在进行SPSS数据分析时，所使用的问卷应当遵循李克特五级或七级量表的标准。对于初学者，建议采用五级单因素量表进行设计。在收集问卷数据后，首要任务是筛选并剔除无效问卷，以确保数据的准确性。
一、录入问题及数据
在SPSS的变量视图界面中，需逐一输入问题和设置相应的值。通常，这些值设为1表示“非常不同意”，2表示“不同意”，3表示“中立/不一定”，4表示“同意”，5表示“非常同意”。完成设置后，即可输入问卷数据。
二、描述性统计分析
描述性分析主要用于描述被调查者的基本信息，如性别、学历、年龄、工作年限和居住地等。这类问题通常位于问卷的开头部分。分析过程中，主要关注问卷的均值和标准差。当均值相可通过比较标准差来评估数据的稳定性，标准差越小，表明数据越稳定。
三、信度分析
信度分析是利用SPSS对问卷的可靠性进行验证的过程。此分析旨在评估问卷题目间的相关性，以确定被调查者的答案是否存在矛盾，从而确保问卷的可靠性。
关于问卷设计，实证分析论文中一个基本的模型是：研究对象的自变量会影响其因变量。设计中可挑选四至五个影响因素作为自变量，并为每个因素设计3至7个问题进行调查。
在信度分析时，可以对每个影响因素所对应的题目进行逐一分析，以检验每个自变量所对应的问题是否具有较好的信度。
四、效度及因子分析
效度分析用于检验问卷题目与研究目的的一致性。这包括内容效度和结构效度。内容效度关注题项与所测变量的适合性和逻辑相符性；而结构效度则着重于题目衡量所测变量的能力。
在实证分析中，通常更注重结构效度的分析，可以通过探索性因子分析来验证量表的结构有效性。
五、相关分析及回归分析
相关分析用于简单分析数据之间的相关，适用于连续性数值变量或量表数据。在回归分析之前，相关分析可用于初步探讨数据的关联性。回归分析则用于揭示数据之间的因果关系。
在实施相关分析时，需先计算各因子的平均值，然后基于因子的维度平均值进行相关分析。而回归分析则是一种预测建模技术，用于研究因变量和自变量之间的关系，常用于预测分析和发现变量之间的因果关系。
例如，要研究司机的鲁莽驾驶与道路交通数量之间的关系时，回归分析是一种有效的研究方法。在回归分析中，需要关注的图包括模型摘要图、ANOVA图以及系数图等。