定量問卷調(diào)查中多項(xiàng)選擇題的SPSS分析方法

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定量問卷調(diào)查中多項(xiàng)選擇題的SPSS分析方法2023-05-1113:26

多項(xiàng)選擇題是定量問卷調(diào)查中常見的封閉式選擇題，這種選擇題的出現(xiàn)可以在確定的范圍內(nèi)更多的考察被調(diào)研對(duì)象的看法。在針對(duì)消費(fèi)者的調(diào)研中，這種選擇題多是出現(xiàn)在針對(duì)品牌知名度，包括提醒前知名度、第一提及率，提醒后知名度的分析中。

?常見的分析方法

一般的研究分析手段主要應(yīng)用包括EXCEL與SPSS在內(nèi)的頻次分析，然后再將在不同數(shù)據(jù)字段同一類選項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行加總，然后再以被調(diào)研對(duì)象的總體數(shù)量為基數(shù)，二者相除來得到多項(xiàng)選擇題中各選項(xiàng)在總體中的占有率，這種各選項(xiàng)占有率的加總大于1。例如某類產(chǎn)品品牌知名度調(diào)查中，關(guān)于該類產(chǎn)品您能想起哪些品牌？

01品牌A02品牌B03品牌C04品牌D05品牌E06品牌F07其它品牌_____

該問題在數(shù)據(jù)字段設(shè)計(jì)時(shí)最少要設(shè)計(jì)10個(gè)字段以供數(shù)據(jù)錄入與分析。按上面的數(shù)據(jù)分析方法，先在這10個(gè)字段中進(jìn)行分別的頻次計(jì)算，然后進(jìn)行加總再除以總基數(shù)，得到該選項(xiàng)的總體占有比率。以A選項(xiàng)為例：

（01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+??+06字段中A的占有率）/被調(diào)對(duì)象總數(shù)=A的占有率

以此類推分別計(jì)算出其它品牌的占有率，頻次計(jì)算次數(shù)與分類加和計(jì)算次數(shù)比較繁雜，其工作量在被選項(xiàng)較少時(shí)還算省事，但當(dāng)被選項(xiàng)數(shù)量在十幾個(gè)、二十幾個(gè)甚至三十幾個(gè)時(shí)，該分析方法則極大降低了分析人員的工作效率。?高效率數(shù)據(jù)分析方法

運(yùn)用SPSS重組再分析的數(shù)據(jù)方法將極大提高數(shù)據(jù)分析效率并降低人為計(jì)算失誤。

在SPSS數(shù)據(jù)庫中運(yùn)用“MultipleResponse〞對(duì)多組數(shù)據(jù)進(jìn)行組合再定義，這樣會(huì)針對(duì)每個(gè)單一選擇題定義出一個(gè)新的字段組，在新字段組中對(duì)變量區(qū)間進(jìn)行定義，再針對(duì)新字段組進(jìn)行頻次分析。當(dāng)完成單一字段設(shè)置后，可運(yùn)用程序段對(duì)其它多項(xiàng)選擇題進(jìn)行再利用分析，這樣可以大大提高多項(xiàng)選擇題數(shù)據(jù)分析效率。

分析程序例舉：**************MULTRESPONSE

GROUPS=$tsh'新字段組名稱'(var00018var00019var00020var00021var00022var00013var00014var00015var00016var00017(1,111))/FREQUENCIES=$tsh.*************

多重應(yīng)答數(shù)據(jù)深度分析方法及其SPSS操作

多重應(yīng)答數(shù)據(jù)深度分析方法及其SPSS操作

出處：零點(diǎn)研究咨詢集團(tuán)發(fā)布日期：2023年06月21日15:39

多重應(yīng)答（MultipleResponse），又稱多項(xiàng)選擇題，是市場(chǎng)調(diào)查研究中十分常見的數(shù)據(jù)形式。多重應(yīng)答數(shù)據(jù)本質(zhì)上屬于分類數(shù)據(jù)，但由于各選項(xiàng)均是對(duì)同一個(gè)問題的回復(fù)，之間存在一定的相關(guān)，將各選項(xiàng)單獨(dú)進(jìn)行分析并不恰當(dāng)。對(duì)多重應(yīng)答數(shù)據(jù)最常見的分析是使用SPSS

