NSS调查问卷数据统计分析知识讲解

问卷调查结果分析指南：方法与技巧解析问卷调查是一种常见的数据收集方式，广泛用于市场调研、科研、员工幸福评估等各个领域。

但是，问卷的数据收集只是第一步，分析这种数据至关重要。

问卷调查该怎么分析结果？首先要进行数据清理，然后对数据展开叙述，进行单一变量分析、相关性分析、回归性分析以及可视化分析，最后综合考虑各种其他因素。

接下来我们具体聊一聊该怎么分析。

一、数据清理：在分析以前，首先清除收集的数据。

数据清理的目的是消除异常值、缺失值和其它对结果有不利影响的信息。

针对异常值，能通过比较和均值之间的差别来判定。

针对缺失值，可以选择删除或应用插值添充。

数据清理的目的是保证数据的准确性和完整性，并促进后面表述。

二、数据叙述：在进行深入分析以前，有必要对数据开展基本叙述。

主要包含样本数量、使用率、被访者相关信息等。

依据样本数量和使用率的描写，能够评定样版的代表性和调查的稳定。

叙述被访者相关信息，如性别、年纪、教育程度等，能够帮助分析师把握调查样本的特点和分布特征。

（延伸阅读：进行调查问卷有什么技巧？）三、分析方法1、单一变量分析：单独变量分析是指对单独变量开展统计和说明性分析。

重要方法包括频率分布、百分数、均值、标准差等。

依据对单个变量的描述，我们能了解不同变量的分布特征，如较大频率选项和均分。

这有助于给予相关样本的总体特点和观察的集中趋势。

2、相关性分析：相关性分析用以区分不同变量之间是否存在关联性。

重要方法包括相关系数和卡方检验。

相关系数可以选择2个持续变量之间的相关性，而卡方检验则适用分析2个归类变量之间的相关性。

相关性分析的结果能够帮助分析师了解不同变量之间的关系水准，及其这些关系是否具备统计意义。

3、回归分析：回归分析用于研究一个或多个预测变量和一个预测变量之间的关系。

创建回归方程可以根据变量预测或表述因变量的改变。

回归分析能够帮助分析师了解不同变量对因变量的影响程度，及其这些影响是否具备统计意义。

4、可视化分析：可视化分析是由图表和图形显示数据，使数据更真实、更容易理解。

问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。

为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。

信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。

一、信度分析信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。

信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。

信度分析的方法主要有以下四种：1、重测信度法这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。

显然，重测信度属于稳定系数。

重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。

如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。

由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。

2、复本信度法复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。

复本信度属于等值系数。

复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。

3、折半信度法折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。

折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。

这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。

分析调查问卷数据地方法当我们地调查问卷在把调查数据拿回来后，我们该做地工作就是用相关地统计软件进行处理.在此.我们以为处理软件，来简要说明一下问卷地处理过程，它地过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷地处理做详细地介绍.第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开后，我们可以看到和相似地界面，在界面地左下方可以看到 . 两个标签.只需单击左下方地标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量.在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项（变量名）、（变量类型）、（变量值地宽度）、（小数位）、（变量标签）、（定义具体变量值地标签）、（定义变量缺失值）、（定义显示列宽）、（定义显示对齐方式）、（定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类）.