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。

一、教学内容



二、备注
相关资料已上传我的资源，下载链接https://blog.csdn.net/TIQCmatlab?spm=1011.2124.3001.5343

多选题数据的录入主要有两种方式：

二分法


0 代表选中，1 代表未选中


多重分类法


事先定义录入的数值，比如1,2,3,4,5分别代表A,B,C,D,E ,并且根据多选题限选的项数确定应录入的变量个数。

在SPSS 中多选题也被称为多重响应集，意味使用多个变量记录答案，其中每个个案都可以给出多个答案。
步骤：

【分析】——【定义多重响应集】：





选择“Q5”题的全部选项（Q5-Q1 到 Q5-17），移至右侧的【集合中的变量】框中。

根据数据特征，这些题目均以0、1格式作为答案，所以，【变量编码】应当选择【二分法】，在【计算值】后面的栏中输入“1”，以便SPSS统计汇总“1”的个数。

在SPSS中，Q5 题的变量标签是每个选项的描述文字，而变量值标签则是“1=是”  “0=否”，所以，【类别标签来源】应当选择【变量标签】。

【集合名称】输入Q5，【集合标签】输入Q5.在该网站购买过的商品类型。

设置完成，如图：



确认无误后点击右侧【添加】，在【多重相应集】框中出现“$Q5”时，说明该多选题定义完成。
二分法和多重分类发这两种方法在什么情况下使用？

（1）多重二分法（Multiple dichotomy method）。对于多项选择题的每一个选项看作一个变量来定义。0代表没有被选中，1代表被选中。这样，多项选择题中有几个选项，就会变成有几个单选变量。这些单选变量的选项都只有两个，即0或1。
（2）多重分类法（Multiple category method）。多项选择题中有几个选项，就定义几个单选变量。每个变量的选项都一样，都和多项选择题的选项相同。每个变量代表被调查者的一次选择，即纪录的是被选中的选项的代码。

但在实际操作中，如果选择项较多，而被调查者最多只选择其中少数几项时，采用多重二分法录入就显得繁琐，输入数据时容易出错。尤其是当样本量增大时，采用多重二分法录入就大大增加了录入的工作量，不利于提高工作效率。为此，一般的市场调查公司大都采用多重分类法的录入方式。

对于以多重分类法这种编码方式录入的多选题，有什么要求？
需要确保变量值的一致性，即1,2,3指代的是同一个变量值标签。

在设置时，需要选择【变量编码】下方的【类别】，然后直接输入【集合名称】和【集合标签】。确认无误后点击添加，完成定义。



多重响应集 定义完成输出结果：



名称：多选题变量名称，虚拟的，在SPSS中并不存在，前面会有“$”符号；
标签：多选题的变量标签，用以描述多选题内容；
编码为：指明该多选题的编码类型是二分法还是多重分类法；
计数值：指明二分法以什么数字作为计数依据，如果多选题是以多重分类法进行编码，则该列显示“不适用”；
数据类型：显示变量类型，通常都是“数字”；
基本变量：列举多选题都包括哪些变量，显示对应的变量标签。



参照：《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》

课程链接：《问卷与量表数据分析（SPSS+AMOS）》

笔记中的数据皆来自课程自带资料。 

目录

1. 多选题的两种定义方法

1.1 定义多重响应集的步骤——二分类

1.2  定义多重响应集的步骤——多分类

2. 多选题的两种分析菜单

3. 多选题的频率分析

3.1 使用定制表进行统计——方法1

3.2 使用多重响应——方法2

 4. 多选排序题的分析

5. 多选题的交叉分析

5.1 问卷星中的交叉分析

 5.2 SPSS交叉分析

5.2.1 使用定制表——方法1

 5.2.2 使用多重响应中的交叉表——方法2

 6. 多选题的卡方检验

 7. 保存为三线表

1. 多选题的两种定义方法

多选题需要定义成多重响应集才能进行分析。




问卷星只需要用二分类即可。问卷星的多选题编码都是用的选或者不选二分类编码。


1.1 定义多重响应集的步骤——二分类

我们可以看到多选题的频率分析和交叉表还不可以使用，因为还没定义多重响应集。因此，要对多选题进行分析，需要先定义多重响应集。

第一步：选择“分析”——“多重响应”——“定义变量集”



