1樓：匿名使用者
如果乙個維度對應多個題，可使用spssau(**spss分析軟體）的生成變數得到平均值，
版表示乙個維度整體。然後再權做相關性分析。以及提示下，spssau有智慧型化文字分析這些，網頁直接就能使用的。相關分析的智慧型化文字分析非常準確。
2樓：匿名使用者
將每個維度得分計算出來
用spss做相關性分析，有六個維度，每個維度下面平均四個問題，怎麼做？
3樓：匿名使用者
可以計算維度平均值，把多個題項合併成乙個維度後，再進行相關分析。
針對問卷量表資料，同時幾個題表示乙個維度。比如想要將「我在工作中能獲得成就感」、「我可以在工作中發揮個人的才能」這兩題合併成乙個維度（影響因素），可以通過spssau的【生成變數】功能計算均值，生成新的變數用於後續分析。
操作步驟：1、選擇所有要合併的題項；2、新增上變數名稱；3、確認處理。
生成變數
相關分析
4樓：匿名使用者
不用先做效度，然後做個維度的相關就行了
直接相加算總分是最簡單的
5樓：匿名使用者
1.關於各維度的分數，可以採用每個維度下分數相
加，也可以採用相加之後求平均值，一般的心理學量表都是求平均值的。2.量表a和量表b是無法相加總分的，這樣沒有意義的3.
關於量表a和量表b的平均分，一般是用各維度平均分相加之後再除以維度數的另外 一般的心理學量表都有量表的維度解釋，以及計算方式，所以建議你找一下你使用的量表，看看有沒有相應的說明和解釋。望採納，謝謝。
6樓：匿名使用者
今天想好好跟大家分享乙個好用的資料功能，先賣個關子，分享之前先來看幾個實際的工作場景~
月底了，需要展示各省份本月的訂單量分布，總不能用30多條折線顯示吧，一堆密密麻麻的線沒人想看吧！
想對比分析團隊裡10個銷售經理業績完成的情況，要出10張圖表一一對比，這也太麻煩了吧？
店鋪有成百上千個sku，老闆要對比檢視每個sku的銷售資料，難道要我做n個圖表嗎？
負責的**有幾十個推廣渠道，想一一對比每個渠道的轉化效果，一張圖表展示不了效果腫麼辦？
類似的「痛苦」很多人都遇到過，當涉及到資料多維度對比分析時，比如上面的例子：不同日期維度不同地域維度的數值對比，往往一張資料圖表並不能直觀地展示效果，又不想直接用**呈現一「坨」資料，這時」對比拆分」功能就顯得尤為重要！
介紹「對比拆分」之前，先普及一下維度、對比、數值（資料小白一定要看，大神可以忽視）是什麼：
維度：是事物或現象的某種特徵，可以簡單理解是x軸，如性別、地區、時間等都是維度。其中時間是一種常用的維度，時間前後的對比稱為縱比，如使用者數環比上月增長10%；同級單位之間的比較，簡稱橫比，如不同省份人口數的比較、不同公司收入的比較；
對比：當橫比、縱比都要涉及的時候（如不同日期不同地域），就需要對比啦！
數值：即指標/度量，用於衡量事物發展程度的單位，可以簡單理解是y軸；
鑑於對比拆分的定義比較抽象，這裡先不做解釋，主要結合文章開頭的2個實際場景來展示其使用價值，希望能真正幫到需要的yin！
工作場景1：o2o/電商**想要了解近期各省市的訂單金額分布情況，需要的維度：日期、地區，需要的數值：訂單金額，先看「美顏」前後對比圖吧~
（「美顏」前）
（「美顏」後）
「美顏」前各省的資料堆在一起，n條折線就像一團雜亂的毛線，資料給人的感覺也是一團亂，根本不想看，也無從下手，更別說用資料驅動運營了。
再看看「美顏」後的圖表，很清晰地展示各個省份的資料量和變化趨勢，圖表瞬間轉成小清新，感覺美美噠！
趕緊來看看「美顏」過程：
