調(diào)查問卷的spss數(shù)據(jù)分析步驟主要包括以下幾個(gè)部分：

1. 數(shù)據(jù)輸入：將收集到的數(shù)據(jù)輸入到spss中，可以選擇手動輸入或者使用數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能。在輸入數(shù)據(jù)時(shí)，需要注意數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

2. 數(shù)據(jù)清洗：檢查輸入的數(shù)據(jù)是否有遺漏或錯(cuò)誤，對異常值進(jìn)行修正，對缺失值進(jìn)行處理（如刪除、填充等）。

3. 描述性統(tǒng)計(jì)分析：計(jì)算變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值等統(tǒng)計(jì)量，了解數(shù)據(jù)的分布情況。

4. 探索性數(shù)據(jù)分析（eda）：通過圖表、散點(diǎn)圖等方式，觀察各變量之間的關(guān)系，初步判斷數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征。

5. 假設(shè)檢驗(yàn)：根據(jù)研究目的和問題，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，如t檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)性分析等。

6. 回歸分析：如果需要研究自變量對因變量的影響，可以進(jìn)行線性回歸分析或其他類型的回歸分析。

7. 聚類分析：根據(jù)變量之間的相似性，將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)組，以揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

8. 主成分分析（pca）：通過降維技術(shù)，將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合變量，以簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

9. 因子分析：用于探究變量之間是否存在共同因素，以及這些因素對變量的解釋程度。

10. 聚類分析：根據(jù)變量之間的相似性，將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)組，以揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

以上步驟可以根據(jù)具體的研究目的和問題進(jìn)行調(diào)整和補(bǔ)充。在數(shù)據(jù)分析過程中，需要注意數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時(shí)，也需要關(guān)注分析過程中可能出現(xiàn)的問題，如樣本選擇偏差、測量誤差等，并采取相應(yīng)的措施加以解決。