 第二步：选择多选题，更改为“显示变量名”，方便观察，因为我们在编号时多选题的题号是一样的。



第三步：二分类编码。如果是0代表不选，1代表选择，那么“二分法计数值”这里就应该填1.如果1代表不选，2代表选择，这里应该填2.只有选择才会被计数。



1.2  定义多重响应集的步骤——多分类



如果是定向多选题，并且编码时使用的是多分类的方式，这种情况需要使用多分类编码。

特别需要注意的是，问卷星中的编码不存在多分类，即使是如14题一样的定向多选题，它的编码是按照8个变量编码，对应选或者不选。

下面介绍多分类编码：



模拟数据：



1-8对应的是8个类别。



2. 多选题的两种分析菜单


分析时建议使用菜单2的方式。不然下次用的时候多重响应的操作都不见了。




 

 菜单2操作步骤：



 

 和前面的操作步骤一样，多分类就用“类别”，二分类就用“二分法”。



 选择“分析”——“表”——“定制表”进行分析



3. 多选题的频率分析

3.1 使用定制表进行统计——方法1

需要注意单选题和多选题分开分析，不然定制表的时候摘要无法进行统计。

第一步：在“定制表”中选择“表百分比”中的“列响应”和“多重响应”下面的“列响应”



第二步：将输出结果粘贴到Excel中。红色框中的百分比指的是数量/样本总数。27/141=19.1%。第一列相加起来是不等于100%的。第二列的百分比指的是数量/总的计数。27/188.因为一个任可能选择多个答案，所以总的计数是比总的样本数量多的。



这里的第二个列响应是有统计学意义的。比如在统计的人群中，没有安装第三方安全管家的占14.4%。 

3.2 使用多重响应——方法2

第一步：在对多选题设置好多重响应后，选择“分析”——“多重响应”——“频率”。



第二步：将多选题放进“表”中。如果我们的多选题分类是按照二分类，“缺失值”这里选择第一个。如果是按照多分类的方式，“缺失值”选择第二个。



 第三步：输出结果解释。“个案摘要”中缺失百分比为0%，说明不存在缺失值。问题4的频率表格中个案百分比为95%，说明选用windows系统的人占95%



 4. 多选排序题的分析



排序题得到的结果就是重要程度的排名。



操作步骤：

第一步：在定制表之前需要对排序题的多重响应集进行设置。选择【分析】——【表】——【定制表】，将列%放入进去。选择【类别和总计】



 第二步：按照值的顺序升序排序。



 生成的表格就是按照频数分类从小到大排序的。



 第三步：将表格按照匹配目标格式复制粘贴到Excel中，对单元格进行调整。



第四步：计算加权平均值。拿每一个的排名*对应的频数/总的频数.总的频数不要把“未选择”的加进去。



5. 多选题的交叉分析

交叉分析指的是多选题与多选题、单选题与单选题、多选题与单选题混合交叉一起分析。

5.1 问卷星中的交叉分析

比如我们需要对性别和使用电脑情况进行交叉分析，过程如下所示。图表最好用Excel重新画。



结果：这个结果说明男性群体中，96.77%的人使用过Windows系统，40.32%的人使用过macOS系统.....



 

 5.2 SPSS交叉分析

5.2.1 使用定制表——方法1

第一步：在【定制表】中，将“性别”拖入到列即可。



我们就可以得到不同性别的人在多选题上的频率分布情况。17/141（样本数）=27.4%,表示没有安装第三方管家的男性群体占据27.4%。



也可以做多选题与多选题的交叉分析，不过适用于选项3个左右的多选题分析。



 5.2.2 使用多重响应中的交叉表——方法2



性别需要定义范围，这里性别定义为男1女2，所以范围最小值为1，最大值为2. 



在【选项】中，可以根据行百分比和列百分比分开汇总，根据自己的需求选择即可。



输出结果：



 6. 多选题的卡方检验


卡方检验主要是研究分类变量之间的关系。卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

链接：卡方检验


 在【定制表】中的【检验统计】里选上卡方即可。



分析结果如果计数有<5的单元格，则说明不适合做卡方检验。P<0.05，说明Q4和性别存在显著差异的。（是相互影响的）



 

 7. 保存为三线表

将【定制表】的输出结果粘贴到word中，整理成三线表即可。最后一个性别与Q4的卡方检验表x^2代表卡方值，df代表自由度，sig代表显著性，sig<0.05说明存在显著差异。