spss如何处理问卷调查？

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类)我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置为了便于说明,可假设此题为:1请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( ) A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会d出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会d出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。以上为问卷中常见的单项1开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可2多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项现在举例来说明在spss中的具体 *** 作比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些( )1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了下面我们要作就是数据的录入了首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了第二步:数据录入 Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:1读取SPSS格式的数据2读取Excel等格式的数据3读取文本数据（Fixed和Delimiter)4读取数据库格式数据(分如下两步)（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下1 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案2 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5……的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题以次类推我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的)3我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了第三步:统计分析有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择SPSS有数值分析和作图分析两类方法1作图分析:在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。(2)Interactive：交互式统计图。(3)Map：统计地图。(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有： 条图 散点图 线图 直方图 饼图 面积图 箱式图 正态Q-Q图 正态P-P图 质量控制图 Pareto图 自回归曲线图 高低图 交互相关图 序列图 频谱图 误差线图 作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体 *** 作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好2数值分析:SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。Descriptive Statistics包括的统计功能有：Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系Reports包括的统计功能有：OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值Report Summaries in Row：行形式输出报告Report Summaries in Columns：列形式输出报告(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。以下是进行均值比较及检验的过程:MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合T test 过程：对样本进行T检验的过程单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)One-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic： 二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最优编码回归;其中最常用的为前面三个(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。 