正大杯攻略|量表类问卷数据分析基本步骤

在量表类问卷研究领域,分析变量之间的影响关系是基础且常用的手段。一般先提出关于自变量 X 对因变量 Y 影响关系的假设,随后运用合适的统计方法进行验证,挖掘二者间规律,进而得出结论,为研究发展提供建议。具体分析步骤如下:

在正式进行问卷分析前,首先要确保数据的准确性,即需要信度和效度检验

(1)信度检验

也称作可靠性分析,旨在证实数据的真实可信性。信度与效度存在特定逻辑联系:信度高并不必然意味着效度高,但信度低时效度必定低。所以,信度分析应先于效度分析进行。

(2)效度分析

完成信度分析后,便要开展效度分析。在问卷研究中,效度通常分为内容效度和结构效度,一般借助探索性因子分析(EFA)或验证性因子分析(CFA)来实现。

探索性因子分析(EFA):适用于量表开发阶段,KMO>0.6,Bartlett球形检验显著

验证性因子分析(CFA):适用于成熟量表,通过因子载荷(>0.5)、AVE(>0.5)、CR(>0.7)等指标验证结构

(3)样本背景分析

在信度和效度检验通过,确认数据真实有效后,需对样本背景展开分析,内容涵盖年龄、性别、学历、收入等,运用描述性统计方法量化样本的基本特征。

(4)样本特征,行为分析

多数问卷包含与样本特征、行为现状或态度相关的题目,其目的是更深入地了解样本状况。通过计算频数、百分比或平均值等方式,能进一步明晰样本人群的特征行为和基本态度。

(5)研究变量描述分析

当问卷通过信度和效度检验,表明研究数据可靠且有效。此时,计算各研究变量或具体题项的平均值,有助于深入了解样本对各研究变量的基本态度,并对研究变量进行详尽描述。

进行偏度/峰度检验数据正态性,为后续分析提供依据

(6)变量相关关系分析

该分析用于探究两个变量之间的关系,能让研究人员初步掌握变量间是否相关以及相关的紧密程度等信息,同时为后续的回归影响关系研究做好铺垫。需要注意的是,存在相关关系并不一定意味着存在回归影响关系,但存在回归影响关系则必然存在相关关系,因此相关关系分析应置于回归分析之前。

(7)研究假设验证分析

提出假设并进行验证分析是常见的研究思路。在 SPSS 软件中,回归分析是假设验证的常用方法。随着统计技术的不断发展,结构方程模型(SEM)也日益受到研究人员的青睐 。

量表类问卷分析方法SPSS实操已更新

以上仅是对于量表题的整体分析方法,实际问卷设计也有很多非量表题,可以根据自己的问卷增加相应的分析方法

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