在一般的问卷调研中除了常见嘚单选题、多选题,还有一类题型受到问卷设计者的偏爱
这就是排序题,排序题不仅可以直观展现答题者对每个选项的态度还能按照應答频次与重要程度对选项进行排名。
但设计问卷一时爽事后分析火葬场。排序题的特殊格式让很多人犯了难,究竟怎么分析排序题財好
今天就和大家分享下如何分析排序题。
在分析之前首先要确保数据录入格式正确排序题录入方法与多选题相似。
例:(排序题)“请对大学生综合素质指标重要程度做出排序”
A.学习成绩 B.所获荣誉 C.交际能力 D.外形相貌
E.卫生习惯 F.礼貌修养 G.表达能力 H.实践创新能力
案例中共有8個选项最多选择4项。第一列ID代表样本编号
2~9列为排序题备选项,有几个选项就需要录入几列
按照排序的顺序填写,比如第一个人认为學习成绩最重要就计为1;交际能力第二重要,计为2以此类推。没有选中的选项计为0。
如果数据是从问卷星导入到每个选项会独立顯示成一个标题,有几个选项就有几行标题
问卷星的格式会把所有没有被选中的选项设置为“-2”,因此在分析前需要先处理这些异常值才能保证分析结果的准确性。
数据导入后首先对数据进行异常值处理,即检查数据中是否有异常值
处理方法:spssau层次分析法数据处理>異常值功能
Shift+左键:全选中题项,勾选“缺失数字”、“数字<0”设置异常值处理项为Null,确定处理
排序题分析时,一般可以从两方面說明:一是对被调查的人选择哪些选项以及各项的选择比例情况进行描述二是根据排序结果给出重要性排名。
通过频数分析可以看到每┅选项的具体选择情况分析时可罗列出各项选择结果,重点描述选择人数较多项
频数分析中,虽然了解到各选项的选择情况但还无法确定各因素的重要性排名,因此还需要进一步分析
由于选择顺序不同,其重要程度也不一样所以在分析时,需要给每个数值赋值一個加权数即排名第一位的数值权重>第二位权重>第三位权重>第四位权重。
最常规的赋值方法为对数据进行反向计分:例如共选四项排名,排第一位计4分排第二位计3分,排第三位计2分排第四位计1分。
处理方法: spssau层次分析法数据处理>数据编码功能
选中所有备选项设置分數,确认编码
设置成功后,可以看到新生成的数据简单将题目修改标准,设置好变量标签
处理完编码后,可使用描述分析查看数据的综合得分即平均值得分。
所得的平均值可代表题项被选中的顺序平均值越大,该指标的排序就越靠前按数值大小进行排列,得到最终的排名顺序
将之前的表格进行整理,最终得到一个标准分析结果
(1)排序题一般很少作为核心题项进荇研究,虽然排序题可能包含更多信息但可使用的分析方法较少,因而建议避免大量使用
(2)权重确定的方法不只一个,除了上面提箌的赋值权重的方法常见的权重计算方法还有AHP层次分析法、优序图法等,这些方法在spssau层次分析法中也可直接使用(问卷研究>权重)建議使用前阅读相关帮助手册进行了解。
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