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简单的举个例子，spss在对于个人数据分析和结果处理方面来看个人数据分析与结果处理（针对大学生的论文）分析主要包括描述性分析、信度效度分析、相关分析、假设检验（回归分析）。在分析之前我们首先要懂得SPSS的分析原理。用SPSS分析的问卷必须是李克特五、七级量表，新研究者建议设计五级单因素的量表。问卷数据收集完成，第一步要剔除无效问卷，保证数据的准确性。分析步骤如下：01、录入信息打开SPSS软件，在变量界面输入问题及值，一般值为1代表非常不同意，2代表不同意，3代表不一定，4代表同意，5代表非常同意。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、工等等。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。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，收集数据是否存在矛盾、可靠等等。问卷分析的步骤如下：点击“分析”----“标度”----“可靠性分析”-----“选择项”----“确定”结果分析：问卷是否可靠关键在于：Alpha（a系数）a<7则表示设计的问卷信度不可靠；77，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；<001说明该问卷符合做因子分析，下一步则可以进行因子分析（EFA）。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。得出的结果如下：假设前面两个为因子1、因子2（自变量），第三个为因变量。相关性是检验自变量与因变量的关系。可以看出因子1与因变量的相关系数为779，且<001，说明自变量（因子1）与因变量呈正相关。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--选择德、共线性等--继续--选择XY变量--继续--保存--继续--确定。模型摘要图主要看R方和德宾值（D-W），调整后的R方为684说明自变量对因变量的可解释程度为4%（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，一般只看值即可，上图<01，说明拒绝原假设，至少有一个对因变量产生显著性影响。下一步看系数表，系数表则说明有几个自变量对因变量产生显著性影响。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。07、一些常见p的问题在信度分析时，那个值该怎么写，问卷信度总是5多 ，怎么写？信度分析主要看Alpha（a系数），a<7则表示设计的问卷信度不可靠，705，说明假设成立，A对B（或B对A）不产生影响，任何一方变动都不会影响另一方。上面是我对现在大学生而言，就怎么处理自己的论文，对自己论文进行数据处理和分析，希望对你有所帮助，谢谢阅读。 
问卷调查中一种常见题型是多选题，又被称为多重应答。它在本质上属于分类数据，但其数据格式较特殊，在分析时也需要计算一些较为特殊的指标。 SPSS的数据文件，对于多选题，其数据格式有两种：多重二分法和多重分类法。 当一个题目有多个候选项，每个候选项可以被选中、也可以不被选中时，通常采用多重二分法数据格式。这种方法，将每个候选项设置为一个变量。有几个候选项，就设置几个变量。变量的取值只有两个，分别表示选中或未被选中。通常用1表示选中，用0表示未被选中。多重二分法数据格式的优点是简单明了，易于理解；缺点是需要的变量数比较多，当候选项很多时，应答可能比较分散，分析讨论较繁琐。 当一个题目有多个候选项，每个候选项可以被填入可能答案中的一个、也可以不被选中而保持空缺时，通常采用多重分类法数据格式。 这种方法，将每个候选项设置为一个变量，有几个候选项，就设置几个变量。每个变量的可能取值有多个，分别表示所有可能答案中的一个。通常将所有可能的答案排列起来，分别用1，2，3，…来表示。多重分类法数据格式的特点是，可以用较少的变量反映出较多的应答。但由于需要将不同变量中对同一答案的选择累加起来，故分析方法相对难于理解些。 根据你提供的内容建议使用第一种方式（多重二分法）进行统计分析、、、如 采纳给分，O(∩_∩)O谢谢
