística descriptiva incluye las siguientes funciones estadísticas:
Frecuencia (análisis de frecuencia): Función: Comprender la distribución de variables.
Descriptor: Función: Comprender las características estadísticas básicas de los datos y estandarizar los valores de las variables especificadas.
Exploración: Función: Examinar las características de singularidad y distribución de los datos.
Crosstab: Función: Analizar interacciones y relaciones entre cosas (variables)
El informe incluye las siguientes funciones estadísticas:
Cubo OLAP: Función: Basado en Agrupación variables, calcular totales, promedios y otras estadísticas para cada grupo. El resumen del informe de salida se refiere a las estadísticas de las distintas variables incluidas en cada grupo.
Resumen del caso: Ver o imprimir el valor de la variable deseada.
Resumen del informe de filas: genera el informe en forma de filas.
Resumen del informe de columnas: genera el informe en forma de columnas.
(2) Comparar medias: ¿Se puede utilizar la media muestral para estimar la media poblacional? ¿Dos muestras con medias muy variables pertenecen a la misma población? En otras palabras, los dos conjuntos de muestras tienen medias variables diferentes. ¿Es la diferencia estadísticamente significativa? ¿Puedes explicar la diferencia general? Este es un problema común en diversos esfuerzos de investigación. Esto requiere una comparación media.
El siguiente es el proceso de prueba comparativa promedio:
Proceso de media: estadísticas descriptivas en diferentes niveles (diferentes grupos), como el salario promedio de hombres y mujeres, el salario promedio de diversos tipos de trabajo, etc. El propósito es la comparación. Terminología: número de niveles (refiriéndose al número de valores de una variable categórica, por ejemplo, una variable de género tiene dos valores, que se denominan dos niveles), celdas (refiriéndose a variables dependientes agrupadas por el valor de una variable categórica ) y combinaciones de niveles.
Proceso de prueba T: El proceso de realizar una prueba T en muestras.
Prueba t de una muestra: prueba si la media de una sola variable es diferente de una constante dada.
Prueba T para muestras independientes: prueba si dos conjuntos de muestras no relacionadas provienen de una población con la misma media (si las medias son las mismas, por ejemplo, si el ingreso promedio de hombres y mujeres es el mismo). y si hay una diferencia significativa)
Prueba t pareada: prueba si dos grupos de muestras relacionadas provienen de la misma población (antes y después de la comparación, como el efecto del entrenamiento y el efecto del tratamiento)
Análisis de varianza unidireccional: el análisis de varianza unidireccional se utiliza para probar varios (tres o más) grupos independientes que provienen de la misma población.
(3) Modelo de análisis de varianza: el análisis de varianza es un método para probar si la diferencia entre las medias de múltiples grupos de muestras es estadísticamente significativa. Por ejemplo, la comunidad médica estudia la eficacia de varios medicamentos sobre una determinada enfermedad; la agricultura estudia los efectos del suelo, los fertilizantes, la exposición al sol y otros factores sobre el rendimiento de un determinado cultivo; los efectos de diferentes alimentos sobre el aumento de peso del ganado; resuelto mediante análisis de varianza.
(4) Análisis de correlación: Es un método estadístico común para estudiar la proximidad entre variables. Los análisis de correlación comúnmente utilizados incluyen los siguientes tipos:
1. Análisis de correlación lineal: estudia el grado de relación lineal entre dos variables. Descríbalo con el coeficiente de correlación r.
2. Análisis de correlación parcial: describe la correlación entre dos variables al controlar la influencia de una o varias otras variables, como controlar la influencia de la edad y la experiencia laboral, estimar el salario o la correlación entre ingresos y nivel educativo. .
3. Medida de similitud: la relación entre dos o más variables, dos grupos o dos conjuntos de observaciones a veces puede describirse mediante similitud o disimilitud. La medida de similitud utiliza valores grandes para representar objetos muy similares, mientras que la disimilitud se describe por la distancia o disimilitud, y los valores grandes indican que están muy separados.
