spss软件分析顾客满意调查问卷的步骤
第一步：将每份问卷的调查结果输入excel表中。
（或直接在SPSS中输入）第二步：在spss中打开excel文件，定义变量，并设置值。
第三步：频数统计。
确定后，输出结果：
均值 1.65 1.90 3.12 1.75均值的标准误.048.063.146.070中值 2.00 2.00 3.00 2.00众数2222标准差.479.628 1.458.702方差.230.394 2.127.492偏度-.639.075 1.382.391偏度的标准误.241.241.241.241峰度-1.625-.440 2.701-.904峰度的标准误.478.478.478.478全距1282极小值1111极大值2393百分位数25 1.00 1.25 2.00 1.00
50 2.00 2.00 3.00 2.00
75 2.00 2.00 4.00 2.00
行业
频率百分比有效百分比累积百分比有效机织3535.035.035.0针织6565.065.0100.0
合计100100.0100.0
客户类别
频率百分比有效百分比累积百分比有效A类客户2525.025.025.0 B类客户6060.060.085.0
C类客户1515.015.0100.0
合计100100.0100.0
地区
频率百分比有效百分比累积百分比有效山东5 5.0 5.0 5.0苏南3636.036.041.0
苏北2929.029.070.0
上海1313.013.083.0
浙江1212.012.095.0
广东2 2.0 2.097.0
福建1 1.0 1.098.0
吉林1 1.0 1.099.0
辽宁1 1.0 1.0100.0
合计100100.0100.0
供货频率
第四步：转换—重新编码为相同变量，进行赋值第五步：计算得分
1、根据指标设计，按百分制统计出二级指标得分
2、计算一级指标顾客满意度得分
第六步：分析—描述性分析—探索
（注意：要检验满意度是否呈正态分布，待检验的正态图一定要打钩）确定后，结果输出如下图：
描述
统计量标准误总体满意度均值68.6666.41472
均值的95% 置信区间下限67.8437
上限69.4895
5% 修整均值68.7109
中值68.8133
方差17.199
标准差 4.14723
极小值55.95
极大值76.96
范围21.01
四分位距 5.83
偏度-.271.241
峰度-.060.478
根据上表可得出，公司顾客总体满意度平均为68.6666，标准差为4.14723，极大值为76.96，极小值为55.95。
结论：由盒子图可见，客户总满意度的分布基本对称，且没有可疑数据。
结论：P值大于5%，因此，公司的顾客总满意度服从正态分布。
第七步单因素方差分析——各因素（行业、地区、类别、供货频率等）对总体满意度的方差分析
两两比较设置：
选项设置：
1、行业因素方差分析
方差齐性检验
总体满意度
Levene 统计量df1df2显著性
.688198.409
（方差齐性检验结果：p值为0.409，大于0.05，接受原假设，即方差齐性。
）
行业的顾客满意度有显著性差异，说明行业因素对总体满意度的影响是显著的，机织类顾客满意度低，平均满意度为67.168；针织类顾客满意度高，平均满意度为69.4734。
2、地区因素分析
描述
总体满意度
N均值标准差标准误均值的95% 置信区间
极小值极大值下限上限
山东568.5790 3.98124 1.7804663.635773.522463.9772.64苏南3668.5742 4.75274.7921266.966170.182355.9576.76苏北2968.7315 4.16981.7743267.145470.317661.8076.96上海1368.1024 3.67298 1.0187065.882970.322063.6276.54浙江1270.3385 3.03158.8751468.412372.264665.3176.63广东267.9748 4.74899 3.3580425.3069110.642864.6271.33福建163.3357....63.3463.34吉林166.9734....66.9766.97辽宁166.2224....66.2266.22总数10068.6666 4.14723.4147267.843769.489555.9576.96
ANOVA
总体满意度
平方和df均方F显著性
组间76.36489.546.534.828
组内1626.3849117.872
总数1702.74899
从上表中可以看出，方差分析的p值为0.828，大于0.05，接受原假设，即不同地区的顾客满意度没有显著性差异，其中浙江的客户满意度较高为70.338，而福建的
客户满意度较低，为63.336。
3、客户类别分析
描述总体满意度
N均值标准差标准误均值的95% 置信区间
极小值极大值下限上限
A类客户2569.2022 4.78291.9565867.228071.176555.9576.54 B类客户6069.0618 3.89361.5026668.055970.067659.9876.96 C类客户1566.1929 3.28348.8477964.374668.011262.5174.19总数10068.6666 4.14723.4147267.843769.489555.9576.96
ANOVA
总体满意度
平方和df均方F显著性
组间108.329254.164 3.295.041
组内1594.4209716.437
总数1702.74899
从上表中可以看出，方差分析的p值为0.041，小于0.05，拒接原假设，即不同类别的顾客满意度有显著性差异，其中A类客户的满意度最高，平均为69.202，C 类客户的满意度最低，平均为66.193。
4、供货频率因素
描述
总体满意度
N均值标准差标准误均值的95% 置信区间
极小值极大值下限上限
连续供货4068.3737 4.23715.6699567.018669.728855.9576.63间断供货4569.4627 3.86056.5755068.302970.622560.6976.76偶尔供货1567.0591 4.44071 1.1465964.599969.518359.9876.96总数10068.6666 4.14723.4147267.843769.489555.9576.96
方差齐性检验
总体满意度
Levene 统计量df1df2显著性
.187297.830
ANOVA
总体满意度
平方和df均方F显著性
组间70.713235.356 2.101.128
组内1632.0369716.825
总数1702.74899
从上表中可以看出，方差分析的p值为0.830，大于0.05，接受原假设，即供货频率因素对总体满意度的影响不显著，其中间断供货的满意度较高，平均为69.4627，偶尔供货的满意度较低，平均为67.0591。
第八步分项指标客户满意度分析
结果输出：
统计量
总体满意度品牌满意度产品质量满意度销售服务满意度N有效100100100100
缺失0000均值68.666668.160068.418269.2385
均值的标准误.41472.89338.58626.57735
中值68.813368.000069.090969.2308
众数67.47a72.0067.2769.23
标准差 4.147238.93379 5.86263 5.77350
方差17.19979.81334.37033.333
偏度-.271-.257-.555-.046
偏度的标准误.241.241.241.241
峰度-.060-.384.655.809
峰度的标准误.478.478.478.478
全距21.0140.0029.0934.62
极小值55.9544.0052.7350.77
极大值76.9684.0081.8285.38
百分位数2565.586761.000065.454565.0000
5068.813368.000069.090969.2308
7571.414376.000072.727373.8462
a. 存在多个众数。
显示最小值
结论：(1)客户对品牌的满意度相对较低，平均值为68.16；对销售服务的满意度最高，平均值为69.2385。
（2）客户对品牌的满意度标准差相对较大，达到8.9以上，说明客户对品牌这类指标的评价方式存在较大的争议。