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不会。一般规范的分析需要有一些规范的格式，SPSS是将所有所有的结果都输出，非常多都是没有用的中间过程，而且表格也不规范。可以使用下在线版本SPSS软件SPSSAU进行分析，里面出来的表格结果全部都是规范好的，并且还有智能化文字分析以及图表等。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
spss难度结果分析写真实的。根据查询相关资料得知，spss难度结果分析可以写真实的，可以从难度等级，难度具体体现，如何拆解难度这些方面着手写。
Spss是人文社科类的数据统计软件。把你收集到的数据输入spss，用spss直接在度量里边找到克隆巴赫阿尔法系数，就可以进行信度和效度分析了，所以说不是很难。
都是菜单操作，spss简单
这个过程必须亲自动手练习，打开软件界面，对照教材上的步骤，一步一步的点菜单，熟悉相应的统计对话框，能定位到具体的输出结果，能区分哪些是关键结果哪些是次要结果。
有许多学习者之所以学SPSS，并不是要系统的吃透，而仅仅是为了使用其中某一个统计方法，例如大学生要使用因子分析法来处理毕业论文数据，那么此时他只需要快速的了解基本操作，集中精力攻破因子分析一个统计操作过程就可以了。
这个时间有的人需要几个小时，有的人则需要一个星期，在按时完成毕业论文的压力之下，一段时间的集中学习是完全可以让你熟练操作并得到相关的结果。
学软件一定要有勇于尝试、不怕出错的理念，不懂的按钮和菜单就直接打开去看，手忙脚乱时点一点鼠标的右键看看软件有没有解决方案。
数据界面主要分为以下几个方面：
标题栏：标题栏显示文件的标题。
菜单栏：通过点击形成下拉菜单，提供软件的主要功能（如描述统计、均值比较、一般线性模型等）。
常用工具栏：提供软件内置常用的工具（如剪切、粘贴、清除等）。
数据单元格信息显示栏：点击数据单元会显示该单元格中的具体信息，主要是在单元格中的信息超出单元格范围时会使用。
编辑显示区：点击之后可以直接在编辑显示区进行数据编辑。
视图转换栏：点击数据视图或变量视图按钮可以在数据界面和变量界面进行转换。
系统状态栏：可以在此处查看系统处理数据的状态，在数据量较大时可以观察是否在处理或者是已经处理完毕。
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毕业论文实证分析不会怎么办：
1 .均衡分析与非均衡分析
简单的说均衡就是数量分析，非均衡就是变量分析。
2，静态分析与动态分析
动态分析需要考虑时间因素，静态不需要考虑，如果你做的是近3-5年的财物数据变化，那么就要考虑动态分析
3 1跟2相结合而产生的静态均衡分析，比较静态均衡分析，动态均衡分析
例如动态均衡分析，就是要在考虑数据分析的基础上考虑时间因素的影响。
4 定性分析与定量分析
研究经济现象的性质以及内在规定性与规律性要用定性分析，而研究经济现象量的关系要用定量分析。所以，你要看好自己题目研究的主体因素到底是定性还是定量
实证分析有哪些工具可以用：
比较常用与简单，如果不会，网上有一大堆免费的教程可以看，统计专业的同学应该不用说了，这是必须要会的。
2 Eviews
常规的Ols回归，本科毕业论文较为常用，当然上面的spss也比较常用，在软件操作中需要使用Ols进行多元回归性进行回归，然后在根据结果分析，主要目的为了完善模型。
3二元选择模型
数学专业的应该不陌生，其他专业看不懂也没关系
4 Arima
说实话不常用，但是经济学专业的同学一定知道，这个是分析经济指标预测的重要模型。
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没问题，数据分析你要提供数据
题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系
如果有毅力的话，学起来不会很难的就是涉及到很多结果的解释 其实操作方法简单有两个难度，第一是何时使用哪种方法 第二就是对结果的解释
我的两台电脑，windows和mac都安装了，以前觉得spss有点过于纸上谈兵。读了硕士之后，发现我的研究几乎都与spss有关，spss真的是一个傻瓜而有良心的软件。 1随机误差 包括随机测量误差和抽样误差。随机测量误差：没有固定的倾向，可使多次观测结果有大有小。抽样误差：由于抽样造成的样本指标与总体指标之间的差别。 问卷测验中测量误差通常来源于两个方面：一是产生于问卷测验过程中的误差，称为测量误差，也称为随机误差；二是由问卷的结构质量造成的误差，称为系统误差。 2 信度信度主要是指问卷是否精准(precision)。信度分析涉及了问卷测验结果的一致性和稳定性，其目的是如何控制和减少随机误差。信度是用估计测量误差大小的尺度，来说明问卷测验结果中测量误差所占的比率。 信度研究的是问卷测验结果的可靠性与稳定性，可以从不同的角度来评价：（1）在相同条件下所得问卷测验结果的一致程度；（2）不同研究者用同一种问卷同时测验所得结果的一致程度；（3）同一研究者用同一种问卷在不同时间内测验所得结果的一致程度。 克隆巴赫信度系数 Cronbach’s α系数是Cronbach于1951年创立的，用于评价问卷的内部一致性。α系数取值在0到1之间，α系数越高，信度越高，问卷的内部一致性越好。Cronbach’s α系数不仅适用于两级记分的问卷，还适用于多级计分的问卷。低信度：α<, 中信度： <α<,高信度： <α。一般地，问卷的α系数在以上该问卷才具有使用价值。Cronbach‘s α值皆达以上，表明问卷信度良好 3 效度（validity） 通常是指问卷的有效性和正确性，亦即问卷能够测量出其所欲测量特性的程度。