① spss問卷調查的數據分析
這個是通過因子分析之後得出若干因子，然後求出每個因子的得分，再做描述性統計。（南心網SPSS因子分析）
② spss分析的調查問卷分析報告模板
這個是沒有模板的
要嗎你上問卷調查網，這個上網搜一大堆，上傳文檔後等人回答了上網站看分析結果
要麼自己 做一份問卷
當然自己做選擇要多些，要麼用EXCEL 插入窗體域很方便，用易表和FOXTABLE做也行
最後結果導進SPSS分析吧 描述統計比較方便也比較好用
③ spss 調查問卷 因素分析
SPSS13的分析步驟
1.Analyze——Data Rection——Factor
2.將待分析的題目選中點擊轉到variables
3.descriptives---選中initial solution和KMO，continue
4.extrcation---選中principal components 、screeplot。如果維度不確定需要探索則直接點擊continue，如果因素固定則選中number of factors填上規定的因素個數，continue
5.rotation--如果維度相關則選promax，如果不相關則選varimax,continue
6.options--選中sort by sizes和suppress absolute 後面的數值改為0.3，continue
7.ok
④ 問卷調查如何用SPSS進行統計分析
用單樣本T檢驗(One-Samples T Test),設態度為變數T，然後輸入相應分值，選擇"Analyze→Compare Means→One-Samples T Test".選變數T進入「Test Variables」,然後在下面的"Test Variable(s)"框內輸入你要比較的時間的那個相應值（比如你要跟上學期比興趣高低，你就輸入上學期時候的20題總分），然後OK.然後出來的結果比較有用的值是Mean（平均值，與你輸入的上學期的值比較）和顯著性差異（與0.05比較，如果遠小於0.05的話，說明存在顯著差異）
⑤ spss分析的調查問卷分析報告模板可以發我一份嗎[email protected]~~萬分感謝
購物環境調查問卷分析報告
一、問卷設計：
問卷的設計：
本次問卷是由兩部分構成（見附錄），第一部分是購物環境滿意度影響因素；第二部分是顧客針對問題提出的詳細建議，問卷還包括購物者與孩子的關系、年齡、平均購物周期和平均購物金額，用於樣本基本統計描述。
二、問卷調查：
本次調查共發放問卷860張，回收問卷532張，剔除無效問卷328張，問卷回收率62%（532/860），問卷回收有效率38.1%（328/860）。
第一部分購物環境滿意度影響因素，如下表所示是樣本屬性特徵的比例分布比較合理，樣本結構比較合理，對研究對象總體具有相當的代表性，其中本次調研對象中，母親居多，共340位，佔64%；樣本的年齡集中分布在21-30歲和31-40歲之間，這兩部分共計477人，佔90%；而樣本的平均購物周期分布在半個月和0.5-1個月區間，這兩部分共計365人，佔67%；平均購物金額分布於100-200元和200-300元區間，這兩部分共計292人，佔55%。
下圖與第一期顧客滿意度調查相比較與主要孩子關系、年齡段、平均購物周期及金額的總體調查人群佔比差距不大。
顧客滿意度 購物環境滿意度
統計變數 類型 人數（人） 百分比（%） 佔比 人數（人） 百分比（%） 佔比
與孩子的關系 父親 127 24.5 6.24% 119 25.6 6.40%
母親 340 65.5 16.72% 287 61.7 15.44%
親戚朋友 23 4.4 1.13% 33 7.1 1.78%
爺爺奶奶 29 5.6 1.43% 26 5.6 1.40%
年齡 <20歲 8 1.5 0.39% 7 1.5 0.38%
21-30歲 316 60.8 15.54% 282 60.6 15.17%
31-40歲 161 31 7.92% 144 31 7.75%
