一、spss数据分析：样本来源

前几天去一所中学发放线下的调查问卷，共发放问卷224份，回收问卷220份，问卷回收率为98.2%，其中有效问卷为211份，针对这211份问卷进行数据分析。

二、spss数据分析：基础知识学习

在阅读文献的过程中，有时候根本看不懂数据分析结果的值代表什么含义，如果不能很好的解读这些值所代表的意思，就会影响文献的阅读，所以在开始学SPSS这个软件之前，先进行了基本知识的学习，先从B站进行系统的知识点学习，明白数据类型（定量和定类）、P值的意义（测量数据间的规律情况把握程度）以及如何去剖析现有的问卷（基本情况分析、差异关系分析、影响关系研究）；然后再用带有数据智能分析的软件去分析数据（小样本），把学到的知识运用到真实的数据环境中，有助于深入消化这些知识点，重要的不是去分析数据而是学习知识点；最后再回到SPSS软件本身，用SPSS软件对211份数据进行分析。

三、spss数据分析：剖析问卷

在做数据分析之前，要剖析课题和问卷，看看适合做什么类型的数据分析，然后再进行下一步。通过对问卷进行剖析，暂定对问卷进行信度分析、效度分析、t检验和方差分析。其中方差分析比较复杂，满足两个条件才可以做方差分析，那就是正态性检验和方差齐性检验。

根据定类变量（X）对定量变量（Y）进行分组，进行正态性检验，正态性检验要求比较严格，一般很难满足，但只要正态性检验结果里其峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，则可以进行下一步的方差分析。为了进一步说明此样本可被接受为正态分布，可用直方图来辅助说明。若分析出来的直方图基本上呈现出钟形（中间高，两端低），则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布。

根据定类变量（X）对定量变量（Y）进行分组，进行方差齐性检验，分析每个分析项P值是否小于0.05或者0.01；若呈显著性，拒绝原假设（原假设：满足方差齐性），则说明数据波动不一致，即说明方差不齐；反之则说明数据波动一致，说明数据满足方差齐性。

还可以对数据进行效应量化分析，效应量化分析的结果包括组间差异、总差异、偏Eta方η²、Cohens f值，用于分析数据间的差异。当呈现出显著性差异（前提），可以分析差异，同时还可以分析差异幅度（即效应量)。偏Eta方（η²值）：介于0~1之间，该值越大说明差异幅度越大。Cohens f值：表示效应量大小，效应量小、中、大的区分临界点分别是：0.1、0.25和0.40。

四、小结

以上关于SPSS的分享，如果您觉得过于复杂，也可以尝试其他数据分析工具，比如九数云，它是帆软软件推出的一款快速进行大数据量分析与统计的统计分析工具，相比于其他工具来说，优点很明显： 1.低门槛，几乎不用写复杂函数，小白也能轻松上手 2.性能强大，可以不需要写代码，就完成大数据量的复杂分析 3.操作简便，全程拖拽式操作 4.可视化能力突出，可以拖拽制作35+种类图表，还有多个主题可选 5.分析过程记录，既方便溯源检查问题，又可以固定生成模板，解决重复分析的烦恼。

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