(5) Análisis de regresión: Función: Buscar la relación entre variables relevantes (relacionadas). En el proceso de regresión, incluye: Liner: regresión lineal; estimación de curva: estimación de curva; logística binaria: regresión logística binaria: regresión logística multivariada; estimación ponderada; mínimos cuadrados de dos etapas: mínimos cuadrados de dos etapas; regresión de mejor codificación de escala; las más utilizadas son las tres primeras;
(6) Prueba no paramétrica: se refiere a un método de prueba utilizado para probar si los datos provienen de la misma hipótesis general cuando la población no obedece a la distribución normal y se desconoce la distribución. Estos métodos reciben su nombre porque normalmente no implican parámetros generales.
El proceso de las pruebas no paramétricas es el siguiente:
1. Prueba de chi-cuadrado
2. p >3. Ejecute la prueba Ejecute la prueba
4.1 Muestra de prueba de Kolmogorov-Smirnov Prueba de muestra única de Andrey Kolmogorov-Minov.
5.2 Prueba de muestra independiente Prueba de dos muestras independientes
6. Prueba de muestra independiente
7.2 Prueba de muestra relacionada Prueba de dos muestras relacionadas
8 .k prueba de muestra relacionada prueba de dos muestras relacionadas
(7), reducción de datos (análisis factorial)
(8), clasificación (agrupación y discriminación), etc.
Lo anterior es una breve introducción a varios métodos de análisis estadístico numérico utilizados para el análisis en el menú de análisis del análisis estadístico numérico. Una vez completada la definición de nuestra variable y la entrada de datos, podemos elegir los métodos de análisis anteriores de acuerdo con nuestras propias necesidades para realizar un análisis estadístico de los datos de nuestro cuestionario para obtener los resultados deseados.
Paso 4: Guarda los resultados.
Nuestro software spss guardará muchos de los resultados de nuestro análisis estadístico en una ventana, que es la ventana de salida de resultados. Debido a que el software spss admite la función de copiar y pegar, podemos copiar y pegar los resultados deseados en nuestro informe. Por supuesto, también podemos ejecutar el comando archivo-> en el menú. Guardar para guardar nuestros resultados. Por lo general recomendamos guardar nuestros datos, pero no los resultados. Porque mientras tengamos datos, podemos usarlos para obtener resultados en cualquier momento, siempre que estemos dispuestos.
Resumen:
Los anteriores son los cuatro pasos para que spss procese cuestionarios. Después de estos cuatro pasos, nuestro trabajo que requiere el software spss básicamente ha terminado. La siguiente tarea es escribir nuestros informes estadísticos. Cabe mencionar que spss es un software estadístico muy utilizado en estadísticas sociales. Aprenderlo bien tendrá gran importancia y efecto en nuestro trabajo y estudio futuro.
En el análisis de cuestionarios de SPSS, un cuestionario es un caso. En primer lugar, las variables deben definirse en función de diferentes preguntas del cuestionario. Hay dos puntos que vale la pena señalar al definir variables: primero, distinguir la medida de la variable y el valor de la medida, donde la escala es cuantitativa, el ordinal es el ordinal y el nominal es la clase designada; definir diferentes tipos de datos.
Los tipos de preguntas del cuestionario se pueden dividir aproximadamente en cuatro tipos: preguntas de opción única, de opción múltiple, de clasificación y abiertas. Sus variables se definen y manejan de manera diferente. Introduciremos ejemplos en detalle a continuación:
1 Pregunta de opción múltiple: la respuesta solo puede tener una opción.
Ejemplo 1 ¿Su organización cuenta actualmente con un sistema de planificación de carrera orientado a la organización?
a tiene B y está iniciando, C no tiene D pero ha sido interrumpido.
