一、单选题分析与多选题分析

单选题，通过计数方式来汇总各个选项被选择的次数。
多选题，如果采用单选题的计数方式汇总，只能统计到总体情况，无法进行交叉分析。

如果以0、1的方式输入多选题答案，就可以用求和的汇总方式进行计算。比如，如果有20人选了A，那么就有20个1，即有20人选择了A选项。

二、多选题分析应用

某用户品牌知名度调查，让用户从A、B、C、D、E这5个品牌中选择听说过的品牌，可多选，调查结果如下图所示。

问题1：用户对这5个品牌整体的认知度怎样？哪个品牌用户知名度高?哪个品牌用户知名度低？

用计数的方式汇总多选题答案，结果都为30，这表示30行数据无缺失值，无法得出每个品牌被选择的次数。

用求和的方式汇总多选题答案，结果显示BCD这3个品牌的知名度最高且一样，A比E的知名度稍高。

问题2：不同性别的用户对品牌的认知度是否有差异？

B、C、D这3个品牌的知名度在男性用户中相对较高，而A、C这2个品牌知名度相对较低。AC这两个品牌的知名度在女性用户中相对较高，而B、C、D这3个品牌知名度在女性用户中则相对较低。

问题3：不同年龄段的用户对品牌的认知度是否有差异？

新增“年龄段”分组字段，用VLOOKUP函数根据“年龄”字段进行年龄段的分组。

A、B这两个品牌的知名度在老年用户中相对较高，B、D、E这3个品牌知名度在青年用户汇总相对较高，C品牌知名度在中年用户中相对较高。

问题4：不同学历的用户对品牌的认知度是否有差异？

各品牌的知名度在不同学历人群间的差异教不明显。

例子

有1个多选题，问题为“学生逃课的原因”，回答有ABCDEF6个答案，最后有10名回答者选出的结果如下图：其中A代表缺课原因是“生病”，B代表”有更重要的事“，C：”老师的课无聊“，D：”对课没兴趣“，E：”上课听不懂“，F：”其他“

处理

Step1

转换——计算变量

Step2.1

输入以下公式：INDEX(缺课原因,“A”)=0

输出结果：

【目的：如果没有生病（也就是没有选A)，则记为0】

Step2.2

公式改成“INDEX(缺课原因,“A”)>0 ”

【目的：如果有选A，则输出1】
输出结果：

Index函数的解释

INDEX(缺课原因,“A”)=0，
如果"A"没有出现，则给“缺课原因”这个变量赋值为0

Step3：使用语法编辑器

每个变量重复上述步骤，最终可以得到所有结果的计数项。
但是由于太繁琐了，所以使用语法编辑器：
文件——新建——语法

可以在Word上先复制整理好刚刚输出的代码，改成下面的形式（其实不用写中文，自己看得懂是哪个变量就行）

点击 运行——全部
就能省下重复点击的步骤了

处理结果

结果如下图

分析

分析前必备步骤：建立多重应答集

有三种方法定义名义多选题，第一种（优点：可用于分析频率与交叉表；缺点：临时的，再打开需要重建）
分析——多重相应——定义变量集

打开定义变量集，将需要定义的所有集合定义成单独的变量（注意：此方法定义的多响应集是临时的，后续打开无法再使用）

输出结果：多响应集出现"$原因"

方法2：数据——定义多重响应集
方法3：分析——表——多重响应集

分析步骤

多重响应——频率

分析结果：频率表

左边是将所有选项当成单独个体的百分比，右边是占样本数的百分比（写报告一般是用右边）

克科伦Q检验

基本解释

克科伦Q检验与Friedman检验是相同的，适用于所有选项都是二分变量（即只有两种情况）的情况，它是对k个样本情形的McNemar检验的拓展，变量是在同一个体或配对个体上测定的，对应于调查问卷中的多选题。

原假设：几个相关的二分变量有相同的均数

建立的统计量服从卡方分布
对应P<α时，拒绝原假设，则认为几个相关的二分变量均数不同

检验方法

分析——非参数检验——旧对话框——K个相关样本

勾选Corchran的Q选项

检验结果

【*这里样本太少了没什么参考意义，只是用来演示的】
如果p<0.05的话，就认为大家逃课的原因是有区别的

交叉分析

分析——多重响应——交叉表
分为行、列、层
操作和普通的交叉表基本一致

SPSS学习记录day5

写在前面：今天我们讲解多重响应分析的有关内容

分析>多重响应

关于多重响应（Multiple Response），多重可以理解为多选，即对通过多选题的方式收集到的数据进行分析的操作方法，SPSS是一个社会科学统计软件，其数据大多是通过诸如社会调研或者市场调查的方式得到的，所以我们在设计有关问题的时候不可避免的会涉及到多选题的情况，这时候我们就需要使用多重响应分析。

1. 多项选择题数据的录入

在我们开始对多重响应的操作进行讲解前，我们应该先来解决一个更根本的问题：多选题收集到的数据在SPSS软件里该如何记录？（虽然简单但是也会有人不懂~）SPSS里并没有针对多选题进行单独的数据录入设计，所以这需要我们进行人为的规定
统计软件中对多重响应的标准记录方式主要有以下两种：

• 多重二分法：将多选题中的每一个选项都看作一个变量，通过0代表没有选中，1代表选中来进行数据的录入，这样多项选择题有几个选项就会有几个变量，且取值为0或1。如图——
  
• 多重分类法：多选题中有多少个选项就设置多少个变量，每个变量可取的值为1到选项个数个，每个选项记录被调查者的一次选择，为选择的选项则不录入，为缺失值。如图——
  
  

2.多项选择题的分析

在了解了如何录入多选题的选项后，接下来就是如何进行操作分析了
点击分析再点击多重响应

初次使用多重响应的时候我们需要先定义变量集（因为SPSS并没办法自动识别哪些是同一个多选题的选项，而定义变量集的作用则可以理解为是告诉SPSS哪些数据是代表一个多选题里的选项）

操作方法：同时选择一个多选题里代表的所有变量加载到集合中的变量，在变量编码方式中选择计数的规则，分别可以为二分法的计数值（即只计特定值）和类别的范围（即计一个范围的数值）

点击添加，则构建好一个多选题的响应集，我们可以重复录入多个响应集，这时录入好后我们就可以进行频率与交叉表分析了

关于这里的频率与交叉表的操作与其结果分析都很简单，这里就不再赘述了

参考：多重响应分析