第第1212章章 SPSSSPSS在市场调研中在市场调研中 的应用的应用 12.1 12.1 实例提出：绿色食品的认知研究实例提出：绿色食品的认知研究 二十一世纪以来，资源和环境问题日益受到人们的关注在现代化进程中，人类过度的经济活动，给资源和环境带来很大压力与此同时，农药残留和食品安全事件频繁发生，严重影响了人们的身体健康和生活质量数据10-1.sav是对应的调查数据请利用这些资料分析以下问题： 问题一：请你将被调查者的基本信息作简要统计说明 问题二：请分析性别、收入等因素对消费者在购买绿色食品顾虑上有无差异性 12.2 12.2 实例的实例的SPSSSPSS软件操作详解软件操作详解 1 问题一操作详解 问题一要求你将被调查者的基本信息作简要统计说明由于问卷所给的调查信息中，被调查者的性别、年龄、受教育程度等都是调查者的基本信息因此可以首先对这些变量进行描述性统计分析，绘制频数表和相关图形同时，可以采用列联表分析来研究不同基本信息之间的相互影响具体操作步骤如下： 第一步：打开数据文件打开数据文件12-1.sav同时单击数据浏览窗口的【变量试图】按钮，检查各个变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。
第二步：调查者基本信息的频数分析 选择菜单栏中的【分析】 →【描述统计】→【频 率】命令，弹出【频率】对话框选择A1—A8等8项指标作为分析对象，将其添加至右侧的【变量】列表框中 第三步：绘制直方图 单击【图表】按钮, 弹出【频率：图表】对话框在图形类型【图表类型】中，点选直方图【直方图】单选钮，并勾选其下的【显示正态曲线】复选框再单击【继续】按钮，返回主菜单最后单击【频率】对话框中的【确定】按钮，完成本部分操作 第四步：列联表分析 选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【交叉表】命令，弹出【交叉表】对话框在候选变量列表框中选择A1（性别）变量添加至主对话框右侧的【行】列表框中，选择A2（年龄）变量添加至右侧的【列】列表框中（这里只分析性别与年龄之间的关系，其他变量的关系可以类似求的）勾选【显示复式条形图】复选框，显示列联表柱状图 单击【单元格】按钮, 弹出【交叉表：单元显示】对话框在【计数】选项组中勾选【观察值】复选框；在【百分比】选项组中勾选【列】、【行】、【总计】复选框；在【非整数权重】选项组中点选【四舍五入单元格计数】单选钮 再单击【继续】按钮，返回主对话框。
单击【确定】按钮，完成本部分操作 2 问题二操作详解 问题二要分析性别、教育程度等因素对消费者在购买绿色食品顾虑上有无差异性表12-1中的第9问—第20问都是反映消费者的购买顾虑，每个题目取值越大说明消费者在该方面的顾虑越重由于我们要综合考虑消费顾虑，于是将每个被调查者从第9问到第20问的得分相加，就可以得到综合顾虑值；然后通过单因素方差分析来分析性别、教育程度等因素对消费顾虑有无显著性影响具体操作步骤如下： 第一步：计算被调查者购买综合顾虑值 打开数据文件12-1.sav，接着选择菜单栏中的【文件】→【转换】→【计算】命令在弹出的【计算】对话框的【目标变量】文本框中，输入变量名GL表示要新建此变量来表示购买综合顾虑值接着在【数学表达式】文本框中输入综合顾虑值的计算公式完成上述操作后，在数据浏览窗口中会新增变量“GL” 第二步：性别对购买顾虑的差异性研究 接着利用单因素方差分析来研究性别变量对消费者购买顾虑有无显著性差异选择菜单栏中的【分析】 →【比较均值】→【单因素ANOVA】命令，弹出【单因素ANOVA】对话框在候选变量列表框中选择“GL”变量作为因变量，将其添加至【因变量列表】列表框中，同时也在【候选变量】列表框中选择“A1”变量作为水平值，将其添加至【因子】列表框中。
接着选择【选项】对话框中的【方差的同质性】选项，表示输出方差齐性检验表最后单击主对话框中的【确定】按钮，完成操作 第三步：收入对购买顾虑的差异性研究 同样，也首先考虑利用单因素方差分析来研究收入程度对消费者购买顾虑有无显著性差异但是在对其做方差齐性检验时，发现不同收入水平下方差不具备齐性的条件于是采用非参数检验中的多独立样本均值检验方法 选择菜单栏中的【分析】 →【非参数检验】→【旧对话框】→【k个相关样本】命令，弹出【多个关联样本检验】对话框在【候选变量】列表框中选择“GL”变量作为检验变量，将其添加至【检验变量列表】列表框中选择分组变量A6将其添加至【组变量】列表框中单击【定义范围】按钮，弹出相应对话框在【最小值】文本框中输入1，在【最大值】文本框中输入5最后单击主对话框中的【确定】按钮，完成操作 12.3 12.3 实例的实例的SPSSSPSS输出结果详解输出结果详解1 问题一输出结果详解（1）频数分析表 首先表12-2显示了性别、年龄等八项基本信息指标的基本统计情况，其中“有效”列表示有效样本数目，“缺失”列表示缺失样本数目例如，教育变量的有效样本数目为306，而仅有2个样本缺失。