非参数检验的过程有以下几个:1Chi-Square test 卡方检验2Binomial test 二项分布检验3Runs test 游程检验41-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验52 independent Samples Test 两个独立样本检验6K independent Samples Test K个独立样本检验72 related Samples Test 两个相关样本检验8K related Samples Test 两个相关样本检验(7)、Data Reduction(因子分析)(8)、Classify(聚类与判别)等等以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果第四步:结果保存 我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果总结: 以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了值得一提的是spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用转

第1章SPSS150概述
11SPSS简介
12SPSS的安装、启动和退出
121SPSS150的安装
122SPSS的启动
123SPSS150的退出
13SPSS150的界面及设置
131常用界面
132通用General功能参数
133Viewer视图窗口参数
134DraftViewer(草稿窗口)参数
135OutputLabels输出标签参数
136Charts图形参数
137Interactive交互图形窗口参数
138PivotTable枢纽表参数
139Data数据参数
1310Currency数值型变量格式参数
1311Scripts脚本编辑窗口
第2章数据文件的建立与 *** 作
21数据编辑器与数据文件
211数据编辑器
212数据文件
22常量、变量、 *** 作符和表达式
221常量与变量
222 *** 作符与表达式
223如何定义一个变量
224概率事件
23输入数据
231输入数据的方法
232查看文件信息和变量信息
24编辑数据文件
241在单元格中编辑数据
242插入变量与删除变量
243插入观测量与删除观测量
244数据的剪切、复制和粘贴
245撤销 *** 作
25对数据文件的 *** 作
251数据文件的打开与保存
252数据库文件的转换
第3章数据文件的 *** 作
31数据文件的一般 *** 作
311数据排序
312数据文件的分组
313数据文件的合并
314数据文件的转置
315变量取值的求秩
316变量值的重新编码
317计算新变量
32分类汇总
321数据描述
322分类汇总的参数设置
323分类汇总的结果
33观测量的加权
34数据文件的结构重组
341选择数据重组方式
342变量组到观测量组的重组
343观测量组到变量组的重组
344转置重组
第4章基本统计分析功能
41OLAP在线分析过程
411数据描述
412OLAP过程的 *** 作和设置
42观测的摘要报告分析
421观测摘要分析的参数设置
422输出结果
43行和列的摘要报告分析
431行形式摘要报告
432列形式摘要报告
44频数分析
441数据描述
442对分类变量的频数分析
443对连续变量的频数分析
45描述性统计分析
451数据描述
452Descriptives分析
46探索分析过程
461数据描述
462Explore实例分析
47列联表分析过程
471数据描述
472列联表分析的参数设置
473列联表分析的输出结果
第5章均值比较和T检验
51Means过程
511原理与方法
512SPSS实例分析
52单样本T检验
521原理与方法
522SPSS实例分析
53两独立样本T检验
531原理与方法
532SPSS实例分析
54配对样本T检验
541原理与方法
542SPSS实例分析
第6章非参数检验
61非参数检验的简介
611非参数检验与参数检验
612非参数检验的优点
613非参数检验的缺点
62卡方检验
621原理与方法
622数据和问题描述
623卡方检验实例分析
63二项检验
631原理与方法
632数据和问题描述
633二项检验实例分析
64游程检验
641原理与方法
642数据和问题描述
643游程检验实例分析
65Kolmogorov-Smirnov单样本检验
651原理与方法
652数据和问题描述
653K-S单样本检验实例分析
66两独立样本检验
661原理与方法
662数据和问题描述
663两独立样本检验实例分析
67k个独立样本的检验
671原理与方法
672数据和问题描述
673k个独立样本检验实例分析
68两个相关样本的检验
681原理与方法
682数据和问题描述
683两个相关样本检验的实例分析
69k个相关样本的检验
691原理与方法
692数据和问题描述
693k个相关样本检验的实例分析
第7章多重响应分析
71多重响应概述
72多重响应变量集的定义
721定义多重响应变量集的实例
73多重响应变量集的频数分析
731多重响应变量频数分析的实例
74多重响应变量集的交叉表分析
741多重响应变量交叉表分析的实例
75使用Tables过程研究多重响应变量集
751多重响应变量集的定义
752用Tables过程建立包含多重响应变量集的表格
第8章回归分析
81线性回归
811一元线性回归的基本原理
812多元线性回归的基本原理
813模型假设的其他检验
814问题描述和数据准备
815线性回归分析的设置和 *** 作
816案例的结果分析
82曲线回归
821曲线回归的基本原理
822问题描述和数据准备
823曲线回归分析的设置和 *** 作
824案例的结果分析
83非线性回归
831非线性回归简介
