SPSS中服装调查问卷多选与排序录入方法研究

"这篇论文主要探讨了在SPSS中如何处理服装领域调查问卷中的多项选择题和选择排序题，提供了一种名为多重二分法和多重分类法的录入和分析方法，以此来解决在数据录入和分析过程中遇到的问题。" 文章详细介绍了在服装调查问卷中，多选题和排序题是常见的问题类型，而SPSS软件虽然具备处理这些题型的功能，但需要通过特定的编码方式来进行。通常，由于缺乏对这些题型在SPSS中处理的理解，许多研究者可能会忽视这些数据，导致丢失有价值的信息。尽管有一些研究对多选题的数据编码进行了优化，但在多选题和排序题的深入录入和分析方面，研究仍不充分。 为了填补这一空白，论文以“西安市女大学生文胸选择倾向的调查问卷”为例，深入研究了处理这两种题型的方法。该问卷发放了160份，有效回收150份，有效率高达96.8%。问卷内容涵盖了女大学生对文胸设计要素的偏好，如款式、装饰、风格等。 论文提出了一种称为“多重二分法”的策略，这种方法适用于处理多项选择题。它通过将每个选项视为一个独立的变量，用二进制编码（例如，1表示选择，0表示未选择）来表示被调查者的答案。这样，每个调查对象在每个问题上的选择都可以转化为一组二进制数字，方便在SPSS中进行统计分析。 另外，对于选择排序题，论文提出了“多重分类法”。这种方法将选择的序列转化为等级或类别，每个等级代表一个排序位置，从而将排序问题转化为分类问题，便于在SPSS中进行分析。 通过这两种方法，可以更有效地录入和分析服装调查问卷中的数据，从而揭示出更多的潜在趋势和消费者行为模式。这种深入的数据分析对于理解市场动态，指导产品设计和市场营销策略具有重要意义。 这篇论文为服装行业研究者提供了一种实用的工具，帮助他们在SPSS中更好地处理和分析调查数据，尤其是面对多选和排序题时，能够提取出更有价值的信息，推动服装领域的研究和实践。