研究生论文中用到的spss怎么做，怎么使用SPSS做差异性分析论文急用
来源：整理 编辑：八论文 2023-01-11 11:53:42
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1，怎么使用SPSS做差异性分析论文急用
就是两列变量，第一个变量是学校类别 分小学、初中、高中，第二个变量是做的选择，这个选择的数据 是连续性数据 还是 也同前面学校类别一样是 分类数据。如果选择是连续性数据，那就用单因素方差分析，就是在均值比较里面 有一项单因素方差分析，就是应用于三个类别的均值的比较，t检验 是只能用于两个类别的均值比较如果你的选择是分类数据，那就只能用卡方分析
2，怎么用spss分析调查问卷并写论文
你的思路反了，你应该首先根据你做这个问卷的目的来确定一系列假设和分析思路，之后才能有针对性的选择分析方法。比如你想比较不同性别在某个量表维度是否有差异，那就用均值t检验如果你想分析 性别、年龄、学历等多个自变量对一个量表总体的影响，那就用回归分析直接往spss表里输，容易出错还累。不如用epidata软件建立调查表数据库，然后录入。录完后直接将数据可导出为任何分析软件可识别格式，包括spss。
3，如何用spss 做一个方差分析
单因素方差方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
4，如何用spss做主成分分析和因子分析
如何用ＳＰＳＳ软件进行主成分分析郭显光摘要文章指出《统计分析软件ＳＰＳＳ／ＰＣ＋》中主成分分析举例中的一处错误，比较了主成分分析和因子分析的异同，进而指出用ＳＰＳＳ软件不能直接进行主成分分析。作者根据主成分分析和因子分析的关系，提出一种先用ＳＰＳＳ的ＰＣ法得出因子载荷阵，然后求出特征向量，建立主成分模型的主成分分析计算方法。关键词主成分分析因子分析因子载荷阵特征向量一、关于主成分分析举例中的一处错误在ＳＰＳＳ的高级统计分析命令中，有因子分析的功能。例如，用ＦＡＣＴＯＲ命令可以进行因子分析，用ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ子命令可以输出因子模型阵、变量被解释的因子方差、所提取的因子特征根和每个特征根代表的变量Ｘ总方差的百分比。在使用该命令时，可以指定提取因子的方法，包括ＰＣ（主成分法）、ＰＡＦ（主轴因子法）等等，也可以指定因子旋转方式。在童忠勇教授主编的《统计分析软件ＳＰＳＳ／ＰＣ＋》（陕西人民教育出版社，１９９０年）一书中，第２１３－２１５页给出了一个例子：某地区对下属１２个县人口调查，其中５个经济变量为：Ｘ１（住户数）、Ｘ２（学校数）、Ｘ３（就业人数）、Ｘ４（年收......(本文共计5页)
5，如何用spss做因子分析
SPSS→分析→数据缩减→因子分析→选择自变量和因变量→描述里面选择KMO检验和球型检验;旋转选择最大方差旋转法→确定→结果因子分析1输入数据。2点analyze 下拉菜单，选data reduction 下的factor 。3打开factor analysis后,将数据变量逐个选中进入variables 对话框中。4单击主对话框中的descriptive按扭，打开factor analysis: descriptives子对话框，在statistics栏中选择univariate descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在correlation matrix 栏内选择coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击continue按钮返回factor analysis主对话框。5单击主对话框中的extraction 按钮，打开如下图所示的factor analysis: extraction 子对话框。在method列表中选择默认因子抽取方法——principal components，在analyze 栏中选择默认的correlation matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在exact 栏中选择number of factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击continue按钮返回factor analysis主对话框。6单击主对话框中的ok 按钮，输出结果。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
6，怎么用spss因子分析法
因子分析1输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴模糊聚类分析是聚类分析的一种。聚类分析按照不同的分类标准可以进行不同的分类。就好像人按照性别可以分成男人和女人，按照年龄可以分为老中青一样。聚类分析如果按照隶属度的取值范围可以分为两类，一类叫硬聚类算法，另一类就是模糊聚类算法。隶属度的概念是从模糊集理论里引申出来的。传统硬聚类算法隶属度只有两个值 0 和 1。 也就是说一个样本只能完全属于某一个类或者完全不属于某一个类。举个例子，把温度分为两类，大于10度为热，小于或者等于10度为冷，这就是典型的“硬隶属度”概念。 那么不论是5度 还是负100度都属于冷这个类，而不属于热这个类的。而模糊集里的隶属度是一个取值在[0 1]区间内的数。一个样本同时属于所有的类，但是通过隶属度的大小来区分其差异。比如5度，可能属于冷这类的隶属度值为0.7,而属于热这个类的值为0.3。这样做就比较合理，硬聚类也可以看做模糊聚类的一个特例。你说的动态模糊分析法我在文献里很少见到好像并不主流，似乎没有专门的这样一种典型聚类算法，可能是个别人根据自己需要设计并命名的一种针对模糊聚类的改进方法，这个不好说了就。我见过有把每个不同样本加权的，权值自己确定，这样就冠以“动态"二字，这都是作者自己起的。也有别的也叫”动态“的，可能也不一样，似乎都是个别人自己提出的。至于文献，你可以到中国知网搜索博士或者硕士毕业论文，有关模糊聚类为题目的，在第一章引言里面必然会有详细的介绍，或者联系我，我就是做这方面的。希望能对你有所帮助，给点分吧，打的挺累的。
7，SPSS统计分析中怎么检验问卷的信度效度信度效度应该达到多少
一般要大于0.7说明问卷调查质量比较良好。信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。信度公式为X=T+B+E，T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量的随机误差，X 表示测量结果。效度，即有效性，是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物或者所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。效度的特征：1、效度具有相对性：任何测验的效度是对一定的目标来说的，或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。 所以，在评价测验的效度时，必须考虑效度测验的目的与功能。2、效度具有连续性：测验效度通常用相关系数表示，它只有程度上的不同，而没有“全有”或“全无”的区别。效度是针对测验结果的。不同的指标有不同的要求，α系数大于0.7比较好。信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。以上内容参考：百度百科-spss做alpha信度检验啊一般要大于0.7说明问卷调查质量比较良好不同的指标有不同的要求α系数大于0.7比较好我经常帮别人做这类的数据分析的信度α信度，效度可以做因子分析因子分析1输入数据。2点analyze 下拉菜单，选data reduction 下的factor 。3打开factor analysis后,将数据变量逐个选中进入variables 对话框中。4单击主对话框中的descriptive按扭，打开factor analysis: descriptives子对话框，在statistics栏中选择univariate descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在correlation matrix 栏内选择coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击continue按钮返回factor analysis主对话框。5单击主对话框中的extraction 按钮，打开如下图所示的factor analysis: extraction 子对话框。在method列表中选择默认因子抽取方法——principal components，在analyze 栏中选择默认的correlation matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在exact 栏中选择number of factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击continue按钮返回factor analysis主对话框。6单击主对话框中的ok 按钮，输出结果。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
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