们知道在中.我们可以把一份问卷上面地每一个问题设为一个变量.这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应.每一个问题地答案即为变量地取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量地设置.为了便于说明.可假设此题为:.请问你地年龄属于下面哪一个年龄段（）?————那么我们地变量设置可如下: 即变量名为，即类型可根据答案地类型设置.答案我们可以用、、、来代替、、、.所以我们选择数字型地，即选择. 宽度为，即小数位数位为（因为答案没有小数点），即变量标签为“年龄段查询”.用于定义具体变量值地标签.单击框右半部地省略号，会弹出变量值标签对话框.在第一个文本框里输入，第二个输入—，然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置，即—、—、—、—；，用于定义变量缺失值.单击框右侧地省略号，会弹出缺失值对话框. 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方地“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义个值；最后一项为“缺失值范围加可选地一个缺失值”，在此我们不设置缺省值.所以选中第一项如图；，定义显示列宽.可自己根据实际情况设置；，定义显示对齐方式.有居左、居右、居中三种方式；，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类.以上为问卷中常见地单项选择题型地变量设置.下面将对一些特殊情况地变量设置也作一下说明..开放式题型地设置:诸如你所在地省份是这样地填空题即为开放题.设置这些变量地时候只需要将、两项不设置即可..多选题地变量设置:这类题型地设置有两种方法即多重二分法和多重分类法.在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法地基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量.然后将每一个选项拆分为两个选项项.即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在中地具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻地方式有哪些（）报纸杂志电视收音机网络在中设置变量时可为此题设置五个变量.假如此题为问卷第三题.那么变量名分别为、、、、.然后每一个选项有两个选项选中和不选中.只需在一项中为每一个变量设置成选中此项、不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中地所有问题作为变量在这个窗口中一次定义.到此，我们地定义变量地工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据地录入了.首先.我们要回到数据录入窗口.这很简单.只要我们点击软件左下方地标签就可以了.第二步:数据录入数据录入有很多方式.大致有一下几种:.读取格式地数据.读取等格式地数据.读取文本数据（和）.读取数据库格式数据（分如下两步）（）配置；（）在中通过和数据库进行.但是对于问卷地数据录入其实很简单.只要在地数据录入窗口中直接输入就可以了.只是在这里有几点注意地事项需要说明一下..在数据录入窗口.我们可以看到有一个表格.这个表格中地每一行代表一份问卷.我们也称为一个个案..在数据录入窗口中.我们可以看到表格上方出现了、、、、…….地标签名.这其实是我们在第一步定义变量中我们为问卷地每一个问题取地变量名.即代表第一题.代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题地答案即可完成问卷地数据录入.比如上述年龄段查询地例题.如果问卷上勾选了答案.我们在下面输入就行了（不要忘记我们通常是用、、、来代替、、、地）..我们知道一行代表一份问卷.所以有几分问卷.就要有几行地数据.在数据录入完成后.我们要做地就是我们地关键部分.即问卷地统计分析了.因为这时我们已经把问卷中地数据录入我们地软件中了.第三步:统计分析有了数据，可以利用地各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果地关键.这要根据我们地问卷调查地目地和我们想要什么样地结果来选择.有数值分析和作图分析两类方法..作图分析在中，除了生存分析所用地生存曲线图被整合到菜单中外，其他地统计绘图功能均放置在菜单中.该菜单具体分为以下几部分：（）：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单地介绍，初学者可以通过它对地绘图能力有一个大致地了解.（）：交互式统计图.（）：统计地图.（）下方地其他菜单项是我们最为常用地普通统计图，具体来说有：条图、散点图、线图、直方图、饼图、面积图、箱式图、正态图、正态图、质量控制图、图、自回归曲线图、高低图、交互相关图、序列图、频谱图、误差线图.