第1步：開啟最愛的bdp個人版，上傳需要分析的工作表，在編輯圖表頁面將日期（付款日期）拉到維度欄、地區（收貨省份）拉到對比欄，訂單金額拉到數值欄，記得順手調個稀飯的顏色；
酷炫的亮點來了：當你把滑鼠hover到資料上，同時按下alt鍵，就能看某一天各省市的資料啦！左右滑動滑鼠還有驚喜哦！（同樣錄好了gif圖，但是上傳不了，自己去體驗一把哈，很酷）
工作場景2：半個月過去了，銷售總監想要了解截止目前為止各個銷售經理的業績完成情況；需要的維度：時間、人員名稱，需要的數值：合同金額（計量圖可以設定目標值）
柱狀圖只能簡單展示每個人本月的訂單金額，並不能看出目標完成的進度如何，更別說能直觀對比每個人完成的情況了。
計量圖的確能展示目標完成的進度，但是只能通過篩選一一檢視每個人的進度，並不能一下子展示所有人的。
好了，「對比拆分」又上場啦，噔噔噔~~~（具體操作見上乙個例子）
哇塞，每個人的業績完成情況太直觀了。半個月過去了，完成50%及以上的只有3個，總監應該好好鼓勵他們，爭取更好的業績，還有7人連50%都沒有達到，那就要一一找了解下情況，找到原因及時改進，尤其是低於是30%的銷售：
是不是在跟進大客戶，專案是否靠譜，是不是屬於後半個月發力，大專案能否填補之前的落後？不能的話要怎麼做才能達標？
是不是本月跟的客戶太少？那應該積極主動去尋找銷售線索。
還是跟了很多專案，但成交率很低，那成交率很低的原因又是什麼：地域問題、客戶性質 or 其他原因呢？根據不同原因有針對性地進行調整。
......
原因有很多，總監可以根據這張圖表一一找人了解情況，及時尋找原因並做出調整，爭取讓本月業績更上一層樓，這不就是資料和圖表呈現的意義嘛！
7樓：蝸牛與遠方
您好，你上面7個問題間的相關性分析怎麼做呀？我想針對問卷裡的問題內部的選項進行分類，想看看選項間的相關性。
8樓：匿名使用者
你這個不僅要做相關分析，還要做sem，這對於你來說是很複雜幾乎應該是沒法完成的
我替別人做這類的資料統計分析蠻多的
如何用spss軟體把調查問卷中乙個維度的多個問題合成乙個變數,然後進行相關分析?求各位大神幫幫忙。
9樓：豬豬最愛牛牛
不用管維度，把不同的人，對變數下的同乙個問題的得分，做平均，就代表這個變數了，別的變數也一樣，然後平均出來的兩個或者多個變數做相關性分析，就行了
10樓：匿名使用者
能把具體步驟說詳細點嗎
如何用spss軟體把調查問卷中乙個維度的多個問題合成乙個變數,然後進行相關分析？求大神幫幫忙。
11樓：我姓趙嘿嘿
你需要先把20個問題的資料全部輸進去，然後通過：資料→計算變數，計算每個緯度的得分。最後就可以用計算得到的四個緯度進行相關分析。
如何用spss處理問卷調查中變數下多個問題。 40
12樓：伍壹調查
spss調查問卷的資料分析 調查分析問卷**，在經過核實和清理後就要用spss做資料分析，首先的第一步就是把問題編碼錄入。
spss的問卷分析中乙份問卷是乙個案，首先要根據問卷問題的不同定義變數。定義變數值得注意的兩點：一區分變數的度量，measure的值，其中scale是定量、ordinal是定序、nominal是指定類；二 注意定義不同的資料型別type。
各色各樣的問卷題目的型別大致可以分為單選、多選、排序、開放題目四種型別，他們的變數的定義和處理的方法各有不同
1 、單選題：答案只能有乙個選項
例一 當前貴組織機構是否設有面向組織的職業生涯規劃系統？ a有 b 正在開創 c沒有 d曾經有過但已中斷 編碼：只定義乙個變數，value值1、2、3、4分別代表a、b、c、d 四個選項。
錄入：錄入選項對應值，如選c則錄入3
