Statistics / Data Analysis: Survey Data and Likert Scales

如何在 SPSS 中处理调查数据和分析李克特量表

讲师:Quantitative Specialists

您将学到什么

• 在 SPSS 中高效自信地处理调查数据
• 轻松使用适当的统计技术在 SPSS 中定位数据输入错误
• 使用语法在 SPSS 中快速执行多种不同分析
• 了解使用 SPSS 语法的优势（虽然本课程不强制要求，但掌握这一点非常有利）
• 如何在 SPSS 中计算和解读可靠性系数
• 如何将变量转换为新的二元变量，例如在多项选择测试中的应用（具有许多实用场景）
• 如何在 SPSS 中重新编码变量，例如利克特量表上的反向题项
• 如何在 SPSS 中添加变量以创建总分（综合分数）
• 如何在李克特量表上识别正面和负面项目
• 学习如何使用 SPSS 执行和解读多种分析，包括频率分布、描述性统计和相关分析

课程要求

• 需要 IBM SPSS 软件（用于执行本课程中的分析）

课程描述

2019年11月。
本课程带领学员完成在 SPSS 中输入和处理问卷/调查数据及 Likert 量表的关键步骤，包括在 SPSS 中创建变量、添加值标签、使用统计分析识别数据录入错误、重新编码 Likert 项目、计算总分（综合分数）、进行 Likert 量表的可靠性分析以及计算其他统计数据，如频率分布、描述性统计（均值和标准差）及相关系数。此外，本课程还涵盖了 SPSS 中的一些额外数据库管理技能。
具体来说，在本课程中您将学习以下内容：
如何在 SPSS 中输入定性和定量变量的问卷数据
如何对带有负面措辞的 Likert 量表项目进行反向编码
如何使用 SPSS 计算综合分数（总分）
如何在 SPSS 中执行可靠性分析（α系数）
如何使用统计分析检测数据录入错误
如何利用 SPSS 语法快速高效地分析数据
如何在 SPSS 中评分/重新编码真伪题（二分类）数据
如何在 Microsoft Word 中创建专业的 Likert 量表

学习 SPSS 数据库管理技能，包括插入变量和案例、重新编码变量、同时为多个变量应用值标签、处理 SPSS 中的缺失值等。
学习如何使用 SPSS 进行统计分析，包括频率分布、描述性统计、相关性等。（本课程主要关注问卷/调查数据及 Likert 量表；如需深入了解 SPSS 数据分析，请参阅我们关于描述性和推断性统计学的课程）
本课程非常适合希望提高在 SPSS 中的数据处理技能的专业人士、从事调查研究的人士以及撰写论文或学位论文（或其他研究项目）的学生。

本课程适合谁:

• 本课程适合以下三类人群：（1）希望提升 SPSS 数据处理技能的专业人士，（2）从事调查研究的人员，以及（3）撰写论文或学位论文（或其他研究项目）的学生。
• 本课程可能不适合以下人群：对学习如何录入调查数据或处理李克特量表数据没有兴趣的人。另外，如果仅寻求在 SPSS 中进行统计分析（而不涉及调查数据和李克特量表），我们推荐其他相关课程，例如描述性统计和推断性统计在 SPSS 中的应用。我们也提供关于 SPSS 中的因子方差分析和多变量方差分析的课程。