L'analyse expérimentale est principalement constituée d'une analyse descriptive, d'une analyse de fiabilité, d'une analyse connexe, d'hypothèses (analyse de régression). Avant d'analyser, nous devons d'abord comprendre le principe d'analyse des SPSS. Les principes de base des personnes âgées connaissent l'hypothèse, le principe de base du logiciel SPSS suppose que la vérification, ce qui signifie H0: A n'affecte pas les conditions et les résultats des résultats P (SIG.) & LT; 0,001 / 0,01 / 0,05, supposons que ce n'est pas vrai, ce qui signifie qu'un impact significatif sur A à B.

Le questionnaire avec SPSS doit être une échelle à cinq niveaux ou à sept échelles de niveau, et quelques mains sont recommandés pour concevoir les seuls éléments de cinq niveaux. Après le questionnaire de Crawling, supprimez d'abord des questions non valides (toutes les questions répondent à toutes les questions ou réponses en conflit, etc.) pour assurer la précision des données. Les étapes d'analyse sont les suivantes:

01. Problèmes et données d'entrée
Logiciel Open SPSS, entrez dans le problème et installer la valeur dans la vue Vue de la variable, la valeur de réglage générale est beaucoup, 2 désaccord, 3 pas nécessairement, 4 conviennent, 5 très d'accord. De même, vous pouvez prendre un questionnaire. Comme indiqué sur l'image ci-dessous:

02. Description Analyse


Analyse décrite principalement pour des informations de base recherchées, telles que le sexe, l'éducation, l'âge et l'année de travail , zone résidentielle, etc. L'analyse est principalement analysée par la valeur moyenne, l'écart type du questionnaire, la même valeur, plus la déviation type est petite et stable.

1. Cliquez sur pour analyser ----- Statistiques descriptives ---- Description ---- Sélectionner une variable ---- Cliquez sur facultatif --- les articles dont vous avez besoin pour décrire (moyenne, variance ..).
2. Analyse ---- Description statistique - Call --- Sélectionnez l'élément, la fréquence de fréquence peut être obtenue.

Enfin, les données des données à laquelle elles doivent être résumées et les éléments du tableauU Articles (graphique / colonne, V.V.) couramment utilisé. Fréquence, moyenne, valeur standard, V.V. et est complété par des descriptions de texte, effectuant des résultats. (Remarque: les graphiques et les données suivants ne sont décrits que comme une interprétation des cas et des données sans précision et authentification)

03. Analyse de l'allégement

Reliance Analyse principalement par l'intermédiaire d'analyses SPSS Les comprimés de la question font confiance ou non, qu'il s'agisse d'une bonne corrélation entre questions et s'il existe une contradiction entre la réponse de l'intimé, qu'il soit fiable ou non.

Étapes pour analyser le questionnaire comme suit: cliquez pour analyser ---- échelle ---- Analyse de la fiabilité ----- Sélectionnez l'élément ---- OK peut

Résultats: Dites généraux, que ce soit des questionnaires fiables ressemblent à Alpha (un facteur), A & LT; 0.7 indique que la conception n'est pas fiableIR, 0.7 & lt; Tube de questions A & LT; 0,8 décrit une certaine fiabilité, 0,8 & lt; A & LT; 0.9 questionnaires décrivant une très bonne fiabilité. Le nombre d'éléments ci-dessus est le nombre de questionnaires pour analyse.

Parlez de la conception du questionnaire lors de l'analyse suivante. Le modèle de papier relativement simple peut être possible: les facteurs influents des objets de recherche (variables indépendants) affecteront les effets de la recherche (en raison de variables), de l'AHB; Ie hypothèse papier H est argument A pour créer une variable b. Impacter. En général, quatre ou cinq facteurs d'influence sont conçus comme des arguments et chaque facteur d'influence peut concevoir 3 à 7 questions à enquêter.

Par conséquent, lors de l'analyse de la fiabilité, le nombre (nombre d'éléments) de chaque facteur d'influence (variable indépendant) peut être analysé une fois, voir si chaque variable est conçue avec une meilleure fiabilité. (Si un certain facteur n'est pas assez bon, vous pouvez d'abord améliorer votre prestige en ajustant l'expression et la modification.Augmentez les mots-clés dans le sujet. Si le changement change de changement trop bas, vous pouvez supprimer ce titre pour accéder à la fiabilité de l'article complet). 04. Analyse efficace et analyse factorielle

L'effet est le problème des questions de test et des objectifs de recherche sont cohérents, ce qui est incapable d'apprendre les clients de la satisfaction du produit,la conception des questionnaires est d'étudier la couverture du marché d'un produit.

est généralement divisé en effets de contenu et à la structure de l'efficacité, l'effet de contenu convient à la forme physique et à la logique de la variable de mesure (nous référons habituellement ou faisons référence au questionnaire) la question de la personne précédente, alors Il n'y a pas de problème avec le contenu et bien sûr, si un nouveau questionnaire est conçu, il doit se concentrer sur l'effet de contenu).

L'effet structurel est la capacité de mesurer la mesure. L'analyse expérimentale se concentre souvent sur les effets structurels et peut être vérifiée en analysant des facteurs d'exploration, EFA.HILa structure de la structure de l'échelle mutuelle.

Les étapes d'analyse sont les suivantes: Analyse ---- Dewei ---- Éléments ---- Mettez toutes les variables à gauche dans la zone de commutation à droite - Description - Choisissez l'original Solution et KMO --- Cliquez pour continuer ----- extrait ----- Choisissez les composants principaux et les graphiques dans la section d'extraction - Continuer ---- Tourner - - Choisissez la méthode de différence maximale. Comme indiqué sur l'image ci-dessous:

Les résultats sont les suivants:

Résultats de l'analyse: Analysez la validation principale pour voir les valeurs KMO et SIG. (Signification), si KMO & GT; 0.7, l'indice conçu dans le questionnaire a un certain contact, le questionnaire est efficace; SIG. & Lt; 0.001 Description Ce questionnaire répond à l'analyse des facteurs, à l'étape suivante, l'analyse factorielle (EFA) peut être effectuée.

