spss失访个案原因

1问卷中多项选择题的输入和分析
2数据分析过程的第一步：预先分析被分析样本数据本身的特征结构。
3根据数据中某一因素的几个层次来分析数据的整体差异。
4根据数据中变量之间的相关性，了解数据的内在关系，建立模型。
5数据降维。
6结构方程模型的应用。
7时间序列分析主要用于经济模型。
8面板数据的处理。
在接单过程中，发现SPSS主要适用于横截面数据的处理，大部分侧重于问卷的分析
Eviews和Stata主要用于时间序列的分析，面板数据的处理侧重于Stata
因为SPSS软件由于数据处理能力有限，可以处理少量数据的机器学习算法，所以我个人认为机器学习的问题应该用Python来处理
问卷中选择题的录入与分析选择题的录入有两种常见的方法：多元二分法和多元分类法。多重二分法表示为每个选项定义一个变量。这些变量只有两个值，分别代表选中和未选中。多重分类法是选择选择题作为选择题，每个变量空白填一个选项。最保险的方法是，有多少选择题就设置多少变量。
多重二分法适用于选择题数量少的选择题，多重分类适用于选择题数量多且其中一部分难选的情况。
设置多项选择题变量集由于多项选择题在SPSS中被判定为分散变量，所以需要人为地将整个多项选择题设置为一个多项选择题。此时在SPSS中的 *** 作是：分析-多重响应-定义变量集。
将需要构成选择题的变量选择成集合中的变量。对于多个二进制分类问题，在变量编码方式下选择二分法，填写计数值表示选择值；对于多个多分类问题，选择类别，并在实际问卷中填写数值范围。最后，在填写完选择题名称和解释选择题的标签后，点击添加按钮，完成选择题的定义。
选择题的分析是通过分析选择题中每个选项的出现频率和交叉表来完成的。通过频数分析和交叉表分析：SPPS *** 作是分析-多次响应-频数或交叉表。

在市场调查问卷中，总会设计一部分多项选择题，对于多选题，一般采用频数分析，SPSS提供了专门的多选题频数分析统计分析功能。
调查问卷
您拥有以下哪些品牌的贵宾卡？
（1）班尼路（2）真维斯（3）佐丹奴（4）堡师龙（5）苹果 （6）U2
这是一个典型的多选题，以下采用SPSS多重响应多选题频数分析功能。
1原调查问卷数据组织格式
调查问卷在录入时，对于被选中的项标示为1，未选中则为0，根据选项的多少，编码如下图：
2第一步：建立多重响应项集
SPSS进行多选题频数分析需首先将该问题编码变量合并为一个多重响应项集，菜单 *** 作：分析——多重响应——定义变量集。
3第二步：多重响应项集的频数分析
SPSS菜单 *** 作为：分析——多重响应——频率，d框内可看见上一步建立的项集，确定。
4SPSS提供的结果
1、个案摘要表
主要显示样本是否有系统缺失，此处可见，共有171个缺失值，有效率967%
2、频率分析表
特别注意响应率和普及率两个指标，响应率67%=430/6415，即选择班尼路vip的消费者在所有响应中（所有1的次数）的比例；而普及率85%=430/5066，在有效样本中的比例。我们选择用柱形图表达数据效果：
柱形图，一目了然告诉读者结果，所以，在SPSS提供现有表格和图形之外，选择更具有表现力的数据分析图表也是数据分析师的一项重要任务。
5如果仅分析到上一步就结束未免过早，在多重响应分析选项中还有一项：交叉表，即可通过选择分类变量进入，分类统计频数情况，可观测不同分类的变化情况，对于最终指导工作有很大作用。
可见，与2001年相比，真维斯持卡消费的响应率略有下滑（786%下滑至753%），这并不是管理者希望看到的，这代表损失了部分目标消费者，相反，其竞争对手却有不同程度的提高，提示管理者需要重视在VIP客户服务方面的质量。
当然，还可以依据其他分析的维度进行分类，比如收入、年龄段，此处省略。