作图分析简单易懂.一目了然.我们可根据需要来选择我们需要作地图形.一般来讲.我们较常用地有条图、直方图、正态图、散点图、饼图等等.具体操作很简单.大家可参阅相关书籍.作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析地.这样地效果更好..数值分析数值统计分析过程均在菜单中，包括：（）和：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入地统计分析地前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据地总体特征有比较准确地把握，从而选择更为深入地分析方法对分析对象进行研究. 和命令项中包括地功能是对单变量地描述统计分析.包括地统计功能有：（频数分析），作用:了解变量地取值分布情况.（描述统计量分析），功能：了解数据地基本统计特征和对指定地变量值进行标准化处理.（探索分析）：功能:考察数据地奇异性和分布特征.（交叉分析）：功能:分析事物（变量）之间地相互影响和关系.包括地统计功能有：（报告摘要表）：功能: 以分组变量为基础，计算各组地总计、均值和其他统计量.而输出地报告摘要则是指每个组中所包含地各种变量地统计信息.（观测量列表）：察看或打印所需要地变量值.：行形式输出报告.：列形式输出报告.（）（均值比较与检验）：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近地样本是否来自均值相同地总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出地问题.这就要进行均值比较.以下是进行均值比较及检验地过程:过程：不同水平下（不同组）地描述统计量，如男女地平均工资.各工种地平均工资.目地在于比较.术语：水平数（指分类变量地值数，如变量有个值，称为有两个水平）、单元（指因变量按分类变量值所分地组）、水平组合.过程：对样本进行检验地过程.单一样本地检验：检验单个变量地均值是否与给定地常数之间存在差异.独立样本地检验：检验两组不相关地样本是否来自具有相同均值地总体（均值是否相同，如男女地平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对检验：检验两组相关地样本是否来自具有相同均值地总体（前后比较，如训练效果，治疗效果）：一元（单因素）方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立地组，是否来自均值相同地总体.（）（方差分析）：方差分析是检验多组样本均值间地差异是否具有统计意义地一种方法.例如:医学界研究几种药物对某种疾病地疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量地影响；不同饲料对牲畜体重增长地效果等.都可以使用方差分析方法去解决.（）（相关分析）：它是研究变量间密切程度地一种常用统计方法.常用地相关分析有以下几种:线性相关分析：研究两个变量间线性关系地程度.用相关系数来描述.偏相关分析：它描述地是当控制了一个或几个另外地变量地影响条件下两个变量间地相关性，如控制年龄和工作经验地影响，估计工资收入与受教育水平之间地相关关系.相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间地关系有时也可以用相似性或不相似性来描述.相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远（）（回归分析）：功能:寻求有关联（相关）地变量之间地关系在回归过程中包括：：线性回归；：曲线估计；：二分变量逻辑回归；：多分变量逻辑回归；序回归；：概率单位回归；：非线性回归；：加权估计；：二段最小平方法；最优编码回归；其中最常用地为前面三个.（）（非参数检验）：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设地一类检验方法.由于这些方法一般不涉及总体参数故得名.非参数检验地过程有以下几个:卡方检验二项分布检验游程检验一个样本柯尔莫哥洛夫斯米诺夫检验两个独立样本检验个独立样本检验两个相关样本检验两个相关样本检验（）（因子分析）（）（聚类与判别）等等以上就是数值统计分析菜单下几项用于分析地数值统计分析方法地简介.在我们地变量定义以及数据录入完成后.我们就可以根据我们地需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们地问卷数据进行统计分析.来得到我们想要地结果.第四步:结果保存我们地软件会把我们统计分析地多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口（）.由于软件支持复制和粘贴功能.这样我们就可以把我们想要地结果复制﹑粘贴到我们地报告中.当然我们也可以在菜单中执行>来保存我们地结果.总结:以上便是处理问卷地四个步骤.四个步骤结束后.我们需要软件做地工作基本上也就结束了.接下来地任务就是写我们地统计报告了.值得一提地是.是一款在社会统计学应用非常广泛地统计类软件.学好它将对我们以后地工作学习产生很大地意义和作用.。

