在撰写本科论文时，使用SPSS软件进行数据分析是常见且重要的一部分。以下是在SPSS中需要分析的主要内容：

明确研究问题与目标

清晰界定研究问题，明确研究的目标和预期结果，为后续的SPSS数据分析和论文撰写提供明确的方向。

数据收集与预处理

详细描述数据的来源、收集过程以及预处理方法，确保数据的准确性和可靠性，为后续的SPSS分析提供良好的基础。

描述性统计

对量表等数据各个维度及总分进行平均值、标准差的描述，了解整体的状况。

相关性分析

衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计方法，通常用于探索变量间的相关性。

差异性分析

比较两组或多组数据平均值是否有显著差异的方法，如独立样本t检验和单因素方差分析。

回归分析

分析多个自变量对因变量的影响程度的统计建模方法，包括多元线性回归。

方差分析

比较多组数据平均值是否有显著差异的统计方法，常用于实验设计中的多组比较。

卡方检验

用于分析分类变量之间是否存在显著关联的统计方法。

主成分分析（PCA）

降维技术，将多个相关变量转化为少数几个主要成分。

因子分析

探索多个观测变量背后潜在共同因子的统计方法。

聚类分析

将相似的数据对象分组到同一簇中的无监督学习方法。

信度与效度分析

评估测量工具的信度和效度，如KMO值。

中介检验与调节效应

分析变量之间的中介作用和调节效应。

数据筛选与清理

对数据进行筛选和整理，确保数据的质量和准确性。

结果呈现

以表格、图表等形式清晰呈现分析结果，便于读者理解和评估。

在进行SPSS分析时，建议详细记录分析过程，包括数据导入、变量设置、模型构建、结果输出等，并在论文中清晰地呈现这些步骤和结果。这将有助于读者理解你的研究方法和结论，并提高论文的质量。