中的“MultipleResponse〞命令，通過定義變量集的方式，對(duì)選項(xiàng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的頻數(shù)分析和交織分析。筆者認(rèn)為，該分析方法對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)的開發(fā)利用往往是不夠的，我們還可以使用其他分析方法對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度挖掘。

一、兩種數(shù)據(jù)錄入方式

譬如說在某次民意調(diào)查中，我們希望了解公眾評(píng)價(jià)宜居城市時(shí)，終究是城市的哪一些特征決定人們對(duì)該城市宜居性的評(píng)估。為此，我們?cè)谘芯恐性O(shè)計(jì)了14項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)請(qǐng)被訪者從中選出他們?cè)谶M(jìn)行宜居評(píng)價(jià)時(shí)最看重的5項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)（關(guān)于宜居標(biāo)準(zhǔn)的具體探討，參見本刊2023年第8期）。

選項(xiàng)包括：

這是一道典型的多重應(yīng)答題。統(tǒng)計(jì)軟件中對(duì)多重應(yīng)答的標(biāo)準(zhǔn)紀(jì)錄方式有兩種：（1）多重二分法（Multipledichotomymethod）。對(duì)于多項(xiàng)選擇題的每一個(gè)選項(xiàng)看作一個(gè)變量來定義。0代表沒有被選中，1代表被選中。這樣，多項(xiàng)選擇題中有幾個(gè)選項(xiàng)，就會(huì)變成有幾個(gè)單項(xiàng)選擇變量。這些單項(xiàng)選擇變量的選項(xiàng)都只有兩個(gè)，即0或1。譬如在上述例子中，我們就可以設(shè)置14個(gè)單項(xiàng)選擇變量，來標(biāo)示某選項(xiàng)是否被選中；（2）多重分類法（Multiplecategorymethod）。多項(xiàng)選擇題中有幾個(gè)選項(xiàng)，就定義幾個(gè)單項(xiàng)選擇變量。每個(gè)變量的選項(xiàng)都一樣，都和多項(xiàng)選擇題的選項(xiàng)一致。每個(gè)變量代表被調(diào)查者的一次選擇，即紀(jì)錄的是被選中的選項(xiàng)的代碼。如上述例子中，我們可以設(shè)置X1~X5共5個(gè)變量，每個(gè)變量的選項(xiàng)兼為從1到14的14項(xiàng)宜居標(biāo)準(zhǔn)。好多狀況下，當(dāng)問卷中不限定被訪者可選擇的選項(xiàng)數(shù)量時(shí)，被調(diào)查者可能不會(huì)全部選項(xiàng)都選，因此在數(shù)據(jù)錄入時(shí)，一般從這些變量的最前面幾個(gè)變量開始錄入，這樣最終面幾個(gè)變量自然就是缺失值。當(dāng)被調(diào)查者對(duì)多項(xiàng)選擇題中的選項(xiàng)全部選擇時(shí)，這些變量中都有一個(gè)選項(xiàng)代碼，此時(shí)沒有缺失值。

事實(shí)上，假使被訪者所選擇的各項(xiàng)選之間不涉及順序問題（如上述例子中，不需要受訪者給出哪種因素最重要，哪種次重要），那么這兩種輸入方法所表達(dá)的數(shù)據(jù)信息是一樣的。但在實(shí)際操作中，假使選擇項(xiàng)較多，而被調(diào)查者最多只選擇其中少數(shù)幾項(xiàng)時(shí)，采用多重二分法錄入就顯得繁瑣，輸入數(shù)據(jù)時(shí)簡(jiǎn)單出錯(cuò)。特別是當(dāng)樣本量增大時(shí)，采用多重二分法錄入就大大增加了錄入的工作量，不利于提高工作效率。為此，一般的市場(chǎng)調(diào)查公司大都采用多重分類法的錄入方式。

