描述性统计问题！量表由2个维度组成 每个维度由四个项目(组成),用SPSS怎样计算每个维度的均值和标准。
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发布时间：2022-05-05 10:56
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热心网友
时间：2023-10-27 19:02
这个首先用compute，然后用frequency即可解决
我经常帮别人做这类的数据分析的追问我看到compute了，能告诉我一下具体步骤吗？
例如竞争力GB是一个维度，竞争力GB中包含内部竞争力GB1和外部竞争力GB2这两个项目。我想测量竞争力的均值和标准差。现在compute里 怎样操作啊~~谢谢
热心网友
时间：2023-10-27 19:03
同问这个问题：含有多个测度项的变量（或构念）量表，该如何计算这个变量的平均值和标准差？
热心网友
时间：2023-10-27 19:03
Analysis-discriptive-把项目放进去就好了追问那只能出来每个项目的！我想要的是每个维度的 （每个维度中都包含几个项目）
热心网友
时间：2023-10-27 19:04
这种事我都用Excel解决= =
如何用spss进行多维度描述性分析
描述性统计主要关注数据的三大内容:1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。描述离散趋势的指标有频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。注意:连续型变量和离散型...
一般量表式问卷用spss怎么分析
并不完全确定，此时可使用因子分析进行浓缩，得出几个维度（因子），并且找到维度与题项的对应关系情况。（ 备注：一个维度由多个标题项表示，想将多个标题项概括成一个整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功能即可）
用spss做相关性分析,有六个维度,每个维度下面平均四个问题,怎么做
操作步骤：1、选择所有要合并的题项；2、添加上变量名称；3、确认处理。生成变量 相关分析
spss软件,如何对多个变量进行描述性分析?不是单个变量,而是以几个为...
1、把这数据导入到spss2analyze--descriptivestatistics-descriptives3把16个问题放进去进行分析4把16个问题的结果表格复制到word或者excel进行整理，得到4个维度的统计结果上淘宝找店铺（luckyzhang7703），专业高效，信誉保证。2、首先我们打开电脑里的spss软件打开整理好的数据文件。3、(1)按file——new—...
使用SPSS进行李克特量表的分析应该怎么操作呢?
4. 维度得分计算：对于每个维度，将属于该维度的问题的得分求平均，得到该维度的总体得分。5. 数据分析：使用SPSS的统计分析功能，对李克特量表的维度得分进行统计分析。可以使用描述性统计方法，如平均值、标准差和频数，来了解各个维度的得分分布情况。6. 维度分析：通过使用SPSS的分析工具，例如相关性分析...
干货| 利用SPSS进行高级统计分析第四期
使用SPSS软件对数据进行统计分析。首先,通过KMO和Bartletts球形检验分析发现,KMO值为0.93,Bartletts球形检验结果显著(近似卡方=19334.492,df=253,p<0.001),表明该问卷的项目适合做探索性因素分析。 然后,采用主成分分析法(principle component analysis)和直接斜交转轴法(direct oblimin)对23个题目进行因素分析。结果发现...
...个是2个水平,另一个6个水平,有4个重复,如何用SPSS分析显著性差异...
“有4个重复”是什么意思，没明白，如果两个因素都是分类变量，用卡方检验就可以啦，分析－－描述统计——统计量 选择卡方。如果那个6水平的是有序变量的话，就用非参数检验，如果是独立样本就用mann-whitney U检验。
怎么用SPSS分析李克特五级量表里几个因素大类和使用意向的关系(显著正...
点击描述，在对话框里选上初始变量分析，kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项，（注意，kmo和bartlett是一个选项，选项名就是很长）这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。点击抽取，对话框里最上边的方法就选主成分，分析里选上相关性矩阵，输出选上未旋转的因子解和碎石图两个选项，抽取里...
如何用SPSS对李克特量表进行分析
第一步：建立数据 1. 打开SPSS 2. 在左下角点”variable view”3. 在左上角输入“调查问卷”——将“Type类型”调成“sting字符型”——“Decimals小数点”位数改成“0”4. 从第二行开始依次输入“问题1，问题2，问题N”，并在每个问题的“Values变量值”在输入：变量值Values框中为“1”/...
急求关于SPSS的题目,要祥解,谢谢
VIII、然后就ok分析吧。出来的结果注意看Rotated component matrix，左栏分别是变量，上栏是公因子，该矩阵表示该因子对各变量的解释能力，数值越大表示解释能力越强。线性表达式为：f1 = a1*x1 + a2*x2 + a3*x3。。。ai表示矩阵中数值，f2同f1。你所做的总分由四个维度表达，应该是每个观测变量...