832问题描述和数据准备
833非线性回归的参数设置
834案例的结果分析
84二元Logistic回归
841二元Logistic回归的数学原理
842问题描述和数据准备
843二元Logistic回归的参数设置
844案例的结果分析
85多元Logistic回归分析
851多元Logistic回归的原理简介
852问题描述和数据准备
853多元Logistic回归参数设置
854案例的结果分析
86Ordinal回归
861问题描述和数据准备
862Ordinal回归的参数设置
863案例的结果分析
87概率单位回归分析
871概率单位回归分析简介
872问题描述和数据准备
873概率单位回归的参数设置
874案例的结果分析
88加权回归分析
881加权回归分析简介
882问题描述和数据准备
883加权回归的参数设置
884案例的结果分析
89二阶段最小二乘回归
891二阶段最小二乘回归的基本原理
892问题描述和数据准备
893二阶段最小二乘回归的参数设置
894案例的结果分析
810最优尺度回归
8101最优尺度回归原理
8102问题描述和数据准备
8103最优尺度回归的参数设置
8104案例的结果分析
第9章方差分析
91方差分析简介
911t检验与方差分析的比较
912方差分析的基本原理
92单因素方差分析
921原理与方法
922单因素方差分析实例
93多因素方差分析过程
931原理与方法
932二因素方差分析实例
933协方差分析实例
934交互效应中随机因素的分析
94多元方差分析
941原理与方法
942多元方差分析实例
95重复测量设计的方差分析
951原理与方法
952SPSS实例分析
96方差成分分析
961原理简介
962SPSS实例分析
97正交实验设计
971正交实验设计简述
972SPSS实例分析
973正交实验设计的方差分析
第10章相关分析
101相关分析的基本概念
1011相关分析的特点和应用
1012相关系数的计算
1013SPSS提供的相关分析功能
102两变量相关分析
1021问题描述和数据准备
1022相关分析的参数设置
1023案例的结果分析
103偏相关分析
1031偏相关分析的基本原理
1032偏相关分析实例
104距离分析
1041距离分析的基本概念
1042距离分析的参数设置
1043距离分析实例
第11章因子分析
111因子分析的原理简介
1111因子分析的基本思想
1112因子分析和主成分分析的联系
1113因子分析的基本步骤
112SPSS因子分析的应用实例
1121数据描述
1122SPSS因子分析过程的设置
1123结果分析
第12章分类分析
121聚类分析的原理简介
1211聚类分析的基本概念
1212聚类分析的一般原理
122快速样本聚类过程
1221快速聚类简介
1222问题描述和数据准备
1223SPSS快速聚类的设置
1224案例的结果分析
123分层聚类
1231分层聚类简介
1232问题描述和数据准备
1233SPSS分层聚类的设置
1234案例的结果分析
1235对聚类结果的进一步分析
124两阶段聚类分析
1241两阶段聚类简介
1242问题描述和数据准备
1243SPSS两阶段聚类的设置
1244案例的结果分析
125一般判别分析
1251判别分析的基本原理
1252问题描述和数据准备
1253判别分析的参数设置
1254案例的结果分析
126逐步判别分析实例
1261问题描述和数据准备
1262逐步判别的参数设置
1263案例的结果分析
127决策树分析
1271决策树分类的基本原理
1272决策树过程的参数设置
1273问题描述和数据准备
1274案例分析
第13章生存分析
131生存分析简介
1311生存分析的基本概念
1312生存分析的数据特点
1313生存分析的常用方法
1314SPSS中的生存分析过程
132生命表分析
1321生命表分析简介
1322生命表分析的基本步骤
1323生命表实例分析
133Kaplan-Meier分析
1331Kaplan-Meier分析的步骤
1332生存曲线的比较和检验
1333Kaplan-Meier分析的实例
134Cox回归模型
1341Cox回归模型的原理简介
1342Cox回归实例分析
第14章信度分析
141信度分析
1411信度分析的基本原理
1412问题描述和数据准备
1413信度分析的参数设置
1414案例的结果分析
142多维尺度分析
1421多维尺度分析简介
1422问题描述和数据准备
1423ALSCAL过程的参数设置
1424案例的结果分析
第15章时间序列分析
151SPSS15的时间序列分析概览
1511CreateModels的通用设置选项
1512ApplyModels的通用设置选项
152时间序列数据的预分析
1521缺失值替换
1522定义时间变量
1523时间序列的平稳化
153指数平滑模型
1531指数平滑的基本原理
1532指数平滑模型的参数设置
1533指数平滑模型实例分析
154ARIMA模型
1541ARIMA模型的基本原理
1542ARIMA模型的参数设置
1543ARIMA模型实例分析
155季节分解模型
1551季节分解法概述
1552季节分解模型实例分析
第16章对数线性模型
161对数线性模型概述
1611简单列联表分析的不足
1612对数线性模型的基本形式
162General过程
1621General过程概述
1622问题描述和数据准备
1623General过程的参数设置
1624案例的结果分析
163Logit过程
1631Logit过程概述
1632问题描述和数据准备
1633Logit过程的参数设置
1634案例的结果分析