二、兩種數(shù)據(jù)錄入格式的轉(zhuǎn)換

實(shí)際上，只有多重二分法的錄入方式才是符合統(tǒng)計(jì)分析原則的數(shù)據(jù)排列格式，能夠直接進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計(jì)推斷。多重分類法只是一種簡(jiǎn)化紀(jì)錄方式，需要轉(zhuǎn)化為前者后方可進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。

采用多重分類法錄入的數(shù)據(jù)假使要轉(zhuǎn)化成虛擬變量（選項(xiàng)為0或1）的形式，以上述公眾宜居標(biāo)準(zhǔn)的選擇為例，可以采用如下操作命令：

COUNT

New_x1=X1X2X3X4X5(1).

EXECUTE.

其中New_x1代表受訪者是否選擇“社會(huì)安全〞該選項(xiàng)。顯然，假使在X1~X5中受訪者選擇了“1〞（社會(huì)安全）選項(xiàng)，那么New_x1的取值為1，假使在X1~X5中受訪者沒有選擇“1〞，那么New_x1的取值為0。以同樣的思路，我們就可以設(shè)置變量New_x2~New_x14了。這樣，通過上述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，我們就把X1~X5共5個(gè)變量轉(zhuǎn)化成了New_x1~New_x14共14個(gè)虛擬變量了。

三、多重應(yīng)答數(shù)據(jù)交織分析

（一）多重應(yīng)答卡方檢驗(yàn)

在SPSS操作中，多重應(yīng)答變量通過定義變量集之后就可以直接與其他變量進(jìn)行交織分析了。這種操作方法使用便利，但是其缺陷是在SPSS操作界面上無法直接實(shí)現(xiàn)卡方檢驗(yàn)。為此，本文介紹一種進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的間接方法。

解決方法與操作：

第一步：根據(jù)需要做出一個(gè)有多重應(yīng)答問題的交織表，如表1

表1多重應(yīng)答交織表

其次步：構(gòu)成一個(gè)與第一步中結(jié)構(gòu)一致的頻數(shù)全部為“1〞的交織表?？梢酝ㄟ^如下操作實(shí)現(xiàn)。

在SPSS中，新增加兩個(gè)變量。

變量I的構(gòu)成方式：從1到6，重復(fù)3次；

變量II的構(gòu)成方式：1重復(fù)6次，2重復(fù)6次，3重復(fù)6次。

第三步：依照第一步產(chǎn)生的交織表內(nèi)的頻數(shù)，構(gòu)造變量III。以變量III為權(quán)重，對(duì)應(yīng)交織表中每個(gè)組成元素的位置進(jìn)行加權(quán)。

最終的結(jié)果如下圖：

圖1生成三個(gè)變量

第四步：最終就可以利用加權(quán)后的數(shù)據(jù)，直接選擇SPSS中的“DescriptiveStatistics〞中的“Crosstabs〞命令直接進(jìn)行交織分析和卡方檢驗(yàn)了。

（二）多重應(yīng)答數(shù)據(jù)多元交織比較法

使用上述檢驗(yàn)方法操作相對(duì)比較繁雜，且不能比較具體的每一個(gè)選項(xiàng)與其他變量的檢驗(yàn)狀況。為此，我們也可以將轉(zhuǎn)化后的每一個(gè)“虛擬變量〞與其他變量（如性別）直接進(jìn)行卡方檢驗(yàn)。

譬如在上述“宜居標(biāo)準(zhǔn)〞這個(gè)例子中，我們把代表不同宜居標(biāo)準(zhǔn)的New_x1~New_x14共14個(gè)虛擬變量與“性別〞、“戶口〞、“收入〞和“年齡〞進(jìn)行交織列聯(lián)分析和卡方顯著性檢驗(yàn)，為了使檢驗(yàn)結(jié)果具有可比較性，我們把這4個(gè)背景變量都設(shè)置為只有兩項(xiàng)取值（如收入分為低收入和高收入，年齡分為18~35歲和35歲以上，戶口狀況分為本地戶口和外地戶口），這樣做出的交織分析就具有共同的自由度（df=1），可以對(duì)各自的卡方值的大小