硕士毕业论文问卷分析思路！

在定量分析中，最常见的就是问卷调研。很多人并不陌生问卷调研，但对问卷收集上来之后的分析却十分陌生，本次就问卷分析的各个步骤进行详细说明和解释。

首先，在分析之前要熟悉量表：要对所使用的量表进行深入了解，包括了解量表的背景、目的、使用范围，以及已有的研究文献等（一般文章中需要对量表来源做详细的阐述）。

其次，确定研究目的和假设：明确自己的研究目的，例如探究某个特定变量或者构念的特征和变化情况。同时也需要制定研究假设，以指导量表分析的具体操作（注意没有假设或者没有研究目的，后续的分析逻辑肯定是混乱的）。

再次，进行数据收集和准备：通过问卷调查或其他方式，收集相关数据，并对数据进行整理和处理，确保数据的质量和可靠性（注意一般问卷数量是题项的10-15倍，问卷数量太少会得不出想要的结论）。

最后才是分析，一般问卷调研涉及的分析包括描述性分析、信效度检验、差异性分析、相关分析、回归分析。涉及的软件包括：SPSS、AMOS等。

（1）进行描述性统计分析：运用统计软件（例如SPSS）对收集到的数据进行描述性统计分析，包括计算频数、均值、标准差等，以便对样本的基本情况有初步认识。其一般表现形式和解释形式如下图，主要是对人口统计学信息（性别、年龄、工作时间、岗位性质、年龄等，根据研究对象的特征构建）。

（2）进行信度分析：使用信度分析方法（例如Cronbach's alpha）检验量表的内部一致性和稳定性，通过计算各个测量项的信度系数，判断量表的信度是否满足要求。一般信度分析系数需要大于0.7,如果没有则表示本次问卷信度较差，大部分人填写的问卷不具有研究价值，需要重新收集，或者增加问卷回收数量。

（3）进行效度分析：通过效度分析方法来检验量表的效度，可以通过检验因子结构、与其他测量工具的关系等来衡量量表的效度。最常用的是因子分析，包括验证性因子分析和探索性因子分析，一般SPSS软件只能展开探索性因子分析，而AMOS才能做验证性因子分析。可以根据导师的要求选其一做效度分析，如果导师没有要求，最简单的办法就是用AMOS做验证性因子分析，各项指标达标即可。

（3）差异性分析：主要用于比较不同组之间的差异或变异程度，确定不同组之间是否存在显著的差异，以及这些差异的大小或方向。差异性分析可以用于比较两个组的均值、比较多个组的均值、比较两个或多个组的方差等。常见的差异性分析方法包括t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验等（但很多导师都不要求做差异性分析，因为后面的回归会有更具体的结论）。

（4）相关分析：用于研究不同变量之间的相关性或关联程度。它通过计算两个或多个变量之间的相关系数，来衡量它们之间的线性相关关系。相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无相关，1表示完全正相关。只有相关分析的结果中显示关键变量（即自变量、中介、调节、因变量）有显著的相关性才能进行下一步，如果相关性不显著，则说明变量之间的逻辑关系不强，大概率继续做也无法的到想要的结果。此时需要先确定变量之间确实有关系（有人研究并证实过），确定之后重新收集数据；如果没有文献论证过变量有关系，那么大概率变量之间确实没关系，需要重新拟题。

（5）回归分析：通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的函数关系，然后利用已知的数据对模型进行参数估计和预测。常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。通过回归分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度、方向以及是否具有统计显著性。回归分析是对假说的验证，也是整个实证部分的关键。如果假说是A对B有正向（负向）影响，则一般采用线性回归；如果因变量的选项只有两个，如“是否购买保险”则采用逻辑回归；当假说是A对B有曲线关系（随着A的增大，B先增大后减小），则采用多项式回归。

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