「按了確定，結果只出現一個空表」或「相關係數全部是 .」——這些狀況多半不是軟體壞了，而是資料設定有問題。以下五個檢查點，按順序排查。
一、數值被當成文字
從 Excel 匯入時，如果欄位裡混了空白、逗號或「無」這類文字，SPSS 會把整欄判定為字串（String）。字串欄位不能做平均、不能跑迴歸，分析就會失敗或整欄被排除。
檢查方式：到「變數檢視」看「類型」欄，應該顯示「數值」。若是「字串」，用「轉換 → 自動重新編碼」轉成數值，或回到 Excel 清掉非數字字元再匯入。
二、缺失值沒有定義
問卷常把「未填答」編成 99 或 999。如果沒有在 SPSS 裡把 99 設為缺失值，它會被當成真實數值參與計算，平均值與相關係數全部失真。
做法：「變數檢視 → 缺失值 → 離散缺失值」，填入 99、999。設定後執行「分析 → 描述統計 → 次數分配表」，確認有效樣本數是否合理。
三、反向題沒有重新計分
反向題（例如「我經常感到疲累」在測「工作投入」時）若未重編，會與其他題目負相關，導致 α 偏低、因素負荷量混亂。
做法：「轉換 → 重新編碼成不同變數」，公式為 新值 = (量表最高點 + 1) − 原值。五點量表就是 6 − 原值。
四、變數類型設錯（量表 vs 名義）
把性別（1 = 男、2 = 女）設成「量表」，SPSS 會算出「平均性別 1.48」這種沒有意義的數字；把 Likert 五點設成「名義」，又跑不出平均數。
原則：類別變數設「名義」，可排序的類別設「有序」，連續或量表資料設「量表」。
五、分組變數有空組或樣本太少
跑 ANOVA 或 t 檢定時，若某一組只有 1–2 人，或某個細格完全沒有樣本，結果會出現警告或無法計算。
做法：先跑「次數分配表」看各組人數，必要時合併組別（並在論文中說明合併理由）。
排查順序建議
- 變數檢視：類型、測量尺度、缺失值
- 次數分配表：看有效樣本數與各組人數
- 描述統計：看平均數、標準差是否在合理範圍（例如五點量表出現 6.2 就是有問題）
- 再開始跑正式分析
這四步花不到十分鐘，卻能省下幾個小時的重跑與除錯。