宋 軍

（江蘇省奔牛高級(jí)中學(xué)，江蘇 常州 213131）

例談SPSS在體育問卷調(diào)查研究中的應(yīng)用

宋 軍

（江蘇省奔牛高級(jí)中學(xué)，江蘇 常州 213131）

體育教師在做問卷調(diào)查研究中，常常需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析，但是，如果采用Excel軟件來處理獲得的數(shù)據(jù)，則不能夠反映出統(tǒng)計(jì)結(jié)果中數(shù)據(jù)差異產(chǎn)生的原因或哪些因素對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果產(chǎn)生怎樣的影響以及影響程度如何，這樣則會(huì)影響研究的深度和層次，制約著一線教師教科研水平的提升。SPSS（Statistical Package for Social Sciences）作為統(tǒng)計(jì)分析的專業(yè)工具，理論嚴(yán)謹(jǐn)、功能豐富，數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、趨勢(shì)研究、制表繪圖等功能幾乎無所不包，在自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域中都得到了成功的應(yīng)用，為我們進(jìn)行體育科學(xué)研究提供了強(qiáng)有力的支持。筆者在做學(xué)位論文中膚淺地學(xué)習(xí)和運(yùn)用了SPSS的部分功能，深感受益。下面以實(shí)例的方式從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、原理分析、功能實(shí)現(xiàn)、結(jié)果分析幾個(gè)方面介紹SPSS的方差分析和回歸分析功能在問卷調(diào)查數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用，以期能為體育教師進(jìn)行類似研究提供點(diǎn)滴啟發(fā)和幫助。

1 問題的描述和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備

1.1 問題描述

本例研究的課題是“常州市中學(xué)體育生活方式的現(xiàn)狀及發(fā)展對(duì)策”，預(yù)考察常州市不同性別、不同學(xué)段、不同類型學(xué)校、不同家庭收入的中學(xué)生的體育生活方式存在怎樣的差異以及個(gè)體參加體育鍛煉的主體意識(shí)、學(xué)校因素、家庭因素、社會(huì)因素對(duì)中學(xué)生體育生活方式產(chǎn)生了怎樣的影響?；诖?，擬運(yùn)用SPSS的方差分析、回歸分析功能對(duì)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析以考察以上兩個(gè)方面的問題。

圖1 數(shù)據(jù)管理窗口

1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備常用的方法有兩種。

1.2.1 在SPSS中新建數(shù)據(jù)文件 在“變量（Data View）”窗口建立變量，設(shè)置好變量的名稱、類型（必須設(shè)置為數(shù)值型）、變量的標(biāo)簽、變量值的寬度、度量標(biāo)準(zhǔn)等，核對(duì)無誤后，即可在“數(shù)據(jù)管理（Variable View）”窗口鍵入原始數(shù)據(jù)；輸入完畢后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行瀏覽，確定數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤，保存為 SPSS（sav）格式文件即可。（圖1）

1.2.2 打開已有數(shù)據(jù)文件 SPSS兼容的文件類型有很多，如xls、txt、sys等，我們可以在Excel中輸入、保存原始數(shù)據(jù)，然后依次單擊工具欄“打開”-->“數(shù)據(jù)文件”，找到文件所在位置打開即可。（圖2）

圖2 變量窗口

2 方差分析

2.1 原理分析

方差分析的基本思想是通過分析研究中不同變量的變異對(duì)總變異的貢獻(xiàn)大小，確定控制變量對(duì)研究結(jié)果影響力的大小，分析不同水平的控制變量是否對(duì)結(jié)果產(chǎn)生了顯著影響。t檢驗(yàn)相當(dāng)于單因素方差分析，本例考察常州市不同類型中學(xué)生體育生活方式存在的差異，控制因素較多，因此采用多因素方差分析。多因素方差分析既可以分析單個(gè)因素的作用（主效應(yīng)），也可以分析因素之間的交互影響（交互效應(yīng)），但應(yīng)注意，方差分析的前提是各個(gè)處理水平下總體服從方差相等的正態(tài)分布，因此必須行方差齊性檢驗(yàn)。

2.2 功能實(shí)現(xiàn)

2.2.1 在菜單中選擇分析（Analyze）-->一般線性模型（General Linear Model）-->單變量多因素方差分析（Univariate）命令，在彈出的“一般線性模型”的對(duì)話框中，從對(duì)話框左側(cè)的變量列表中將需要進(jìn)行分析的變量（如鍛煉時(shí)間）添加到因變量（Dependent）框中，將“學(xué)校類型”“學(xué)段”“性別”“家庭收入”變量添加到固定因子（Fixed Factor）框中，完成后如圖3。

2.2.2 單擊選項(xiàng)（Options）按鈕，打開選項(xiàng)（Options）對(duì)話框，選擇其中的齊次性檢驗(yàn)（Homogeneity tests）選項(xiàng)，單擊繼續(xù)（Continue）按鈕返回上一對(duì)話框。

圖3 單變量多因素方差分析對(duì)話框

2.2.3 單擊對(duì)話框中的兩兩比較（PostHoc）按鈕，打開觀察平均值的多重比較（Univariate：Post Hoc…）對(duì)話框，在因子（Factors）對(duì)話框中選擇需要進(jìn)行比較分析的控制變量，本例中選擇“學(xué)校類別”“性別”“學(xué)段”“家庭收入”變量，并將其添加到多重檢驗(yàn)（Post Hoc.. ）對(duì)話框中，然后選擇比較方法，本例中選擇LSD和S-N-K 顯著性檢驗(yàn)法，操作結(jié)果見圖4。然后，單擊繼續(xù)（Continue）按鈕返回上一級(jí)對(duì)話框，最后按OK按鈕。

