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SPSS数据处理过程
《基于西北物流企业对物流组织网络化程度与企业顾客产出水平分
析》之样本数据处理报告
(数据来源:
"物流组织网络化程度"、“服务质量”、“顾客满意度”、
“顾客忠诚度”的指标变量采用随机数生成int(rand()*6+1)“物流服务成本”随机数生成方式为int(rand()*9+1),设定结果为上市公司25个,115个为未上市公司)
一、数据定量化
本人构造的模型,其中潜变量主要有五个:
物流组织网络化程度、物流服务成本、服务质量、顾客满意度与顾客忠诚度。
指标变量有15个,其中作为潜变量的指标14个,还有一
个是“上市情况”主要是衡量公司规模情况。
由于该指标为定类变量,需要进行虚拟化,虚拟化采用if语句进行转化形成“上市情况虚拟”变量,最终产生对检验有用的变量是15个。
说明哪些变量需要转化为定量变量,以及转化后产生了那几个变量二、缺失值及奇异值处理
由于数据是由随机数产生故缺失值,没有发现(处理缺失值的方法打算采用均值替代法,因
为在处理奇异值时,我采用的方法是将X不在(囂狼勦第)范围内的删除,然后全部用均
值替代)。
通过分析---描述统计------探索,将所有变量导入因变量列表(版本与实验室不同)
最终形成箱形图,
变量
均值
方差
下限
上限
上市情况虚拟化
0.18
0.384
-0.588
0.948
物流组织网络化程度1
3.38
1.642
0.096
6.664
物流组织网络化程度2
2.94
1.49
-0.04
5.92
物流组织网络化程度3
3.13
1.559
0.012
6.248
物流组织网络化程度4
2.72
1.409
-0.098
5.538
物流服务成本/千万
4.99
2.503
-0.016
9.996
服务质量1
3.55
1.698
0.154
6.946
服务质量2
3.37
1.659
0.052
6.688
服务质量3
3.14
1.592
-0.044
6.324
顾客满意度1
3.49
1.765
-0.04
7.02
顾客满意度2
3.07
1.778
-0.486
6.626
顾客满意度3
2.79
1.635
-0.48
6.06
顾客忠诚度1
3.62
1.753
0.114
7.126
顾客忠诚度2
3.3
1.639
0.022
6.578
顾客忠诚度3
3.041.618
-0.196
6.276
奇异值判定表2-1
“物流组织网络化程度4”与“物流组织网络化程度2”中数据“6”超过上限,所以应该
删去。
文字描述、箱形图,处理办法,产生的新的变量
三、测量的信度、效度、共同方法偏差
1•信度分析:
步骤:
分析-----度量------可靠性分析,将处理过缺失值的新数据中“物流组织网络化程度1~4”
放入项目中,确定后生成数据Cronbach系数a1;同理可处理“服务质量1~3”、“顾客满意
度1~3”、“顾客满意度1~3”分别a2、a3、a4;
项目数1
Cronbach'系数
系数值
信度好坏(>0.7)
物流组织网络化程度
4
a1
0.816
好
服务质量
3
a2
0.979
好
顾客满意度
3
a3
0.975
好
顾客忠诚度
3
a4
0.978
好
克朗巴哈系数表3-1.1
由于各潜变量的信度都是很好的,所以整个测量的信度是可接受的。
2.效度分析:
步骤:
分析---降维----因子分析,将处理过缺失值的新数据中“物流组织网络化程度1~4”放
入“变量”中,确定后生成数据,形成各个因子载荷;同理可处理“服务质量1~3”、“顾客
