学习攻略
统计分析软件——SPSS
SPSS对于各位研究生们可算是不陌生了，可以说是每个科研家必备的神器了，接下来我们一起学习一下此软件吧！
SPSS 是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身，基本功能包括数据管理、统计分析、因素分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚集分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。目前广泛应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。
01 基本界面
SPSS有三大窗口，其中包括变量（variable）窗口、数据（data）窗口和结果（output）窗口。以下是变量窗口和数据窗口，如下图：
02 描述性分析
描述性分析是对被调查者的最基本的信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作等。描述性分析主要对问卷的均值、标准差进行分析。
最后汇总了列成表格或图表，图表的项有频数、频率、均值、标准值等，加以文字说明，使结果清晰明了，如下图：
03 信度分析
信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，是否具有良好的相关性进行分析，收集数据是否矛盾、可靠等等。
问卷分析的步骤如下：分析–标度–可靠性分析–选择项–确定，如下图：
结果分析：问卷是否可靠关键在于Alpha（a系数）
04
效度分析和因子分析
通俗来说，效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致，一般分为内容效度和结构效度；内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性，结构效度是指题项衡量所测变量的能力，实证分析着重分析结构效度，通过进行探索性因素分析（Exploratory factor analysis，EFA）检验来证明量表的结构有效性。
分析步骤如下：分析–降维–因子–将左边所有变量选到右边变量框中–描述–选择初始解和KMO–继续–提取–在提取里选择主成份和碎石图–继续–旋转–选择最大方差法，如下图：
得出结果如下：
结果分析：效度分析结果主要看KMO值和sig.（显著性）；
若KMO>0.7，则说明问卷中设计的自变量之间具有一定的联系，问卷是有效的；
sig.
05
相关分析
相关分析前首先取各个因子的平均值。
步骤如下：分析–相关–双变量–将左边的变量选到右边–在皮尔逊和双变量前打勾–确定。如下图：
得出结果如下：
相关性是检验自变量与因变量的关系。
如图，可以看出外语成绩与智力分数的相关系数为0.520，且sig.
相关系数的取值范围介于-1~1之间，绝对值越大，表明变量之间的相关越为紧密。
06
回归分析
回归分析需要看的图有模型摘要图、ANOVA、系数图等等。
步骤如下：分析–回归–线性–选择自变量和因变量–点击统计–选择、共线性等–继续–选择XY变量–继续–保存–继续–确定。
结果为：
模型摘要图主要看R方和德宾值（D-W），调整后的R方为0.480说明自变量对因变量的可解释程度为48.0%（R方代表的是自变量对因变量的解释能力，R方与调整后的R方越接近说明数据越稳定）。D-W值是检验自变量之间是否存在自相关，上图中D-W>2表示问卷中的几个自变量无自相关性，即方差分析表，ANOVA表的一个作用就是验证假设（A对B不产生影响）是否成立，一般只看sig.值即可，上图sig.
下一步看系数表效度分析结果怎么看，系数表则说明有几个自变量对因变量产生显著性影响。如下图：
上图中回归系数b是通过样本及回归模型通过SPSS计算得出的,是反映当自变量x的变动引起因变量y变动的量。主要看显著性，其中工作经验得分、绩效评价得分、劳动强度的sig.
从上面可以看出，相关性分析是检验自变量与因变量之间是否具有相关性（正向或反向相关），回归分析则说明了自变量对因变量是否具有显著性影响。
学习总结
SPSS从访问整个数据文件格式的数据以及通过开放式数据库访问数据开始，并支持整个大数据的管理和处理功能，然后进行数据分析，总结数据分析后形成报告和部署。它使用高级的统计程序帮助数据分析师快速了解大型和复杂的大数据集合，从而确保高精度以推动对数据分析质量决策。
因此不管你是文科生还是理科生，知道统计分析效度分析结果怎么看，学会SPSS，都会让你的学术道路如虎添翼!
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