41-50歲 11 2.1 0.54% 17 3.7 0.91%
51歲以上 24 4.6 1.18% 15 3.2 0.81%
平均購物周期 <半個月 204 41 10.03% 177 38.1 9.52%
0.5-1個月 161 32.4 7.92% 134 28.8 7.21%
1-2個月 97 20 4.77% 108 23.2 5.81%
2-3個月 17 3.42 0.84% 25 5.4 1.34%
3個月以上 18 3.62 0.88% 21 4.5 1.13%
平均購物金額 <50 16 3.21 0.79% 7 1.5 0.38%
50-100 91 18.3 4.47% 85 18.1 4.57%
100-200 186 37.3 9.14% 134 28.8 7.21%
200-300 106 21.3 5.21% 124 26.7 6.67%
300-400 42 8.4 2.06% 56 12 3.01%
400-500 18 3.6 0.88% 23 4.9 1.24%
500-1000 27 5.4 1.33% 29 6.2 1.56%
1000以上 12 2.4 0.59% 6 1.3 0.32%
整體來看，接受調查的顧客以母親居多，年齡層次主要集中在21-30歲和31-40歲區間的中青年階層，而大部分的顧客會在半個月內和0.5-1個月的區間內就會購物，他們的購物金額主要集中於100-200和200-300元，因此，本次調研樣本抽取的相對比較合理。
第二部分購物環境滿意度建議明細，如下表所示導購的服務熱情程度其中本次調研對象中，希望有需要時一呼有應即可，占建議59%；音樂氣氛建議播放任意寶寶歌曲，占建議53%；整體裝修色彩建議整體裝修風格單一淺色有舒適溫馨的感覺，占建議69%；展架布局建議希望展架之間有點距離，不要太擁擠，占建議60%；購物廣告牌或活動標語牌建議希望廣告牌或活動標語內容清晰、易懂，占建議47%；收銀台位置建議希望收銀台在門口，占建議88%；門店招牌、櫥窗建議希望門店招牌的字體更加清晰點、商標更醒目，占建議68%.
統計變數 建議 人數 百分比（%）
導購的服務熱情程度 A希望導購一直跟隨其後貼身服務 146 27.09%
B希望有需要時一呼有應即可 317 58.81%
C希望獨自挑選，勿擾 72 13.36%
D其他： 4 0.74%
音樂氣氛 A播放時下流行歌曲 96 17.42%
B播放任意寶寶歌曲 293 53.18%
C播放著名國際鋼琴曲、小提琴等純演奏 155 28.13%
D其他 7 1.27%
整體裝修色彩 A整體裝修風格單一淺色有舒適溫馨的感覺 360 68.97%
B希望整體色彩再亮麗、花哨、豐富一些 143 27.39%
C其他： 19 3.64%
展架布局 A希望展架不要太高，容易夠到 197 37.81%
B希望展架之間有點距離，不要太擁擠 311 59.69%
C其他： 13 2.50%
購物廣告牌或
活動標語牌 A希望廣告牌或活動標語再明顯易看一些 181 33.96%
B希望廣告牌或活動標語內容清晰、易懂 251 47.09%
C希望廣告牌或活動標語更換時間加快 96 18.01%
D其它 5 0.94%
收銀台位置 A希望收銀台在門口 455 88.35%
B希望收銀台在最裡面 30 5.83%
C希望收銀台是環繞在貨架中間 21 4.08%
D其他： 9 1.75%
門店招牌、櫥窗
等外體設計 A希望門店招牌的字體更加清晰點、商標更醒目 350 68.09%
B希望櫥窗的玻璃上不要貼那麼多的海報，這樣能顯得明亮些 144 28.02%
C其他 20 3.89%
本次調研針對的是我們門店的會員，這些人都有到購物的經歷，因此他們會對有比較形象和直觀的認識、理解，他們的回答在很大程度上能真實的反映顧客忠誠的影響因素
三、數據檢驗：
本期購物環境調查問卷有七個自變數的分析，缺少主成分分析及效度檢驗，這次是針對購物環境進行的，沒有主成分，不能進行主成分分析，為了檢驗主成分分析與數據之間的適應程度才進行效度檢驗，所以本期問卷主要以信度檢驗、相關性檢驗、回歸性檢驗三塊進行數據檢驗。
