使用SPSS判断问卷设计是否合理

关键词：SPSS

要做实验进行数据分析，那么就需要提前准备数据，大多数获得数据的方式是进行问卷调查，得到问卷调查的数据后，再通过SPSS数据分析软件将数据导入。那么在编制问卷前，需要确定好主要的分析维度，然后根据主要维度设计问卷，最后通过SPSS依据各个维度进行分析，进而确定设计的调查问卷是否合理。

一、案例的数据准备

为了教大家如何对问卷调查进行多维度分析，判断问卷是否设计合理。这里以某公司探究顾客购买手机的原因为例，查阅相关资料，总的来说包括外观、配置、系统，然后再根据这三个维度设计。具体9个变量如下图所示，其中颜色、材质、屏幕尺寸以及形状是外观，CPU、内存、芯片是配置，安卓系统、苹果系统是系统。

图1数据展示

二、判定问卷设计是否合理

判定问卷设计是否合理总共包括三个维度，第一维度是对手机外观维度分析，第二维度是对手机配置维度分析，第三维度是手机系统维度分析。为了演示，这里仅展示第一维度分析步骤，其他两个维度操作类似。

点击SPSS顶部菜单栏“分析”-“降维”-“因子”，将第一维度的4个因素加载到变量文本框中。

图2因子分析

点击因子分析窗口右侧的描述按钮，统计模块保持默认，相关性矩阵勾选“KMO和Bartlett球形度检验”文本框。

图3描述

点击因子分析窗口右侧的提取按钮，显示模块手动勾选碎石图，其他模块均保持默认。

图4提取

点击因子分析窗口右侧的旋转按钮，方法模块勾选直接斜交法或者最大方差法，这里勾选直接斜交叉法。

图5旋转

三、结果分析

同样三个维度的结果分析都相似，这里仅展示第一维度的结果分析。首先我们看到KMO和巴特利特检验，如果KMO取样适切性量数小于0.6则不适合进行因素分析。可以看到第一维度的值为0.614大于0.6，说明可以进行因素分析。

图6KMO和巴特利特检验

通过上面验证说明该维度可进行因素分析。总方差解释分析，4个问题抽取了2个因素，两个共同因素的累积量71.811%。

图7总方差解释

从碎石图可以验证，特征值大于1的有两个，所以可以提取两个因素。

图8碎石图

结构矩阵图。因素1包括三个问题：材质、屏幕寸尺、形状（值大于0.6），因素2包括一个问题：颜色。

图9结构矩阵

从成分相关性矩阵来看，因素1和因素2相关性为0.043，代表相关性较低，因此最终因素1保留因素数量最多的问题，即保留三个问题。

图10成分相关性矩阵

四、小结

上述给大家讲解了如何使用SPSS多维度因素分析方法判断问卷设计是否合理，并且通过手机原因进行分析，将其分成三个维度，并且详细分析了第一维度，得到第一维度可以保留。大家可以通过类似分析，将剩余的两个维度进行分析，相信通过练习你一定能够学会判断问卷是否设计合理。