数据处理中问卷调查怎么分析？

问卷调查作为一种最常用的省时省力，能对事物进行比较全面系统的调查方法无论是在日常工作还是学术研究中都倍受青睐。

那么现在有了问卷，数据也都收集整理好，可以开始进行数据分析，可是问题又来了！这么多的数据摆在面前，该从什么地方开始入手呢？又应该用什么方法分析呢？

本文就从问卷设计思路出发，具体细分不同类型的问卷或者话题，为大家讲解五种常见类型问卷的数据分析思路，分别是影响关系类研究，现状政策类研究，调节/中介类研究，“类实验”类差异研究以及聚类样本类研究。

针对五种分析思路，通常适用于社会科学专业，包括工商管理，旅游管理，市场营销等，以及心理学类专业，教育学，师范，语言类专业等。具体针对这五种思路分析框架的说明如下：

影响关系类研究

影响关系类研究最为常见，研究影响关系时，通常会先画出模型结构框架，一个框架表述整体研究结构思路情况，研究框架为核心。这类分析思路倾重于关系，并且是影响关系的研究。比如各种因素对员工薪酬满意度的影响关系研究，员工离职倾向影响关系研究，消费者重复购买意愿影响关系研究等。

此类分析思路框架大部分题项应该为量表题，小量题项为非量表题。心理学、管理类、旅游类、市场营销等专业使用此分析思路框架频率较高，此分析思路框架适用于所有读者。

具体研究内容：

1. 首先对收集数据进行基本的频数分析，比如统计性别，年龄，学历的分布情况如何等。

2. 如果研究中涉及样本的特征情况，比如基本行为，或者认知态度相关性，也可使用频数分析进行汇总，进一步了解清楚样本特征情况。

3. 影响关系研究时，问卷中通常会涉及非常多的量表题，如果量表题具体应该分成多少个维度，并不完全确定，此时可使用因子分析进行浓缩，得出几个维度（因子），并且找到维度与题项的对应关系情况。（ 备注：一个维度由多个标题项表示，想将多个标题项概括成一个整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功能即可）

4. 数据的可靠性，是否有信度，是最基础的，一般放在样本基本特征背景情况之后，原因在于首先得知道是一群什么样的样本人群在回答问题。同时信度仅针对量表类数据进行研究，无法针对比如性别，年龄之类的背景信息项进行分析。

5. 除开数据可信，还需要研究量表题项具有可靠性。先有数据可靠，再分析有效，这是常见的结构，效度分析和信度分析也可互换位置。

6. 数据可靠，并且研究量表有效之后，接着需要对具体维度（量表题项等）进行描述分析，研究样本人群对于量表项的基本态度情况。

7. 完成量表题项，各维度的描述性分析之后，再使用相关分析去研究关系情况，为回归分析作准备。

8. 在数据有着相关的前提之下，再研究回归影响关系才具有意义。

转自优卓论文指导微信公众号，仅作学习交流，如有侵权，请联系本站删除！