我使用李克特量表问卷对产品进行了评估，并将日期导入 SPSS。我的专栏安排如下：
ID、组、Q1、Q2、Q3、Q4
我有两个不同的小组完成问卷，每个人都有不同的数字 ID。在 Q 列下，我有来自李克特量表的那个人的分数（从 1 到 5）。
总共有 300 多个回复。
我正在使用菜单栏中的“描述性统计/频率”进行分析，但没有得到我正在寻找的表格。基本上，它将所有受访者包括在一起，而我希望它比较表格中的两组。
如何使用 SPSS 按组获取问卷项目的描述性统计数据？
此外，如果您对我可以在 SPSS 中对此类数据执行何种分析有任何进一步的建议，我将不胜感激。我想表明，各组之间的意见没有显着差异，从数据来看，情况似乎如此。
对您的问题的简短回答是，crosstabs Q1 to Q4 by group.将生成您想要的表格。或者，如果您有ctables可用的包，则将生成更紧凑的表
variable level group_id Q1 to Q4 (nominal).
ctables
/table Q1 + Q2 + Q3 + Q4 by group_id.
如果需要，可以对其进行详细说明以产生其他统计数据。在我看来，卡方检验足以解决您的问题。
就进一步的分析而言，这是一个开放式的问题，需要更多的关注才能有效地回答。我经常建议对这种探索性分析进行视觉探索，因此我建议在网站上仔细阅读这个问题，使用 R 或 SPSS 可视化李克特响应，以获得有关如何可视化响应的潜在想法。另一个激励帖子可能是如何可视化 3D 应急矩阵？.
不过，在这个网站上还有很多与分析李克特反应相关的问题，如果没有更具体的分析动机，很难给出更具体的建议。
虽然上述答案都有其优点，但我通常更喜欢这个过程（在语法窗口中输入以下内容并运行）：
means q1 to q4 by group/stat anova.
这将为您提供组均值、样本量和标准差，以及对每个变量 Q1 到 Q4 的组间均值差异的检验。当然，测试只会在您的数据符合方差分析的标准假设的范围内为您提供有效的结果。有人可能会说以 1-5 顺序测量的变量不适合方差分析，在学术环境中这通常是正确的，但在商业环境中，大多数人愿意为了方便而牺牲一些严谨性。比较 4x2=8 均值比比较 4x5x2=40 响应类别的分布要方便得多。
这可以通过使用 SPSS for Windows 中的“Crosstabs”功能轻松完成：
分析 --> 描述性统计 --> 交叉表。将因变量移动到“行”框中，然后将分组变量移动到“列”框中，然后单击“确定”。