满意度1~3”、“顾客满意度1~3”并生成各个因子载荷;
值入
厶冃
1物
1
1
入
1O
9a
匕匕厶冃
2物
2入
匕匕厶冃
3物
3入
匕匕厶冃
4物
4
1
入
否一
1
21
入
匕匕厶冃
2
2
2
入
匕匕厶冃
3
3
2
入
匕匕厶冃
1
31
入
匕匕厶冃
2
2
3
入
匕匕厶冃
3
3
3
入
匕匕厶冃
1
1
4
入
匕匕厶冃
2
4
入
匕匕厶冃
3
4
入
匕匕厶冃
因子载荷表3-2.1
由于物流组织网络化程度4的因子载荷较小,所以不能充分反应潜变量。
从spss中删除“物
流组织网络话程度4”题项。
重新操作“物流组织网络化1~3”的因子载荷,整理得到下表
入值
磁值
能否反应
物流组织网络化程度1
入11'
0.931
0.909
匕匕厶冃
因子载荷表3-2.2
2物
2入
匕匕厶冃
3物
3入
匕匕厶冃
因子载荷都大于0.63,表明汇聚效度大,问题指标能够反映问题
3.采用Harman单因素检验共同方法偏差。
步骤:
分析----降维----因子分析------将物流组织网络化程度1~3及服务成本导入变量框中,
点击提取,要固定的因子选择一个,点击继续,确定,生成结果“累计”为86.134%。
一般
情况给定的累计百分比在20%--40%基本共同方法偏差程度比较小,显然这个结果是不尽人
意的。
不过这可以解释的,因为都是随机数生成的,而且基本都被本人操纵,所以共同方法
方法步骤同“物流服务成本”与“顾客满意度”分析出来的结果为“累计”为95.372%,严
重出现共同方法偏差,解释理由同上;“物流服务成本”与“顾客忠诚度”分析出来的结果
累计值为96.215%,共同方法偏差还是比较严重的,解释理由同上。
报告因子载荷,AVE的值,相应的分析
四、相关分析
步骤:
1、先形成潜变量值:
转换——计算变量——命名潜变量计算公式MEAN(,,)分别形成“程度”“质量”“满意度”“忠诚度”的数值。
2•生成相关系数表:
分析------相关----双变量-----导入“上市情况”“物流服务成本”“程度”“质量”“满意度”“忠诚度”得到下表
程度
质量
满意度
忠诚度
物流服务成本
程度
1
质量
.086
1
满意度
.988***
.096
1
忠诚度
.982***
-.005
.976***
1
物流服务成本
-.976***
-.081
-.970***
-.982***
1
分析:
1、根据spss分析得到的结果中,就“上市情况”与“程度”之间相关性显著。
2、结合ave平方根、相关系数表分析区分效度:
根据效度中分析■-,AVrE;均大于上面出现的相关系数,所以区分效度良好。
3、由于“上市情况”与“程度”在测量模型中并无第三个变量产生相关效应,故不
用分析偏相关。
4、“上市情况”与“物流组织网络化程度”呈现出正相关关系,相关性较强。
5、对潜变量进行描述性分析:
N
槌小值
均值
标井垄
新切流服务咸本
140
1
g
4.99
2.503
程度
140
1,00
5.67
3,1008
1.36691
质虽
140
1.00
B.OO
3.3524
161615
蕭意度
140
1.00
6.00
3.1143
L69540
忠诚度
有效的N(列表状态)
140
140
1.00
6.00
3.3214
1.63466
相关系数表及分析
五、经典回归的假设
1检验变量的正态性:
步骤:
分析---描述统计----频率,将“物流服务成本”、“程度”“质量”、“满意度”、
“忠诚度”导入变量框;点击“统计量”---勾上“偏度”;点击“图表”---勾上“直方图”、
