问卷一定要做回归分析吗，谁能解决一下调查问卷的回归分析
来源：整理 编辑：网络营销 2025-03-30 17:09:35
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1，谁能解决一下调查问卷的回归分析
可以做的，你这是量表，有划分好维度的吗，还是要自己划分的。那就要做效度分析统计专业研究生为您服务
2，有关于问卷数据分析中碰到的一个问题
因子分析和主成分分析思想类似，如果用SPSS软件做的话，都是同一个按钮，或者你考虑用主成分分析，如果还是类似情况，那么你久考虑是否遇到多重共线性的问题，那不你就把特征值哪个地方修改一下，比如大于0.8之类的你再作一次，你主要是看累积贡献率，达到85％以上的有几个因子。
3，问卷很多名义变量SPSS名义变量怎么进行因子相关性和回归分析
名义变量 无法进行因子分析、回归分析这些。。。只能进行一些频数统计、卡方分析、对应分析等现在没有办法的，这个要求在一开始做前期问卷设计时就要考虑到后续要用的分析方法对数据的需求。要做因子分析、回归这些，问卷题目必须是程度量化类型的，里克特量表式，比如每天外出的频率，选项从非常频繁到非常不频繁；抽烟的频率，选项从非常频繁到非常不频繁。。这种类型的才可以
4，做问卷调查一定要做信度与效度分析吗
严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据做问卷调查一定要做信度与效度分析的。问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，表明研究工具可靠、可信。效度的作用：一、预测误差：效度系数的实际意义常常以决定性系数来表示，意旨相关系数的平方，它表示测验正确预测或解释的效标的方差占总方差的比例。二、预测效标分数从预测分数预测效标。例如，成绩如果X与Y两变量呈直线相关，只要确定出二者间的回归方程，就可以从一个变量推估出另一个变量。三、预测效率指数可以比盲目预测减少的误差。想要了解更多关于调查问卷的问题，推荐咨询问卷星 https://www.wjx.cn 问卷星是强大易用的在线问卷调查平台，丰富的题型和多样的功能帮助各行从业者，高效完成其问卷调查的工作。此外，还可以创建在线考试、报名表单、在线测评和360度员工评估、在线投票等丰富应用；更是拥有1亿+模板复制可用，多终端+多渠道问卷分发，不限填写次数，实时监控填写进度，数据自动统计分析。专业团队，值得信任！信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差r影响测量值的程度。如果r=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
5，问卷调查做完后一般采用spss软件的什么方法分析
一般采用因子分析和回归分析。试卷分为两部分，一部分做探索性因子分析，一部分做验证性因子分析。然后做回归分析。 一：1.探索性因子分析：因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 主成分分析为基础的反覆法 主成分分析的目的与因子分析不同，它不是抽取变量群中的共性因子，而是将变量□1，□2，…,□□进行线性组合,成为互为正交的新变量□1，□2，…,□□，以确保新变量具有最大的方差： 在求解中,正如因子分析一样,要用到相关系数矩阵或协方差矩阵。其特征值□1，□2，…,□□,正是□1，□2,…，□□的方差，对应的标准化特征向量，正是方程中的系数□，□，…,□。如果□1>□2,…,□□，则对应的□1，□2，…，□□分别称作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息无需保留100%,则可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□(□<□)。 当根据主成分分析，决定保留□个主成分之后，接着求□个特征向量的行平方和，作为共同性□： □并将此值代替相关数矩阵对角线之值，形成约相关矩阵。根据约相关系数矩阵，可进一步通过反复求特征值和特征向量方法确定因子数目和因子的系数。 因子旋转 为了确定因子的实际内容,还须进一步旋转因子，使每一个变量尽量只负荷于一个因子之上。这就是简单的结构准则。常用的旋转有直角旋转法和斜角旋转法。作直角旋转时，各因素仍保持相对独立。在作斜角旋转时，允许因素间存在一定关系。 Q型因子分析 上述从变量群中提取共性因子的方法，又称R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究个案群的共性因子，则称Q型因子分析和Q型主成分分析。这时只须把调查的□个方案，当作□个变量,其分析方法与R型因子分析完全相同。 因子分析是社会研究的一种有力工具，但不能肯定地说一项研究中含有几个因子，当研究中选择的变量变化时，因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。2.验证性因子分析探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子(旋转后) 都会影响测度项。在实际研究中，我们往往会假定一个因子之间没有因果关系，所以可能不会影响另外一个因子的测度项。第二，探索性因子分析假定测度项残差之间是相互独立的。实际上，测度项的残差之间可以因为单一方法偏差、子因子等因素而相关。第三，探索性因子分析强制所有的因子为独立的。