社会调查中问卷设计与数据分析首章：问卷设计问卷设计是一项关键性工作，是开展社会调查的重要环节。

合理的问卷设计能够帮助研究者收集到更加准确的数据，从而为后续分析提供有力的支撑。

以下是问卷设计的一些要素：1.明确调查目的在进行问卷设计前，必须先明确调查的目的和研究问题，这是制定问卷的基础。

只有在明确了调查目的后，才能有目的地设计和选取调查内容，并制定一系列科学、准确、完整、可行的问题。

2.问卷结构问卷结构要清晰、简单、连贯，应该按照逻辑关系设计问题，并合理安排问题顺序。

应该按照以下方法组织问题：*从自然的、简单的问题开始，先提出那些受访者肯定能够回答的问题，逐渐引导被调查者进入研究问题的主要内容和目的。

*将问题分类，每个问题所属的大类别应该有明确的名称，分类可以使被调查者不被过多的问题数量吓倒，从而有利于保持调查过程的高效性，减少问卷回收率的低下。

*在问卷结构设计时，应尽量避免跳题或缺项的现象。

如果一些问题不适合被某些被调查者回答，可以利用“跳题”功能选项或“缺项填写”等功能处理。

3.问题设计问卷问题的设计要清晰、简单、明了，要利用通俗易懂的语言，防止使用过于专业化的词汇、技术术语及行话。

应该采用如下原则进行编写：*问题问得要具体、清晰、易懂。

问卷问题的构成应该具有明确、精准、具体和简单的特性。

*问题要遵循避险原则。

在问卷设计过程中，许多问题涉及到敏感内容，需要注意问题的字眼和表述的效果，避免对受访者的影响和干扰。

*问题的拟定要注意正面性原则。

问题的拟定一定要避免使用否定短语、负面性字眼、含义模糊和易引导答案的选项等。

*问题必须严格遵循逻辑关系。

问题设置要根据不同调查问题之间的逻辑关系分类设置，同一个问题应该有且仅有一层含义，即一个问题只有一种解释的情况。

4.问卷测试在正式开始调查之前，必须进行问卷测试，以便了解问题条目的质量，测试可以从结构、合法性和可行性等方面进行。

通过问卷测试，可以纠正设计中存在的缺陷和漏洞，并提供实际的建议和改进方案。

调查问卷与统计分析调查问卷是一种常见的数据收集方法，可用于收集大量的反馈信息以进行统计分析。

在本文中，我们将讨论调查问卷的设计与实施，以及如何利用统计分析来解读这些数据。

一、调查问卷的设计1. 确定调查目的：在设计问卷之前，我们需要明确调查的目的和研究问题，以确保问卷内容的针对性和有效性。

2. 制定问题：根据调查目的，设计一系列问题，包括选择题、开放式问题和评分题等。

问题应该具有明确的文字，不带有歧义，同时要考虑受众的背景和水平。

3. 问题顺序：将问题按照逻辑顺序排列，从一般到具体，从简单到复杂，以减少受访者的认知负担和回答偏差。

4. 有效性检验：为了确保问卷的有效性，可以进行问卷预测试，邀请一些代表性受众进行填写，并根据他们的反馈进行必要的修改和调整。

二、调查问卷的实施1. 目标受众：确定受访者的特征和数量，如年龄、性别、教育程度等，以便有目的地选择样本。

可以通过面对面访谈、电话调查、邮件、在线调查等方式进行实施。

2. 问卷发布：根据目标受众的特点和习惯选择适合的方式进行问卷发布，并说明填写目的和保障受访者隐私的措施。

3. 回收与追踪：对于问卷的回收，可以设立截止日期并提醒受访者，也可以进行电话、短信等方式的追踪，提高问卷的回收率和可靠性。

4. 数据录入：将纸质调查问卷录入电脑或直接整理在线问卷的数据，确保数据的准确性和完整性。

三、统计分析的方法1. 描述性统计：通过计算频率、平均数、中位数等对数据进行描述，了解受众的整体情况，比如年龄分布、满意度评分等。

2. 探索性分析：利用图表、交叉分析等方法探索数据内在的关系和规律，寻找变量之间的相关性和影响因素。

3. 统计推断：通过抽样调查得到的样本数据，利用统计方法推断总体参数，并给出置信区间和显著性检验等结论。

4. 因果关系分析：通过回归分析、实验设计等方法研究变量之间的因果关系，找出影响因素和效应大小。

四、统计分析的软件工具1. Excel：作为常用的办公软件，Excel具备对数据进行整理、计算和绘图的功能，适用于简单的统计分析。

问卷调查的数据分析方法标题：问卷调查的数据分析方法引言：随着社会的发展和科技的进步，问卷调查已经成为研究和了解人们意见、态度和行为的常用方法之一。

然而，仅仅收集到大量的数据并不能帮助我们深入理解和分析问题。

在这篇文章中，我们将探讨一些常用的数据分析方法，以助于更好地理解问卷调查结果。

一、数据整理与预处理在开始数据分析之前，我们需要进行数据整理与预处理，以确保数据的可靠性和一致性。

首先，我们应该检查数据是否完整，是否存在缺失值或异常值。

其次，对于多选题或开放式问题，我们需要对回答进行分类和编码，以便后续的统计和分析。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，通常包括计算平均数、中位数、众数、标准差等统计指标。

