信度与效度分析报告报告材料步骤

如何用spss做问卷的结构效度分析？

问：因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗？除此之外，还要做什么啊？请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦！

问题补充：

提取因子的个数怎么确定？是选特征值大于1的吗？还有，因子载荷怎么算？是在输出结果中直接可以看到吗？本人刚接触spss，请多多指教！

答：

首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。

然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。

pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷

用spss进行效度分析?

我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧？就是不知道哪个值代表效度。

答：

因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。

除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。

问:问卷效度测验如何应用于SPSS

问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。

用因子分析，就已经是在检验变量的整体了

因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。三、因子分析的SPSS过程

第一步：准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的（一般在10个以上）可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择“Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。

第二步：点击“Descriptives…”设置描述性统计要求。这里关键的是要求输出因子分析适合度的检验，一般要求输出：计算相关系数矩阵（选中Coefficients）、相关系数显著性水平矩阵（选中Significance levels）、反像相关矩阵检验( 选中Anti-image ) 、KMO 和巴特利特球形检验（选中KMO and Bartlett’s test of sphericity）。

第三步: 点击“Extraction”打开对话框设置因子提取方式。在界定因子提取方法中需要设置以下几个方面的参数：

(1) 因子构造方法：大多数情况下认为因子是变量的线性组合，所以使用最多的是主成分分析法（Principal components）;

(2) 提取因子数（选中Number of factors 后输入一个因子数），如果还无法确定可以不设定因子数，先以默认状态进行尝试性分析；

(3) 在“Display”下选中“Unrotated factor solution”和“Scree plot”以输出未经旋转的因子载荷矩阵、碎石图。执行之后根据输出信息确定提取因子数，比如根据碎石图来确定；

第四步：点击“Rotation”按钮打开选择因子载荷矩阵的旋转方法。一般使用最多的是正交旋转（选中Varimax）或斜交旋转方法（选中Promax）,其中斜交旋转速度快，所以大样本时多选此方法。同时可选中“Rotated solution”和“Loading plot(s)”，以输出旋转后因子旋转矩阵、载荷散点图。

第五步：点击“Scores”设置因子得分计算方法。一般最多的是选择回归方法，由此可以计算每个因子分数并记录到数据文件中。为此, 可在对话框中选中“Save as variables”，然后在计算方法中选择“Regression” 或其他方法。还要选中“ Display factor score coefficient matrix”。

第六步：点击“Options”设置因子载荷系数的显示格式:

(1) 选中“Sorted by size”，则因子载荷系数按照大小顺序排列，并构成矩阵，使得在同一因子上具有较高载荷的变量排在一起，便于得到结论；

(2) 选中“Suppress absolute values less than:”并在其后的方格中输入一个0～1间的一个数，则因子载荷矩阵中就不再显示那些小于这个数值的载荷系数了，而只显示那些比此数值大的载荷值，从而使因子所解释的主要变量一目了然。可参考电子工业出版社出版的《PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程（第3版）(含CD光盘1张)》，对信度分析有详细的介绍。

. 检验信度步骤：Analyze--scale--reliability--data reduction--fator然后看Cronbach's α系数。一般来说Cronbach’ alpha系数在0.65以上是可接受的最小信度值。

检验效度步骤：1.在做因子分析时，是否输出KMO结果，是与原始数据没有关系的，它只是作为判定原始数据是否适合做因子分析的依据。2.做因子分析时,要想输出KMO结果,要在复选框做相应的选择（在默认状态是没有这个结果输出的）.具体的操作过程:Analyze--Date Reduction--Factor--Descriptives---选中：KMO and Bartlettis test of

sphericity--continue

追问

我现在数据已经可以了，但是在做可靠性分析时可靠性统计量Cronbach's Alpha总是负的，还有在做因子分析的时候那些值也都是不可用的，我想问下这是为什么？难道是我的数据不行？可是这些数据我用excel统计的时候得出的结论都是可用的啊

回答

因子分析需要各列变量间有一定的相关性才可以用的，如果没有相关性是分析不出任何东西来的

另外关于信度系数为负的，说明你的数据不适合做信度分析，或者你选的数据格式有误，至于具体什么原因我也没看到数据所以不清楚

信度:Analyze-scale-reliability analysis

效度不知道,可以看看spss辅导

1。输入数据过程：首先将所得的数据输入到excel里面，在输入数据时，将A用1来代替，B用2，C用3,。。。以此类推。然后将数据从excel中导入SPSS中，打开文件----打开---数据文件即可

