【腾讯CDC】如何用SPSS进行问卷数据基础分析_17页_4mb

报告摘要

如何用SPSS进行问卷数据基础分析
主要目的与基础介绍

通过SPSS进行问卷数据基础分析的核心目标为：掌握基础分析流程，提升语法编辑器的批量处理能力，理解数据清洗与逻辑校验规则，优化问卷设计合理性。
SPSS语法编辑器适用于自动化数据处理与后续调整，支持Python插件开发以适配个性化需求。建议配合UItraEdit等辅助工具提升语法编写效率。

基础分析流程

前期准备
- 项目规划：明确项目时间节点（数据回收截止时间、数据表提交时间等），根据回收量调整工作节奏。
- 问卷解析：通过腾讯问卷平台了解问卷结构，预览问题并识别编码易错点（如多选题标签缺失符号、变量标签过长等）。
- 问卷定义：检查多渠道数据一致性，判断是否需调整变量名称或题目顺序。
中期数据处理
- 数据清洗：
  (1) 检查基础矛盾：如年龄与学历不符（如14岁以下学历为高中以上、18岁以下学历为本科等）。
  (2) 校验逻辑关系：根据研究条件编写代码，确保数据逻辑自洽。例如：
  - Q10（点外卖总次数）需≥Q25（各平台次数之和）。
  - Q6（停用年份）需≥Q2（开始使用年份），且排除“不记得了”选项。
  - Q19（重新使用年份）需≥Q2（开始年份）且≥Q6（停用年份），并排除“不记得了”。
  - Q41/Q43（消费比例）总和不可超过200%。
    (3) 确认清洗结果：需与分析师核对删除数据数量及最终样本量是否符合预期，必要时调整清洗规则。
- 变量创建：
  (1) 基础属性：如城市等级、人口属性。
  (2) 分析需求：根据研究目的定义新变量，如用户类型（区分教师、学生、家长）、NPS评分（推荐、被动、贬损分类）。
  (3) 多级合并：对可归类字段（如收入、时间、次数）进行聚合处理，例如将年龄分段为18岁以下/19-24岁/25-30岁等。
- 加权处理：
  (1) Cnnic加权：通过性别*年龄组合调整样本分布，使其更贴近整体数据特征。
  (2) 倾斜加权：在已有加权基础上增加多维度变量（如收入占比）进行更精准的样本调整。
数据输出与语法管理
- 生成语法文件（N,%,M等格式）以实现表格自动化输出，便于后期修改与复用。
- 交叉表输出：需确认表头与行头定义，确保输出结果与研究需求匹配。
后期整理与复查
- 归纳语法逻辑，整理数据处理流程，避免重复操作。
- 严格执行复查机制，确保数据准确性与分析结果可靠性。