多选题有哪些鲜为人知的分析技巧?

多选题,由于没法直接进行两两变量之间的相关性分析,在研究中一般较少用到。但是有时候考虑到问卷问题以及选项设计的合理性,多选题使用不可避免,今天我们介绍一下如何对多选题进行分析。

 

多选题样式

多选题的数据格式和单选题不一样,在SPSSAU中,多选题一个选项就是单独的一个标题,这样有多少个选项就有多少标题。

多选题可使用SPSSAU【问卷研究--多选题】进行分析,分析的时候以多选题为单位,一次将某多选题的所有选项标题放入分析框即可。

SPSSAU默认数字“1”代表选中状态,如果数字“0”,或者数字“2”代表选中,可进行设置即可。

 

可能出现的问题

(1)缺失值问题

如果通过问卷网站导入数据,可能会出现缺失值。此时,可使用【数据处理—异常值】功能,一次性对缺失值进行填补。

 

SPSSAU默认数字“1”代表多选题选中状态,“0”为未选中状态。如果数据中某一项有缺失,则系统默认不会将这条样本放入计算。如上图,仅有两行数据可以进行分析,肯定与预期结果不一致。

 

此时,可使用【数据处理—异常值】功能,一次性对缺失值进行填补。

 

(2)出现“-3”问题

出现“-3”的情况,通常是指问卷星默认对筛选题进行处理,筛选题选择数字1(选项为‘是’)才回答对应题,所以如果筛选题选择数字2(选项为‘否’),此时对应不能回答后面的题,默认即会设置为-3。

处理此问题有两种方法:第一种,使用“筛选样本”功能,将跳转题筛选出来;第二种,是将带有“-3”数值作为异常值,使用【数据处理】--【异常值】功能,设置为空值。


 

(3)非量表数据做信效度分析

很多人刚开始分析会产生一个误区,认为问卷中所有题目都需要进行信度和效度。事实上,通常只有量表题才需要。多于多选题而言,多选题不适合做信度和效度分析。

 

多选题分析

有人认为多选题不像单选题、量表题那样好分析,觉得多选题无从下手,不知道那里开始分析。


相对来讲,量表数据可选择使用的分析方法远多于非量表数据。但其实多选题也有很多可供使用的分析方法。

 

(1)百分比(响应率/普及率/帕累托图)

分析方法:SPSSAU【通用方法】--【多选题


SPSSAU多选题分析

SPSSAU【多选题】结果中默认提供了响应率和普及率等指标。


普及率:是指选择某选项人数占总人数的百分比。

响应率:是指选择某选项的人数在所有响应(总选择次数)中的比例。(响应率加和一定为100%)

 

例如在上图结果中,“娱乐休闲”的响应率为24.61%,代表全部1272次选择中有313次的选择是“娱乐休闲”。而普及率为73.82%,这意味着全部424个样本中有315人都选择了“娱乐休闲”,即有315人认为娱乐休闲是他们旅游的目的之一。


 

帕累托图也是依据百分比进行得到的,其原理是找出累计比率为0%~80%对应的选项,并且结合实际业务知识详细分析该类项,累计比率在80%~100%对应的选项,其为“微不足道项”,此类项重要性较低。

 

可以看到“释放生活压力”、“娱乐休闲”、“扩大眼界”、“人机交往”这4个选项,累积超过所有选项占比的80%。说明此四项为外出旅游的关键目的,其他选的重要性则相对较低。

 

(2)CochranQ检验

上述方法均是通过百分比或画图形式进行展现。如果是进行统计研究,或者为了得到更加精确的差异对比结果,此时就需要使用统计方法进行分析比较差异。

 

Cochran's Q 检验是用于研究多相关样本数据是否呈现出显著性差异的一种研究方法,也同样适用于研究问卷多选题数据是否存在差异。


 

SPSSAU【实验/医学研究】里面可以使用CochranQ检验,把多选题的7个选项放到右边框中,开始分析即可。

第一步分析显著性值,如果对应的p 值小于0.05,则说明具有差异性;如果对应的p 值大于0.05则说明完全没有差异性。针对本次结果,针对7个选项的选择比例上有显著性差异。

第二步可结合具体汇总数据和图形进一步分析。

 明显可以看出,“娱乐休闲”、“扩大眼界”、“释放生活压力”的选择比例最高。

 

(3)交叉分析

除了对单个题目的分析,研究中也会涉及多选题与其他题目的交叉分析。

 

多选题和其他单选题对比差异,可以用到SPSSAU【问卷研究】--【单选-多选】进行分析。比如本次例子中,想对比不同年龄的人在旅游目的上的选择是否一致或者有明显差异。


 单选-多选 

首先看P值,P值为>0.1,意味着各年龄人群他们在旅游的目标没有明显的差异。如果通过检验发现有显著差异性,可具体结合各项百分数进行分析,重点分析选择比例较高项。

 

(4)对应分析

除了与单选题的交叉分析,利用对应分析还可以研究两个或多个定类数据之间的关系情况。

 

 

例如研究“旅游目的”、“年龄”2个变量之间的联系。


 

在对应图中距离越接近的则相关性越强。从中可以看到,30岁以下的人旅游目的倾向于扩大眼界、增加人际交往、释放生活压力;31-50岁之间的人旅游目的倾向于娱乐休闲;51-60岁的人旅游目的倾向于感受生活;60岁以上的人旅游目的更倾向于健身保养或其他原因。

 

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