שיטות לניתוח שאלונים עם SPSS

מה זה SPSS וכיצד הוא מסייע בניתוח שאלונים?

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) היא תוכנה מתקדמת לניתוח סטטיסטי של נתונים. היא משמשת חוקרים ואנליסטים במדעי החברה ובתחומים נוספים לביצוע ניתוחים סטטיסטיים על נתונים כמותיים ואיכותניים.

מה זה SPSS  ?

SPSS היא תוכנה לניתוח סטטיסטי שפותחה לראשונה בשנת 1968 ונתמכת כיום על ידי חברת IBM . התוכנה מיועדת לניהול, עיבוד וניתוח נתונים ומספקת מגוון רחב של כלים סטטיסטיים לניתוח נתונים במחקרים כמותיים.

כיצד SPSS מסייע בניתוח שאלונים?

1. איסוף וארגון הנתונים:

   • הכנסת נתונים: SPSS מאפשרת להזין את הנתונים בצורה מסודרת ויעילה. תוכל להזין את התגובות לשאלות מהשאלון לתוך גיליון נתונים המייצג את המשתמשים ואת תשובותיהם.

   • ארגון נתונים: התוכנה מאפשרת למיין את הנתונים, לסדר את התשובות ולוודא שהן תואמות לדרישות המחקר.

2. ניתוח סטטיסטי מתקדם:

   • כלים סטטיסטיים: SPSS מספקת כלים לניתוח התפלגויות, ביצוע מבחני השערות, ניתוחים מתקדמים כמו ניתוח רגרסיה, ניתוח גורמים ועוד.

3. יצירת דוחות ויזואליים:

   • דוחות גרפיים: התוכנה מאפשרת יצירת גרפים ותרשימים שמציגים את התוצאות של הניתוח בצורה ויזואלית וברורה.

4. בדיקת תקפות ואמינות:

   • בדיקות סטטיסטיות: SPSS מספקת כלים לבדיקת תקפות השאלון ואמינות הנתונים באמצעות מבחני אמינות שונים כמו מבחן כרונבך אלפא.

דוגמה לשימוש ב-SPSS לניתוח שאלונים

נניח שכתבת שאלון למדידת שביעות רצון לקוחות ממוצר חדש. לאחר איסוף התשובות, תוכל להשתמש ב-SPSS כדי:

• לייבא את הנתונים.

• לנתח את התפלגות התשובות לשאלות הסגורות.

• לבצע ניתוח רגרסיה להבין אילו גורמים משפיעים על רמת השביעות.

• להפיק גרפים ותרשימים להצגה ויזואלית של הממצאים.

שלבי הניתוח ב-SPSS: מהזנת הנתונים ועד ליצירת הדו"ח

השלבים לניתוח שאלונים באמצעות SPSS כוללים מספר שלבים עיקריים, מהזנת הנתונים ועד ליצירת הדו"ח הסופי. כל שלב חשוב להבטחת ניתוח נכון ומדויק של הנתונים.

1. הכנסת הנתונים

• המהות: בשלב זה, הנתונים שנאספו מהשאלון מוזנים לתוך תוכנת SPSS   

• מה עושים:

  • פתיחת SPSS: פתח את תוכנת SPSS וצור מסמך חדש.

  • הגדרת משתנים: תגדיר את משתני הנתונים (שם השאלה, סוג התשובה, ערכים אפשריים).

  • הזנת נתונים: הכנס את התשובות שנאספו לשאלון לתוך טבלת הנתונים בתוכנה.

• טיפים:

  • בדוק את תקינות הנתונים: וודא שהנתונים שהוזנו תואמים את התשובות מהשאלון.

2. עיבוד הנתונים

• המהות: בשלב זה אתה מבצע עיבוד ראשוני של הנתונים לצורך הניתוח.

• מה עושים:

  • ניקוי נתונים: הסר נתונים חסרים או שגויים.

  • שינוי משתנים: המרת משתנים, יצירת משתנים חדשים או שינוי קודים לפי הצורך.

  • קידוד נתונים: אם יש שאלות פתוחות, תבצע קידוד של התשובות לצורך ניתוח.

• טיפים:

  • שמור עותקים של הנתונים: תמיד שמור עותק של הנתונים המקוריים לפני ביצוע כל שינוי.

3. ביצוע ניתוחים סטטיסטיים

• המהות: בשלב זה אתה מבצע את הניתוחים הסטטיסטיים על הנתונים.

• מה עושים:

  • ניתוח תיאורטי: השתמש ב-SPSS לניתוח תיאורטי של הנתונים כמו חישוב ממוצעים, תפלגות תדירות וסטיות תקן.

  • בדיקת השערות: השתמש במבחני השערות כמו T-Test, ANOVA, ומבחני קשר כמו קורלציה.

