spss研究方法

A. spss用哪種統計方法

解決方法：1、個人覺得excel操作比較方便簡單2、如果用excel統計好後，在spss里打開，是很容易的3、只要打開spss文件，選擇導入excel即可！

B. spss差異性分析步驟

進行差異分析，第一步就是要確定研究變數也就是因變數的數據類型。通常會分類兩大類：一類是連續數值型變數，也叫做連續變數，例如身高、年齡等；另一類為分類變數，例如性別、血型、學歷等。本期我們就來講解連續變數在SPSS中如何進行差異分析。

對於連續變數的差異性分析，首先，我們要檢驗連續變數是否符合正態分布。對於符合正態性分布的變數，要採用參數類的統計分析方法；對於不符合正態性分布的，要採用非參數檢驗方法。

而參數類分析方法中，又分為平均值、單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、成對樣本t檢驗、單因素ANOVA分析等等。我們在接下來的課程中都會逐一進行講解。本期我們來看平均值的計算方法。

我們搜集了31例患者的相關數據，要計算出不同性別的骨頭高度的均值（圖1）這里已經檢驗過骨頭高度是服從正態性分布的，關於如何檢驗正態性分布，在之前的課程中有詳細的講解，如果有還沒學到的朋友，可以去查閱我們之前的課程。

圖1

這里值得注意的是，在之前的課程中，我們曾講到過在「分析」--「描述性分析」（圖2）中同樣可以計算均值，與下面要講解的參數類分析中的比較平均值有何不同呢？他們的區別在於：前者只能分析整個變數的均值，而後者（圖3）可以按不同分組分類來計算每一個分組或分類的均值。

圖2

圖3

下面就來具體講解如何分析不同性別的患者的骨頭高度的均值：

SPSS中的操作步驟

①點擊「分析」--「比較平均值」--「平均值」（圖4）

圖4

②將「骨頭高度」選入因變數列表，將「性別」選入自變數列表，也叫分組變數列表（圖5）

圖5

③點擊右側「選項」，勾選「最小值」、「最大值」、兩個指標，並勾選下方的「Anova表」，線性相關度檢驗（圖6）後，點擊繼續--確定。

圖6

④結果分析

圖7

由上表（圖7）可以看出：男性的骨頭高度均值為49.2813，女性的為45.5257，可以看出男性略微高出女性，但差異是否有統計學意義，還需要進一步看下面的結果：

圖8

由上表（圖8）可以看出：ANOVA表中顯著性水平為0.141>0.05說明男性和女性的骨頭高度的差異不具有統計學意義。且Eta系數為0.27，Eta方0.073均為很小，進一步說明性別與骨頭高度相關性不顯著。

C. 研究方法中spss21.o如何使用學生回答

摘要 在教育技術學研究中，常常需要對大量的數據進行統計處理，這是一項細致而繁瑣的工作，如果完全依靠手工來進行，工作量較大，且難以保證准確性，也得不到高的精度。為了減輕整理和計算大量數據的負擔，提高工作效率，我們必須充分利用現代化的技術手段。隨著計算機軟體技術的發展，計算機在分析數據方面發揮了相當大的作用，它功能多、速度快、計算精確、較易利用，並且計算機統計軟體可以完成更為精確系統的數據分析與統計計算。

D. 用SPSS進行效度分析

校正的項總計相關性，也稱CITC值，比如某維度對應5個題項，那麼此5個題項之間的相關關系情況則使用此指標進行表示，通常此值大於0.4即說明某題項與另外的題項間有著較高的相關性，預測試時通常會使用校正的項總計相關性這一指標。

效度即是數據測量的准確性。測量結果的和所需要考察的內容的吻合度。一般在做研究時要報告數據的信效度以確定接下來一系列研究是否可信可行。在統計學中有很多種測量效度的標准和方法，比如效標效度，聚合（收斂）和區分效度，結構效度。

效度分析的方法很多

傳播研究中經常使用的是項目分析法、獨立效標測度效度分析法和因素分析法。項目分析主要是測度量表中的各種項目的難度和辨別度，以選擇難易適中的鑒別度較高的量表為有效量表。

獨立效標測度分析方法主要以某種獨立效度作為效度分析的准則和依據，每一個量表之項目均與此獨立效標作相關分析。沒有達到顯著程度的為無效之項目，而達到顯著程度的，為有效之量表。

以上內容參考：網路-效度分析

E. 元刻板印象在SPSS中應該用什麼方法研究

spss只是個數據分析的軟體，它不表示 也不代表任何研究方法

F. 從spss輸出結果怎麼看研究者分析方法和結論

主要看系數和p值

G. 研究影響因素應該用spss做哪些分析

雖然樓主說的是不同因素度學生成績的影響，但是看具體的問題似乎是比較不同培養方式（一種控制因素）對成績的影響，這種情況你可以使用單因素方差分析來進行。數據樣例的話，每一行為每個學生的信息，第一列是該學生所在班級，第二列為成績。具體操作是「分析」-「比較均值」-「單因素ANOVA」成績屬於因變數，班級屬於因子；方法上，可以在兩兩比較按鈕選擇「Bonferroni」；補充，如果有超過一個因素，樓主可以用多因素方差分析來進行。

H. 想學SPSS軟體，是不是得很熟悉社會學研究方法

不用 但要理解統計學的原理 不然很難學，學不懂得

I. 用SPSS怎麼做簡單效應分析

推薦用SPSSAU操作，一鍵出結果。選擇【進階方法】--【雙因素方差】。

J. 求問spss不同的數據類型分別用什麼分析方法

你有兩種方法,
第一種方法是改變你的氣質變數的類型：每個人有四種類型的氣質分數,取其中最高的分數作為他的氣質類型,這樣的假設是每個人只有一種主導的氣質類型.這樣你就需要對你的原始數據進行修改,刪除每個人其他三項比較低的分數,將最高的分數換成1,修改完以後就簡單多了,做方差分析即可.當然,前提是每個人都只選一種顏色.
第二種方法,在不改原始數據的基礎上,你只能每一個氣質類型單獨列出來進行分析,比如說氣質A和顏色喜好進行相關分析.但是,這就不叫相關分析了,因為顏色洗好不是連續變數,是分類變數.這不要緊,換下思路,做方差分析,其實是一個意思,問題就變成了「不同顏色的喜好在氣質A上的得分是否有顯著性差異?」 就這樣能把四種氣質類型全部分析出來.