问卷的分析方法(01/04)
问卷的分析方法
最佳答案：
问卷的分析方法主要有以下几种：
# 定性分析
- 内容分析法：对问卷中的开放式问题进行编码分类，提取关键信息，归纳主题，了解被调查者的观点、态度和意见。
- 案例分析法：从问卷中选取典型案例深入分析，以小见大，揭示问题本质和规律。
# 定量分析
- 描述性统计分析：计算频数、频率，了解各选项的选择情况；计算均值、中位数、众数，掌握数据的集中趋势；计算标准差、方差，了解数据的离散程度。
- 相关性分析：通过相关系数分析两个或多个变量之间的关联程度，如分析年龄与对某产品的喜爱程度之间的关系。
- 差异性分析：运用t检验、方差分析等方法，比较不同群体在某个变量上的差异，如比较男性和女性对某政策的满意度是否有显著差异。
- 回归分析：确定一个或多个自变量与因变量之间的定量关系，预测因变量的变化，如常将定性与定量分析结合，全面深入挖掘问卷数据的价值。
课题进行中问卷调查如何去分析？
在课题进行中对问卷调查进行分析可以遵循以下步骤：
1. 数据清理
- 检查问卷是否存在缺失值、异常值或无效回答。
- 对模糊不清或不完整的回答进行判断和处理。
2. 描述性统计分析
- 计算各类问题的频数、百分比、均值、中位数、标准差等。
- 了解被调查者的基本特征分布，如性别、年龄、职业等。
3. 交叉分析
- 对于两个或多个变量，进行交叉制表和分析。
- 例如，探究不...别在某个观点上的差异，不同年龄段对某产品的偏好等。
4. 相关性分析
- 如果涉及多个连续变量，分析它们之间的相关性。
- 确定变量之间是否存在线性或非线性的关联。
5. 因子分析
- 当变量较多且存在内在关联时，进行因子分析，提取主要的公共因子。
6. 信度和效度检验（如果适用）
- 对于量表类问题，检验问卷的信度（如内部一致性信度）和效度（如内容效度、结构效度）。
7. 深入解读结果
- 结合研究目的和课题背景，对分析结果进行深入解读。
- 寻找数据中的规律、趋势和异常点。
8. 得出结论和建议
- 并提出相应的建议或改进措施。
9. 可视化展示
- 使用图表（如柱状图、折线图、饼图等）将重要的分析结果进行直观展示，便于汇报和交流。
问卷制作和分析步骤？
如果是学术研究，建议论文问卷设计中多使用量表，这样会让问卷更加专业，量表可以匹配非常多的研究方法，可以建立模型，也能深入挖掘数据信息。
01确定研究主题
问卷设计最开始要确定研究主题，可以阅读相关文献以及类似问卷研究，对要发放问卷的对象做访谈。
然后形成一个假设，从假设中确定一个研究主题，之后的问卷设计就要围绕这个假设和确定的主题中的变量来进行。例如最终确定要研究“消费者网购情况和社交媒体使用的关系情况”。
02具体设计题目
确定了研究主题，可以遵循一个叫做“关键词法”的思路去具体设计我们的问卷。
从确定的研究主题中，可以提取出关键词，如上面的主题中，核心想研究的点包括两个关键词：
☑ 网购
☑ 社交媒体
有了这两个关键词后，接着需要做的是细分：
网购可以用一些什么样的问题表示。
社交媒体应该用一些什么样的问题表示。
通常情况下，一个关键词下属对应有4~7个题即可，不需要太多。那么2个关键词就可以设计8~14个题。8~14个题比较少，可以将每一个关键词再细拆，一个关键词常见的拆分可以分成两类：
☑ 基本行为
☑ 基本态度
所以网购就可以再拆分成网购行为和网购态度两个方面。类似的，社交媒体也可以拆分成社交媒体使用情况和社交媒体态度情况两个方面。在这样的思路前提下，将一个研究题目分拆成4~7个关键词，每个关键词4~7个题，整个研究就会充实饱满。如果最终拆分成5个关键词，每个关键词对应着6个题目，则有30个题目。
接着需要加入一些共性的问卷题目，比如性别，年龄，学历，收入，消费等基础信息，一份比较完整的问卷就已经完成。
如何分析调查问卷