2。问卷信效度分析：在SPSS页面中的分析----尺度分析------信度分析中进行信度分析。效度分析：分析---数据缩减---因子分析选择要分析的变量在描述中将相关矩阵的KMO值和Bartlett检验打上勾点继续点确定即可

3。如果还有问题的话可以加我的QQ383768400 请注明SPSS

一、信度分析

信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：

1、重测信度法

同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之内。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。

2、折半法。折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。

3、折半信度法

折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert）量表。进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式：求出整个量表的信度系数（ru）。

4、α信度系数法

Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：

其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。

二、效度分析

效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。

1、单项与总和相关效度分析

表面效度（Face Validity）。也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。

这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。

2、准则效度分析

准则效度（Criterion Validity）。又称为效标效度或预测效度。准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量（准则变量）的值相比是否有意义。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。

3、结构效度分析

建构效度（Construct Validity）。是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。最关心的问题是：量表实际测量的是哪些特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。有的学者认为，

效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。

前测数据分析--信度和效度分析

第二节信度和效度分析 一、信度分析 与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。问卷信度分析如表4-2所示： 表4-2：量表信度检验结果

经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。 二、效度检验 （一）容效度 为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。因此，本问卷具有容效度。 （二）结构效度 在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。在进行因子分析时，通常采

用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。 （1）虚拟品牌社群价值的效度检测 1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验 在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示： 表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901 Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820 df 186 Sig. .000 通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。

问卷信效度分析

问卷和量表的构建以及信度效度检验 在提出一个有趣的研究问题之后，我们还应该去寻找一种合理的方法去进行深入研究，使这个研究问题能够量化操作，这里面必不可少的会用到一些研究工具如问卷和量表等。在看了《不同主体层次中组织的知识转化结构及其形成机理》一文之后，使我对问题的可操作化研究有了进一步的认识。 1、问卷和量表的构建 我们在构建问卷时，可以首先从前人权威学者那里寻找相关的量表，然后再结合我们的实际研究问题进行调整编制。下面是关于问卷和量表构建的步骤： 第一步、确定研究目的。 第二步、确定受试对象。 第三步、编制访谈问题或调查问卷，并制作访谈内容或调查问卷分析表。 第四步、进行访谈或问卷调查，并回收访谈结果或调查问卷。 第五步、对访谈结果或调查问卷进行分析和统计，确定量表中的问题和量尺。 第六步、编制量表。 第七步、对量表进行预测试。 第八步、对预测试结果进行分析，修订量表。 第九步、确定最终的量表。 第十步、对量表进行测试，确定信度和效度。 2、量表信度和效度检验 一份好的量表必须具有相当的信度和效度。 所谓信度即是指可靠的程度，而效度则是指有效的程度。有信度的量表通常具有一致性(consistency)、稳定性(stability)、可靠性(dependability)、及可预测性(predictability)等。一份稳定可靠的量表，几次所得的结果一定是相当一致的，而且可透过此量表对受试者做预测用。

效度是指一个量表能够有效的测量到它所要测量的特质的程度，譬如一份有效的「成就动机量表」应该能确实反映出受试者的成就动机，高成就动机者在此量表的得分应该比低成就动机者的得分显着要高。 信度是效度的必要条件，但不是充分条件。一个测量工具要有效度必须有信度，没有信度就没有效度；但是有了信度不一定有效度。信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。效度高，信度也必然高。因此，我们必须保证做到信度和效度都很好，这样才会具有说服力！ 我们在进行信度和效度检验时，我们首先对我们的数据样本进行组内一致性检验判断数据的质量，然后再对我们的数据结果进行信度和效度的检验。在进行信度检验时，我们可以对同质信度、折半信度和再测信度三种方法分别进行测量，这样会提高数据的可信程度；效度检验采取内容效度、建构效度和效标关联效度三种方式来检验。 信效度分析 2010-06-08 07:57:11| 分类：教学方法及理论研 | 标签： |字号大中小订阅 一、信度分析 信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。信 度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值 系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四 种： 1、重测信度法 同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测

信度与效度分析步骤(可编辑)

