spss数据处理过程

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1、《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

2、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（）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0.180.384-0.5880.948物流组织网络化程度13.381.6420.0966.664物流组织网络化程度22.941.49-0.045.92物流组织网

3、络化程度33.131.5590.0126.248物流组织网络化程度42.721.409-0.0985.538物流服务成本/千万4.992.503-0.0169.996服务质量13.551.6980.1546.946服务质量23.371.6590.0526.688服务质量33.141.592-0.0446.324顾客满意度13.491.765-0.047.02顾客满意度23.071.778-0.4866.626顾客满意度32.791.635-0.486.06顾客忠诚度13.621.7530.1147.126顾客忠诚度23.31.6390.0226.578顾客忠诚度3奇异值判定表2-13.041.

4、618-0.1966.276“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，产生的新的变量二、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α1；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α2、α3、α4；项目数Cronbach'系数系数值信度好坏（＞0.7）物流组织网络化程度4α10.816好服务质量3α20.979好顾客满意度3α30.975好顾客忠

5、诚度克朗巴哈系数表3-1.13α40.978好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；λ值值能否反应物流组织网络化程度1λ110.9010.888257能物流组织网络化程度2λ120.888能物流组织网络化程度3λ130.899能物流组织网络化程度4λ140.468否服务质量1λ210.9540.960能服务质量2λ220.973能

6、服务质量3λ230.952能顾客满意度1λ310.9770.980能顾客满意度2λ320.986能顾客满意度3λ330.976能顾客忠诚度1λ410.9470.953能顾客忠诚度2λ420.976能因子载荷表3-2.2因子载荷表3-2.1顾客忠诚度3λ430.936能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λ值值能否反应物流组织网络化程度1λ11′0.9310.909能物流组织网络化程度2λ12′0.879能物流组织网络化程度3λ13′0.917能因子载荷都大于0.63

7、，表明汇聚效度大，问题指标能够反映问题。物流组织网络化程度物流服务成本1.采用Harman单因素检验共同方法偏差。（1）物流服务成本顾客满意度顾客忠诚度步骤：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