1. 信度檢驗：
信度檢驗，也叫可靠度檢驗，主要是檢驗測量工具和測量結果的穩定性和一致性。信度分析是社會研究中檢驗問卷的有效分析方法，因此我們將會對研究數據進行信度分析以確保問卷所有問項具有高度的可靠性與一致性。
Cronbach』s Alpha系數是應用最廣泛的信度測量方法。該系數分布於0-1之間，一般情況下，該系數介於0.8-1之間被認為非常好，介於0.7-0.8之間比較好，0.65-0.7之間可以接受，0.6-0.65之間不能接受。對於尚未驗證過的變數尺度，允許該系數只要大於0.6即可接受。
下面我們就逐個對因變數和自變數的各個度量指標進行信度分析，得出Cronbach』s Alpha值，其信度檢驗結果如下表所示：
可靠性統計量
Cronbach's Alpha 項數
.843 7
從上表可以看出，購物環境調查可見可靠性達到0.8，具有較好的信譽度。
2. 相關性檢驗：
相關性檢驗是研究各變數之間密切程度的一種統計分析方法。相關系數即為描述兩個變數之間線性關系程度和方法的統計量。相關系數r的值在-1至1之間，r越接近於1表示兩個變數之間的線性關系程度就越大，正負值決定了兩個變數之間變化的方向是否一致。
一般的，在二元變數的相關性分析過程中比較常用的幾個相關系數是Pearson簡單相關系數、Spearman和Kendall』s tua-b等級相關系數。Pearson簡單相關系數是用來計算連續變數或等間距測度的變數間的相關分析；Spearman和Kendall』s tua-b等級相關系數是用來衡量定序變數間的線性相關關系。
為了分析變數之間的相關關系，我們利用Pearson簡單相關方法來分析變數之間兩兩相關的程度。在前面效度檢驗和信度檢驗的基礎上，現在我們進一步的分析潛變數和自變數之間的關系，計算出每個自變數和因變數之間的相關系數，從而可以初步的判斷本次研究的因子結構內部的關系。具體的分析結果如下：
相 關 性
導購服務的熱情程度 音樂氣氛 整體的裝修色彩 購物廣告牌或活動標語牌 收銀台位置 門店招牌、櫥窗設計 展架布局 總體滿意度
導購服務的熱情程度 1.000 0.421 0.358 0.434 0.301 0.449 0.295 0.278
購物廣告牌或活動標語牌 0.434 0.421 0.496 1.000 0.390 0.553 0.441 0.319
門店招牌、櫥窗設計 0.449 0.389 0.547 0.553 0.411 1.000 0.536 0.279
收銀台位置 0.301 0.391 0.406 0.390 1.000 0.411 0.429 0.246
音樂氣氛 0.421 1.000 0.513 0.421 0.391 0.389 0.453 0.328
展架布局 0.295 0.453 0.463 0.441 0.429 0.536 1.000 0.312
整體的裝修色彩 0.358 0.513 1.000 0.496 0.406 0.547 0.463 0.300
總體滿意度 0.278 0.328 0.300 0.319 0.246 0.279 0.312 1.000
從上表的相關性分析中我們可以看出，各變數的相關程度一般都不超過0.5，只有購物廣告牌或活動標語牌和門店招牌、櫥窗設計之間的相關系數為0.553，門店招牌、櫥窗設計和整體的裝修色彩之間的相關系數為0.547，都不超過0.6，這表明交叉相關不嚴重。下面我們將購物環境總體滿意和自變數做相關分析，分析結果如下：
導購服務的熱情程度 音樂氣氛 整體的裝修色彩 購物廣告牌或活動標語牌 收銀台位置 門店招牌、櫥窗設計 展架布局
總體滿意度 0.278 0.328 0.300 0.319 0.246 0.279 0.312
五、回歸分析：
在進行數據分析時往往會看到變數之間存在著一定的相關關系，但他們之間可能並不存在著明顯而確定的關系，而可能是其他各種因素作用的結果。如果在研究變數之間的相關關系時，把其中的一些因素作為控制變數，而另一些變數作為他們的因變數，這種關系分析就稱為回歸分析。下面我們為了總體考察這7個自變數和因變數之間的關系，計算每個自變數與因變數的回歸系數，從總體上判斷個自變數對顧客滿意的影響程度。