这虽然是求解因子个数时不得不采用的机宜之计，却与大部分的研究模型不符。最明显的是，自变量与应变量之间是应该相关的，而不是独立的。这些局限性就要求有一种更加灵活的建模方法，使研究者不但可以更细致地描述测度项与因子之间的关系，而且可以对这个关系直接进行测试。而在探索性因子分析中，一个被测试的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理论中的确切的模型。二：回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 具体的问题，需要专业基础做，基本思路是这样的！看你需要什么样的分析了，我前段时间刚做过类似的问卷分析，其实不一定要建立spss数据库，你直接把调查问卷内容输入excel里面，当然要把abcde选项换成12345，这样便于分析，在分析的时候你直接打开spss，然后从excel中导入数据就可以了，其他的就按照你需要的分析来做，类似满意度的问卷一般要做一个信度和效度检验，然后是描述性统计分析，相关性分析和回归分析，建议你还是找本书来研究，这样会比较快一些。。。。
6，市场营销调研问卷的分析工具和使用
呵呵。这个正好我会啊。 我搞数学建模的时候做的题目很多都是数据分析，市场调查分析就是其中一种很简单的啊。 最基本的分析工具是SPSS和SAS，他们都是常用的统计工具。 你需要做哪方面的分析，就用他们的哪些功能。最常用的是回归分析。如果你不会使用这个软件，我也可以给你分析，然后把分析数据发给你啊。 你也可以去百度里面搜“问卷调查 spss”或者“市场调查 spss”，很多这样的例子，你照着做就可以分析出来了。 先发一点资料给你看： SPSS在市场调查统计分析中的应用 SPSS是“社会科学统计软件包”（StatisticalPackagefortheSocialScience）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件，是目前世界上流行的三大统计软件之一，除了适用于社会科学之外，还适用于自然科学各领域的统计分析。将其应用于市场调查统计分析的过程，能使研究者以客观的态度，通过对受众的系统提问，收集并分析有关研究数据，以描述、解释或预测问卷调查内容的现象及其各相关因素之间的关系。在这些方面，SPSS技术的应用为市场调查实证研究中的定量分析提供了支持与保障，特别是它的易用、易学、功能强大等特点是其他方法所无法替代的。 一、SPSS的基本特点 在问卷应用于市场调查的实证研究中，会有大量的检测数据需要进行统计分析，而SPSS技术的特点恰恰适合这种实证研究的要求。其在市场调查统计的应用中具有如下特点： 1.易用、易学。SPSS采用直觉式使用界面或者说可视化界面，无需编程就可以完成工作，极大地提高了工作效率；此外，SPSS拥有强大的辅助说明系统，可帮助用户学的更快。 2.强大的表格和图形功能。SPSS能清楚地显示用户的分析结果，可以提供16种表格格式。此外，它具有顶级图形分析功能，能给出各种有用的统计图形。作为分析的一部分，它能自动生成统计结果图形，还能独立于统计过程进行图形绘制和图形分析。 3.深入分析数据的功能。除了一般常见的描述统计和推断统计外，它还包括在基本分析中最受欢迎也是在市场调查中最常用的现代统计程序，如列联表分析、主成分分析、因子分析、判别及聚类分析。 二、SPSS在市场调查统计分析的应用模式 根据上述的SPSS技术的特点和市场调查统计分析的需要，可以将SPSS在市场调查实证研究中的应用模式分为以下几种类型： 1.统计描述应用模式 统计描述应用模式指在市场调查统计分析的过程中，借助SPSS统计功能将收集到的大量数据进行分析、综合、归纳、列表、绘图等处理工作。一般而言，统计描述主要分为三方面的内容：①单变量截面数据的描述；②相对数的统计描述；③双变量截面数据的描述。SPSS最常用于描述性分析的五个过程集中在DescriptiveStatistics菜单中，分别为：Frequencies过程；Descriptives过程；Explore过程；Crosstabs过程；Ratio过程。 统计描述应用模式不仅可以使研究者了解事物的性质，而且其统计量还是对事物进行推断统计的依据。 2.假设检验应用模式 在市场调查中，通常所关心的是总体的某些特征和分布规律，而问卷调查只可以考察总体的一部分或一个样本，统计推断和假设检验就是用样本去推断总体，实质上就是凭借概率理论用观察到的部分随机变量资料来推断总体随机变量的概率分布或数字特征，如期望值和方差等，并且作出具有一定可靠程度的估计和判断。 3.量表分析应用模式 客观世界是普遍联系的统一整体，事物之间存在着相互依存、相互制约、相互影响的关系。市场活动中的许多现象也不例外，也都有其产生的原因，都要受一定因素的制约，都是一定原因的必然结果。通过不同事物“量”的变化可以观察并测量出事物之间的相互关系、密切程度、因果关系、交互效应等。在市场调查中，量表分析应用模式主要指通过对不同因子之间的发展变化而揭示出因子之间关系结果的方式。量表分析主要包括以下几种分析：回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、相关分析、可靠性分析等。 三、应用案例 例如：一电器公司对某地区电冰箱的销售情况进行了市场调查，其中，年份、电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）的资料如表1所示： 首先，分别对电冰箱销售量Y（千台）、新结婚户数X1（千户）、居民户均收入X2（千户）进行描述性统计分析，具体步骤如下： 1.