N N有效有效缺失缺失性别性别3083080 0年龄年龄3083080 0教育教育3063062 2婚姻婚姻3063062 2职业职业3073071 1收入收入2962961212家庭人口数家庭人口数3023026 6是否有是否有1212岁以岁以上小孩上小孩3033035 5 接着，软件输出了这八项指标的频数分析结果从结果看到，所有调查者中57.8%为男性，其余为女性；所有调查者中21-30岁人群所占比重最大，达到了45.1%，而41-50岁的调查者最少，只有5.8%频率频率百分百分比比有效有效百分百分比比累积累积百分百分比比有有效效男男17817857.857.857.857.857.857.8女女13013042.242.242.242.2100.0100.0TotaTotal l308308100.0100.0100.0100.0 频率频率百分百分比比有效百有效百分比分比累积百分累积百分比比有效有效2020岁以岁以下下676721.821.821.821.821.821.82121～～3030岁岁13913945.145.145.145.166.966.93131～～4040岁岁565618.218.218.218.285.185.14141～～5050岁岁18185.85.85.85.890.990.95151岁及岁及以上以上28289.19.19.19.1100.0100.0TotalTotal308308100.0100.0100.0100.0表12-4 年龄变量频数分析表 （2）直方图 图12-8和图12-9分别是性别和年龄变量的直方图。
从图形的高低可以明显看到不同性别和年龄调查者数量的差异性图12-8 性别变量直方图图12-9 年龄变量直方图 （3）列联表分析 表12-5是“性别”变量和“年龄”变量的列联表行变量是“年龄”变量，列变量是“性别”变量可以看到，总共178位男性调查者中，年龄在“20岁以下”的共有27人，“21-30岁”的有88人，依次类推对比行分比、列百分比和合计百分比看到，男性中约一半的调查者年龄都介于21-30岁之间，而对于女性调查者来说，“20岁以下”和“21-30岁”所占比例最高，达到了30.8%和39.2% 最后，从图12-10的条图也可以明显看到不同性别下各个年龄阶段的被调查人总数 年年龄合计合计20岁以以下下21～～30岁31～～40岁41～～50岁51岁及及以上以上性性别男男计数计数2788331218178性性别中的中的%15.2%49.4%18.5%6.7%10.1%100.0%年年龄中的中的%40.3%63.3%58.9%66.7%64.3%57.8%总数的总数的%8.8%28.6%10.7%3.9%5.8%57.8%女女计数计数405123610130性性别中的中的%30.8%39.2%17.7%4.6%7.7%100.0%年年龄中的中的%59.7%36.7%41.1%33.3%35.7%42.2%总数的总数的%13.0%16.6%7.5%1.9%3.2%42.2%合计合计计数计数67139561828308性性别中的中的%21.8%45.1%18.2%5.8%9.1%100.0%年年龄中的中的%100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%总数的总数的%21.8%45.1%18.2%5.8%9.1%100.0% 图12-10 性别和年龄条图 2. 问题二输出结果详解 一、性别因素对购买顾虑的差异性影响。
1）方差齐性检验 SPSS的结果报告中首先列出了方差齐性检验结果表12-6由于这里采用的是Levene检验法，故表格首先显示Levene统计量等于0.006由于概率P值0.937明显大于显著性水平，故认为不同性别下的购买顾虑值的方差是相同的，满足方差分析的前提条件LeveneLevene的统计量的统计量dfdf1 1dfdf2 2显著性显著性0 0.006.0061 12952950 0.937.937 （2）单因素方差分析表 表12-7是方差分析表结果表可以看到组间离差平方和为114.470，组内离差平方和为20190.076，总离差平方和为20304.545方差分析F检验量等于1.673，F值对应的概率P值等于0.197由于概率P值大于显著性水平，故认为性别因素对购买顾虑没有造成显著性影响 平方和平方和dfdf均方均方F F显著性显著性组间组间114.470114.4701 1114.470114.4701.6731.6730 0.197.197组内组内20190.020190.0767629529568.44168.441总数总数20304.520304.54545296296 二、收入因素对购买顾虑的差异性影响。
1）方差齐性检验 表12-8是方差齐性检验结果表表格显示Levene统计量等于2.495由于概率P值0.043小于显著性水平0.05，故认为这五种收入水平下购买顾虑值的方差是不同的，故不能采用方差分析LeveneLevene统计量统计量dfdf1 1dfdf2 2显著性显著性2.4952.4954 42802800 0.043.043表表12-812-8 方差齐性检验结果表 方差齐性检验结果表 （2）秩统计表 表12-9是多独立样本非参数检验的秩统计表800元以下”的平均秩为157.71，依次类推比较平均秩大小看到，这五种收入水平的购买顾虑值差异较大收收 入入N N秩均值秩均值GLGL800800元以下元以下4747157.71157.71801801～～15001500元元117117137.53137.5315011501～～30003000元元8686123.94123.9430013001～～50005000元元2626178.54178.5450015001元以上元以上9 9216.67216.67总数总数285285表表12-9 12-9 秩统计表秩统计表 （3）非参数检验结果表表12-10看到，Kruskal-Wallis H检验结果的Chi-Square 统计量等于18.669，自由度df等于4，近似相伴概率P值为0.001，小于显著性水平0.05。
所以拒绝零假设，认为这五种收入水平下的购买顾虑值有显著差异GL卡方卡方18.669df4渐近显著性渐近显著性0 0.001表表12-10 12-10 非参数检验结果表非参数检验结果表 。