如果是针对一份具体的问卷调查来进行分析，首先要清楚问卷调查的目的是什么。因为围绕着这个目的，下设的每一项问题都有着极其明确的相关性。其次，统计出每一项问题各种回答的具体数字。这些数字直接反映出被调查人的行为以及心理状况。第三，就是最重要最繁琐也是最细微的工作了，分析数字后面直接或间接的能够告诉我们什么情况。如：十个人早餐状况，二人在家吃，五人在外买，二人有时吃，一人不吃。数字表面说明十分之七的人有吃早餐的习惯，十分之三的人不规律。继续挖掘下去会得出，多数人比较重视早餐，少数人忽视早餐作用。如果问题仍有细化小项，还可以继续研究重视早餐的人数中，早餐是否科学等等。需要强调的是，每一项的结果都要与调查目的息息相关，围绕目的去分析。第四，仅供参考。
问卷调查做完后，一般采用spss软件的什么方法分析
一般采用因子分析和回归分析。试卷分为两部分，一部分做探索性因子分析，一部分做验证性因子分析。然后做回归分析。
一：1.探索性因子分析：因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共...□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
主成分分析为基础的反覆法 主成分分析的目的与因子分析不同，它不是抽取变量群中的共性因子，而是将变量□1，□2，…,□□进行线性组合,成为互为正交的新变量□1，□2，…,□□，以确保新变量具有最大的方差：
在求解中,正如因子分析一样,要用到相关系数矩阵或协方差矩阵。其特征值□1，□2，…,□□,正是□1，□2,…，□□的方差，对应的标准化特征向量，正是方程中的系数□，□，…,□。如果□1>□2,…,□□，则对应的□1，□2，…，□□分别称作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息无需保留100%,则可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□(□<□)。
当决定保留□个主成分之后，接着求□个特征向量的行平方和，作为共...□：
□并将此值代替相关数矩阵对角线之值，形成约相关矩阵。可进一步通过反复求特征值和特征向量方法确定因子数目和因子的系数。
因子旋转 为了确定因子的实际内容,还须进一步旋转因子，使每一个变量尽量只负荷于一个因子之上。这就是简单的结构准则。常用的旋转有直角旋转法和斜角旋转法。作直角旋转时，各因素仍保持相对独立。在作斜角旋转时，允许因素间存在一定关系。
Q型因子分析 上述从变量群中提取共性因子的方法，又称R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究个案群的共性因子，则称Q型因子分析和Q型主成分分析。这时只须把调查的□个方案，当作□个变量,其分析方法与R型因子分析完全相同。
因子分析是社会研究的一种有力工具，但不能肯定地说一项研究中含有几个因子，当研究中选择的变量变化时，因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。
2.验证性因子分析
探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子(旋转后) 都会影响测度项。在实际研究中，我们往往会假定一个因子之间没有因果关系，所以可能不会影响另外一个因子的测度项。第二，探索性因子分析假定测度项残差之间是相互独立的。实际上，测度项的残差之间可以因为单一方法偏差、子因子等因素而相关。第三，探索性因子分析强制所有的因子为独立的。这虽然是求解因子个数时不得不采用的机宜之计，却与大部分的研究模型不符。最明显的是，自变量与应变量之间是应该相关的，而不是独立的。这些局限性就要求有一种更加灵活的建模方法，使研究者不但可以更细致地描述测度项与因子之间的关系，而且可以对这个关系直接进行测试。而在探索性因子分析中，一个被测试的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理论中的确切的模型。
二：回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
具体的问题，需要专业基础做，基本思路是这样的！