通过这些指标，我们可以了解数据的分布、集中趋势和离散程度。

此外，我们还可以通过绘制条形图、饼图、频率分布图等图表来直观地展示数据特征。

三、关联分析关联分析是研究不同变量之间关系的方法，一般利用相关系数或卡方检验等统计方法进行计算。

通过关联分析，我们可以了解不同变量之间的相关性强弱程度，判断它们之间是否存在显著关联。

这对于了解问题的核心因素、解释变量之间的作用关系非常重要。

四、回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法，通过构建数学模型进行预测和解释。

常见的回归方法包括线性回归、逻辑回归等。

通过回归分析，我们可以深入探讨各个自变量对因变量的影响程度和方向，帮助我们理解问题的本质和原因。

五、聚类分析聚类分析是将相似的个体归为一类，不相似的个体归为不同类别的方法。

通过聚类分析，我们可以进行数据的分类与整理，发现数据集中的分组结构和内部规律。

对于大规模问卷调查数据，聚类分析可以帮助我们减少数据的复杂性，提取出主要特征。

六、主成分分析主成分分析是一种降维方法，通过将原始变量进行线性组合，得到新的综合指标（主成分），从而降低数据维度并保留较多信息。

主成分分析可以帮助我们理解变量之间的相关性和重要性，发现隐藏在数据背后的潜在因素。

调查问卷统计分析引言调查问卷是一种常用的数据收集工具，它可以帮助研究者了解被调查者的意见、态度、行为等信息。

调查问卷统计分析是对收集到的问卷数据进行整理、分析和解释的过程。

本文将介绍调查问卷统计分析的基本步骤和常用方法，并通过一个案例来说明如何进行问卷统计分析。

1. 设计问卷在开始调查问卷统计分析之前，首先需要设计一份合理有效的问卷。

问卷设计应充分考虑被调查者的背景、目的和问题类型。

确定需要回答的问题，并选择合适的问卷格式，如选择题、开放题或矩阵题等。

同时，还要确保问题的表达清晰、简明，并避免主观性和引导性的问题。

2. 数据收集在设计好问卷后，需要将问卷发送给被调查者并进行数据收集。

数据收集可以通过多种方式进行，如在线调查、面对面访谈或电话访问等。

为了保证数据的质量和完整性，可以在数据收集过程中设立一些筛选条件，如只采集满足特定条件的样本数据。

此外，还可以设立一个截止日期来限制数据收集的时间范围。

3. 数据清洗收集到的问卷数据往往包含一些错误、缺失或异常值。

数据清洗是指对这些数据进行筛选、填充或剔除的过程，以确保数据的准确性和可靠性。

在数据清洗过程中，可以采用多种方法，如删除重复数据、剔除异常值、填充缺失值或修正错误值等。

4. 数据整理数据整理是指对清洗后的数据进行整理和整合的过程。

在数据整理过程中，可以根据问题类型对数据进行分类和编码，并给每个问题赋予合适的权重和分类标签。

此外，还可以计算变量之间的相关性和统计指标，如均值、中位数、标准差等。

5. 数据分析在数据整理后，可以开始进行统计分析。

数据分析可以通过多种方法进行，如描述性统计、推断统计、相关性分析或回归分析等。

描述性统计是指对数据进行总体描述和展示的过程，它可以通过表格、图表或统计指标来呈现数据分布情况。

推断统计是指根据抽样数据对总体特征进行推断的过程，它可以通过假设检验或置信区间来判断差异和关联性的显著性。

案例分析：性别与购物偏好调查假设我们进行了一次关于性别与购物偏好的调查问卷，共有300份有效问卷。

调查问卷中的统计分析方法一、本文概述随着社会科学研究的不断深入和方法的不断更新，调查问卷作为一种重要的数据收集工具，在社会学、心理学、市场营销、医学等诸多领域得到了广泛应用。