信度与效度分析步骤（可编辑） 如何用spss做问卷的结构效度分析, 因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗,除此之外，还要做什么啊,请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦～问题补充: 提取因子的个数怎么确定,是选特征值大于1的吗,还有，因子载荷怎么算,是 在输出结果中直接可以看到吗,本人刚接触spss，请多多指教～ 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验 合格的话说明数据是适合做因子分析的。 然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60[%]的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。 pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到(rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷 用spss进行效度分析? 我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧,就是不知道哪个值代表效度。 因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话(一般如果2个因子达到40[%]以上的贡献率就算可以的了)，就可以认为因子分析的效度还可以。

除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验(battele，不知道是不是这样写的)，KMO的值如果 0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析;另外，如果巴特利检验的P 0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 问:问卷效度测验如何应用于SPSS 问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。 用因子分析，就已经是在检验变量的整体了 因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。 三、因子分析的SPSS过程 第一步:准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的(一般在10个以上)可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择“Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。 第二步:点击“Descriptives…”设置描述性统计要求。这里关键的是要求输出因子分析适合度的检验，一般要求输出:计算相关系数矩阵(选中Coefficients)、相关系数显著性水平矩阵(选中Significance levels)、反像相关矩阵检验 ( 选中Anti-image ) 、KMO 和巴特利特球形检验( 选中 KMO and Bartlett’s test of sphericity)。 第三步: 点击“Extraction”打开对话框设置因子提取方式。在界定因子提取方法中需要设置以下几个方面的参数:

SPSS测量问卷信效度分析

测量问卷信效度分析 信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。 信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 目前最常用的是Alpha信度系数，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。 信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：“项目”中，确定即可,得出总的信度。把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度。 具体步骤：分析——度量——可靠性分析 模型选择a，点击确定即可。 结果分析： 分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符合问卷调查。 效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。效度越高，即表示测量结果越能显示其所 要测量的特征，反之，则效度越低。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。 1、单项与总和相关效度分析 这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项

spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析

信度分析和效度分析数据计分方法说明

讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一信度分析表

表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 .657 Bartlett 的球形 度检验近似卡方 1187.63 6 df465 Sig..000

信度与效度分析报告报告材料步骤

如何用spss做问卷的结构效度分析？ 问：因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗？除此之外，还要做什么啊？请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦！ 问题补充： 提取因子的个数怎么确定？是选特征值大于1的吗？还有，因子载荷怎么算？是在输出结果中直接可以看到吗？本人刚接触spss，请多多指教！ 答： 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。 然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。 pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷 用spss进行效度分析? 我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧？就是不知道哪个值代表效度。 答： 因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。 除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 问:问卷效度测验如何应用于SPSS 问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。 用因子分析，就已经是在检验变量的整体了 因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。三、因子分析的SPSS过程 第一步：准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的（一般在10个以上）可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择“Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。

顾客满意度的统计分析报告

顾客满意度的统计分析 一、目的 为把顾客满意度的监视与测量作为对质量管理体系的一种业绩测量，并为质量管理体系的持续改进提供信息和分析依据。 二、调查目标 调查的核心是确定产品和服务在多大程度上满足了顾客的欲望和需求。就其调研目标来说，应该达到以下四个目标： 1、确定导致顾客满意的关键绩效因素； 2、评估公司的满意度指标及主要竞争者的满意度指标； 3、判断轻重缓急，采取正确行动； 4、控制全过程。 三、容分类 就调查的容来说，又可分为顾客感受调查和市场地位调查两部分。顾客感受调查只针对公司自己的顾客，操作简便。主要测量顾客对产品或服务的满意程度，比较公司表现与顾客预期之间的差距，为基本措施的改善提供依据。市场地位调查涉及所有产品或服务的消费者，对公司形象的考察更有客观性。不仅问及顾客对公司的看法，还问及他们对同行业竞争对手的看法。比起顾客感受调查，市场地位调查不仅能确定整体经营状况的排名，还能考察顾客满意的每一个因素，确定公司和竞争对手间的优劣，以采取措施提高市场份额。在进行满意度指标确定和分析应用的过程中，始终应紧扣和体现满意度调查的目标和容要求。 四、调查的作用 1、能具体体现“以顾客为中心”这个理念 企业依存于其顾窖，因此应理解顾客当前和未来的需求，满足顾客要求并争取超越顾客期望。现在国际上普遍实施的质量管理体系能够帮助企业增进顾客满意，如顾客要求产品具有满足其需求和期望的特性，在任何情况下，产品的可接受性由顾客最终确定。但是，顾客的需求和期望是随时不断变化的，顾客当时满意不等于以后都满意，如顾客提出要求才去满足，企业就已经处于被动了，且必然会有被忽略的方面。要获得主动，企业必须通过定期和不定期的顾客满意度调查来了解不断变化的顾客需求和期望，并持续不断地改进产品和提供产品的过程，真正做到以顾客为中心。

