利用SPSS統計軟件進行問卷調查分析

摘 要： 本文介紹了如何運用SPSS統計軟件對問卷調查進行綜合的數據處理與分析，以期為問卷調查分析提供模式參考。

關鍵詞： 統計軟件 問卷調查 數據處理 數據分析 SPSS

科學研究理論認為：具備嚴謹科學的態度并運用合理科學的方法進行的研究是一種科學研究。所以，我們認為采取“有系統的實證研究方法”所進行的研究就是一種科學研究。多年來，實證主義下的符號邏輯思考體系，是當代科學研究的主流思想，量化研究方法作為學術訓練的主體的現象，也普遍存在于各學科之中。可以說，在學術與應用領域中，量化研究一直起著非常重要的作用。

社會與行為科學的量化研究，是實證科學范式的產物，依循科學研究的概念與邏輯，主要的研究方法包括調查、測驗與實驗法。調查研究是指研究者向一定數量的受訪者發放問卷或是進行訪談，并對量化數據進行統計整理，從而推論出總群體對于某特定問題的態度或行為反應。SPSS是Statistical Package for the Social Science的簡稱，是一套全方位多功能統計軟件。

本文介紹了如何運用SPSS對問卷調查進行綜合的數據處理與分析，以期為問卷調查分析提供模式參考。

一、問卷調查基本情況

本問卷調查是一份教師授課質量問卷調查。調查內容為10項，分別為教學目的明確、重點突出、講授清晰；認真備課，內容充實；合理使用多媒體課件；注重培養學生能力，有較好的教學互動；認真批改作業，答疑輔導耐心、仔細；布置網絡學習任務并加以監督和指導；教師英語語言素質；教師儀表整潔，教態自然大方；尊重學生，平易待人及教學效果。評價等級4級，分別為4分（非常滿意）、3分（滿意）、2分（一般）和1分（不滿意）。共發放問卷100份，收回問卷及有效問卷100份，無效問卷0份。

二、數據的輸入與保存

運用SPSS進行數據處理和分析時，我們應首先針對所需內容定義變量、輸入數據及保存數據。一旦數據保存完畢，就可以進行各種各樣的檢驗和統計分析。

現對問卷調查的內容和結果進行數據文件的建立。首先啟動SPSS后進入一個空白數據編輯視窗，進入變量視圖工作表，定義變量（12項），并輸入相應的變量名稱（受測者編號、性別及10項調查內容）、類型、寬度、小數、標簽（性別分為男女兩項；10項調查內容均標簽為非常滿意、滿意、一般、不滿意四項）、值（女性設定值為1而男性則為2）、缺失、格式等各種信息；然后利用數據視圖工作表，在相對應的變量下輸入數據；最后儲存所有工作，建立一個擴展名為.sav的SPSS數據文件。

三、基本描述性統計分析

描述統計是用來描述研究中獲得的數據的基本特征，并提供關于樣本與測量結果的簡單總結。此次調查結果的基本描述統計量包括平均數、全距、標準差、方差、峰度和偏度。平均數也稱均值，是取得某一變量的所有數值的總和除以觀察值個數所得到的值，代表數據的集中趨勢。平均數越接近中間值越好。全距是一組數據中最大值與最小值之差。數據的離散程度可用全距和標準差來進行描述，標準差越小說明數據間的差異越少。標準差的平方即是方差，是利用離均差作為變異指標的計算基礎。偏度和峰度用來描述數據分布是否對稱、是否為正態、偏斜程度如何及分布陡緩程度等。

為了對數據有一個基本了解，我們現在對數據進行描述性統計分析。首先選擇菜單“分析”→“報表”→“觀察值摘要”；點選“觀察值摘要”后，獲得觀察值摘要對話框；選取所需變量（10項調查內容）并輸入類別變量（性別）作為分組變量；最后進行統計量的選擇及標題的設定等工作，確定后得到所需數據。對10項調查內容，以性別為分組變量（女性53人，男性47人，共100人）的觀察值摘要分析結果為：

（一）均值

女性為3.47，3.62，3.66，3.11，3.60，3.51，3.77，3.81，3.70，3.36；男性為3.38，3.66，3.60，3.30，3.72，3.55，3.74，3.85，3.81，3.49；總計為3.43，3.64，3.63，3.20，3.66，3.53，3.76，3.83，3.75，3.42。

（二）全距

女性為2，2，2，2，2，2，1，1，3，3；男性為2，2，2，2，1，2，1，1，1，2；總計為2，2，2，2，2，2，1，1，3，3。

（三）標準差

女性為.696，.527，.553，.698，.599，.608，.423，.395，.607，.710；男性為.677，.522，.538，.720，.452，.583，.441，.360，.398，.547；總計為.685，.523，.544，.711，.536，.594，.429，.378，.520，.638。

（四）方差

女性為.485，.278，.306，.487，.359，.370，.179，.156，.369，.504；男性為.459，.273，.290，.518，.204，.340，.194，.130，.158，.299；總計為.470，.273，.296，.505，.287，.353，.184，.143，.270，.408。

（五）峰度

女性為-.301，-.296，1.063，-.882，.616，-.241，-.198，.709，7.024，1.004；男性為-.614，

.341，-.429，-.888，-.978，-.123，-.686，2.246，.651，-1.038；總計為-.614，.341，-.429，-.888，-.978，-.123，-.686，2.246，.651，-1.038。

