1⃣️描述性统计分析\n📌描述性统计分析着重关注数据的整体分布与特征，涵盖均值、标准差、中位数等基本统计量。同时需留意缺失数据或异常值，因其会影响后续分析的准确性，该分析能为深入分析提供数据基本概貌。\n \n2⃣️信度分析（Reliability Analysis）\n📌信度分析的关键在于评估问卷内部一致性，常以 Cronbach\'s Alpha 系数衡量量表信度，重点关注其是否在 0.7 以上，以此确保问卷题项测量同一构念时的一致性。若信度过低，可能需删题项或调整问卷设计以提高量表可靠性。\n \n3⃣️效度分析（Validity Analysis）\n📌效度分析主要评估量表测量效果，重点是量表能否准确反映研究核心概念，其中通过探索性因子分析验证量表结构效度尤为重要。\n \n4⃣️探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）\n📌探索性因子分析重点是识别数据潜在因子结构，将多个题项简化为几个核心因子，需关注因子提取过程、特征值大于 1 的因子、各因子方差贡献率及旋转后的因子负荷。\n \n5⃣️相关性分析\n📌相关性分析关键是了解自变量与因变量 A 的线性关系，Pearson 相关系数用于连续变量，Spearman 相关系数用于非正态分布或有序变量，要特别关注显著性水平（p 值），以确定与因变量显著相关的自变量，为回归分析选自变量提供依据。\n \n6⃣️回归分析\n📌回归分析重点是建立模型量化自变量对因变量 A 的影响，线性回归适用于因变量为连续变量，Logistic 回归适用于分类变量，应关注回归模型的 R² 值、调整后的 R² 值、回归系数显著性及模型整体拟合优度。\n \n7⃣️差异显著性分析\n📌差异显著性分析重点是检验不同组别间因变量 A 均值是否存在显著差异，通过 T 检验或单因素方差分析（ANOVA），可分析因变量在不同群体（如性别、年龄等）间的差异是否具统计学显著性 。\n#spss统计分析 #spss #问卷分析 #数据分析 #实证分析 #问卷调研 #信效度检验#研究生