Analyse des facteurs comme suit (seulement quelques cartes plus importantes):


La clé du graphique de gravier est de trouver un spin lEh bien, le point important des pistes et des points globaux (valeur de valeur significativement plus grande), a tendance à être un point doux. Il existe un certain nombre de facteurs que ce questionnaire peut être divisé en de nombreux facteurs (bien sûr, il est nécessaire de combiner des tests de valeurs spécifiques) sur les différences de différences dans les différences totales).

Comme indiqué sur la photo, cela tendra doucement à partir du 7e point, ce qui signifie que 6 points des pentes et l'élément de ce questionnaire peuvent être divisés en 6 facteurs.

L'influence de la matrice de composante rotative consiste à savoir que certaines questions peuvent être attribuées à un facteur, bloquant une pièce sous la forme de descriptions (le nombre de la gauche est le questionnaire) Question, le contenu du contenu a été supprimé).

L'image ci-dessus peut être vue sur un total de 6 composants, dans lesquels les filets de questionnaires 5, 6, 7, 8, 9, 10, 26 peuvent être des facteurs de tête de fée (le nombre de composants 1 à 0,769, 0.571, 0.714 ...... Les deux ont augmenté de plus de 0,5, ce qui signifie la charge du dînerMulti de chaque question de mesure supérieure à 0,5 et diagonale inférieure à 0,4, il peut être utilisé comme facteur); Chose similaire 27, 28 peut être utilisé comme facteur, devenant 4 chiffres inférieurs à 0,797, 0,793 .......

Nombre total de prix aime que la variance est principalement vue par la variance. le ratio cumulatif. L'explication totale (pourcentage cumulatif) dans le prochain questionnaire (pourcentage cumulatif) est de 72 938% (capacité d'interprétation globale) et GT; 50% peuvent expliquer que les facteurs de dépistage ont une bonne représentation, bien sûr, en fait, générale et gt; 80% de capacité à expliquer l'élément de questionnaire est meilleur).

Pour que tout le questionnaire soit essentiellement extraire 6 facteurs tels que la variable principale et que le reste sont des variables secondaires.

Le questionnaire peut être déterminé en analysant les trois graphiques ci-dessus, 6 facteurs peuvent être extraits (6 indépendants).
05. Analyse connexe

Prenez d'abord la valeur moyenne de chaque faibleL'élément (tel que le thème du sujet est le facteur 1, la valeur moyenne du coefficient 1 avant d'effectuer la corrélation analytique de la taille de sept questions. Après avoir obtenu la dimension moyenne de 6 le facteur de corrélation et l'analyse sont implémentés.

Étapes comme suit: Analyse ---- Related ---- Double variables - --- Choisissez des virages à gauche à droite --- - dans Piersson et Dual variables - Identifiez. Comme indiqué sur la figure

[Le résultat de
est le suivant:

]
Dans la photo ci-dessus, on pense que deux des quatre facteurs 1, coefficient 2 (auto -Variable), la troisième est due à des variables. La corrélation est de vérifier la relation entre les arguments et les variables. Peut voir que le coefficient de corrélation du coefficient 1 et la variable est de 0,779 et SIG. & lt; 0,001, argument (facteur 1) est positif aux variables (la valeur du coefficient de corrélation est comprise entre -1 ~ 1, plus la valeur supérieure est supérieure à la plus grande valeur, plus et plus d'indique la corrélation entre variables).

06. Retour analyse

L'analyse récurrente doit considérer les modèles abstraits, l'ANOVA, les diagrammes de coefficients, V.V. Étapes comme suit: Analyse ---- Régression ---- - - Choisissez parmi les variables et les variables ---- Cliquez sur Statistiques ---- Choisissez l'allemand, le total linéaire, etc. - Figure ---- Choisissez XY Variable ----- Continuer - - Économies - - Continuez - Déterminez dans l'image ci-dessous: Le résultat était: Le résumé du modèle du modèle est principalement de la valeur de Debin (DW), La face R est ajustée à 0,684 décrivant l'explication variable des variables est de 68,4% (RR-Représentant avec la possibilité d'expliquer la variable, près et la partie R est plus ajustée, les données sont plus stables). La valeur DW est de savoir s'il existe une corrélation de corrélation entre variables, DW & GT; 2 indique que certaines variables dans le questionnaire sont inséparables (la gamme de valeurs DW n'est pas claire, pardonne-moi ...). une action deLa table ANOVA est vérifiée que l'hypothèse (A n'affecte pas B), généralement seulement SIG. Valeur SIG. & Lt; 0,01, a refusé l'hypothèse initiale, au moins une personne a un impact significatif sur les variables. La prochaine table de sortie de sortie, le coefficient de système décrit certains effets de module indépendants sur les variables. Comme indiqué dans l'image ci-dessous: Le coefficient de régression B est calculé en fonction du modèle SPSS et de la régression des SPSS, qui reflètent que X modifications variables provoque une variable de changement Y. Cela dépend principalement du sens, SIG. & Lt; 0,05 Facteurs 1, 2, 3, montre que trois facteurs ont un impact significatif sur les variables. Du haut, l'analyse de corrélation vérifie que la variable a une corrélation entre les dépendances (avant ou inversement) et analyse de régression illustrera le dossier d'index des variables. Fait un impact significatif.