模型 模型系數 P Vif
導購服務的熱情程度X1 0.082 0.035 1.432
音樂氣氛X2 0.082 0.010 1.632
整體的裝修色彩X3 0.040 0.220 1.790
購物廣告牌或活動標語牌X4 0.77 0.024 1.707
收銀台位置X5 0.29 0.403 1.398
門店招牌、櫥窗設計 0.00 0.981 1.973
展架布局X6 0.084 0.035 1.663
顧客滿意度模型的R=0.420，擬合程度還算比較好，模型可表示為：
ỹ=0.082X1+0.082X2+0.040X3+0.077X4+0.029X5+0.084X6
模型顯示，對購物環境因素影響較大的有，導購服務的熱情程度、音樂氣氛、展架布局，這三項主要顧客的建議：
統計變數 建議 人數 百分比（%）
導購的服務熱情程度 A希望導購一直跟隨其後貼身服務 146 27.09%
B希望有需要時一呼有應即可 317 58.81%
C希望獨自挑選，勿擾 72 13.36%
D其他： 4 0.74%
音樂氣氛 A播放時下流行歌曲 96 17.42%
B播放任意寶寶歌曲 293 53.18%
C播放著名國際鋼琴曲、小提琴等純演奏 155 28.13%
D其他 7 1.27%
展架布局 A希望展架不要太高，容易夠到 197 37.81%
B希望展架之間有點距離，不要太擁擠 311 59.69%
C其他： 13 2.50%
總體來講，影響最大的是展架布局，展架布局建議希望展架之間有點距離，不要太擁擠，占建議60%； 其次是導購的服務熱情程度，導購的服務熱情程度其中本次調研對象中，希望有需要時一呼有應即可，占建議59%；調差問卷中平均年齡21-30歲年輕人群較多，注重導購的服務，對活動、廣告牌不是很關注，所以導購的服務熱情度很重要，再次是音樂氣氛，建議播放任意寶寶歌曲，占建議53%，大多數顧客要求店內播放寶寶主題音樂比較好。
⑥ spss分析調查問卷的分析報告，給我一個
我一下子找不到一個這樣的資料，請你去閱讀吳明隆的書《SPSS應用實務》，這個是用經典測量理論進行問卷分析等統計方法的一本還不錯的書。
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⑦ 調查問卷結果怎麼用spss分析
打開spss，您會發現軟體左下角有兩個按鈕，date view和variable view。第一個是錄入數據的，第二個是錄入變數相關數據的
2.我們先來建模，點擊variable vie丹工草繼禺荒碴維廠哩w，你會發現上面一排有name，type，width，decimals，label，value，missing，columns，align，measure。
2-1，name那一列你就輸入問卷中數據的變數名，比如說，你的問卷中問了調查對象的姓名，性別，年齡，那就在name那一列輸入姓名，性別，年齡
2-2，點擊你所輸入變數的value（姓名性別，年齡），裡面有value和label兩個框，value就是你問卷各個選項的值，比如你把性別定義了0為男，1為女，那你就在value框里輸入0，在label里輸入男，然後點擊add，不要關掉，繼續在value里輸入1，在label里輸入女，點擊add，就定義了性別的value
3.點擊軟體左下角的date view，然後就可以根據變數，一份份的輸入數據了。
⑧ 用spss分析調查問卷 然後根據分析結果做的報告，麻煩有模板或者這種別人做過的發一份過來
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⑨ 如何根據調查問卷的數據進行SPSS分析然後撰寫調查報告求論文例子！
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