（六）偏度

女性為-.961，-.926，-1.389，-.157，-1.253，-.836，-1.346，-1.638，-2.427，-.985；男性為-.649，-1.167，-.837，-.520，-1.032，-.904，-1.160，-2.038，-1.620，-.373；總計為-.799，-1.020，-1.113，-.310，-1.276，-.856，-1.236，-1.784，-2.449，-.882。

由上述數據可知，男女生對教師的授課質量總體滿意，均值都已超過滿意分值（3分）。但同時過高的平均數、較小的標準差與嚴重的偏態三種傾向，代表測驗項目可能存在鑒別度不足的問題。第四項（注重培養學生能力，有較好的教學互動）的全體平均是3.20，就男女分別來看，則為3.30與3.11，顯示男生在此項調查中對教師的滿意度明顯比女生高。標準差分別為.720與.698，亦有明顯的差距。顯示男生對教師注意培養學生能力，有較好教學互動滿意度高，相對的女生的調查結果則顯一般。從偏度與峰度的角度來看，第九項（尊重學生，平易待人），女生則有明顯的負偏態（-2.427）與高狹峰現象（7.024），男生則是弱負偏態（-1.620）且峰度正常（.651），顯示女生分數集中但有偏低的極端值存在，形成了天花板效應。天花板效應與負偏態有關，指數據多集中在偏高的一端，但在低分端卻有極端值，分數不容易突破高分端。如在問卷中100名同學大部分都填選了4分這個分值，此時4分就是高分的阻隔分數，而選擇1分的同學就成為低分的偏離值，形成負偏態現象。

四、t檢驗

t檢驗是指當數據分布不是正態分布，或有不符合正態的疑慮時，用t統計量，配合t分布進行的統計決策。t檢驗可以反映抽樣過程是否具有偏差而違反正態分布的基本要求，進行項目鑒別度檢驗。

現在我們使用小樣本的極端比較法，在100名調查者中，將整體得分最高與最低的兩端者歸類為極端組，進行平均數差異檢驗，從而反映出題目的鑒別力。首先建立新數據文件，選擇菜單“轉換”→“計算”，增加新變量total，計算數據總分。接著選擇菜單“分析”→“描述統計”→“頻率”，變量為total；選擇統計量對話框，選擇百分位數，尋找前后27%調查者的切割點，確定后得到結果，找到極端組的切割點為31與34。再次選擇菜單“轉換”→“重新編碼成不同變量”，把舊變量（total）變更為新變量（group，極端組分組變項）；點選新值與舊值選項，設定極端組范圍與新值，設定1為低分組（0至31），2為高分組（34至40）；確定后創造分組變量group。最后，選擇菜單“分析”→“比較均值”→“獨立樣本t檢驗”，檢驗變量為10個考評項目，分組變量為group，定義組別為1與2，確定后得到t檢驗結果。

檢驗結果為：1.教學目的明確、重點突出、講授清晰（t=-6.5，p=.000）；2.認真備課，內容充實（t=-5.7，p=.000）；3.合理使用多媒體課件（t=-6.3，p=.000）；4.注重培養學生能力，有較好的教學互動（t=-6.7，p=.000）；5.認真批改作業，答疑輔導耐心、仔細（t=-4.7，p=.000）；6.布置網絡學習任務并加以監督和指導（t=-1.9，p=.066）；7.教師英語語言素質（t=-5.6，p=.000）；8.教師儀表整潔，教態自然大方（t=-4.5，p=.000）；9.尊重學生，平易待人（t=-4.3，p=.000）；10.教學效果（t=-3.4，p=.001）。

從上述數據發現，t檢驗未達標.05顯著水平的有第6項（t=-1.9，p=.066），顯示此題明顯無法鑒別高低分者。t檢驗未達標.001水平的有第10項（t=-3.4，p=.001），顯示此題鑒別度稍差。

五、同質性檢驗

同質性檢驗也稱相關分析法，可以運用各項目與相對應總分的相關系數來檢驗項目的成效，相關越高，題目越佳。

現在我們打開菜單“分析”→“度量”→“可靠性分析”，選取10項調查內容為欲分析的項目后點選統計量進行設置，確定后得到項目與總分相關結果，其中Cronbach’s Alpha為.600，基于標準化項的Cronbachs Alpha為.607。10個調查項目的相關系數分別為.151，.102，.187，.293，.131，.229，.184，.284，.248及.184。再次打開菜單“分析”→“降維”→“因子分析”，選取10項調查內容為欲分析的變量后點選抽取對話，選擇主軸法，設定因子個數為1，確定后得到因素負荷量結果，分別為.418，.263，.297，.466，.404，.261，.308，.513，.388以及.368。

分析結果發現，調查表的同質性一般，內部一致性系數為.61，顯示出調查表項目不具有相當的同質性。整個調查表個項目之間相關不顯著，反映出整體的量表內部一致性不理想。一些項目的同質性檢驗以相關系數低于.3或因素負荷量低于.3為標準，這兩項指標不夠理想的項目有第2，3，6共3項。這些項目顯示出與整個調查表不同質，應考慮重新設計。

六、結語

通過運用SPSS對問卷調查進行綜合的數據處理與分析，可以迅速定位問卷調查各項指標的合理性及有效性并對各項數據進行科學的分析，以期達到指導教學的根本目的。

參考文獻：

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