IBM SPSS：多重响应分析在电信服务调查中的应用

第14章的内容主要探讨了在IBM-SPSS软件中进行多重响应分析的方法和技术。多重响应，或称多选题，是社会和市场调研中常见的数据收集工具，用于获取受访者对某一问题的复杂反馈，允许他们选择多个答案。这种数据类型本质上属于分类数据，但因其选项间存在关联性，不能简单地独立分析。 在进行多重响应数据分析时，首先要进行数据录入，这涉及到变量的定义和编码。与单选题不同，多重响应数据处理需要特别注意。IBM-SPSS提供了两种主要的方法：多重二分法和多重分类法。 1. **多重二分法**：这种方法将每个选项视为一个二分类变量，用0表示未选择，1表示选择。例如，对于电信公司的服务例子，可以创建9个二分类变量来标识每个服务是否被客户选择。 2. **多重分类法**：此方法将受访者的选择视为单独的变量，根据被选答案的最大数量定义变量。例如，如果有6位受访者，选择服务次数最多的是6次，那么就可以定义6个变量，每个变量对应一项可能的选择，并为每个选项赋予一个唯一的数值。 在数据录入完毕后，必须将这些多选题变量合并成一个多重响应变量集（MultipleResponseSets），以便进行后续的描述性统计（如频数表）和关联性分析（如列联表）。这样做是为了捕捉选项之间的相互影响，例如用户可能会同时选择多项服务，这在传统的单选分析中无法体现。 多重响应分析通常涉及探索各选项间的关联性，了解哪些服务组合更常见，或者哪些服务之间的选择可能存在某种模式。通过使用SPSS的“MultipleResponse”模块，研究者可以进行深入的定量分析，以揭示多重响应数据中的潜在洞察。 总结来说，第14章介绍了如何在IBM-SPSS中处理和分析多重响应数据，包括数据编码策略、变量集的定义以及如何通过多重响应变量集进行有效的统计分析。这对于进行大规模定量研究，尤其是那些依赖于多选题调查结果的研究者来说，是一项重要的技能。