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spss数据分析说明

第一部分把控数据思维

如果想要把控好数据思维，简单来讲在拿到一份数据后如何进行

分析，心里应该有个底。做到以下几点，相信可以更好地理解数据思

维。首先是针对数据特征描述，其次是对数据质量说明，研究目的是

什么如何使用研究方法或措施去匹配论证研究目的，最后把数据结果

呈现出来并且进行讨论说明。

1、数据特征描述

拿到一份数据时，首先看下数据的特征，比如性别的分布情况如

何，平均年龄情况如何。当然这里是需要区分定类和定量数据分别进

行描述，比如性别是定类数据使用百分比频数说明，年龄是定量数据

使用平均值或中位数进行描述说明，在‘数据分析思维培训之2’里

面有详细说明。

为什么首先需要对数据特征进行描述呢？简单来讲，每份数据都

有自己的background，研究是基本数据进行，首先需要告诉下别人

我研究的数据是一群什么样的人或者物体。在此基础上才能进行后续

的进一步分析。

如果研究群体出问题自然后续结论也会有问题，比如研究00后

群体，但数据是基本80后，不同群体对于同一事情很可能有着不同

的观点和态度。而且在最后进行说明讨论的时候也是基本样本群体的

特征而进行，因此在数据分析时，通常首先需要描述清楚研究群体到

底是什么样的。

2、数据质量说明

接着，一般需要对数据的质量进行说明，此步骤可以使用研究方

法，比如信度分析、组内相关系数ICC等等进行说明，但有时候数据

不适合分析方法要求因而不能使用分析方法进行研究。此时正确的做

法是详细描述清楚数据的来源，比如实验数据的背景情况下是什么，

基于什么样的实验条件因素进行等，充分证明数据的质量可靠即可。

形式不限，文字描述或者使用研究方法等均可。

3、研究目的剖析

对于数据基本特征和数据质量剖析后，接下来最关键的步骤是结

合自己的研究目的进行。一般来说研究目的可分为两大类，一是差异

关系研究；二是影响关系研究，以及其它。

比如不同性别群体是否吸烟的差异性，不同性别群体对于奢侈品

的购买意愿或购买行为差异性。差异关系是一种常见且通用的研究方

法，一般涉及到比如卡方分析、方差分析、T检验等，结合自己的数

据类型进行选择使用即可。

而对于影响关系而言，更多出现于学术研究中，通过影响关系研

究去论证观点的正确性，影响关系通常可使用比如线性回归、

logistic回归、岭回归、Robust回归等。具体不同的研究方法可能

对应着不同的数据类型，但都不复杂，关键的地方在于符合研究的目

的。

有时候为了研究目的服务，可能还会对数据进行‘中间过程处理’，

比如对于数据的信息浓缩，可使用因子分析等；或者对于样本群体的

聚类，可首先进行聚类分析，然后聚类出不同类别群体再做后续的分

析使用。研究目的通常是在准备数据之前就已经确定，因为先有思路

再有数据的准备，最后才是进行分析。

4、数据结果呈现

在进行数据研究时，很可能需要对于数据结果进行呈现，通常是

两种方式分别是表格和图。表格是通用的方式，但其比较‘枯燥’。

因而很多时候需要结合数据情况进行可视化即图形展示。

一般针对定类数据的图形较多，比如饼图、条形图、柱形图，帕

累托图，词云图等；而涉及到定量数据，由于其通过平均值进行表达

描述，因而更多可能会使用比如折线图，簇状图等，当然如果是纯统

计角度上，还可能的比如箱线图，散点图，直方图，PPQQ图等，均

可在SPSSAU中快速的找到；分析与数据呈现是连在一起的，有了数

据研究结论一定需要用某种形式呈现出来，无非是选择图或表，也或

者二者均用；核心在于可以直观快速的呈现出结果。

可视化图形-spssau

数据分析思路事实上还有很多，比如模型的灵活运用，模型的选

择使用等，同样的数据和研究目的，很可能使用到不同的研究模型，

比如研究影响关系，都是定量数据。很可能会使用到线性回归、路径

分析等，此时可结合实际情况，以及自身的理解综合评估即可，并无

绝对对应关系。

第二部分问卷量表思维参考

问卷数据是常见的一种数据来源，而且问卷中很多时候会使用到

量表数据，针对此种量表数据，SPSSAU提供一种分析思路参考如下

图：

量表数据问卷研究思路

其实从上表可知，第1和第2点均是对于数据特征进行描述。接

着第