2 、多選題：答案可以有多個選項，其中又有項數不定多選和項數定多選。
（1）方法一（二分法）： 例二 貴處的職業生涯規劃系統工作涵蓋哪些組群？畫鉤時請把所有提示考慮在內。
a月薪員工 b日薪員工 c鐘點工 編碼：把每乙個相應選項定義為乙個變數，每乙個變數value值均如下定義：「0」 未選，「1」 選。
錄入：被調查者選了的選項錄入1、沒選錄入0，如選擇被調查者選ac，則三個變數分別錄入為1、0、1。
（2）方法二： 例三你認為開展保持黨員先進性教育活動的最重要的目標是那三項：
1（ ） 2 （ ） 3（ ） a、提高黨員素質 b、加強基層組織 c、堅持發揚民主 d、激發創業熱情 e、服務人民群眾 f、促進各項工作 編碼：定義三個變數分別代表題目中的1、2、3三個括號，三個變數value值均同樣的以對應的選項定義，即：「1」 a，「2」 b，「3」 c，「4」 d，「5」 e，「6」 f 錄入：
錄入的數值1、2、3、4、5、6分別代表選項abcdef，相應錄入到每個括號對應的變數下。如被調查者三個括號分別選acf，則在三個變數下分別錄入1、3、6。
3 、排序題： 對選項重要性進行排序 例四 您購買商品時在 ①品牌 ②流行 ③質量 ④實用 ⑤** 中對它們的關注程度先後順序是（請填代號重新排列）
第一位 第二位 第三位 第四位 第五位 編碼：定義五個變數，分別可以代表第一位第五位，每個變數的value都做如下定義：「1」品牌，「2」 流行，「3」 質量，「4」 實用，「5」 ** 錄入：
錄入的數字1、2、3、4、5分別代表五個選項，如被調查者把質量排在第一位則在代表第一位的變數下輸入「3「。
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13樓：影影老師
不用管維度，把不同的人，對變數下的同乙個問題的得分，做平均，就代表這個變數了，別的變數也一樣，然後平均出來的兩個或者多個變數做相關性分析，就行了
spss問卷多個問題維度劃分後，怎麼計算每個維度的α值以及維度的t檢驗 10
14樓：匿名使用者
可以計算維度平均值，把多個指標合併成乙個維度後，在進行t檢驗分析。
針對問卷量表資料，同時幾個題表示乙個維度。比如想要將「我在工作中能獲得成就感」、「我可以在工作中發揮個人的才能」這兩題合併成乙個維度（影響因素），可以通過spssau的【生成變數】功能計算均值，生成新的變數用於後續分析。
spssau生成變數
15樓：匿名使用者
信度分析，克朗**a係數，spss可靠性分析裡面操作
用spss對問卷調查其中乙個維度的兩個題項做因子分析，不論資料怎麼改kmo值出來一直是0.500，怎麼回事
16樓：中子
kmo值檢驗的
來作用是看看你的這些題目源
的內部相關，存不存在一定量的區域性因子，那麼，如果內部相關太低，那kmo值就不高，你這裡我不知道是只放了兩個專案還是怎麼回事，如果只有兩個專案，那kmo不高太正常了，用兩個專案來衡量乙個因子本來就是不夠準確的，誤差會比較大，而且你不是把所有維度的專案都放進去，單單放兩個題目進去，就更不成了。而且，有可能你這僅有的兩個題目可能的確相關不高，構不成乙個因子，要解決這個問題，那你只能是加題目，要麼是把所有維度都放進去來做因子分析，要麼就是給這個維度加題目，一般來講，乙個多維量表的每個維度最少要有3道題，單維的話你怎麼著也要5個題目吧。kmo=0.
5太低了，一般也要0.8
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