运行SPSS，按Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives顺序打开Descriptives对话框； 2.选定Y、X1、X2变量送入Variable(s)栏中；选中Savestandardizedvaluesasvariables复选项，要求计算变量的标准化值，并保存在当前数据文件中； 3.单击Options按钮，打开对话框，选中Mean、Sum、Std.deviation、Minimum、Maximum、Range复选项； 4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。 输出结果如表2所示。此表中，从左到右看，分别为变量名称、观测量的频数、全距、最小值、最大值、和、均数以及标准差。 其次，分别考察Y变量与X1变量、X2变量的关系，对其进行相关分析，具体步骤如下： 1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Correlate→Bivariate顺序单击菜单项，展开对话框； 2.制定分析变量，选择源变量栏中的Y、X1、X2送入Variable(s)栏； 3.分别选择Person相关，One-tailed单尾t检验，选中Flagsignificantcorrelations复选项； 4.在主对话框中单击OK按钮，提交运行。 输出结果如表3所示。表3表在行变量与列变量的交叉单元格上市这两个变量的相关计算结果。自上而下三个统计量分别为：PersonCorrelation——皮尔逊相关系数；Sig.(1-tailed)——单尾t检验结果。对于相关系数为0的假设成立的概率；N为参与相关系数计算的有效观测量数。 表3显示，电冰箱销售量Y与新结婚户数X1、居民户均收入X2有着极强的正相关，皮尔逊相关系数分别高达0.943和0.993。 最后，从表3中可以看出电冰箱销售量Y同居民新结婚户数X1、居民户均收入X2有一定关系，可用二元线性回归预测法进行预测。具体步骤如下： 1.运行SPSS，读取数据文件后按Analyze→Regression→Linear顺序单击菜单项，展开对话框； 2.在左侧的源变量栏中选择变量Y（电冰箱销售量）作为因变量进入Dependent框中，选择X1（居民新结婚户数）、X2（居民户均收入）作为自变量进入Independent(s)框中； 3.在Method选择框中选择Stepwise（逐步回归）作为分析方式； 4.提交系统执行结果。 从输出的众多表格中选取表4（回归系数分析表）。其中，Model为回归方程模型编号，UnstandardizedCoefficients为非标准化回归系数，StandardizedCoefficients为标准化回归系数，t为偏回归系数为0的假设检验的t值，Sig.为偏回归系数为0的假设检验的显著性水平值。 表4显示，常数（Constant）、居民户均收入（X2）具有统计意义，而居民新结婚户数（X1）因显著性水平值（t=0.834＞0.5）较高而不具有统计意义。从表4中可以推出模型方程：Y=-20.771+1.387X2。若预计2006年该地区居民新婚户数为30.2千户，居民户均收入62.5千元，根据模型方程不难推出2006年电冰箱销售量Y=-20.771+1.387×62.5=65.92（千台）。上述案例为较简单的线性回归操作，实际上，多元线性回归操作包含了众多的知识和内容，较为复杂，本例从中提取出一般的规律性，便于快速学习和快速操作。 四、结语 综合上述SPSS技术的应用案例，SPSS技术在市场调查统计分析中应用的一般方法： 1.录入编辑市场调查中的数据； 2.根据研究需要以及问题的性质确定出利用SPSS的相应的哪些统计功能； 3.调用SPSS的菜单功能得到相应的统计结果以及相应的图表； 4.根据统计结果和图表进行相关分析，为市场调查提供可靠的科学依据。 上述范例给出了如何利用SPSS技术来减少市场调查研究人员的统计工作量、提高研究结果准确性、可信性的一种工作方案。 总之，SPSS技术集数据录入、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体，为市场调查的统计分析提供了有力的支持和实用的方法，是市场调查统计分析的良好工具。 ：）友情提示：20份的文件调查太少了，分析出来的结果不具有代表性啊。下载地址自己找找看吧，我们上课的老师推荐过这个http://baike.baidu.com/view/10598.html?wtp=ttMATLAB 你想出彩就要有好的效果图，这个不错，但是学起来貌似不太容易，希望能给你点帮助！mxfcr你好,建议你去国家市场调研中心看看，里面有你想要的.国家市场调研中心是中机系(北京)信息技术研究院旗下网站。中机系(北京)信息技术研究院专注于全球工业市场情报监测、产经数据服务、工业市场研究及调查、城市（区域）发展规划、投融资等决策咨询。目前在北京、上海、武汉、长沙、悉尼、纽约等地均设有办公室。承担过多次国家课题、全球市场大型调研、区域/项目投资价值评估、区域产业规划、开发区/高新区/园区规划设计、重大项目可行性研究及后评价、投融资规划等，是华北地区最早从事咨询服务的集体所有制企业之一。所以去这个网站还是靠谱的~百度搜索：国家市场调研中心进去后即可
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