Código: Sólo se define una variable, y los valores 1, 2, 3 y 4 representan las cuatro opciones A, B, C y d respectivamente.
Presione Enter: Ingrese el valor correspondiente a la opción; si se selecciona C, ingrese 3.
2 Preguntas de opción múltiple: La respuesta puede tener múltiples opciones, incluyendo opción múltiple con un número indefinido de ítems y opción múltiple con un número fijo de ítems.
(1) Método 1 (dicotomía):
¿Qué grupos cubre su sistema de planificación de carrera? Cuando saques un anzuelo, mete todas las puntas en él.
Tenlo en cuenta.
a Trabajo mensual b Trabajo diario c Trabajo por horas
Codificación: Cada opción correspondiente se define como una variable y el valor de cada variable se define de la siguiente manera: No seleccione "0 ", seleccione " 1".
Entrada: Introduzca 1 para la opción seleccionada por el encuestado y no seleccione 0. Si el encuestado elige AC, las tres variables se ingresan como 1, 0 y 1 respectivamente.
(2) Método 2:
¿Cuáles cree que son los tres objetivos más importantes al llevar a cabo actividades educativas para mantener la naturaleza avanzada de los miembros del Partido Comunista?
1( ) 2 ( ) 3( )
a. Mejorar la calidad de los miembros del partido B. Fortalecer las organizaciones de base C. Adherirse a la promoción de la democracia.
D. Estimular el entusiasmo empresarial e. Servir al pueblo f.
Codificación: Se definen tres variables para representar los corchetes 1, 2 y 3 en la pregunta. Los valores de las tres variables se definen mediante las opciones correspondientes, que son "1" a, ". 2"b, "3"c, "4"d, "5"e, "6"f.
Entrada: Los valores de entrada de 1, 2, 3, 4, 5 y 6 respectivamente representan la opción ABCDEF, y la entrada correspondiente está debajo de la variable correspondiente a cada paréntesis. Si el encuestado selecciona ACF entre los tres corchetes, ingrese 1, 3 y 6 debajo de las tres variables respectivamente.
Nota: Las preguntas de opción múltiple que se pueden codificar con el método 2 también se pueden codificar con método, pero las preguntas de opción múltiple con ítems inciertos solo se pueden codificar con dicotomía, es decir, el método 1 es el general. Método de procesamiento de preguntas de opción múltiple.
3 Pregunta de clasificación: Clasifica la importancia de las opciones.
Ejemplo 4: Cuando compras un producto, el orden en el que prestas atención al producto es (por favor completa el código y reorganízalo).
Primero, segundo, tercero, cuarto y quinto.
Código: Se definen cinco variables, que pueden representar el primer y quinto dígito respectivamente. El valor de cada variable se define de la siguiente manera: "1" Marca, "2" Popularidad, "3" Calidad, "4" Practicidad, "5" Precio.
Entrada: Introduzca los números 1, 2, 3, 4 y 5 para representar las cinco opciones respectivamente. Si el encuestado clasificó la calidad en primer lugar, ingrese "3" debajo de la variable que representa el primer lugar.
4 Seleccione preguntas de clasificación:
El Caso 5 cambia la pregunta del Caso 3 a "¿Qué crees que es lo más importante al realizar actividades educativas para mantener el carácter avanzado del partido?" ¿miembros?"
Los objetivos son esos tres elementos, ordenados de mayor a menor importancia, y las opciones permanecen sin cambios.
Codificación: Se definen seis variables de acuerdo con las seis opciones de ABCDEF6. El valor de cada variable se define de la siguiente manera: "1" no se selecciona, "2" se clasifica en primer lugar, "3" se clasifica. En segundo lugar, " 4” ocupó el tercer lugar.
Entrada: Entrada basada en el valor de la variable. Por ejemplo, si se selecciona ECF entre tres paréntesis, se deben ingresar los valores de las seis variables de esta pregunta respectivamente: 1 (que representa la opción A no seleccionada), 1, 3 (que representa la opción C clasificada en segundo lugar), 1, 2, 4.
