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  • 调查问卷分析

    2020-12-13 17:33:10
    调查问卷分析是技术的、经济的、社会的、客观的,相信调查问卷分析能够满足大家的需求,喜欢的朋友赶快下...该文档为调查问卷分析,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • R 问卷分析

    2015-05-29 23:07:35
    用R进行问卷分析问卷分析师智能数据采集的重要来源
  • spss问卷分析

    2018-06-27 22:06:33
    spss问卷分析,给初级学者的课程,可用于社会调查和课程作业
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  • Kaggle选手调查问卷分析(用户画像分析)-附件资源
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  • 电子信息工程专业创新创业训练问卷分析.pdf
  • 问卷分析及数据处理

    2012-08-02 18:21:05
    根据吴明隆老师《SPSS统计应用实务——问卷分析与应用统计》(科学出版社,北京:2003年10月)制作的ppt。
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  • SPSS实用手册:数据录入和问卷分析.ppt
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  • 调查问卷分析系统源代码

    热门讨论 2013-08-31 23:24:57
    调查问卷分析系统源代码,该软件是一个小软件,源代码程序,请不要用于商业化,否则追究法律责任
  • 吴明隆问卷分析与应用,SPSS应用必须!
  • 基于很多朋友的问卷分析辅导要求,草堂君制作了一整套的《问卷分析与分析思维培养》课程,课程的目录如下: 问卷类型及数据描述 抽样及抽样分布 参数估计与假设检验 方差分析与卡方检验 ...

    基于很多朋友的问卷分析辅导要求,草堂君制作了一整套的《问卷分析与分析思维培养》课程,课程的目录如下:

    • 问卷类型及数据描述

    • 抽样及抽样分布

    • 参数估计与假设检验

    • 方差分析与卡方检验

    • 非参数检验方法

    • 相关分析与线性回归

    • 中介效应与调节效应

    • 逻辑回归分析

    • 探索性与验证性因子分析

    • 路径分析与结构方差模型

    整套课程包括十次课(不同的学科可以适当减少或增加其他课程内容),每次课程的时间大约在2~3个小时,总时长在30个小时左右(包括一次免费的答疑课)。授课风格还是草堂君一贯的“理论联系实际”风格,每个知识点都会列举生活案例帮助学习者理解,即使是基础非常薄弱的朋友都可以学会。


    为了保证课程质量,草堂君计划采取的是一对一的上课形式(最多不超过3人),要学就学会,学个半桶水那就别学了。上完全部课程以后,草堂君希望每个学习者不仅能够独立的进行问卷的数据分析,还能够形成自己的数据分析思维,在以后的生活和工作中,都能够如虎添翼。关于课程的其它疑问和课程价格添加草堂君微信号(possitive2)了解。坦率的说,草堂君开设课程一方面是赚钱,同时也是希望能够帮助学习者真正学会问卷分析,同时形成自己的数据分析思维。


    最后,想拥有拿到数据,就知道如何分析本领的朋友,加草堂君的微信(possitive2)吧,草堂君会逐个通过语音通话的方式确认每个人的实际情况,然后再安排上课。草堂君休息时间有限,先报名,先上课;时间安排满了,那就只能等待了。


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  • 比较完善的调查问卷分析资料,对于长用到的调查问卷的编码,统计学处理方法以及多因素分析都有比较详细的论述,另外还有详细的spss步骤
  • 医疗机构科研经费内部审计情况的调查问卷分析.pdf
  • 海子小学学情、教师教学调查问卷分析报告.doc
  • 问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-26 21:27:52
    问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson) 一般相关性检验会用到两种系数:皮尔逊和斯皮尔曼。 这两个系数的区分点就是皮尔逊研究的是连续变量,而斯皮尔曼研究的是有序变量,例如大一、大二、大三这些中间...

    问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson)

    一般相关性检验会用到两种系数:皮尔逊和斯皮尔曼。
    这两个系数的区分点就是皮尔逊研究的是连续变量,而斯皮尔曼研究的是有序变量,例如大一、大二、大三这些中间无法细分的数据。

    M:均值,SD:标准差

    实例:比如下图这个模型,我们对所有的因子做相关分析同时生产相关系数矩阵。
    在这里插入图片描述
    我们在SPSS中导入excel数据。因为每一个因子包含很多题项,因此我们要对题项做个降维处理,把一个因子的题项变成一个变量。步骤如下:

    1. 在转换-计算变量
    2. 给维度取名并取题项的平均值。在这里插入图片描述
    3. 以此类推,将所有题项都降维。

    之后就可以开始进行双变量的相关分析,步骤如下:

    1. 打开分析-相关-双变量
      在这里插入图片描述
    2. 我们把降维后的数据放入变量,默认选择皮尔逊双尾检验在这里插入图片描述
    3. 我们把得出的矩阵复制到word里,并删除掉显著性和个案数这两行。
      在这里插入图片描述
    4. 同时,我们把每行1右边的数据删除,因为是对称的关系。
      在这里插入图片描述5. 最后得到的相关性矩阵如下:
      在这里插入图片描述

    友情提醒:在数据分析之前一定要先确定好你是做的路径分析还是回归分析,如果是回归分析那么相关性分析是一定要做的;而如果是相关根本不必要去做相关分析。

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