• טיפים:

  • בחר את הבדיקות המתאימות: ודא שאתה מבצע את הבדיקות הסטטיסטיות הנכונות למטרות המחקר שלך.

5.     יצירת גרפים ותרשימים

• המהות: יצירת גרפים ותרשימים להמחשת התוצאות של הניתוח הסטטיסטי.

• מה עושים:

  • בחר סוגי גרפים: צור גרפים עמודיים, פאי, קווים ועוד כדי להציג את הנתונים בצורה ברורה.

  • עצב את הגרפים: השתמש בכלי העיצוב של SPSS כדי להוסיף תוויות, צבעים וערכים לגרפים.

• טיפים:

  • בחר גרפים ברורים: השתמש בגרפים שקל להבין ולהציג את המידע בצורה מיטבית.

6. כתיבת דוח הממצאים

• המהות: הכנת דוח הממצאים הסופי של הניתוח הסטטיסטי.

• מה עושים:

  • סיכום התוצאות: סכם את הממצאים העיקריים מהניתוח וכתוב את מסקנותיך.

  • הצגת גרפים ותרשימים: כלול את הגרפים והתרשימים בדוח הממצאים.

• טיפים:

  • שמור על בהירות: כתוב את הדו"ח בצורה ברורה ומובנת למי שאינו מכיר את הנתונים.

כלים נפוצים ב-SPSS לניתוח שאלונים: סטטיסטיקה תיאורית, וסטטיסטיקה היסקית

SPSS  מציעה מגוון כלים לניתוח שאלונים, המאפשרים לבצע ניתוחים סטטיסטיים שונים ולהפיק תובנות מהנתונים שנאספו.

1. סטטיסטיקה תיאורית

• מהות הכלי: ניתוח תיאורי של הנתונים כולל חישוב ממוצעים, חציון, ורבעונים.

• כלים ב-SPSS:

  • Descriptive Statistics: עבור חישוב ממוצעים, סטיות תקן, מינימום ומקסימום.

• דוגמה:

  • תיאור תוצאות: חישוב הממוצע של שביעות רצון הלקוחות על סולם של 1-5.

2. התפלגות

• מהות הכלי: ניתוח התפלגות התשובות כדי להבין את ההתפלגות של התשובות השונות.

• כלים ב-SPSS:

  • Frequency Analysis:  עבור תיאור התפלגות התגובות לכל שאלה.

  •  Cross Tabulations: בדיקת הקשרים בין משתנים שונים.

• דוגמה:

  • התפלגות תגובות: אחוז המשתמשים שהשיבו “מאוד מרוצה” לעומת “לא מרוצה בכלל”.

3. קורלציה

• מהות הכלי: ניתוח הקשרים בין משתנים שונים.

• כלים ב-SPSS:

  •  Pearson Correlation: ניתוח קשרים ליניאריים בין משתנים כמותיים.

  •  Spearman's Rank Correlation: ניתוח קשרים בין משתנים לא ליניאריים או בדרגת סדר.

• דוגמה:

  • קשר בין משתנים: בדיקת הקשר בין שביעות רצון הלקוחות לשיעור ההמלצות על המוצר.

4. אנליזת גורמים  (Factor Analysis)

• מהות הכלי: לזהות גורמים עיקריים מאחורי משתנים רבים.

• כלים ב-SPSS:

  • Factor Analysis:  לקבוצת שאלות דומות לגורמים עיקריים.

• דוגמה:

  • קיבוץ שאלות: זיהוי גורמים כמו “שביעות רצון מהמוצר” ו“שביעות רצון מהשירות”.

5. רגרסיה ליניארית     (Linear Regression)  

• מהות הכלי: ניתוח קשרים בין משתנה תלוי למספר משתנים מסבירים.

• כלים ב-SPSS:

  • Linear Regression:  לניתוח השפעת גורמים שונים על המשתנה התלוי.

• דוגמה:

  • ניתוח גורמים משפיעים: כיצד מחיר המוצר, איכות השירות ושיווק משפיעים על שביעות רצון הלקוחות.

סיכום

בפרק זה סקרנו את השיטות והכלים הזמינים ב-SPSS לניתוח שאלונים, החל מהכנסת הנתונים ועד ליצירת הדו"ח הסופי. SPSS היא תוכנה עוצמתית המאפשרת ניתוחים סטטיסטיים מתקדמים המאפשרים לחוקרים לקבל תובנות משמעותיות מהנתונים שנאספו. שלב ההכנה, העיבוד והניתוח ב-SPSS הוא קריטי להצלחת המחקר, וכולל מגוון כלים וצעדים שמסייעים למצות את המידע מהשאלונים בצורה המדויקת והאפקטיבית ביותר.

מאמרים נוספים שעשויים לעניין אותך