勾上“带正态分布”;点击确定,生成图表。
程度
质量
满意度
忠诚度
物流服务成本
偏度(skewness)
.328
.053
.359
.036
.019
偏度的标准误
.205
.205
.205
.205
.205
1.96倍标准误
0.4018
0.4018
0.4018
0.4018
0.4018
正态性(1.96)
正态
正态
正态
正态
正态
统计量5-1.1
根据上表显示,各个“物流服务成本”、“程度”“质量”、“满意度”、“忠诚度”基本符合正态分布假设。
操作步骤:
图形---旧对话框---散点图----简单分析,将“物流服务成本”导入为因变量,“物
流组织网络化程度”导入自变量,确定后形成以下图:
Qi
™話“散点图5-2.1站让
检验B与C的同方差性可类比A的方法。
生成图如下:
I■
4£
散点图5-2.2川人
散点图5-2.3
由上图表观察可知,同方差性良好。
4.检验随机扰动项的正态性
步骤:
分析----回归-----线性,在“统计量”中勾上“估计”,“模型拟合度”,“共线性诊断”
“D—W”;在“绘制”中勾上“直方图”,“正态概率图”,点击“确定”即可
A、物流服务成本
粧小信
均信
N
51
874
4.99
2.443
140
炭差
-1.040
.901
.000
.547
140
标准预测值
*1,636
1.636
.000
1.000
140
标准残差
-1.B8B
1.636
.000
.993
140
自•因变里:
新物炕服努成応残差统计5-31
T1APEI
标准化残差5-3.1
B、顾客满意度
残差统计里日
机小信
忖
预测值
.5072
5.7839
3.1143
1.03773
140
聂差
-.86461
78986
.00000
.39801
140
标;隹预测值
-1.592
1,630
.000
1.000
140
标准残差
-2.149
1.963
.000
.989
140
玄因饉扁意度
残差统计5-3.3
内变虞:
满爲:
愆
因为残差统计量均值为0,标准差约等于1故该残差具有正态性。
7.B1E-1S
也=a.9S9
N=14D
C、顾客忠诚度
残差绩计量耳
均值
标需偏善
N
倾测值
7680
59001
3.3214
1.60516
140
残差
-72395
.76744
.00000
30919
140
标准预卿值
-1.501
1.606
.000
1000
140
标准残差
-2.315
2455
.000
.939
140
■■•鮎丁残差统计5-3.5
因变応:
亦诚应
因为残差统计量均值为0,标准差约等于1故该残差具有正态性。
N=140
4、检验随机扰动项的独立性与检验多重共线性:
在上一步中已经形成了分析所需表格,故直接引用
R
R方
谓整R方
标准塹十的误
琴
Durbin-
Watson
1
976a:
.952
.952
.551
1494^
a.预WISS-儒量程度•新上市虛拟化。
b.因变里新物流朋势成本
1.
根据分析过程可知,k=2,n=140;故取N=100,此时Dl=1.63,Du=1.72,4-Du=2.28.
此时不能得出无自相关的结论。
根型汇总丘
R
RK
调整R右
标准曹的误
Durbin-
Watson
1
972a
.944
.943
.40238
1.829
a预测变重;備量h庚里.篩上市虛槪化「新物流愿务成本。
b因吏里鬲意度
2.根据分析过程可知,k=3,n=140;故取N=100,此时Dl=1.61,Du=1.74,4-Du=2.26.
