A. 使用spss26进行分析所需的最低电脑配置要求
spss26为什么比其他版本大？
spss26较其他旧版即spss24版本整体提升了打开速度，对win10做了很好的优化，体验了一下，独特功能ROC分析会比24版本更加合适。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。
餐饮满意度调查表怎么设计？
1．具有便利的停车场与吸引人的外观
2．餐厅具有现代化的设施
3．餐厅的各项环境设施在感官上有吸引力
4．菜单清晰并且外表独特、符合餐厅形象
5．餐厅的设施与服务人员所提供的服务相匹配
6．用餐区舒适开阔
7．用餐区与洗手间干净整洁
8．服务人员的着装得体、干净整洁可靠性：
9．餐厅对顾客所承诺的事情都能及时的完成
lO．当顾客遇到麻烦时，服务人员具有帮助顾客解决问题的热忱
11．餐厅在第一次就为顾客提供了准确完善的服务
12．餐厅能够在约定的时间内完成服务
13．餐厅的服务人员准确记录了顾客所要求的服务
14．服务人员能够提供正确的账单响应性：
15．餐厅的服务人员能够告知顾客提供服务的确切时间
16．服务人员能够满足顾客的特殊要求
17．服务人员提供迅速的服务
18．服务人员即使很忙，也会及时响应顾客的要求
19．服务人员值得信赖
20．服务人员乐予介绍菜单内容及烹调方法
21．服务人员一直礼貌的对待顾客
22．餐厅的服务让顾客感到安全
23．员工都经过良好的训练并且经验丰富移情性：
24．员工不会仅遵守公司的规定而忽略顾客个别的需求
25．餐厅能根据不同顾客的需要调整服务时间
26．餐厅会给顾客特别的关注
27．餐厅把顾客的利益放在心上
28．服务人员掌握了一些顾客的需求偏好补救性：
29．面对失误时服务人员具有很好的态度与较强的沟通技巧
30．进行服务补救的餐厅工作人员能够一次性的解决问题
31．餐厅能够迅速回馈服务补救的信息
32．餐厅采用了合理的服务补救方式
33．餐厅的服务人员明确简要地解释了失误的原因产品质量：
34．饭菜风味独特、能够体现餐厅的特色
35．饭菜营养搭配得当
36．饭菜卫生、餐盘洁净无缺口
37．饭菜品质的统一标准然后，满意度分为五个等级：非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意。
进行打分，再用专业的分析软件spss进行分析即可。希望对你有用。
spss哪个版本好？
Spss软件26.0的还是不错的，看你需要哪个一般选比较新的而且比较稳定的。
spss26怎么导入问卷数据？
SPSS26可以通过多种方式导入问卷数据，包括用SPSS制作的.sav文件、Excel文件、外部数据库等。下面是SPSS26导入问卷数据的步骤：
1.准备好您的问卷数据文件，根据具体情况选择文件类型，比如SPSS制作的.sav文件或者Excel文件。
2.打开SPSS软件，并创建一个新的数据集。可以在开始页面的“新建数据集”选项中选择创建新数据集。
3.在新建数据集窗口中，选择您要导入的数据文件类型和路径。然后单击“打开”按钮。
4.在数据导入向导中，您需要指定数据变量类型、变量名称、变量顺序等信息。可以根据具体情况进行设置，并确保数据变量分配正确。
5.在“变量视图”中，您可以检查问卷数据导入后的变量名称和变量属性等信息。您还可以添加、调整或删除变量，以满足数据分析的需要。
6.如果您需要进行问卷数据分析，那么您还需要执行数据清理和统计分析等过程。根据具体情况选择SPSS中的命令，完成数据清理和分析。
需要注意的是，在导入问卷数据之前，应该确保数据文件的格式和内容是正确的，并对数据进行必要的数据清理和预处理工作，以确保导入到SPSS中的数据质量和准确性。
spss进行主成分分析图文完整教程？
spss进行主成分分析图文完整教程
1、将数据录入excel或者spss
2、数据标准化：打开数据后选择分析→描述统计→描述，对数据进行标准化，选中将标准化得分另存为变量：
3、进行主成分分析：选择分析→降维→因子分析，
4、设置描述性，抽取，得分和选项：
5、查看主成分分析和分析：相关矩阵表明，各项指标之间具有强相关性。比如指标GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。这说明他们之间指标信息之间存在重叠，适合采用主成分分析法。（下表非完整呈现）
6、由TotalVarianceExplained（主成分特征根和贡献率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前两个主成分的累计方差贡献率达93.107%，即涵盖了大部分信息。这表明前两个主成分能够代表最初的11个指标来分析河南各个城市经济综合实力的发展水平，故提取前两个指标即可。主成分，分别记作F1、F2。
7、指标X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有较高载荷，相关性强。第一主成分集中反映了总体的经济总量。X11在第二主成分上有较高载荷，相关性强。第二主成分反映了人均的经济量水平。但是要注意：这个主成分载荷矩阵并不是主成分的特征向量，也就是说并不是主成分1和主成分2的系数，主成分系数的求法是：各自主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根。
8、成分得分系数矩阵（因子得分系数）列出了强两个特征根对应的特征向量，即各主要成分解析表达式中的标准化变量的系数向量。故各主要成分解析表达式分别为：F1=0.32ZX11+0.33ZX12+0.31ZX13+0.31ZX14+0.32ZX15+0.32ZX16+0.32ZX17+0.32ZX18+0.32ZX19+0.21ZX110+0.15ZX111F2=8.46ZX21+0.02ZX22-0.02ZX23-0.20ZX24-0.23Z25-0.04ZX26-0.15ZX27-0.02ZX28+0.10ZX29+0.47ZX210+0.78ZX211
9、主成分的得分是相应的因子得分乘以相应的方差的算术平方根。即：主成分1得分=因子1得分乘以9.092的算术平方根主成分2得分=因子2得分乘以1.150的算术平方根例如郑州：主成分因子=FAC1_1*9.092的算术平方根=3.59386*9.092的算术平方根=10.83，将各指标的标准化数据带入个主成分解析表达式中，分别计算出2个主成分得分（F1、F2），再以个主成分的贡献率为全书对主成分得分进行加权平均，即：H=（82.672*F1+10.497*F2）/93.124，求得主成分综合得分。
(1)怎样用电脑分析资料扩展阅读：
主成分分析是将多个指标化为少数几个不相关的综合指标，并对综合指标按照一定的规则进行分类的一种多元统计分析方法。这种分析方法能够降低指标维数，浓缩指标信息，将复杂的问题简化，从而使问题分析更加直观有效。目前，这种方法已经在经济等领域中得到广泛的应用，而选好数据就可以利用spss进行主成分分析。