顾客满意度分析报告

顾客满意度分析报告 编号：QR2104 根据ISO9000质量管理体系要求，综合几方面要素对公司客户进行满意度调查，共发放了15份调查表，回收15份，回收率为100%。 满意度调查表包含了十个项目： 1.企业信誉及形象 2.价格合理性 3.产品性能 4.产品质量 5.产品外观 6.服务是否及时 7.服务态度 8.按时交付能力 9.维修质量 10.紧急供货能力 每项有五级评价： 1很满意（10分） 2满意（8分） 3可以接收（6分） 4不满意（4分） 5很不满意（2分） 顾客对各项评价的满意情况平均打分为90%比去年有所增长，达到了

公司质量体系的目标，表面顾客很满意我公司的产品及服务等一系列硬件及软件，各顾客具体打分情况见下表： 顾客满意度调查表汇总

从上面表单中看出，十个调查项目中价格合理性、服务态度达到了满分100%，服务的及时性达95%，维修质量达93%，产品外观达93%和企业信誉及形象达91%，表面顾客对我公司的价格支持和技术、服务规范管理给以了肯定，但我们不能因为得了满分高分而松懈，需要再接再厉，进一步提高我们的服务态度及服务的及时性，维护提升企业信誉及形象。 产品质量、产品性能为85%，达到了根据质量目标分解顾客满意率指标。客户去年在质量问题上，主要反映了外表油漆喷涂不好、少喷漏喷的现象，局部有飞溅、飞漆等，今年通过我们生产制造部门以及质量品保部门严把关，把我们的产品质量尽量做好，也排除了上述问题达到了客户的要求。 按期交付能力及紧急供货能力，除了有待制造部门努力提高之外，针对现状采取的措施，加强与顾客沟通，让顾客了解我公司的快速发展、产能在逐步提高，得到客户的认可。 从上述各评价情况可以看出，我公司在各方面都取得了相当好的成绩。 总之，我们还是要加强企业内部的管理，不断的、持续的改进和提高产品质量和服务质量，降低产品成本，扩大国内外市场。

如何使用spss进行问卷效度和信度分析

如何使用spss软件进行效度和信度分析 如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。 二、信度分析的提出及分析方法 信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。 调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。 目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改革和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。 ①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，打开“可靠性分析”的主对话框。 ②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量c1，c2，c3，c4加入到对话框右边的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha”，进行Alpha信度分析。 ③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项目个数和信度系数。 ④点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确定”

顾客满意度分析报告

根据ISO9000质量管理体系要求，综合几方面要素对公司客户进行满意度调查，共发放了15份调查表，回收15份，回收率为100%。满意度调查表包含了十个项目： 1. 企业信誉及形象 2. 价格合理性 3. 产品性能 4. 产品质量 5. 产品外观 6. 售后服务 7. 按期交货 8. 紧急供货 9. 维修质量 10.服务态度 每项有五级评价：1很满意（10分）2满意（8分）3可以接收（6分）4不满意（4分）5很不满意（2分） 顾客对各项评价的满意情况平均打分为90%比去年有所增长，达到了公司质量体系的目标，表面顾客很满意我公司的产品及服务等一系列硬件及软件，各顾客具体打分情况见下表：

从上面表单中看出，十个调查项目中价格合理性、服务态度达到了满分100%，服务的及时性达95%，维修质量达93%，产品外观达93%和企业信誉及形象达91%，表面顾客对我公司的价格支持和技术、服务规范管理给以了肯定，但我们不能因为得了满分高分而松懈，需要再接再厉，进一步提高我们的服务态度及服务的及时性，维护提升企业信誉及形象。 产品质量、产品性能为85%，达到了根据质量目标分解顾客满意率指标。客户去年在质量问题上，主要反映了外表漆喷涂不好、喷涂不均匀，局部有飞溅、飞漆等，今年通过我们生产制造部门以及质量品保部门严把关，把我们的产品质量尽量做好，也排除了上述问题达