操作过程如下： 从菜单选择Analyze → Scale → Reliability Analysis…→ Item（输入问卷的各条目或各因子包含的条目）→ 单击“Statistics”按钮，弹出信度分析统计量对话框 → Descriptives for: → √ Scale if item deleted →OK Scale if item deleted:去掉当前题目整个问卷的描述统计量，即敏感性分析，包括以下内容：（1）Scale Mean if Item Deleted:去掉当前题目问卷合计分的均数；（2）Scale Variance if Item Deleted: 去掉当前题目问卷合计分的方差；（3）Corrected Item-Total Correlation: 当前题目得分与去掉当前题目问卷合计分的Pearson相关系数；（4）Squared Multiple Correlation:以当前题目为因变量，其它所有题目为自变量求得的决定系数R2；Alpha if Item Deleted: 去掉当前题目后问卷的Cronbach α系数。 效度（validity）通常是指数据的有效性和正确性，即数据能够测量出其欲测量特性的程度。效度值越高，所测定的结果与实际考察的内容之间越吻合反之，则越无效。目前研究中的效度分为内容效度和构建效度。内容效度又称为逻辑效度，指数据的贴切性和代表性，即数据能否较好的代表所欲测量的内容和引起预期反应的程度。而构建效度指的是一个测验实际测到和所要测量的数值之间的对应程度。效度分析最理想的方法是利用因子分析数据的构建效度。 为了确定数据是否适合做因子分析，首先对数据做了KMO（Kaiser-Meyerollum）测度和巴特莱特球体检验。 KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>非常适合因子分析；＜KMO＜适合；以上尚可，时效果很差，以下不适宜作因子分析。 Bartlett’s球型检验（BarlettTest of Sphericity）：用于检验相关阵是否是单位阵，即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点，零假设：相关系数矩阵是一个单位阵。如果巴特利球形检验的统计计量数值较大，且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平，则应该拒绝零假设；反之，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是一个单位阵，不适合做因子分析。若假设不能被否定，则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息，缺少公因子。 在SPSS中执行分析－降维，因子分析analyze—data reduction--factory analysis。 4 信度和效度的差异 （1）研究的对象不同 信度：答卷者 效度：组卷人 （2）研究的角度不同 信度：测量的质量 效度：问卷的质量
如何分析信效度？
信效度：信度是效度的必要条件,信度低，效度一般都不高，但是信度高，效度也不一定高。二者的研究内容也有所不同，信度是研究回答是否可靠，效度是研究题项设计是否合理。
信度：研究数据是否可靠，也就是研究样本是否真实回答了问题。
效度：研究题是否能有效的表达研究信息或维度的概念信息，也就是研究问卷中的题项设计是否合理。
信度如何分析？以SPSSAU为例：
信度分析的位置在【问卷研究】→【信度】
信度一般针对量表题进行分析，数据格式常见是一个量表题为一列，举例如下：
信度系数：
背景：当前有一份数据,共涉及A1~A4,B1~B4,C1~C3,D1~D3共14个量表题，此14个题目共分为4个维度，分别称作A，B，C和D维度。现希望对此份数据信度度情况进行分析，以验证数据质量可靠。由于是分4个维度所以需要分析4次。先对A维度涉及A1~A4,进行分析，结果如下：
如果CITC值低于，可考虑将该项进行删除；如果“项已删除的α系数”值明显高于α系数，此时可考虑对将该项进行删除后重新分析。针对CITC值和项已删除的α系数一般用于预测试中。接着分析α系数，如果此值高于，则说明信度高；如果此值介于之间，则说明信度较好;如果此值介于，则说明信度可接受；如果此值小于，说明信度不佳；从上表可以看出α系数为大于，所以信度高，
效度：
结构效度：SPSSAU→问卷研究【效度】；区分效度和收敛效度：SPSSAU→验证性因子分析；
信度分析常用方法有Cronbach α系数法、折半信度法、重测信度法、复本信度法。
效度分析通常可以探索性因子分析、验证性因子分析。
都可以用spssau进行分析，具体可结合帮助手册快速了解操作步骤。
1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框，直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题，就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后，即可做信度和效度分析了。
不同的指标有不同的要求，α系数大于比较好。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。
信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。
功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
以上内容参考：百度百科-spss
一般要大于说明问卷调查质量比较良好。
