员工培训spssau,员工培训心得总结100字
我想学spss，是自学还是需要参加spss数据分析培训比较好？
都可以啊，看个人情况。自学的话花费的时间比较多，自学能力强的同学可以选择。培训的话比较快，也可以拿证书。但是需要花钱，相当于花钱买时间和经验。
最好用的调查问卷统计分析软件是哪种
SPSSAU是一款专业的在线智能统计分析工具，提供了非常全面的数据分析方法。适合科研人员、市场调研人员、统计小白、论文分析困难户使用。
SPSSAU有着近百种统计分析方法，涵盖各行业、各专业常见方法，并且以模块化的方式展现在页面中，方便使用者根据自己的专业或分析目的，快速找到分析方法。
除了数据需要你自己上传，从数据筛选、处理分析、可视化展示到分析结果解释，SPSSAU都能帮你搞定。
① 上传数据
支持从问卷星直接导入数据，上传sav/xls/xlsx格式数据。需要注意数据量超过3千条就无法直接导入，需要用户手动上传数据。
（左：问卷星导入；右：SPSSAU数据上传）
上传后每列数据的标题会显示在页面左侧，使用时先选中分析方法，把标题拖到右侧分析框框里，点击“开始分析”按钮即可。
② 数据处理
SPSSAU提供了专门的数据处理模块，绝大部分数据处理工作都可以在这里完成。包括标题处理、数据标签、数据编码、生成变量、无效样本、异常值。
③ 数据可视化
在进行数据分析时，SPSSAU默认会生成自带的可视化图表，当然也可选择图表类型，自己绘制。
柱状图
折线图
④ 结果解释
常见的统计软件都没有结果分析解释，这就要求使用者要具备一定统计学知识。SPSSAU针对数据结果提供智能化文字分析，直接得到规范化分析文字。
如何利用因子分析考核员工绩效？
在实际生活中，不同的变量之间有着各式各样的联系，如果想全面地研究一个问题，就需要搜集各方面的资料。但大量的数据就容易产生重复的信息，为了减少研究的复杂程度，这时候就可以用到 主成分分析或因子分析 。
因子分析可以看做是优化后的主成分分析，两种方法有很多共通的地方，并都可用于以下三种场景：信息浓缩、权重计算和综合竞争力研究。
信息浓缩： 将多个分析项浓缩成几个关键概括性指标。比如将多个问卷题浓缩成几个指标。如果偏重信息浓缩且关注指标与分析项对应关系，使用因子分析更为适合。
权重计算： 计算每个因子的权重，构建指标权重体系。比如上市公司的绩效评价指标体系，顾客满意度指标体系等。
综合竞争力： 利用成分得分和方差解释率这两项指标，计算得到综合得分，用于综合竞争力对比（综合得分值越高意味着竞争力越强）。此类应用常见于经济、管理类研究，比如上市公司的竞争实力对比。
（1）背景
本次抽取了150名员工的的绩效考核情况，共考察8项指标分别是工作效率、工作成果、创新能力、人际关系、合作意识、出勤情况、工作积极性、学习能力。希望通过分析，了解每个员工的绩效情况。
（2）操作步骤
本例中选用 因子分析 进行分析，放置如下：?
*也可使用主成分分析 使用路径：进阶方法→主成分
输出的因子个数可自己选择，也可默认由系统输出，系统默认以 特征根大于1 为判断标准。这里我们选择默认输出因子，同时 勾选综合得分 ，后续的分析会用到。
（3）结果分析
① KMO 和 Bartlett 的检验结果
表1展示KMO检验和Bartlett 的检验结果，用于判断指标是否适合进行因子分析。通常KMO值的判断标准为0.6。大于0.6说明适合进行因子分析，反之，说明不适合进行分析。同时Bartlett检验对应P值小于0.05也说明适合进行因子分析。
根据上表可知，KMO为0.748，大于0.6，满足因子分析的前提要求，意味着数据可用于因子分析研究。以及数据通过Bartlett 球形度检验(P0.05)，说明研究数据适合进行因子分析。
② 方差解释率表格
表2展示的是各因子的方差解释率和累积解释率结果，用于描述提取的因子个数以及分析每个因子方差解释率和累积总共方差解释率，每个因子方差解释率进行加权即得到权重值。
从上表可知：本次共提取了3个因子。此3个因子的方差解释率分别是45.078%,19.527%,14.080%，累积方差解释率为78.685%。
另外，本次分析共提取出3个因子，它们对应的加权后方差解释率即权重依次为：45.078/78.685=57.29%；19.527/78.685=24.82%；14.080/78.685=17.89%。
*提示：如果因子提取个数与预期不符，可在分析时主动设置因子个数。
③ 因子载荷系数表格
表3通过载荷系数值，分析出每个因子与指标的对应关系情况。
由上表可知，所有指标对应的共同度值均高于0.4，意味着研究项和因子之间有着较强的关联性，因子可以有效的提取出信息。但因子与指标之间的对应关系。因而可考虑使用因子分析进一步分析，以便更好对因子命名。?
