excel能对李克特量表做回归分析吗？

excel不能对李克特量表做回归分析，需要用spss制作。

制作方法举例说明：

在市场研究中，经常要测量消费者的消费行为、态度、信仰和价值观，当然最重要的是测量消费者的消费行为和态度，往往采用一组态度量表进行测量，用1-5打分或1-9打分，经常提到的李克特量表。

2.上面的数据是为了测量消费者的生活方式或者价值观什么的，选择了24个语句，让消费者进行评估，同意还是不同意，像我还是不像，赞成还是不赞成等等，用1-9打分；

3.因子分析有探索性因子分析和证实性因子分析之分，这里主要讨论探索性因子分析！证实性因子分析主要采用SEM结构方程式来解决。

4.从探索性因子分析角度看：

一种非常实用的多元统计分析方法；

一种探索性变量分析技术；

分析多变量相互依赖关系的方法；

数据和变量的消减技术；

其它细分技术的预处理过程；

5.首先，24个可测量的观测变量之间的存在相互依赖关系，并且确信某些观测变量指示了潜在的结构-因子，也就是存在潜在的因子；而潜在的因子是不可观测的，例如：真实的满意度水平，购买的倾向性、收获、态度、经济地位、忠诚度、促销、广告效果、品牌形象等，所以，我们必须从多个角度或维度去测量，比如多维度测量购买产品的动机、消费习惯、生活态度和方式等；

6.这样，一组量表，有太多的变量，希望能够消减变量，用一个新的、更小的由原始变量集组合成的新变量集作进一步分析。这就是因子分析的本质，所以在SPSS软件中，因子分析方法归类在消减变量菜单下。新的变量集能够更好的说明问题，利于简化和解释问题。

7.当然，因子分析也往往是预处理技术，例如，在市场研究中我们要进行市场细分研究，往往采用一组量表测量消费者，首先，通过因子分析得到消减变量后的正交的因子（概念），然后利用因子进行聚类分析，而不再用原来的测量变量了。这是市场研究中因子分析的主要应用。其实，在多元回归分析中，如果多个自变量存在相关性，如果可以用因子分析，得到几个不相关的变量（因子），再进行回归，就解决了自变量共线性问题。

8.下面是要理解的因子分析的基本概念：

一种简化数据的技术。

探索性因子分析和证实性因子分析

因子分析就是要找到具有本质意义的少量因子。

用一定的结构/模型，去表达或解释大量可观测的变量。

用相对少量的几个因子解释原来许多相互关联的变量之间的关系。

描述的变量是可观测的——显在变量。

相关性较高，联系比较紧密的变量放在一类。

每一类变量隐含一个因子——潜在变量。

不同类的变量之间相关性较弱。

各个因子之间不相关。

9.下面通过SPSS Statistics软件来进行操作。

10.在进行因子分析前，务必明确数据集中24个变量是否存在缺失值问题,默认情况下系统采用Lisewase，也即是只要24个变量有一个缺失，该记录删除，也就是说如果样本存在大量缺失，可能造成因子分析的样本量大量收缩。

11. 在方法上，如果不是非常理解或有特殊要求，就选择主成份方法；这也是为什么在SPSS软件中没有独立的主成份分析，其实是包容在因子分析中了，记住一点：如果24个变量存在因子结构，用什么方法得当的结果基本相同。况且，市场研究采用量表24个变量的测量尺度都是一致的，如果没有特殊要求，默然选择抽取特征值大于1的因子，选择碎石图——也是表达因子选择的图示方式。因为是研究结构，所以从相关矩阵出发，实际上就是标准化后的方差矩阵，没有了量纲。

接下来，选择因子旋转方法。

12.因子旋转是因子分析的核心技巧，也是期望得到的结果。旋转的概念就是坐标变换，不过旋转有正交和斜交旋转差别罢了，从解释因子结构的角度正交旋转是最容易解释的，得到的因子也是不相关的；斜交则得到的因子具有相关性，但更符合或能捕捉数据的维度，所以，有一种说法，如果是接下来要进行市场细分，最好采用斜交更好。当然，最常用的，一般采用最大方差旋转。

 最后，有一个选择要完成，就是选项对话框。

要选择按大小排序，并且将因子负荷小于0.4的都不显示，这样看的更清楚。

13. 从样本量角度看因子负荷，大部分市场研究样本量都在200以上。

14. 从结果可以看出，Bartlett球检验是显著的，说明存在因子结构，另外KMO=0.764，较适宜因子分析，一般KMO=0.8就是Excellent了。

     接下来看因子方差解释，总的方差解释是63.448%，总共存在7个公因子，说明如果将来不用24个变量，而改用这7个因子可以说明原来24个变量的63.4%的变差。

    如果只是看非旋转的话，就是主成份分析部分了，来看旋转后的结果：

15.可以看到因子排列非常恰当和明显，这都是因为在选项中选择了排序和压缩了小于0.4的负荷值！

 可以看到F1_6变量在3和4因子上都有负荷，这就产生了双负荷，如果存在大量的双负荷，就要考虑是否要斜交旋转了。

16. 最后，要完成回归分析命名。如果不能给出好的因子命名，放弃24个变量用7个因子变量都不知道意义，当然如何命名因子是个艺术活了。

17.一般的思考方式是：

1）先看意义，哪些变量负荷在一个因子上，是否能解释这些因子；

2）如果可以，选择因子名称；

3）如果不能给出恰当名字，就选择负荷变量的简称综合在一起，先代表着；

4）随着后续的分析，因子慢慢确定；

到这里对理科特亮表做回归分析就完成了！

在问卷完成后，每一个选项也许会被个别的分析，或某些成组的选项被加总并建立成一个量表。因此，李克特量表常常被称为累加量表（summative scale）。

至于个别的李克特选项可视为区间数据，或只应该被视为顺序数据，仍然是具争议性的议题。许多人将这样的项目视为顺序尺度的数据，因为特别是只有使用5个等级时，无法让受测者察觉到这些相邻的项目，其间隔是等距的。在另一方面，通常（正如上面的例子）其response levels的措辞清楚的暗示出中间类别的response levels的对称性；在最低限度，这样一个项目，将变成介于顺序和区间尺度之间 ；只将它视为顺序数据将遗失一些信息。此外，如果该项目附带视觉近似评价标尺（visual analog scale），其回答程度的间隔则明确表示，其作为区间数据的论点是更加坚固。

当被视为顺序数据，李克特数据可以整理成长条图，以中位数或众数（但不是平均数）表现集中趋势，以四分位距表现分散程度（但不是标准差），或用非参数检验分析，如 Chi-square test,Mann-Whitney test，威尔克科逊检验（英语：Wilcoxon signed-rank test），或Kruskal-Wallis test。

几个李克特题目的数据也许会被加总，若所有题目使用相同的李克特量表，则该量表可有效的接近区间尺度，此时可以将之视为区间数据测量潜在变项。如果加总结果满足这些假设，可以用参数统计（parametric statistical）如变异数分析作测试。但只有当项目在5个以上才可使用。

从李克特量表获得的数据，有时会合并所有的同意和不同意的回复为接受和不接受两个类别，此时会成为名目尺度。Chi-Square，Cochran Q，或McNemar-Test都是在资料做这些转换后常用的统计方法。

Consensus based assessment (CBA)可以用来为没有普遍接受的标准或客观标准的领域产生一个客观的标准。CBA可用于完善或甚至验证普遍接受的标准 。

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