给量表问卷分析课程写了8份AI提示词模板,直接出表格,做解读

你提问的能力决定了AI的上限

继SPSS课程新增提示词后，量表问卷数据分析课程的提示词也来了，这次我测试了8份模版，目录如下：

1 Excel无效问卷筛查

2 AMOS验证性因子分析

3 AMOS结构方程模型分析

4 Process简单中介效应分析

5 Process多重中介值并行中介

6 Process多重中介值链式中介

7 Process调节效应分析

8 Process有调节的中介效应分析

把原始数据上传给豆包，给它识别无效问卷的提示词命令，豆包为你返回已做无效问卷标记的新表格，可以方便快捷找到无效问卷。

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AMOS做验证性因子分析，做结构方程模型，输出的表格一大堆，我们是需要自己翻找指标取值，以及自己整理载荷系数，并基于载荷系数计算AVE和CR，现在有了我写的这两份提示词模版，只需要把原始表格上传给deepseek，让AI帮助提取模型拟合表格，帮助整理载荷系数表格，并自动计算AVE和CR。并且对模型拟合，对效度进行解释解读。

process插件很方便，但是对新手来说，可能一时半会还不会整理所需的回归系数表格，以及中介效应检验表格，现在用这套提示词模版，可以轻松搞定。直接获得回归模型表格，以及中介效应检验表格。简单中介，并行中介，链式中介，均可实现。

process调节效应也是可以，甚至可以让豆包绘制简单斜率图。有调节的中介效应这个就更需要了，很多读者不知道如何准确解读结果，有了对应的提示词模版，可以帮你直接输出对应表格以及进行合乎逻辑的解读。你可以更快理解有调节的中介效应是否成立，以及具体如何进行调节。

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大家AI大模型用的都很熟练了，那有没有发现一个问题：你用AI获得的结果，与别人获得结果，可能有较大差异。为什么呢？答案是，每个人给AI的提问内容不同，有浅有深。提问的质量完全不同。

简单来说，你给AI的“思考指令”的清晰度和深度，决定了它能为你工作的“聪明程度”。

比如：帮我分析一下数据。这样的提问，你觉得AI能给你什么高质量的反馈吗，不会，你获得的是泛化的，通用的，缺乏针针对性的回答。

你提问的能力决定了AI的上限。

这个月，我计划认认真真的做一些统计提示词模版，这次不是视频课程，采用图文方式，提供PDF课件+提示词模板。

新增章节编号是章节1。

如果你正在进行量表问卷数据分析，但是效率不怎么高的，那欢迎看看我撰写的AI提示词模版，它真的能为你提效。

提示词模版及量表问卷分析课程二维码地址如下：