SCL-90症状自评量表数据分析的方法包括:数据清洗、描述性统计分析、因子分析、相关分析、差异分析。其中,数据清洗是最基础也是最重要的一步,它包括处理缺失值、异常值和重复值,以确保分析结果的准确性。在数据清洗后,描述性统计分析可以帮助了解数据的基本特征,例如均值、标准差和分布情况。因子分析则可以揭示潜在的结构...
在实际应用中,许多企业和机构已经通过FineBI成功开展了SCL-90数据分析。例如,某大学心理健康中心通过FineBI对学生的SCL-90数据进行了全面分析,发现了不同年级学生在抑郁、焦虑等因子上的显著差异,制定了针对性的心理辅导方案,显著提升了学生的心理健康水平。通过分享成功案例,可以帮助其他用户更好地理解和应用SCL-90数据...
第一步：先把90题的原始分，计算成9个因子平均分（每个因子由不同的题项组成），得到了因子平均分。...
在进行SCL-90数据分析的第一步是将收集到的问卷数据进行录入和初步清洗。数据录入可以通过Excel、SPSS等软件进行,每一个问卷项目对应一个列,每一个受试者的答案对应一行。在数据录入过程中,应确保每一个数据点的准确性,避免因输入错误导致后续分析结果的偏差。完成数据录入后,需要对数据进行初步清洗。数据清洗的步骤...