此时Du 模型汇总& R R方 调整R方 标准雪的误 Durbin*Watson [1 982J 964 963 .31258 1.711 a.预剩变重: 质垦新上市虛槪化「豹物流月屈务咸本4 b.因变里忠減度 3.根据分析过程可知,k=3,n=140;故取N=100,此时Dl=1.61,Du=1.74,4-Du=2.26.不能 得出无自相关的结论。 王标灌化系勤 梳6系敎 t Sig 计里 B 标准罠差 朗版 咨差 VIF 1麗) 10.508 118 89.812 000 箭上市翻化 -.164 .122 -.025 -1.346 .180 .995 1Q05 程度 '1.764 .034 v977 -52,24S .000 .995 1005 a.Sxi: 新搦遍务赫 丰标灌化乘埶 t Sig E: 试用版 VIF CSS) 6.34J .108 58.474 DOD 新上市虚拟化 237 .089 -054 -2.665 .009 .997 1.003 新拥卿勝咸基 -.661 .014 -JG6 ^47503 .DOO S91 1.009 018 .121 017 .055 .394 .993 1.0" 乩因雯里.繭意愷 41S 非尿隹 t Sig. 共线性统计里 B 标進误差 苔差 VIF 1(M里) 6.527 .0B4 77448 .ooa 前上市虎澀化 -.101 .069 -.024 -1.470 .144 .937 1003 新枷谎厲劳咸本 -.640 011 *.seo ■GO179 .000 .991 1DO9 质重 .003 .016 003 160 .873 .993 1007 忠诚度 观察VIF值,每个VIF值均小于2,所以多重共线性情况基本没有。 1、分析变量的正态性 2、检验同方差性 3、检验随机扰动项的正态性 4、检验随机扰动项的独立性 5、检验多重共线性 六、回归(整理成表)并分析结果 1■回归分析 因变量 物流服务成本 控制变量 Model1 Model2 上市情况 .046 -1.346 自变量 物流组织网络化程度 -.977*** F .295 1367.82*** R二 .046 .976*** M? .950*** 备注: “***”表示在0.001水平下显著 回归系数表6-1.1 上表解释的是“物流组织网络化程度”与“物流服务成本”之间线性关系,回归系数为-0.977,t检验显著 因变量 满意度 忠诚度 控制变量 Model3 Model4 Model5 Model6 上市情况 -1.00 -.054** -.831 -1.470 服务质量 .096 .017 .970 .160 自变量 物流服务成本 -.966*** --.980*** F 1.319 767.546*** .802 1221.836*** R3 .019 .944*** .012 .964*** AR1 .925*** .953*** 备注: “***”表示在0.001水平下显著 回归系数表6-1.2 上表解释的是“物流服务成本”与“顾客满意度”以及“物流服务成本”与“顾客忠诚度”之间线性关系,回归系数分别为-0.966与-0.980,t检验显著。 2■中介效应分析 因变量 满意度 忠诚度 控制变量 Model 7 Model8 Model9 Model 10 Model11 Model12 上市情况 -1.00 -.054** -.030 -.071 -.169 -.010 服务质量 .096 .017 .011 .082 .187 -.001 自变量 物流组织网络化程 度 .985*** .845*** .983*** .504 物流服务成本 -.144* -.489*** F 1.319 1937.355*** 1508.699*** .802 1245.749*** 7390.435*** R? .019 .977*** .978*** .012 .965*** .976*** &对 .958*** .959*** .953*** .965*** 备注介效应表”表示在0.001水平下显著 上表解释的是物流服务成本的中介效应图,首先对“顾客满意度”与“物流组织网络化程度”回归系数为0.985,显著;考虑“物流服务成本”作为中介时,“顾客满意度”与“物流组织网络化程度”回归系数为0.845V0.985,依旧显著,故 “物流服务成本”在“物流组织网络化程度”、“顾客满意度”之间是部分中介效应。 其次对于“顾客忠诚度”与“物流组织网络化程度”回归系数为0.983,,显著; 考虑“物流服务成本”作为中介时,“顾客忠诚度”与“物流组织网络化程度”回归系数为0.504,不显著,故“物流服务成本”在“物流组织网络化程度”、“顾客忠诚度”之间是完全中介效应。 3■调节效应分析 因变量 满意度 忠诚度 控制变量 Model13 Model14 Model15 Model16 上市情况 -.054 -.054** -.024 -.023 自变量 服务质量 .017 .030 .003 -.040 物流服务成本 --.966 -.953*** -.980*** -1.024*** 成本X质量 -.019 .062 F 767.546*** 571.825*** 1221.836*** 920.319*** R2 .944*** .944 .964 .965 .944*** 0 .964*** 0 备注: “***”表示在0.001水平下显著 由于调节效应不显著,所以调节效应图不报告
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