164ModelSelection过程
1641ModelSelection过程概述
1642问题描述和数据准备
1643层次对数线性模型的 *** 作过程
1644案例的结果分析
第17章对应分析
171对应分析的基本原理
1711对应分析与因子分析
1712SPSS中的对应分析
1713使用对应分析的注意事项
172简单对应分析
1721简单对应分析的数学原理
1722SPSS简单对应分析实例
173多元对应分析
1731多元对应分析基本概念及其特点
1732多元对应分析的参数设置
1733实例的结果分析
第18章缺失值分析
181缺失值分析的概念
1811缺失值的表现方式
1812SPSS中的缺失值处理方法
182缺失值分析的参数设置
183缺失值分析的实例
第19章统计图形
191概述
1911数据和变量的准备
1912图形构建器的基本 *** 作
1913交互式作图和对话框作图
1914图形的编辑
192条形图
1921数据和问题描述
1922用图形构建器作条形图
1923交互式条形图
1924用对话框创建条形图
193线形图
1931数据和问题描述
1932用图形构建器作线形图
1933交互式线形图
1934用对话框创建线形图
194面积图
1941数据和问题描述
1942用图形构建器作面积图
1943交互式面积图
1944用对话框创建面积图
195饼图
1951数据和问题描述
1952用图形构建器作饼图
1953交互式饼图
1954用对话框创建饼图
196高低图
1961数据和问题描述
1962用图形构建器作高低图
1963交互式高低图
1964用对话框创建高低图
197帕累托图
1971数据和问题描述
1972用对话框创建帕累托图
198控制图
1981数据和问题描述
1982用对话框创建控制图
199箱图
1991数据和问题描述
1992用图形构建器作箱图
1993交互式箱图
1994用对话框创建箱图
1910误差条图
19101数据和问题描述
19102交互式误差条图
19103用对话框创建误差条图
1911散点图
19111数据和问题描述
19112用图形构建器作高低图
19113交互式散点图
19114用对话框创建散点图
1912直方图
19121数据和问题描述
19122用图形构建器作直方图
1913P-P概率图
19131数据和问题描述
19132用对话框创建帕P-P概率图
1914Q-Q概率图
19141数据和问题描述
19142用对话框创建Q-Q概率图
1915时间序列图
19151普通序列图
19152自相关序列图
19153互相关序列图
1916双轴线图
19161数据和问题描述
19162用图形构建器作双轴线图
第20章上市公司财务危机预警分析
201财务危机预警的应用简介
2011财务危机的定量定义方法
2012财务危机预警的模型选择
202数据描述
2021数据说明
2022指标选择
2023补充说明
203分析方法概述
2031判别分析
2032logistic回归方法
204SPSS建模过程和结论分析
2041SPSS数据筛选 *** 作
2042SPSS判别分析建模与分析
2043logistic回归建模与分析
205进一步的分析与应用
2051分类结果的应用分析
2052建模方法的改进
206建议和推广
2061时间序列研究
2062数据的有效预警期
2063指标的简化方法
第21章影响汇率的因素分析
211汇率影响因素的简介
212数据描述
213分析方法概述
2131探索性分析
2132多元回归分析
214SPSS建模过程和结论分析
2141数据准备
2142探索性分析
2143多元回归分析
215进一步的分析与应用
2151剔除存在共线性的外汇储备变量
2152回归模型的进一步改进
2153两个回归模型的比较
216建议和推广
2161时间序列研究
2162汇率影响因素的定性分析
第22章因子分析在成绩综合评价中的应用
221学生成绩的综合评价简介
222数据描述
223分析方法概述
2231应用因子分析进行成绩综合评价的步骤
2232应用因子分法进行成绩综合评价的注意事项
224SPSS建模过程和结论分析
2241数据准备
2242SPSS因子分析建模与分析
225进一步的分析与应用
226建议和推广
2261高中生的成绩综合评价
2262对缺失数据的处理
2263多种方法结合的综合评价模型
第23章高等教育办学条件的聚类分析
231数据描述
2311关于基本办学条件指标合格与否的判定
2312指标选取
2313数据格式
232聚类分析法简述
233SPSS建模过程和结论分析
2331对专科院校进行聚类的设置 *** 作
2332对本科院校的分析
234建议和推广
第24章试卷信度的检验与分析
241试卷信度检验的背景简介
2411测验内容的自身方面
2412施测过程
2413被测试者的自身因素
242数据描述
243分析方法概述
2431试卷信度的基本计算公式
2432试卷信度的估计方法
244SPSS建模过程和结论分析
2441SPSS信度分析的参数设置
2442结果分析
245建议和推广
第25章多因素试验的设计与分析
251试验设计简介
2511试验设计的应用
2512试验设计问题的解决步骤
252数据描述
253分析方法概述
2531正交设计方法
2532综合评分方法
254SPSS建模过程和结论分析
2541数据标准化
2542性能指标权重的确定
2543利用权重求综合指标
2544对综合得分的进一步分析
255建议和推广
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