到了客户的要求。 按期交付能力及紧急供货能力，除了有待制造部门努力提高之外，针对现状采取的措施，加强与顾客沟通，让顾客了解我公司的快速发展、产能在逐步提高，得到客户的认可。 从上述各评价情况可以看出，我公司在各方面都取得了相当好的成绩。 总之，我们还是要加强企业内部的管理，不断的、持续的改进和提高产品质量和服务质量，降低产品成本，扩大国内外市场。

用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤

用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤 在SPSS中，专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis；使用Data Reduction之下的Factor模块，可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验；至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析，但是却可以利用Summarize下的Frequencies、Correlate下的Bivariate 和Compare Mean下的Independent-Samples T Test来计算几个常用的项目分析指标。 3 m6 ]$ l8 a6 j w% K0 ^ 一、信度分析' M, k! n+ y# C Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验的分数的数据合并到同一数据文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。 表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语3 V O/ m5 i% P; N6 l' a : `. P- I/ c: J9 X/ ~ 关键字功能 ; R% v( ?! T8 L) q* L$ ~ Alpha Cronbach a系数 Split-half 折半信度，n是第二分量表的题数 ( e3 N, N6 w4 l% N( d8 A3 c4 ] Guttman Guttman最低下限真实信度法0 o+ n; n/ ^2 d& B Parallel 各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度3 Q( _- Z9 }( a Strict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度7 p, x- S9 ?; J: p! k 5 H5 i7 h/ l7 Q) Q 表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语 - X9 d% L( ~; ^5 L 关键字功能

客户满意度调查分析报告

2018年客户满意度调查分析报告 一、调查目的 1.确定影响满意度的关键因素，测定当前的顾客满意水平； 2.了解客户的想法，发掘客户的潜在需求； 3.测定企业的优势竞争力和劣势，发现提升服务质量的机会，并寻 找有效的改进方案，制定新的改进措施； 4.增加企业与客户的交流，减少抱怨和顾客流失，创造良好的口碑， 提升客户满意度和忠诚度。 二、测评流程 三、调查对象 按2014-2016年度业务量由高至低排序，将累计业务量达到总业务量80%以上的客户作为调查对象。 四、调查方式 以EMAIL或邮寄问卷调查为主，佐以电话催收问卷，回收方式为

传真、邮寄或EMAIL。 五、抽样方案 调查可以自行制定计划逐月灵活安排，但年底前必须覆盖业务量80%以上的客户。 六、调查内容 七、评价标准 标度方法（利克特量表- 5分制[表3]）

1.回收的调查表中评价遗漏一项的按“一般”记3分，遗漏2项以 上评分的调查表按无效卷不予统计； 2.本次评价参照经验对调查项按不同重要性权重加权计算以获得满 意度指数； 3.公司对满意客户的认定标准为“≥70”(满意度指数计算结果换算 为百分制 )。 八、结果分析 1.问卷有效性判定

2.满意度定性分析 按上表有效数据统计出总体的满意程比例，令客户感到满意的只有63%，还有较大改善空间。 各项调查的满意度比例

3.满意度分析 3.1整体满意度分析 此次调查的4份有效问卷中，4家客户满意度≥70分，为满意客

户，综合满意度为78.4分。 客户满意率为78.4%，未达到公司85%的目标。 3.2 满意度分类对比 12类调查项目间满意度差异比较大，与竞争对手的综合比较、产品价格的满意度均值最低； 从表中可以看出有的客户对公司的某些业务存在不满但对公司的总体评价较高及后续合作意愿较强，因此需重视这类客户的不满和建议，以免失去该部分客户。 3.3 与竞争对手的比较分析 从客户回馈的信息看，多数客户认为公司与竞争对手的差异较大，因此公司需要努力针对客户投诉内容进行改进，对满意度一般的领域进行优化，挖掘客户的其他需求，力求创新。 调查表中不能体现公司与竞争对手差异，除非存在其他信息收集渠道，否则应加入调查项，以便客户能提供更详细的改进意见。

spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析

信度分析和效度分析数据计分方法说明 类别小分类 对应 题项每题计分方法维度计分方法 题 项 职业倦怠 情感枯竭 1-3 题 正向计分 全部题项直接加 总 3 去个性化 4-6 题 正向计分 全部题项直接加 总 3 个人成就感 7-10 题 逆向计分 全部题项取倒数 后加总 4 心理资本 11-18 题正向计分 全部题项直接加 总 8 组织气氛 19-26 题 21题为逆向计 分，其余题项正 向计分 21题取倒数后与 其余题项加总 8 总体幸福 感27-31 题 27题和31题为逆 向计分，其余题 项为正向计分 27和31题取到术 后与其余题项加 总 5 整体问卷 以上各个维度的 总分直接加总 31 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一

般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一信度分析表 类别Cronbach's Alpha 项数 整体问卷.61731 职业倦怠.82210 心理资本.8018 组织气氛.8378 总体幸福感.6795 表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.657 Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636 df 465 Sig. .000 由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。 2.2 因子分析结果 在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下： 表三方差贡献率 解释的总方差 成份 初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 1 8.75 2 28.231 28.231 8.752 28.231 28.231 4.937 15.926 15.926 2 3.259 10.514 38.745 3.259 10.514 38.745 3.766 12.148 28.074 3 2.715 8.758 47.503 2.715 8.758 47.503 2.996 9.666 37.740 4 2.286 7.374 54.877 2.286 7.374 54.877 2.714 8.756 46.496 5 1.51 6 4.891 59.768 1.516 4.891 59.768 2.584 8.335 54.831 6 1.342 4.328 64.096 1.342 4.328 64.096 2.076 6.69 7 61.528 7 1.252 4.038 68.134 1.252 4.038 68.134 1.709 5.511 67.040 8 1.053 3.398 71.532 1.053 3.398 71.532 1.393 4.492 71.532

关于调查问卷的信度和效度检验

关于调查问卷的信度和效度检验 （一）信度 1、 信度的含义 测验的信度又称测验的可靠性 ，是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 ，所得结果 一致形程度。一个好的测验必须是稳定可靠的 ，多次使用所获得的结果是前后一致的。例 如，用直尺测量长度，其结果是稳定可靠的 ；用橡皮筋测长度则是不可靠的 ，前后测量 结果缺乏一致性。在测量理论中 ，信度被定义为：某次测验分数的真变异数与总变异数 ST2 （即实测分数）之比：R xx - S x 2 式中Rxx 表示测量的信度,ST -代表真分数的变异数 （方差）,Sx -表示实得分数的变异 数（方差）。 For pers onal use only in study and research; not for commercial use 从上式可看出，（1）信度是指实测值和真值相差的程度 ，实测值是指对某物实际进行测 量时所获得值 ，也称实测分数 （X ）;真值是指被测事物的真实规模取值 ，也称真分数 （T ）。由于各种原因，实得分数常不等于真分数 ，两者之差称为测量误差或误差分数 （E ）。从理论上看，实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+E Rxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。 （2 ）信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。如果两次 测验中，受测者所得分数或所处等级前后一致 ，则说明测验结果的信度较高 ；反之，两 次测验结果一致性低 ，说明测验结果的信度低。 For pers onal use only in study and research; not for commercial use 信度是任何一种测量的必要条件 （但不是唯一条件 ）,只有测量值接近或等于真值 ，用同 一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果 ，才能认为这个测量结果是可靠的。 信度 对于教育测量尤其重要，只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具 ，才能为 教育工作者提供可靠的信息，为教育预测和决策提供客观依据。 2、 信度的估计方法 测验的信度是用信度系数的大小来表示的 ，根据测量理论，信度系数 For pers onal use only in study and research; not for commercial use ST2 R xx S 2 但是在实际测量中，一般只能获得实得分数 （X ）及实得变异数 （Sx 2 ）,而真分数（T ）及 真变异数（ST 2 ）是不知道的，因此，依据上述公式还无法机算信度系数。在统计上 ，主 要采用相关分析的方法即机算两列变量的相关系数 ，用相关系数的大小来表示信度的高 低。主要用以下方法来求得信度 ：

spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析

s p s s数据分析教程之 s p s s信度分析和效度分 析 Prepared on 21 November 2021

信度分析和效度分析 数据计分方法说明 1 信度分析 这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。 将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示： 表一信度分析表