信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。信度公式为X=T+B+E，T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量的随机误差，X 表示测量结果。
效度，即有效性，是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物或者所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。
效度的特征：
1、效度具有相对性：
任何测验的效度是对一定的目标来说的，或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。 所以，在评价测验的效度时，必须考虑效度测验的目的与功能。
2、效度具有连续性：
测验效度通常用相关系数表示，它只有程度上的不同，而没有“全有”或“全无”的区别。效度是针对测验结果的。
1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框，直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题，就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后，即可做信度和效度分析了。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的
数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析，相反，如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。信度分析在spss的分析中，最主要的Cronbach’s alpha系数。操作步骤为：点击分析-标度-可靠性分析-选择项-确定，只需要把问卷中的题目放到信度分析的选项框中就可以：  得到的结果如图： Cronbach’s alpha系数值得范围以及信度的效果：～非常好～相当好；～最小可接受值；～最好不要； 所以通过上表可以看出该问卷信度相当好。（不同的参考文献对于这个系数的要求也不同，一般来说，Cronbach’s alpha系数大于都是可以接受的）效度分析效
度分析在用spss进行分析的时候使用的方法是因子分析。效度分析对于很多的同学来说是最不好处理的。效度比较好代表的是问卷的数据内部一致性比较好，也就是说每个维度的所有题目的选择上基本是一致的，维度划分比较好。比方说：职业目标维度的5个题目分别为：1、对于将来做什么工作，我已经做了决定2、尽管现在我还是个学生，但是我能想象出将来自己工作状况3、我已经选定了我的职业，所以，现在我不用担心职业的问题4、对于职业，我已经做了明确的决定5、尽管以后我可能会改变想法，但现在，我已经选定了一个吸引我的职业。对应的选项为5级量表，分别为：1,2,3,4,5代表的是 非常不符合、有些不符合、不能确定、有些符合、非常符合。如果问卷填写人认真填写，那这些题目的选择上应该不会存在太大差异，因为这些题目都是换着方法对同一个问题的问法。需要注意的一点是，如果在问卷题目中有反向的题目，需要先将反向的题目转换为正向的题目。同一个维度的数据通过效度分析后再进行问卷数据的矩阵运算和旋转后也会自动落到一个维度上。效度分析最好的结果是，整体的问卷会按照不同的维度划分成对应的主成分，如果不是这样的就需要考虑重新做问卷或者和导师沟通下如何分析。效度分析操作步骤：分析-降维-因子-把量表的变量移动到右侧变量框中-描述-选择KMO/提取-选择碎石图/旋转-选择最大方差法/选项-排除小系数。分别选择好后都需要点继续。      生成结果以及解释： 通过SPSS25进行分析，需要分析显著性和KMO值，显著性小于，说明该问卷数据适用于做因子分析，然后看KMO值，如果此值高于，则说明效度高；如果此值介于之间，则说明效度较好；如果此值介于，则说明效度可接受，如果此值小于，说明效度不佳。 第二个图片，公因子提取的比例数据。提取的公因子均大于，说明提取的公因子可以比较好的解释问卷的数据。这个在论文中没有明确的标准，一般写大于就可以。 这是第三个表格，这个表格代表的是提取的公因子解释问卷数据的比例。公因子提取的数量默认是提取特征值大于1的，上表可以看出，只有前3个是大于1的，所以提取前3个公因子。公因子解释整体问卷数据的比例为，这个数值是看最右下键的数值。一般高于60%都是可以接受的。问卷信度效度比较好的时候这个数值可以到80%左右。 上图为输出的碎石图。对于碎石图普遍的解释是找出图中的陡坡和缓坡的临界点，就认为陡坡的是需要提取的公因子，可以看出第3和4为临界点。从碎石图可以看出每个因子代表的特征值，从碎石图可以更清晰的看出，前三个因子的特征值大于1，第四个因子所包含的信息量就小于1，也就是说第四个因子所代表的信息量已经不足以代表1道题目，所以就没有要提取多余的因子。 这是第四个表格，旋转后的成分矩阵表（注意，一般都是要用最大方差法对成分矩阵进行旋转的，不然因子之间容易混杂在一起，不容易区分出来）。这个表格代表的是每个因子在每个题目上所包含的信息量。一个比较好的问卷数据最终的展现的结果是每个因子将会代表一个维度，这个维度和手动做的维度划分是一致的。通过上表可以看出问卷数据被分成了三个主要的因子，分别为第VAR00001 - VAR00004, VAR00005- VAR00008, VAR00009- VAR00012三个主要的因子，也就是说上述三个段的题目分别代表不同的因子。因子分析的结果和问卷的维度划分是一致的是最好的情况，说明问卷效度很好，如果旋转后的成分矩阵和维度划分是不一致的，可以考虑重新做问卷或者使用成熟的问卷重新发放（这就又回到了问卷设计阶段）、或者和老师沟通下处理的方法，有的不严格的老师效度分析只要KMO的数值就可以，这样就可以避免展现这个表格。