SPSS数据分析真心不难，一次通过SPSS
SPSS数据分析真心不难，一次通过
SPSS数据分析按模版照做一天真的学会了
1. 连续数值型变量
可以取到数轴上某一区间的任意值，如年龄、身高、体重等。统计量:平均值、标准差、中位数
2. 分类型变量
一般是属性和类别。如颜色、性别、婚姻、学历等。统计量:众数、人数、占比。
3. 问卷分析流程
数据分析基本流程:样本的基本信息/人口统计学特征、信度和效度检验、现况分祈、影响因素研究、差异分析、中介分析或调节分析等，
4. 现况分析
本质是对问卷中所有题项或部分题项的描述性统计，是为了分析人们对本次调研内容的看法现状。需要频率、描述等简单的统计学方法。
5. 卡方检验
卡方检验是两个或多个构成比之间的差异检验。如男女生选择文科、理科的比例是否有显著差异
6. 信度分析
只针对量表型问卷。考察量表中题项的一致性和稳定性。衡量一致性一般是 Cronbach a信度系数，系数>0.7-致性可以接受的，系数<0.7则问卷需要修订。
7. 效度分析
效度是衡量量表中的每一题项的能效性的。主要通过结构效度探寻并验证一份量表是由几个维度构成以及每个维度包含哪些题项。
8. 差异分析
比较不同类型的被调研者在量表总体及其各个维度上的差异状况。考察人口学变量对量表总体及维度的影响，为后期回归分析中的控制变量提供依据。
9. 相关性分析
相关性分析是研究两个变量之间关联关系的统计学方法。两个变量之间关系是平等对称的。采取的统计学方法:Pearson相关、Spearman相关卡方检验、独立样本T检验、单因素方差。
10. 回归分析
通过相关性分析得出变量之间存在关联关系之后，需要继续考察变量之间的因果关系关系。探寻影响因素需要用到回归类的统计分析方法，
11.中介效应
研究X对Y的影响时，这个影响会通过一个中介变量间接造成。中介效应分析的也是因果关系，也需要回归分析，并且包含两个回归分析。
12.调节效应
调节效应自变量x和因变量Y之间的关系，会随着第三个变量M大小的变化而变化。这个关系是可变的，变大或变小完全依赖于变量M数值的大小。#spss #数据分析 #spss统计分析 #实证分析 #数据分析我在行 #spss数据分析 #spss代做 #spss回归分析 #多元线性回归 #spss数据分析代做
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1. 连续数值型变量
可以取到数轴上某一区间的任意值，如年龄、身高、体重等。统计量:平均值、标准差、中位数
2. 分类型变量
一般是属性和类别。如颜色、性别、婚姻、学历等。统计量:众数、人数、占比。
3. 问卷分析流程
数据分析基本流程:样本的基本信息/人口统计学特征、信度和效度检验、现况分祈、影响因素研究、差异分析、中介分析或调节分析等，
4. 现况分析
本质是对问卷中所有题项或部分题项的描述性统计，是为了分析人们对本次调研内容的看法现状。需要频率、描述等简单的统计学方法。
5. 卡方检验
卡方检验是两个或多个构成比之间的差异检验。如男女生选择文科、理科的比例是否有显著差异
6. 信度分析
只针对量表型问卷。考察量表中题项的一致性和稳定性。衡量一致性一般是 Cronbach a信度系数，系数>0.7-致性可以接受的，系数<0.7则问卷需要修订。
7. 效度分析
效度是衡量量表中的每一题项的能效性的。主要通过结构效度探寻并验证一份量表是由几个维度构成以及每个维度包含哪些题项。
8. 差异分析
比较不同类型的被调研者在量表总体及其各个维度上的差异状况。考察人口学变量对量表总体及维度的影响，为后期回归分析中的控制变量提供依据。
9. 相关性分析
相关性分析是研究两个变量之间关联关系的统计学方法。两个变量之间关系是平等对称的。采取的统计学方法:Pearson相关、Spearman相关卡方检验、独立样本T检验、单因素方差。
10. 回归分析
通过相关性分析得出变量之间存在关联关系之后，需要继续考察变量之间的因果关系关系。探寻影响因素需要用到回归类的统计分析方法，
11.中介效应
研究X对Y的影响时，这个影响会通过一个中介变量间接造成。中介效应分析的也是因果关系，也需要回归分析，并且包含两个回归分析。
12.调节效应
调节效应自变量x和因变量Y之间的关系，会随着第三个变量M大小的变化而变化。这个关系是可变的，变大或变小完全依赖于变量M数值的大小。#spss #数据分析 #spss统计分析 #实证分析 #数据分析我在行 #spss数据分析 #spss代做 #spss回归分析 #多元线性回归 #spss数据分析代做