spss数据分析的五种方法： 1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。 2、图表分析。 3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。 4、直方图分析。 5、统计分析。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。 软件产品特点： *** 作简便： 界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数 *** 作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 编程方便： 具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。 对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的 *** 作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 功能强大： 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。 SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 数据接口 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为txt及html格式的文件。 模块组合： SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 针对性强： SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的 *** 作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
spss多组显著性差异分析步骤是什么？
在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验。 等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量abcd四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。 t检验 适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较，检验两个处理平均数的差异是否显著。 spss提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验（One-Sample T Test），独立样本T检验(Independent-Sample T Teat)和成对样本T检验(Paired-Sample T Test）。 百度百科-差异显著性检验
spss多组显著性差异分析步骤有哪些？
1、首先打开SPSS 230版软件，找到要编辑的数据，可以从下图中找到方框。 2、在接下来的过程中需要在上方菜单栏中找到分析菜单，将鼠标移动到一般线性模型，然后选择单个变量，单击鼠标左键选择。 3、可以看到界面中的红色框。在单变量对话框中，将变量分别移动到因变量和协变量。在这里，将高度移动到因变量，将药物移动到协变量。 4、单击右侧菜单中的选项，将鼠标移动到单变量选项，选择参数估计值，并将参数估计值标记为勾号。 5、选择完成后，点击选项中的继续选项，然后可以选择在单变量对话框中点击确定，即可查看编辑后的 *** 作。 6、最后可以看到界面上的方框显示在SPSS查看器中可以看到药物对身高影响的显着性分析，红框内的显着性为0<005，为显着。
spss分析常用分析方法有哪些
t检验，方差分析，卡方，回归，相关等
怎么用spss分析数据？
1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。 2、从总体上来看、X和Y的趋势有一定的一致性。 3、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析、从分析-相关-双变量。 4、打开双变量相关对话框，将X和Y选中导入到变量窗口。 5、然后相关系数选择Pearson相关系数，也可以选择其他两个。 6、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果。
SPSS使用方法， *** 作步骤
厌食改善、乏力改善、肝区痛改善、腹胀改善，每一列一个卡方检验，结果就是4个x2和4个P值 。以上表厌食改善为例。 1 输入数据如下： 2 数据--加权个案--对第三列value进行加权。 3 分析--描述统计--交叉表。行选择group,列选择effect 。 4 统计量，卡方前面打勾。 5 确定后，统计结果如下表： 第一行卡方值x2为7623， P值为0006。 依此类推。下面的表格x2和p值如下： 由于P值都大于005, 表明处理对厌食、乏力、肝区痛、腹胀皆不具有显著改善作用。 仅供参考，祝好运！
用SPSS相关性分析后的结果怎么看？
1、首先将数据导入到SPSS工具中，并打开相关的数据，保证导入的数据类型为Excel类型。 2、导入数据后，查看一下数据视图和变量视图，尤其是变量视图要保证都是数值型的数据为好。 3、然后，选择“分析中的相关分析下的双变量”栏目。 4、将要分析的变量放在“变量”中就可以点击确认了，其他的不要改动。 5、最后在输出中就可以看到具体的数值了。图中的相关性为0994，代表在0994上是相关的。相关性的范围为0-1。
在SPSS中，如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析？
分析多个因素对某一结果的影响程度应该用数据分析。主要的方式如下： 分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步： 第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。 第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。 第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了09多，说明效果非常不错。 SPSS中做Logistic回归的 *** 作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量） 扩展资料: 数值型变量（metric variable）是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。如“产品产量”、“商品销售额”、“零件尺寸”、“年龄”、“时间”等都是数值型变量，这些变量可以取不同的数值。数值型变量根据其取值的不同，又可以分为离散型变量和连续型变量。 数据形式在计算机中的表示主要有两大类：数值型变量和非数值型变量（如，字符、汉字等）。数值型变量指，被人为定义的数字（如整数、小数、有理数等）在计算机中的表示。这种被定义的数据形式可直接载入内存或寄存器进行加、减、乘、除的运算。 一般不经过数据类型的转换，所以运算速度快。具有计算意义。另一种非数值型的数据，如字符型数据（如‘A’，‘B’，‘C‘等），是不可直接运算的字符在计算机中的存在形式。具有信息存储的意义。 在计算机中可识别的字符，一般都对应有一个ASCII码，ASCII码为数值型的数据。ASII码值的改变，对应的字符也会改变。所以，非数值型的数据，本质上也是数值型的数据。为了接近人的思维习惯，方便程序的编写，计算机高级语言，划分了数据的类型： 数值型数据有：整型 单精度型 双精度型。 非数值类型数据有：字符型 或 布尔型 或者 字符串型。 参考资料来源：百度百科:数值型变量
SPSS中,主成分分析后怎么做回归分析
保存因子分析就好，如果用spssau分析前先勾选“因子得分”选项，即可在分析后得到因子得分项。 spss直接把几个因子都已经算出来了，就是duFAC1-1列就是因子F1，同理可以得知F2，F3不用算的，如果问F1怎么来的，就说是F1=0701X1-0549X2+0736X3+0216X4+0112X5-0318X6。 如果进行主成分分析之后又要进行回归分析，应该是用提取出来的主因子作为自变量进行计算的，回归是只能有一个自变量，一个因变量才算回归的，如果不是的话，建议你使用多项式属分析。 把因变量的值还有自变量的值放到EXCEL里，按列排列。然后全部圈起来，找图表选项，绘制散点图，之后对其中的点点击右键，进行数据拟合就可以得出式子。

扩展资料：

标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。 向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。 向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。 这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。

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