表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于 0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。 2 效度分析 具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。 2.1 因子模型适应性分析 效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示： 表二 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.657 Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636 df465 Sig..000 由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显着性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。 2.2 因子分析结果 在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下： 表三方差贡献率 解释的总方差 成份 初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 % 18.75228.23128.2318.75228.23128.231 4.93715.92615.926 2 3.25910.51438.745 3.25910.51438.745 3.76612.14828.074 3 2.7158.75847.503 2.7158.75847.503 2.9969.66637.740 4 2.2867.37454.877 2.2867.37454.877 2.7148.75646.496 5 1.51 6 4.89159.768 1.516 4.89159.768 2.5848.33554.831 6 1.342 4.32864.096 1.342 4.32864.096 2.076 6.69761.528 7 1.252 4.03868.134 1.252 4.03868.134 1.709 5.51167.040 8 1.053 3.39871.532 1.053 3.39871.532 1.393 4.49271.532 9.958 3.08974.620 10.880 2.84077.461 11.762 2.45979.920 12.714 2.30282.222 13.684 2.20784.429 14.623 2.01186.440 15.580 1.87088.309 16.509 1.64289.951

顾客满意度调查统计分析报告

顾客满意度调查统计分 析报告 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

顾客满意度调查统计分析报告 营销部从今年一月开始，对中心去年的八家客户开展了满意度的调查工作，并就此对收集信息按程序文件的规定进行统计分析。 项目平均分： 一、项目质量： 1．主要技术指标：96% 2．安全健康：94，5% 3．工艺水平：95，5% 4．产品外观：95，4% 二、技术支持： 5．技术支持次数：93，1% 6．培训教育：93，2% 7．技术支持有效性：100% 三、服务： 8．服务及时性：91% 9．服务有效性：91% 10．服务态度：93，5% 总体平均分：94，32% 从调查结果来看，每项均满足了预定的90%的目标，但最低的项目都在服务方面，服务的有时性与有效性都只有91%的满意度，刚好够达到目标，虽然中心的老师均有其他教学及研发任务，但在服务方面应该加强，希望中心领导考虑此方面的意见。

顾客满意度调查项目的分析报告 一、前言 本调查是对04年12月份我公司国内市场的9大主要客户所做的一个顾客满意度调查项目，目的是挖掘出我公司产品在顾客使用过程中的产品品质与质量、技术与市场服务以及产品交付等是否存在亟待改进的问题，并针对这些问题我们不断改进，最终达到顾客满意，实现对彩虹品牌的忠诚。 二、调查反馈基本状况 本调查为期半个月，由我公司营销人员将调查问卷发放给客户处的关键人员（采购专员、工艺或技术人员）填写，所得数据真实有效。调查对象为我公司国内9大彩管客户，共发放问卷45份，实际收回28份，反馈率为62％，有效率为100％（有效性判定标准：该份问卷所有有效答题数≧总题数的2/3），有效问卷具体情况统计如下： 三、调查数据综合分析结果 1、各市场综合统计分析结果 （1）由表1 “各市场综合统计分析结果图表”看，赛格日立、深圳三星、THOMSON市场、上海永新市场综合评价“满意”，但上海永新差于对手，该市场的对手动态应予以重视；赛格日立、THOMSON东莞、南京华飞市场综合评价优于对手，应继续保持；深圳三星、天津三星、福州华映市场综合评价与对手相当，需营造差异化的竞争优势；天津三星、上海永新、南京华飞市场客户提出有待改进。 （2）给出了所有有效答卷各评估小项的得分分布情况，由“有效答卷评估项目分组统计结果”可知：在各评估项目下有哪些市场需要及时作出改进。 2、各评估项目统计分析结果 本着“持续改进，消除不满；顾客满意，顾客忠诚”的宗旨，本调查通过对评估项目的满意度调查数据的统计分析，找出客户期望改进的方面，指导公司内部人员进行有针对性的改进，提高改进效果，并回馈客户，做到顾客满意，最终实现顾客忠诚。 （1）基本算法： 满意度算法：采用加权平均法 各评估小项满意度＝100％* 评估小项加权平均得分/ 100 综合满意度＝100％*∑（各评估小项满意度*权重）/ ∑（权重） 由以上算法得出综合顾客满意度为79％。 （2）评估项目满意度排序统计结果