而如何对收集到的问卷数据进行科学有效的统计分析，从而得出准确、有价值的研究结论，成为了研究者们关注的焦点。

本文旨在探讨调查问卷中的统计分析方法，包括描述性统计、推论统计、因子分析、聚类分析、路径分析等多种常用统计分析方法的应用与操作，以期帮助研究者更好地理解和运用这些方法，提高研究质量和效率。

通过本文的阅读，读者可以全面了解调查问卷中统计分析方法的基本原理、适用场景、操作步骤及注意事项，为实际研究提供有益的参考和指导。

二、调查问卷的基本概念和类型调查问卷，也称为问卷或调查表，是一种用于收集数据的研究工具。

它通常包含一系列问题，这些问题旨在收集被调查者对于特定主题、产品或服务的看法、意见、行为或态度。

通过问卷调查，研究人员可以获取大量的量化或定性数据，进而进行统计分析，以揭示某种现象、趋势或关系。

调查问卷的类型多种多样，取决于研究目的、调查对象和研究领域。

以下是一些常见的调查问卷类型：封闭式问卷：封闭式问卷包含一系列固定的选择项，如单选或多选题目。

被调查者需要在给定的选项中选择一个或多个答案。

这种类型的问卷便于数据整理和统计分析，但可能限制了被调查者的自由表达。

开放式问卷：开放式问卷允许被调查者自由回答，通常没有固定的选择项。

这种问卷可以收集到更丰富的、深入的信息，但数据整理和分析可能更为复杂。

混合式问卷：混合式问卷结合了封闭式和开放式问题的优点。

它包含一些固定的选择项，同时也允许被调查者自由回答某些问题。

量表式问卷：量表式问卷使用量表来评估被调查者的态度、意见或行为。

常见的量表有李克特量表（Likert Scale）、瑟斯顿量表（Thurstone Scale）等。

矩阵式问卷：矩阵式问卷通常用于收集关于多个项目或产品的数据。

社会调查问卷如何抽样分析社会调查问卷是一种常用的社会科学研究工具，通过收集大量的调查数据来了解社会现象及其相关因素。

然而，在进行社会调查时，研究者往往很难对整个人群进行全面调查，因此需要采用抽样方法来代表整体人群进行分析。

下面将介绍一些常见的抽样方法及其分析原理。

首先，简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。

在进行调查时，研究者从总体中随机选择一定数量的样本进行调查。

这种抽样方法的优点是简单易行，样本具有代表性。

在分析时，可以使用统计学中的方法，如平均数、比例等，来推断整体人群的特征。

其次，系统抽样是另一种常用的抽样方法。

研究者将总体按照一定的规则排列，然后从中随机选择一个起始点，然后按照固定的间隔选择样本。

这种抽样方法适用于总体有一定的规律性分布的情况。

在分析时，可以根据样本的特征，进行类似于简单随机抽样的分析。

另外，分层抽样也是常见的抽样方法之一。

研究者将总体按照某些特征进行分层，然后从每个层中随机选择一定数量的样本进行调查。

这种抽样方法可以保证不同层次的样本都能得到充分的代表性。

在分析时，可以对每个层次进行单独的分析，并综合得出整体人群的特征。

此外，整群抽样是一种适用于特定情况的抽样方法。

研究者将总体分为若干个互不重叠的群体，然后随机选择一部分群体进行调查。

这种抽样方法适用于群体内部差异较小的情况。

在分析时，可以根据群体的特征进行分析，并推断整个总体的特征。

最后，需要强调的是，不同的抽样方法适用于不同的调查对象和研究目的。

在实际应用中，研究者应根据具体情况选择合适的抽样方法，并且在分析时要注意样本的代表性和可靠性。

同时，还应注意抽样误差的控制，以提高研究结果的准确性和可信度。

总之，社会调查问卷的抽样分析是一项重要的研究工作。

通过合理选择抽样方法，并在分析时考虑样本的代表性和误差控制，可以提高研究结果的可靠性和有效性。

希望本文能对读者理解和应用社会调查问卷的抽样分析方法有所帮助。

