SPSS数据分析
在完成了问卷访问这个部分之后，我们手中便拥有了数百至上万份调查问卷。然而，这些问卷计算机是无法直接识别处理的，所以我们必须进行适当的编码。为了方便后续的数据分析，我们应该将问卷设计为以客观题为主，被访问者填写的应该只是注入数字、选项等计算机能够处理的信息。我们可以为每一个填写项起一个代号，并确定其数据属性，例如使用英文字母表示大题号，阿拉伯数字表示小题号，再加上英文字母表示第几项，最后加上表示数据属性的后缀，比如第二大题第三小题的第四个字符串填写项的代号为B3D_S。在数据分析过程中，就可以利用这个代号来表示数据的具体内容。
具体的输入过程通常由专业的数据录入人员代劳。虽然数据往往不是直接在SPSS中输入的，而是通过其他软件输入完毕后导入SPSS中，但导入的文件格式十分重要。尽管大家习惯性地选择使用EXCEL来录入数据，但笔者的实际经验表明，最好的文件格式不是EXCEL的XLS文件，而是XBASE系列的DBF文件。选择DBF文件有两个理由：首先，DBF文件的字段名和字段属性会直接在SPSS导入过程中使用，省去了后续的列名称和属性设定工作；其次，EXCEL的XLS文件格式并没有公开，导致在使用中可能会出现中文信息丢失的问题。因此，在使用XBASE输入完文件后，只需调用SPSS的菜单FILE下的OPEN功能，选择DBASE数据格式打开文件，然后另存为SPSS的SAV格式，即完成了数据输入过程。
数据分析技巧
数据输入完成后，我们进入了最为重要的数据分析阶段。SPSS提供了丰富的数据分析功能，以下是一些常用的数据分析技巧：
1. 描述统计：使用SPSS的描述统计功能，可以对数据进行基本的汇总和描述分析，包括平均值、中位数、标准差等指标的计算，以及频率分布和分布图的生成。
2. 相关分析：通过相关分析，可以探索变量之间的相关性。SPSS可以计算Pearson相关系数和Spearman等级相关系数，并提供相应的显著性检验。
3. T检验和方差分析：当需要比较两个或多个样本之间差异时，可以使用SPSS的T检验和方差分析功能。这些功能可以帮助我们确定是否存在显著差异。
4. 回归分析：回归分析可以帮助我们建立预测模型，探究自变量对因变量的影响程度。SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。
5. 因子分析和聚类分析：通过因子分析和聚类分析，可以对数据进行降维和分类。这些方法可以帮助我们发现隐藏在数据中的结构和模式。
数据输出与报告撰写
在完成数据分析之后，我们需要将结果进行输出和展示，并撰写调查报告。SPSS提供了多种数据输出方式，包括数据表格、图表和图形等。我们可以根据需要选择合适的输出方式，并进行格式设置和美化。
在撰写调查报告时，需要根据分析结果进行解释和说明。我们应该清晰地描述所使用的统计方法和分析过程，并提供恰当的图表和图形来支持研究结论。同时，还需要注意语言的准确性和简洁性，使报告易于理解和传达。
总之，SPSS是社会科学学科学生进行数据分析的常用工具。通过掌握SPSS的使用方法和数据分析技巧，我们可以更好地理解和解读数据，从而做出准确的研究结论。
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