圖4 單因變量：觀察平均值的多重比較對(duì)話框

圖5 鍛煉時(shí)間主體間的效應(yīng)檢驗(yàn)

圖6 線性回歸分析的主設(shè)置界面

圖7 統(tǒng)計(jì)量設(shè)置對(duì)話框

圖8 模型摘要

圖9 回歸系數(shù)的估計(jì)值

2.3 結(jié)果分析

2.3.1 多個(gè)控制變量對(duì)觀察變量的獨(dú)立作用部分 學(xué)段、性別變量對(duì)應(yīng)F值分別為22.93、11.05，p分別為0.00、0.042，說明不同學(xué)段、不同性別中學(xué)生的鍛煉時(shí)間呈顯著性差異；而學(xué)校類別、家庭收入對(duì)應(yīng)的P值為0.095、0.209，說明不同類別學(xué)校、不同家庭收入中學(xué)生的鍛煉時(shí)間無顯著性差異。

2.3.2 多個(gè)控制變量交互作用部分 學(xué)校*學(xué)段、學(xué)校*學(xué)段*性別、學(xué)校*學(xué)段、家庭收入的P值<0.05，說明它們的交互作用也對(duì)觀察結(jié)果產(chǎn)生了顯著影響，其他變量之間的交互作用影響很微弱。（圖5）

3 回歸分析

3.1 原理分析

回歸分析的基本思想是考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過一定的數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述變量之間的關(guān)系，進(jìn)而確定一個(gè)或幾個(gè)變量（自變量）的變化對(duì)另一特定變量（因變量）的影響程度。本例擬檢驗(yàn)主體意識(shí)、學(xué)校因素、家庭因素、社會(huì)因素對(duì)中學(xué)生體育生活方式產(chǎn)生的影響，自變量較多，因此選用多元線性回歸分析功能來考察以上問題。

3.2 功能實(shí)現(xiàn)

3.2.1 在菜單中選擇分析（Analyze）-->回歸 分 析（Regression）-->線 性（ Linear…）命令，在彈出的“線性回歸（Linear Regression）”的對(duì)話框中，從對(duì)話框左側(cè)的變量列表中將需要進(jìn)行分析的變量（如鍛煉時(shí)間）添加到因變量（Dependent）框中，將“體育價(jià)值觀”“健康意識(shí)”“體育興趣”“學(xué)校因素”“家庭因素”“社會(huì)因素”變量添加到自變量（Independents）框中，方法（Method）選擇“全部進(jìn)入（Enter）”，完成后如圖6。

3.2.2 單擊選項(xiàng)統(tǒng)計(jì)（Statistics）按鈕，打開統(tǒng)計(jì)（Statistics）對(duì)話框窗口，本例選擇其中的估計(jì)（Estimates）、信賴區(qū)間（Confidence intervals）、模型擬合（Model fit）、共線性檢驗(yàn)（Collinearity…）、Case wise診斷、分離值（Outliers…），如圖7。然后，單擊繼續(xù)（Continue）按鈕返回上一對(duì)話框，最后按OK按鈕。

3.3 結(jié)果分析

3.3.1 回歸模型部分 體育鍛煉時(shí)間回歸模型R2的修正值=0.744，顯著水平P=0.00<0.01、回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差=0.64。說明回歸模型存在顯著的線性關(guān)系，建模過程引入模型的變量解釋了體育鍛煉時(shí)間74.4%的變異原因，擬合效果較好。（圖8）

3.3.2 回歸系數(shù)部分 健康意識(shí)、體育興趣、學(xué)校因素、家庭因素、社會(huì)因素都對(duì)中學(xué)生的體育鍛煉時(shí)間產(chǎn)生了重要影響（P<0.01），對(duì)回歸模型的貢獻(xiàn)率分別為 20%、21.1%、24.6%、17.6%、16.8%，所建模型的回歸方程如下：體育鍛煉時(shí)間=0.20*健康意識(shí)+0.21*體育興趣+0.25*學(xué)校因素+0.17*家庭因素+0.17*社會(huì)因素。（圖9）

SPSS作為一種優(yōu)秀的專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件，在自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域中得到了廣泛的實(shí)踐和應(yīng)用，對(duì)于一線的體育教師來說可能還很陌生。SPSS除了本例介紹的方差分析、回歸分析以外還有許多功能，如T檢驗(yàn)、聚類分析、因子分析等，它們?cè)诮虒W(xué)實(shí)驗(yàn)或是學(xué)生體質(zhì)健康測試的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中有廣闊的運(yùn)用前景，需要大家去學(xué)習(xí)和探索，熟練掌握和運(yùn)用SPSS軟件，以提高教育教學(xué)研究的科學(xué)性和說明力，我們的體育科研水平也將會(huì)在學(xué)習(xí)和實(shí)踐中更上一層樓。

[ 1 ] 杜強(qiáng)，賈麗艷.統(tǒng)計(jì)分析從入門到精通[ M ]. 北京：人民郵電出版社，2009.

[ 2 ] 余建英，何旭宏.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與SPSS應(yīng)用[ M ].北京：人民郵電出版社，2003.

[ 3 ] 陳捷.SPSS 在教育教學(xué)研究中的應(yīng)用[ J ].北京教育學(xué)院學(xué)報(bào)，2008（6）.

[ 4 ] 章要在，鄧金青，劉鳳間.SPSS在體育教研統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中的應(yīng)用實(shí)例[ J ].體育師友，2008（4）.

G80-32

A

1674-151X（2011）03-112-02

10.3969/j.issn.1674-151x.2011.03.054

投稿日期：2010-09-07

宋軍（1975 ～），中教高級(jí)，碩士。研究方向：學(xué)校體育。