可以看到此时的因子对应关系较好，因子1主要与工作效率、工作成果、创新能力有较强的关联性。因子2与人际关系、合作意识有较强的关联性。因子3与出勤情况、工作积极性有较强的关联性。因此可以将因子1命名为 工作能力因子 ，因子2命名为 团队能力因子 ，因子3命名为 工作态度因子 。
④成份得分系数矩阵
?表4用于展示各成分得分系数，如果进行权重计算，则需要使用“成份得分系数矩阵”建立因子和研究项之间的关系等式。
根据上表可得，各因子和研究项之间的关系等式分别为：
因子1 =0.320*工作积极性+0.296*工作成果+0.320*专业水平-0.071*工作效率-0.063*合作意识-0.119*工作创新度-0.046*工作趣味性+0.330*休假制度
因子2 =-0.074*工作积极性-0.138*工作成果+0.100*专业水平+0.548*工作效率+0.561*合作意识-0.107*工作创新度-0.023*工作趣味性-0.048*休假制度
因子3 =0.004*工作积极性+0.120*工作成果-0.203*专业水平-0.059*工作效率-0.091*合作意识+0.616*工作创新度+0.508*工作趣味性-0.098*休假制度
碎石图用于辅助判断因子提取个数，当拆线由陡峭突然变得平稳时，陡峭到平稳对应的因子个数即为参考提取因子个数。碎石图仅辅助决策因子个数，实际研究中更多以专业知识，结合因子与研究项对应关系情况，综合权衡判断得出因子个数。
还记不记得，开始分析前，我们勾选了综合得分。现在返回到分析界面，就可以看到一个新生成的标题，名为Comp_scoreXXXX，这个就是综合得分。
我们可以在页面 右上角-上传数据 中找到当前分析的数据进行查看。
经过整理排序后可得出最终排名情况，下图为本次绩效考评中得分排在前五位的员工：
主成分分析通常用于中间过程分析，后面往往使用其他方法进一步分析。此时可选择保存主成分得分，用于进一步分析，如 回归分析 、 聚类分析 等。
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问卷星自带的spss分析好用吗
比较好用。
Spss是一种很科学的数据分析方法。问卷星采用Spss的分析方法还是很有科学依据的。当然，影响数据信度的因素还受答题者答题是否客观，问卷设计是否科学等问题。
问卷星是一个专业的在线问卷调查、考试、测评、投票平台，专注于为用户提供功能强大、人性化的在线设计问卷、采集数据、自定义报表、调查结果分析等系列服务。
与传统调查方式和其他调查网站或调查系统相比，问卷星具有快捷、易用、低成本的明显优势，已经被大量企业和个人广泛使用，典型应用包括：
企业：客户满意度调查、市场调查、员工满意度调查、企业内训、需求登记、人才测评、培训管理、员工考试。
高校：学术调研、社会调查、在线报名、在线投票、信息采集、在线考试。
个人：讨论投票、公益调查、博客调查、趣味测试。
发展历史
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
如何查看SPSS计算过程的代码？
如何在spss中计算变量的集中量数 原创经验
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集中量数反应了一组数据的集中趋势，主要包括众数、中数，均值，最大值和最小值等，在SPSS统计软件中，我们要怎么来计算这些集中量数呢？下面我带领大家一起来学习一下吧！
工具/原料
电脑 SPSS软件
方法/步骤1：
2/4 分步阅读
首先，要在电脑上安装好SPSS统计软件，并打开“变量视图”输入好需要分析的数据，保存好后，在“数据视图”中进行分析操作。
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点击数据视图下的“分析”→“描述统计”→“频率”
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点击频率后，选择一个需要分析的变量到右边框内，选择“统计量”
查看剩余1张图
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在统计量中的“集中量数”里面，有均值，中数等，点击你需要分析的集中量数点击“继续”→“确定”即可
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确定后，就可以在输出窗口中，查看到自己分析好的结果
方法/步骤2：
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第二种方法与前面有一点不同，但第一步都是在“分析”→“描述统计”，但是最后一点不同，需要点的不再是频率，而是“描述”
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同样选择需要分析的变量“培训效果”进入右侧框，点击“选项”
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选项里面有“均值”等集中量数的分析，点击选中即可，继续，确定即可
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在输出窗口同样可以得到分析结果
注意事项
根据自己的喜好选择
要安装好正版软件
集中量数
编辑于2017-04-16，内容仅供参考并受版权保护
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