这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何将问卷中的矩阵题转换成SPSS可以分析的数据。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
问卷中的矩阵单选题和矩阵多选题进行数据转换的方式类似于单选题和多选题。
将矩阵单选题转换为几个单选题，将矩阵多选题转换为几个不同的多选题
以矩阵多选题为例
上图是从“问卷网”导出的数据
对数据进行编码，将“京语”“白话”“普通话”“其他”分别替换为1、2、3、4
替换后的样子如上图所示
在spss中导入上图替换后的excel 
上图是导入后的数据视图
然后在变量视图里进行赋值
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-595356.html
在导入数据的时候，确保变量视图的类型变成了数字，而不是字符串，因为spss不能分析 字符串，这也就是为什么要对它进行赋值的原因，将数字赋值为字符串。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-595356.html
到了这里，关于如何将问卷中的矩阵题转换成SPSS可以分析的数据的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
相关性分析与酷炫图 今天就来说说R语言怎么进行相关性分析。 首先，安装两个R包，其中“corrplot”包就能画出好多酷炫的相关性矩阵图。“pheatmap”包是用来画热力图的。 我们调用R里自带的数据集，今天调用的这个是关于汽车道路测试的各项指标数据，名叫mtcars。这个数
0 哲学思想 之所以开这个专栏，记得导师在一次组会上问我一个问题：你对现阶段的世界怎么看？ 然后突然我被问懵了，好好的专业问题，突然来了一个哲学问题，我有点措不及防，导师看我有点呆懵。然后就说到：“_ 现阶段的世界，是一个随机性的一个世界，我们现阶段
无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。 如果我们想要判断样本与总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的，我们就需要
在横断面研究中，Log-binomial 模型能够获得研究因素与结局变量的关联强度指标患病率比（PR），是一种研究二分类观察结果与多因素之间关系的重要方法，在医学研究等领域中得到了广泛的应用。 采用log-binomial 模型可直接估计PR, log-binomial模型的因变量y服
🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.SPSS概述 2.SPSS安装 安装 激活 3.SPSS基本窗口介绍 4.利用SPSS进行数据分析的基本步骤
时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。此处选择巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 N O 2 数据作为样例。 python数据分析-数据表读写到pandas 经典算法-遗传算法的python实现 经典算法-遗传算法的一个简单例子 大
风铃系统问卷是一种流行的调查和数据分析工具，已广泛应用于学术研究、市场营销和社会科学。然而，有几种替代产品提供了与风铃系统类似的特性和功能，可以被企业用来进行调查和分析数据。在这篇文章中，我们将介绍 风铃系统的十大替代产品 以及它们的特点。 1、
考虑到系统前端页面的美观程度，通常通过Tag标签来代替某条数据中的状态信息。仅通过一点操作，便能够使得页面美观程度得到较大提升，前后对比如下所示。代码基于Vue以及Element-ui组件实现。 修改前： 修改后： 修改前的原始代码如下所示： 修改后的代码如下所示：
使用 SPSS 的双变量相关分析菜单，采用皮尔逊相关系数，同时命令软件【标记显著性相关性】。 点击“文件”-“导入数据”-“Excel” 读取Excel文件-点击“确定” 点击“分析” “分析”-“相关”-“双变量” 导入变量，点击确定 我们把得出的矩阵复制到word里，并删除掉【显
特别强调：在安装过程中请逐一对照安装步骤，操作可以慢一点但是不要出错，避免出现一系列报错或者无法打开软件的情况。 首先准备好两个安装文件，一个是后缀为 dmg 的安装包，一个是 pojie 文件。首先在下面附上安装文件链接（点击即可）： 链接: 百度网盘 提取码:
