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1，电子商务购物调查问卷

我建议你可以到专业的调查网站去直接查问卷，本人经常用9soso可问可答网,我同学很多都在用，还可以用积分兑换礼品呢！

电子商务购物调查问卷

2，问卷调查大家有网上购物的经历吗如果有一般会买什么类型的商

买过书、工艺品、影音制品和一些虚拟产品。一般会买那些没有生命的东西或是虚拟产品，比如电子书、文字作品等。不会买有生命的，比如动植物，因为现场买比较放心；不会买衣服、鞋子、化妆品等东西，因为有尺寸、质量等隐患；不会买一些奢侈品，因为对服务、质量缺乏信心（除非是官方网站）；也不会买食品等，因为有保鲜期的问题。大致就是这样。而且考虑到信誉、安全等问题一般会在一些值得信任的大网站上购物。
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我在网上买过化妆品，但是有真有假，假的就退回去了。支付宝相对来讲还算安全。
买过MP3,化妆品还有好多日用品,一般我都会选择同城交易,比较放心
一直在从网上购买物品。类型比较多，总的来说交易还是比较满意的.
有，一般买衣服，或者当地比较不能买到，或者卖得比较贵的东西。但是比较贵的数码类的产品就不会从网上购买，不安全。

问卷调查大家有网上购物的经历吗如果有一般会买什么类型的商

3，消费者面对网络购物欺诈行为的调查问卷因毕业论文需要设计调

我也填了
你上淘宝网论坛，肯定很多人帮你的
你好！这些问题，你可以提交到相关的QQ群里，那些朋友会帮助你的，毕竟每个人都有QQ号的，也都有QQ群，我想他们在上网的时候，看见类似的帖子，会帮助你的，希望能对你有帮助，谢谢如有疑问，请追问。
我已作了以详细填写了你的调查问卷？不知道能不能你把最终调查问卷结果或者你的论文也发一份让我看看？我可以把链接发到我的QQ群提高调查面！并非想抄袭，我只是想看看，了解下大众对网购的认可度，我是一位淘宝卖家
我看了你的调查问卷错。其实目前网络购物已成为一种流行趋势，很多年轻人选择网络购物，图的就是节省时间和方便快捷。但就目前网购来说，还存在很多问题需要解决，比如快递速度不够快，有时候需要4-5天时间才能到达，而且快递网络覆盖不全，大部分乡镇和偏远地区无法送达快递；还有就是网购平台存在很多漏洞，比如信誉问题，有卖家不是想着怎样提高服务质量和选择优质的商品，而是想着怎样通过非法刷钻来提高自己的信誉度，所以很多网店的信誉度不一定是通过实实在在的成交量来提高的，这样欺骗了消费者，给消费者造成一种误导，从而造成了现在的网上商店鱼龙混杂，参差不齐。我认为这些都是目前需要加以解决的，希望你在写论文时也考虑到这些，以上观点，仅是个人见解，仅供参考！

消费者面对网络购物欺诈行为的调查问卷因毕业论文需要设计调

4，如何利用SPSS输入网络购物问卷调查

abcde其实就是5点计分，转化成12345，编辑好变量名后，被试选的几，你就输入几就可以啦！
楼上的回答，其实，你可以把一个变量，数字1，2，3，每个主题。 。 。 。然后在变量接口（左下几乎excel表开关）集的名称是数回原来的界面，你会看到水平的变量，那就是你的话题。但你的问题是不相同的选项，它们是定性的，如果你想要做的称谓差异分析，你想你的主题，你通常去到多少次的细节？选择：1，2，3，4。每个问题是真实的。每道题选择的内容保持一致，从而使你可以用SPSS数据分析，或仅仅只描述数据。答案或对拍摄对象的改变，是否有两个选择，然后是= 1，否= 0，这样的方法。
ABCDE,,,,,,,,....
这个问题比较复杂，而且通常要找被试做7、8会，最终的问卷才信效度、区分度比较好。你的问卷要有（效标问卷、被试要400人左右，被试太少了）。1、项目分析。首先采用相关分析法和内部一致性效标法（你这里没有效标量表，所以就不能做这项了）进行项目分析。相关分析法即计算各项目得分和问卷总分的皮尔逊相关系数 ,相关系数太低的项目可予以删除。比如说你可以将相关系数低于0.40的项目删去。又如你可以根据内部一致性效标法是根据总分高端27%和低端27%区分为高分组和低分组 ,用 t检验考察每个项目上的组间差异 ,并保留差异显著的那些项目;然后把高、 低分组在各项目上得分的平均数差值作为鉴别度 ,将鉴别度小于1的项目进一步删减。（你这做的不科学所以这个步骤没有了）经过项目分析 ,最终你看看还有多少个题目。2、探索性因素分析（效度分析）做因素分析 , bartlett球形检验 p < 0.01,k mo要大于0.5以上,表明数据样本适宜做因素分析，不然不能进行因素分析。一般主成分法，删除低载荷 (载荷小于 0.3)和双负载的题目 (在两个因素上的载荷之差小于 0.3)。3、信度分析将剩下的题目做出重测信度和a内在一致性系数（删除一些项目保证a系数和重测系数在0.75以上），继续做剩下分因子的相关。最终要分维度间低相关，而分维度与总分高相关。上面是我提供的点点意见。如果不懂，继续想我提问。
可以做的，你的数据收集好了吗我经常帮别人做这类的数据分析的

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