Nota: Este método es una combinación de preguntas de opción múltiple y preguntas de clasificación. También es adecuado para preguntas de clasificación generales (Ejemplo 4), pero utilizan diferentes métodos de análisis (El Ejemplo 4 utiliza análisis de frecuencia, Ejemplo). 5 utiliza análisis descriptivo), los resultados de salida reflejan la importancia del problema desde diferentes aspectos (el primer método analiza la clasificación a partir de la frecuencia de aparición de variables, el segundo método analiza la clasificación a partir de la variable).
5 Preguntas numéricas abiertas y preguntas de escala: Estas preguntas requieren que el encuestado complete el valor numérico o califique por sí mismo.
Ejemplo 6 Tu edad (edad real): _ _ _ _ _ _ _ _
Código: Variable sin valor definido.
Entrada: Introduzca el valor real completado por el encuestado.
6 preguntas de texto abierto:
Si es posible, las respuestas con significados similares se pueden codificar y convertir en opciones cerradas para su análisis. Si las respuestas son ricas y difíciles de clasificar, basta con realizar un análisis cualitativo directamente sobre dichas preguntas.
En tercer lugar, análisis general de los cuestionarios
La siguiente es una introducción detallada al método de procesamiento general de los cuestionarios en SPSS. La operación toma la versión spss13.0 como ejemplo. Los elementos del menú que se mencionan a continuación se encuentran todos en el menú principal de análisis.
1 Análisis de frecuencia: el proceso de frecuencia se puede utilizar como una tabla de distribución de frecuencia de una sola variable; muestra la frecuencia de aparición de un valor específico de una variable especificada por el usuario en el archivo de datos; datos que describen el rango de valores y que describen el valor Estadísticas de rango.
Ámbito de aplicación: preguntas de opción múltiple (Ejemplo 1), preguntas de clasificación (Ejemplo 4), método de preguntas de opción múltiple (Ejemplo 3)
El análisis de frecuencia también es el más común Método utilizado en el análisis de cuestionarios.
Implementación: Estadísticas Descriptivas... Frecuencias
2 Análisis Descriptivo: Descriptivos: Este procedimiento puede calcular estadísticas descriptivas para una sola variable. Estas estadísticas incluyen media, suma aritmética, desviación estándar, máximo, mínimo, varianza, rango de media, error estándar, etc.
Ámbito de aplicación: preguntas de opción múltiple y preguntas de clasificación (Ejemplo 5), preguntas numéricas (Ejemplo 6).
Implementación: Estadísticas Descriptivas... Descriptivamente, haga clic en el botón Estadísticas para seleccionar las estadísticas deseadas.
3 Análisis de frecuencia bajo reacciones múltiples:
Ámbito de aplicación: dicotomía de preguntas de opción múltiple (Ejemplo 2)
Implementación: Primer paso, respuestas múltiples Todas las variables definidos en una pregunta de opción múltiple se combinan... Defina el conjunto, asigne un nombre a la nueva variable del conjunto e ingrese 1 en el valor de recuento binario. El segundo paso es hacer un análisis de frecuencia en respuesta múltiple... frecuencias.
4 Análisis de frecuencia cruzada: Resuelve problemas de análisis de frecuencia en varios niveles de combinaciones multivariables.
Ámbito de aplicación: Es adecuado para tablas de contingencia formadas por clasificación cruzada de dos o más variables para analizar la correlación entre variables. Por ejemplo, si desea comprender cómo las personas con diferentes tipos de trabajo utilizan el transporte en el trabajo, puede obtener una tabla de frecuencia bidimensional mediante análisis cruzado, que es clara de un vistazo.
