定量問卷調(diào)查中多項選擇題的SPSS分析方法

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

多項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)研對象的看法。在針對消費者的調(diào)研中，這種選擇題多是出現(xiàn)在針對品牌知名度，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)字段同一類選項數(shù)據(jù)進行加總，然后再以被調(diào)研對象的總體數(shù)量為基數(shù)，二者相除來得到多項選擇題中各選項在總體中的占有率，這種各選項占有率的加總大于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)計時最少要設(shè)計10個字段以供數(shù)據(jù)錄入與分析。按上面的數(shù)據(jù)分析方法，先在這10個字段中進行分別的頻次計算，然后進行加總再除以總基數(shù)，得到該選項的總體占有比率。以A選項為例：

（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)對象總數(shù)=A的占有率

以此類推分別計算出其它品牌的占有率，頻次計算次數(shù)與分類加和計算次數(shù)比較繁雜，其工作量在被選項較少時還算省事，但當(dāng)被選項數(shù)量在十幾個、二十幾個甚至三十幾個時，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算失誤。

在SPSS數(shù)據(jù)庫中運用“MultipleResponse〞對多組數(shù)據(jù)進行組合再定義，這樣會針對每個單一選擇題定義出一個新的字段組，在新字段組中對變量區(qū)間進行定義，再針對新字段組進行頻次分析。當(dāng)完成單一字段設(shè)置后，可運用程序段對其它多項選擇題進行再利用分析，這樣可以大大提高多項選擇題數(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：零點研究咨詢集團發(fā)布日期：2023年06月21日15:39

多重應(yīng)答（MultipleResponse），又稱多項選擇題，是市場調(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)，但由于各選項均是對同一個問題的回復(fù)，之間存在一定的相關(guān)，將各選項單獨進行分析并不恰當(dāng)。對多重應(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，對選項進行簡單的頻數(shù)分析和交織分析。筆者認為，該分析方法對調(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數(shù)據(jù)信息進行深度挖掘。

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價宜居城市時，終究是城市的哪一些特征決定人們對該城市宜居性的評估。為此，我們在研究中設(shè)計了14項標準請被訪者從中選出他們在進行宜居評價時最看重的5項標準（關(guān)于宜居標準的具體探討，參見本刊2023年第8期）。

選項包括：

這是一道典型的多重應(yīng)答題。統(tǒng)計軟件中對多重應(yīng)答的標準紀錄方式有兩種：（1）多重二分法（Multipledichotomymethod）。對于多項選擇題的每一個選項看作一個變量來定義。0代表沒有被選中，1代表被選中。這樣，多項選擇題中有幾個選項，就會變成有幾個單項選擇變量。這些單項選擇變量的選項都只有兩個，即0或1。譬如在上述例子中，我們就可以設(shè)置14個單項選擇變量，來標示某選項是否被選中；（2）多重分類法（Multiplecategorymethod）。多項選擇題中有幾個選項，就定義幾個單項選擇變量。每個變量的選項都一樣，都和多項選擇題的選項一致。每個變量代表被調(diào)查者的一次選擇，即紀錄的是被選中的選項的代碼。如上述例子中，我們可以設(shè)置X1~X5共5個變量，每個變量的選項兼為從1到14的14項宜居標準。好多狀況下，當(dāng)問卷中不限定被訪者可選擇的選項數(shù)量時，被調(diào)查者可能不會全部選項都選，因此在數(shù)據(jù)錄入時，一般從這些變量的最前面幾個變量開始錄入，這樣最終面幾個變量自然就是缺失值。當(dāng)被調(diào)查者對多項選擇題中的選項全部選擇時，這些變量中都有一個選項代碼，此時沒有缺失值。

事實上，假使被訪者所選擇的各項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的數(shù)據(jù)信息是一樣的。但在實際操作中，假使選擇項較多，而被調(diào)查者最多只選擇其中少數(shù)幾項時，采用多重二分法錄入就顯得繁瑣，輸入數(shù)據(jù)時簡單出錯。特別是當(dāng)樣本量增大時，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

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

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（選項為0或1）的形式，以上述公眾宜居標準的選擇為例，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“社會安全〞該選項。顯然，假使在X1~X5中受訪者選擇了“1〞（社會安全）選項，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個變量轉(zhuǎn)化成了New_x1~New_x14共14個虛擬變量了。

三、多重應(yīng)答數(shù)據(jù)交織分析

（一）多重應(yīng)答卡方檢驗

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現(xiàn)卡方檢驗。為此，本文介紹一種進行卡方檢驗的間接方法。

解決方法與操作：

第一步：根據(jù)需要做出一個有多重應(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^如下操作實現(xiàn)。

在SPSS中，新增加兩個變量。

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，對應(yīng)交織表中每個組成元素的位置進行加權(quán)。

最終的結(jié)果如下圖：

圖1生成三個變量

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〞命令直接進行交織分析和卡方檢驗了。

（二）多重應(yīng)答數(shù)據(jù)多元交織比較法

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

譬如在上述“宜居標準〞這個例子中，我們把代表不同宜居標準的New_x1~New_x14共14個虛擬變量與“性別〞、“戶口〞、“收入〞和“年齡〞進行交織列聯(lián)分析和卡方顯著性檢驗，為了使檢驗結(jié)果具有可比較性，我們把這4個背景變量都設(shè)置為只有兩項取值（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），可以對各自的卡方值的大小