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“SPSS分析懂了理论，可一开始操作还是不知道从哪下手！” 你是否也曾有过这样的困扰？🤯我们在前一篇文章中已经简明易懂地整理了SPSS的五大分析方法： 这一次，我们将带你实际操作，一步步教你如何在 SPSS 中完成这些分析！ “准备好亲手试试看了吗？”那就跟我来！🚀 1️⃣ 频率分析（Frequency Analysis）– 一眼看出受访者分布！ “想知道受访者的年龄段、性别、职业分布？” 最基础、最常用的分析方法就是频率分析！ ✅ SPSS 中进行频率分析的方法： 📌 结果解读示例：✔ 60% 的受访者为 20 多岁✔ 70% 的人表示“满意”✔ 最多的职业为公司职员 💡 实务应用： 汇总调查结果、制作基础数据报告时很常用！ 2️⃣ 因子分析（Factor Analysis）– 把相似题目归为一组！ “问卷题太多了，能不能提取出几个核心因素？” 利用因子分析可以把类似的题目归类，找出背后共同的“因子”。 ✅ SPSS 中进行因子分析的方法： 📌 结果解读示例：✔ “服务满意度”“服务态度”“价格满意度”被归为“客户满意度”因子✔ KMO 值为 0.8 → 分析适合✔ Bartlett 检验 p < 0.05 → 具有统计意义 💡 实务应用： 整理问卷结构、简化变量、归纳核心维度时常用！ 3️⃣ […]

“SPSS……刚听到的时候感觉像是密码一样！”你在学习数据分析时，是不是也有过这样的想法？🤯 📌 频率分析、因子分析、信度分析、描述性统计、回归分析！ 一听到这些术语就头疼？那就请你把这篇文章看完！ 我们将摒弃复杂术语，用最简单的方式帮你理解！🚀 1️⃣ 频率分析（Frequency Analysis） 🏆 👉 “这个问卷中，受访者最多选择的是A吗？” 当你查看问卷数据时，是不是想知道大家都选择了什么？ ✅ 频率分析 是一种查看数据出现频率的方式。常用于找出“最常被选择的答案”。也可以用来查看性别、年龄等基本统计数据。 📊 通常用柱状图、饼图等图表呈现，一目了然！ 📌 举例说明：✔ “60%的受访者是20多岁！”✔ “70%的受访者表示满意！” 2️⃣ 因子分析（Factor Analysis） 🧩 👉 “问卷题目太多了，能不能提取出几个核心点？” 当变量很多，想找出它们之间的共性时，就用因子分析！ ✅ 因子分析 是将相似的变量归为同一组（因子）。比如：“服务满意度”、“服务态度”、“价格满意度”可以归为“客户满意度”。 📌 关键指标：✔ KMO值 ≥ 0.5 → 可进行因子分析✔ Bartlett球形检验：p值 < 0.05 → 有统计意义 💡 为什么要做因子分析？→ 为了让数据结构更清晰、更高效！ 3️⃣ 信度分析（Reliability Analysis） 📏 👉 “这份问卷可靠吗？” 如果同一个问题用不同方式提问，得到的结果应该类似，这样才叫有信度。 ✅ 信度分析