Implementación: El primer paso es determinar las opciones para el análisis cruzado de acuerdo con el propósito del análisis, y determinar las variables de control y las variables explicativas (como en el ejemplo anterior, variables controladas por humanos con diferentes naturalezas). del trabajo y el uso del transporte como variables explicativas). Paso 2: Seleccione Estadísticas descriptivas...Tabla cruzada.
Presentamos cuatro descripciones gráficas simples
Al realizar el análisis de frecuencia, el análisis descriptivo y otros análisis anteriores, puede hacer directamente un gráfico, que es simple y conveniente, o puede hacer otro. gráfico. La función de dibujo de SPSS es poderosa y los gráficos debajo del menú son claros y hermosos. Los gráficos comunes se presentan brevemente a continuación.
1 Gráfico circular: También llamado gráfico circular, el área de un círculo se utiliza para representar la población del sujeto en estudio, y el área del círculo se calcula según la proporción de cada componente de la población. Un cuadro estadístico dividido en sectores para mostrar la relación proporcional entre la parte del fenómeno y la población. Los resultados del análisis de frecuencia deben representarse en un gráfico circular.
2 Gráfico de curvas: Es un gráfico estadístico que ilustra el cambio de datos a medida que el segmento de línea sube y baja. Muestra principalmente la tendencia cambiante del fenómeno a lo largo del tiempo, la distribución del fenómeno y la dependencia de los dos fenómenos.
Gráfico de áreas: gráfico estadístico que enfatiza los cambios en los fenómenos en función del área sombreada bajo un segmento de línea.
Gráfico de barras: gráfico estadístico que utiliza la longitud o la altura de barras del mismo ancho para representar el tamaño y el cambio de los datos estadísticos.
Análisis en profundidad de cinco cuestionarios
Además del simple análisis anterior, también puede utilizar las potentes funciones de spss para realizar un análisis en profundidad del cuestionario, como análisis de conglomerados, análisis cruzado, análisis factorial y análisis de razón media (prueba paramétrica), análisis de correlación, análisis de regresión, etc. Debido a que implica conocimientos estadísticos muy profesionales, aquí hay una breve introducción al alcance de la aplicación y los propósitos de análisis de métodos personalmente útiles:
1 Análisis de conglomerados
La agrupación de muestras puede ayudar a clasificar los objetos de la encuesta. y calcular proporciones para cada categoría en función de estos atributos para estudiar claramente los grupos de interés. Por ejemplo, agrupar a los encuestados según sus características de consumo.
2 Análisis de correlación
El análisis de correlación es un método de análisis para determinar si existe una correlación entre dos variables o múltiples variables. Se deben seleccionar diferentes correlaciones en función de las diferentes características de las variables. método de medición del sexo. La mayoría de las variables utilizadas en el análisis del cuestionario son variables categóricas y se debe utilizar el coeficiente de correlación de Spearman.
Puedes utilizar la prueba de chi-cuadrado, que es un método de análisis para determinar si existe un efecto significativo entre dos variables.
Comparación y prueba de tres valores promedio
(1) Proceso de media: Descripción y análisis integral de las variables especificadas, agrupando los valores promedio y luego comparándolos. Por ejemplo, puedes dividir la población en hombres y mujeres según la variable género para estudiar si existe alguna brecha de ingresos entre ellos.
(2) Prueba T:
La prueba t para muestras independientes se utiliza para probar si muestras no relacionadas provienen de poblaciones con la misma media. Por ejemplo, estudie si existe una diferencia significativa en los ingresos entre los clientes que compran el producto y los que no.
Si las muestras no son independientes se debe utilizar una prueba t pareada. Por ejemplo, estudiar si la eficiencia en el trabajo mejora después de participar en una formación profesional.
4 Análisis de regresión
En el análisis de regresión del análisis de cuestionarios, el modelo de regresión discreta, generalmente el modelo logístico, se utiliza a menudo para explicar el grado de influencia de una variable sobre otra variable. . Por ejemplo, estudie el impacto del ingreso en el consumo de un bien.