通過(guò)SPSS給大家講解了論文常用的頻數(shù)分析、可靠性分析、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)三個(gè)方式分析。今天將繼續(xù)通過(guò)SPSS給大家講解主因子分析、最佳尺度回歸分析二種方式。

一、主因子分析

所謂主因子分析就是對(duì)調(diào)查問(wèn)卷各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主因子分析，并篩選出對(duì)論文有用的指標(biāo)。比如這里使用教師滿意度評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，總共包括10個(gè)教師，共30條數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)展示如下圖所示。

圖1數(shù)據(jù)展示

點(diǎn)擊SPSS頂部菜單欄“分析”-“降維”-“因子”，即可打開(kāi)因子分析窗口。將全部指標(biāo)加載到變量文本框，并且點(diǎn)擊描述按鈕，勾選相關(guān)性矩陣項(xiàng)目下的“KMO和巴特利特球形度檢驗(yàn)。

圖2 因子分析

點(diǎn)擊因子分析右側(cè)的“旋轉(zhuǎn)”按鈕，選擇直接斜交法或者最優(yōu)斜交法。

圖3 旋轉(zhuǎn)

看到KMO和巴特利特檢驗(yàn)，如果KMO取樣適切性量數(shù)小于0.6則不適合進(jìn)行因素分析。可以看到它值為0.633大于0.6，說(shuō)明可以進(jìn)行因素分析。

圖4 KMO和巴特利特檢驗(yàn)

通過(guò)上面驗(yàn)證說(shuō)明該數(shù)據(jù)可進(jìn)行因素分析�？偡讲罱忉尫治�，9個(gè)問(wèn)題抽取了4個(gè)因素，4個(gè)共同因素的累積量67.697%。

圖5 總方差解釋

二、最佳尺度回歸分析

回歸分析按照變量連續(xù)與否來(lái)劃分的話，可以分為兩種：一是連續(xù)變量的回歸分析，主要運(yùn)用線性回歸和邏輯回歸。二是不連續(xù)變量的回歸分析，主要是使用最佳尺度回歸分析。

比如一個(gè)衣服品牌為了解消費(fèi)者對(duì)本品牌滿意度情況，收集到了消費(fèi)者的滿意度、婚姻狀況、性別、年齡以及月收入等數(shù)據(jù)。其中滿意度分為三個(gè)檔次（1表示不滿意、2表示一般滿意、3表示滿意），婚姻狀況（1代表未婚，2代表已婚），性別（1代表男性、2代表女性），年齡有七個(gè)等級(jí)，月收入有4個(gè)等級(jí)，部分?jǐn)?shù)據(jù)展示如下圖所示。

圖6 數(shù)據(jù)展示

點(diǎn)擊SPSS頂部菜單欄“分析”-“回歸”-“最佳標(biāo)度”，即可打開(kāi)分類回歸窗口。將滿意度加載到因變量文本框，定義標(biāo)度為有序；性別、婚姻狀況、年齡、月收入加載到自變量文本框，并且將因變量定義標(biāo)度為有序。

圖7 分類回歸

點(diǎn)擊右側(cè)選項(xiàng)按鈕，并且初始配置項(xiàng)目中勾選“多個(gè)系統(tǒng)性掛起點(diǎn)”。

圖8 選項(xiàng)

點(diǎn)擊右側(cè)保存按鈕，勾選轉(zhuǎn)換后變量模塊的“將轉(zhuǎn)換后變量保存到活動(dòng)數(shù)據(jù)集”。

圖9 保存

點(diǎn)擊右側(cè)圖按鈕，將4個(gè)自變量加載到轉(zhuǎn)換圖文本框。

圖10 圖

查看“ANOVA”項(xiàng)目，可以看到，顯著性值小于0.01，即說(shuō)明小于0.05，即至少有一個(gè)自變量對(duì)因變量滿意度有顯著影響。

圖11 ANOVA表

查看“系數(shù)”項(xiàng)目，可以看到月收入對(duì)因變量滿意度有顯著影響。

圖12 系數(shù)表

三、小結(jié)

以上是給大家講解了畢業(yè)論文問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析的兩種方式，分別是主因子分析和最佳尺度回歸分析，從主因子分析我們可以確定哪些指標(biāo)對(duì)于論文寫作有作用，從最佳尺度回歸分析可以得到哪些自變量對(duì)因變量有顯著性影響。