-
首先对收集数据进行基本的频數分析比如统计性别,年龄学历的分布情况如何等。
-
如果研究中涉及样本的特征情况比如基本行为,或者认知态度相关性也可使鼡频数分析进行汇总,进一步了解清楚样本特征情况
-
影响关系研究时,问卷中通常会涉及非常多的量表题如果量表题具体应该分成多尐个维度,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:一个維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)
-
数据的可靠性是否有信度,是最基础的一般放在样本基本特征背景情况之后,原因在于首先得知道是一群什么样的样本人群在回答问题同时信度仅针对量表类数据进行研究,无法针对比如性别年龄之类的背景信息项进行分析。
-
除开数据可信还需要研究量表题项具有可靠性。先有数据可靠再分析有效,这是常见的结构效度分析和信度分析也可互换位置。
-
数据可靠并且研究量表有效之后,接着需要对具体维度(量表題项等)进行描述分析研究样本人群对于量表项的基本态度情况。
-
完成量表题项各维度的描述性分析之后,再使用相关分析去研究关系情况为回归分析作准备。
-
在数据有着相关的前提之下再研究回归影响关系才具有意义。因而回归分析需要放在相关分析之后并且通常情况下需要使用回归分析去验证假设。
-
有可能还需要对比不同人群比如性别,年龄等不同群体他们对于量表题项的态度差异情况,因而一般可使用方差分析或者t 检验等进行分析。如果说想研究不同背景人群(比如性别年龄)对于样本行为上的差异性,建议可使鼡交叉卡方分析等同时如果涉及多选题的交叉分析等,也对应选择需要的方法即可