众文网1.SPSS数据输入,我要做一个KMO分析,选了4家公司3年6个相同的
我给你格式，你按照格式来输入：
指标1 指标2 指标3 。。
第一家公司第一年 数据1 数据2 数据3 。。
第一家公司第二年 数据1 数据2 数据3 。。
第一家公司第三年 数据1 数据2 数据3 。。
第二家公司第一年 数据1 数据2 数据3 。。
第二家公司第二年 数据1 数据2 数据3 。。
。。。
如果你只有一个指标，那肯定是做不了因子分析的KMO检验的，而且通过数据量要超过指标的三倍以上才适合做。
2.excel关于数据录入技巧的相关论文
1.快速录入分数
通常在单元格内输入分数8/9会显示为8月9日，如果你想避免这种情况发生，除了将单元格格式设置为“分数”外（Excel 2000有分数格式）。输入8/9时在它前面添加一个0和一个空格（它在0与8/9之间）即可，但是用此法输入的分母最大不能超过99。
2.录入文本格式数字
如果你要在单元格中输入文本格式的数字（如“身份证号码”），除了事先将单元格设置为文本格式外，只须在数字前面加一个“'”（单引号）即可。
3.行或列重复填充
如果你要在同一行或列内重复填充某些数据，可按以下方法操作：选中包含原始数据的单元格（或区域）；将鼠标移至所选区域右下角的填充柄，当光标变为小黑十字时，按下左键拖过所有需要填充的单元格再松开鼠标。
注意：如果被选中的是数字或日期等数据，可能会以序列方式填充，这时应按下Ctrl键再拖动。
4.周围数据填充
如果你要填充的数据与周围单元格（或区域）中的数据相同，可用以下方法快速重复填充：
(1)按Ctrl+D键，将上方单元格中的数据填充进来，按Ctrl+R键，将左侧单元格中的数据填充进来。
(2)单击“编辑”、“填充”子菜单下的“向上填充”、“向左填充”命令，可将下方或右侧单元格中的数据填充进来。
注意：如果要填充的是一个区域，可先将其选中，再按上法操作，即可将对应区域内的数据填充进来。
5.简单序列填充
数字、日期等简单序列填充可按以下方法填充：
(1)在起始单元格中输入序列的初值，然后在下方或右侧的单元格中输入序列的第二个值，这两个值的差就是序列的步长。
(2)选中已输入的所有单元格，将鼠标移至所选区域右下角的填充柄，当光标变为小黑十字时，按下左键沿行或列拖动。如果要按升序排列，应由上而下或由左而右拖动。如果要按降序排列，应由下而上或由右而左拖动。
6.自定义序列填充
如果你输入的序列比较特殊，可以先加以定义，再项内置序列那样使用。自定义序列的方法是：
(1)单击“工具”菜单中的“选项”命令。打开“选项”对话框中的“自定义序列”选项卡。
(2)在“输入序列”框中输入自定义序列的全部内容，每输入一条按一次回车键，完成后单击“添加”按钮。整个序列输入完毕后，单击对话框中的“确定”按钮。
此后，你只要输入自定义序列中的前两三项，就可以按前面介绍的方法将其输入。
7.选择填充
若需要填充前一两个单元格面已输入过的数据（文本或文本与数字的混合，纯数字不行）。可以采用以下方法：
(1)让光标停留在需要填充的单元格。按Alt+↓键打开本列已填充内容列表。选择快捷菜单中的“选择列表”命令，打开本列已填充内容列表。
(2)用上下方向键选中列表中你需要填充的内容回车，或直接用鼠标单击所需的内容，它就被填入内容列表上方的单元格。
8.双击序列填充
此法适用于填充列左侧有完整数据列的情况，用于排名次等场合非常方便。填充方法是：
(1)若要填充数字序列，可在起始单元格中输入两三个数字，全部选中后双击填充柄。则产生的序列会自动向下填充，直到左侧数据列的空白单元格处为止。
(2)若要填充含数字的文本序列（如“第1名”之类），可在起始单元格中输入序列初始值（如“第1名”），将其选中后双击填充柄。则产生的序列就会自动向下填充，直到左侧数据列的空白单元格为止。
9.工作表重复填充
如果你想一次填充多张相同的工作表，省略以后的复制、粘贴等操作，可采用以下方法：
(1)选中需要填充相同数据的工作表。方法是：若要选中多张相邻的工作表，可先单击第一张工作表标签，按住 SHIFT 键后单击最后一张工作表标签。若要选中多张不相邻的工作表，可先单击第一张工作表标签，按住 Ctrl键后单击要选中的其他工作表标签。
(2)在已选中的任意一张工作表内输入数据，则所有选定工作表的相应单元格会填入同一数据。
如果需要将某张工作表已有的数据快速填充到其他工作表，可采用以下方法：按下Ctrl键选中含有数据的工作表和待填充数据的工作表，再选中含有数据的单元格区域，最后单击“编辑”、“填充”子菜单下的“至同组工作表”命令，在对话框中选择要填充的内容（“全部”、“内容”或“格式”）后“确定”。
3.本科论文的数据分析怎么做
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
如果思路上更偏向于差异关系研究，比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题，因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表题，那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用，则对应需要使用多样的问题设计，量表题和非量表题均需要有，并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
如果思路上更偏向于研究影响关系，比如满意度对于忠诚度的影响，看上去，满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示，那设计成量表题没有问题，因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外，还有一种情况可以考虑，即logistic回归，满意度影响最终是否再次购买，是否再次购买被满意度影响，这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用，此时满意度对应的问题则需要有量表题，还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
如果预期数据需要进行统计上的信度分析，此时请记住一定需要设计成量表题，否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类，即比如将样本分成3种人群，此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看，研究方法的匹配使用，事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后，大部分的问卷研究方法均已经确定，因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中，便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看，量表题是可以匹配更多的研究方法，而且也更规范，建议更多的使用量表题较好。
参考资料：/p/5