把多個指標合併成一個變數,通常有兩種做法:
一、計算平均值
針對問卷量表資料,同時幾個題表示一個維度。比如想要將“我在工作中能獲得成就感”、“我可以在工作中發揮個人的才能”這兩題合併成一個維度(影響因素),可以透過SPSSAU的【生成變數】功能計算均值,生成新的變數用於後續分析。
此種處理方法簡單易懂,使用廣泛,但有的時候不能直接求平均值,所以只能使用第二種處理辦法。
二、使用因子分析或主成分分析進行降維,利用因子得分(或主成分得分)濃縮資訊
第2種方法常見於資料出現共線性,或者不能求平均值的時候使用。
此種辦法完全是從資料角度出發,將資訊進行濃縮提取成關鍵因子。當確認因子與題項對應關係良好後,則可結合因子與題項對應關係,將題項濃縮成幾個因子,儲存“因子得分”,並對因子進行命名。因子得分可用於進一步分析,比如聚類分析,迴歸分析使用等。具體操作可檢視SPSSAU因子分析幫助手冊。
更多分析方法操作介紹可登陸SPSSAU官網進行檢視。
把多個指標合併成一個變數,通常有兩種做法:
一、計算平均值
針對問卷量表資料,同時幾個題表示一個維度。比如想要將“我在工作中能獲得成就感”、“我可以在工作中發揮個人的才能”這兩題合併成一個維度(影響因素),可以透過SPSSAU的【生成變數】功能計算均值,生成新的變數用於後續分析。
此種處理方法簡單易懂,使用廣泛,但有的時候不能直接求平均值,所以只能使用第二種處理辦法。
二、使用因子分析或主成分分析進行降維,利用因子得分(或主成分得分)濃縮資訊
第2種方法常見於資料出現共線性,或者不能求平均值的時候使用。
此種辦法完全是從資料角度出發,將資訊進行濃縮提取成關鍵因子。當確認因子與題項對應關係良好後,則可結合因子與題項對應關係,將題項濃縮成幾個因子,儲存“因子得分”,並對因子進行命名。因子得分可用於進一步分析,比如聚類分析,迴歸分析使用等。具體操作可檢視SPSSAU因子分析幫助手冊。
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