调查问卷数据分析方法前言调查问卷是一种常见的数据收集工具，在各种研究和调查中得到广泛应用。

如何对调查问卷的数据进行分析，能帮助研究者深入了解样本群体的特征和倾向，从而得出有效的结论和建议。

本文将介绍几种常见的调查问卷数据分析方法，并探讨它们的优缺点以及适用场景。

调查问卷数据收集与整理在进行调查问卷数据分析之前，首先需要对数据进行收集和整理。

通常会采用在线调查平台或纸质问卷的方式，收集样本群体的答案。

收集完数据后，需要将数据进行整理、清洗和编码，确保数据的准确性和完整性。

描述性统计分析描述性统计分析是对调查问卷数据的第一步分析，目的是对数据的基本特征进行描述和总结。

包括以下几个方面：•频数分析：统计每个选项或变量的出现频率，了解样本群体的选择倾向。

•平均数和标准差：计算平均数和标准差，了解数据的集中趋势和离散程度。

•分布特征：绘制直方图、饼图等图表，直观地展示数据的分布特征。

描述性统计分析能够帮助研究者快速了解数据的大致情况，为进一步分析提供基础。

相关性分析相关性分析主要是探讨调查问卷中的变量之间是否存在相关关系。

常用的方法包括：•皮尔逊相关系数：用来衡量两个连续变量之间的线性相关程度。

•斯皮尔曼相关系数：用来衡量两个顺序变量之间的相关程度，不要求数据呈线性关系。

•卡方检验：用来检验两个分类变量之间是否存在显著的关联。

相关性分析能够帮助研究者了解不同变量之间的关系及影响程度，为深入研究提供线索。

因素分析因素分析是一种常用的多变量统计分析方法，用来探讨多个变量之间的潜在关系和构成因素。

通过因素分析，可以将大量变量简化为少数几个因素，减少数据的复杂性，帮助研究者理解变量之间的内在联系。

聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用来将样本群体进行分类，找出相似性较高的样本。

在调查问卷数据分析中，聚类分析可以帮助研究者发现潜在的群体特征和分类规律，为不同群体提供个性化的建议和措施。

结语调查问卷数据分析是研究过程中的重要环节，能够帮助研究者从数据中挖掘有用的信息和规律。

社会调查问卷设计和数据分析在社会科学研究中，调查问卷是一种常见的数据收集工具。

合理设计和准确分析问卷数据对于获得可靠的研究结果至关重要。

本文将介绍社会调查问卷设计的基本原则，并提供一些常用的数据分析方法。

一、调查问卷设计1. 研究目的明确：在设计调查问卷之前，研究者需要明确自己的研究目的。

明确的研究目的有助于确定调查问题和样本选择。

2. 问题设计：问卷中的问题应该具有明确的意义，避免使用模糊或歧义的表达。

问题应该简洁明了，避免使用复杂的句子结构和专业术语。

此外，问题的顺序应该合理，从一般到具体，从简单到复杂。

3. 选项设计：对于多项选择题，选项应该全面而互斥，避免重复或遗漏。

对于开放性问题，应提供足够的空间供被调查者填写回答。

4. 问卷长度：问卷长度应该适中，避免过长或过短。

过长的问卷可能导致被调查者疲劳或不愿意回答，而过短的问卷可能无法获取足够的信息。

5. 问卷测试：在正式使用之前，应对问卷进行测试。

通过测试，可以发现问题的不清晰或不合理之处，并进行相应的修改。

二、数据分析1. 数据清理：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清理。

清理数据包括删除无效数据、处理缺失值、检查异常值等。

2. 描述性统计分析：描述性统计分析是对收集到的数据进行总结和描绘的过程。

常用的描述性统计方法包括频数分析、平均数计算、标准差计算等。

3. 相关性分析：相关性分析用于研究变量之间的关系。

常用的相关性分析方法包括相关系数分析和卡方检验等。

4. 回归分析：回归分析用于研究自变量对因变量的影响程度。

回归分析可以帮助研究者确定变量之间的因果关系。

5. 因子分析：因子分析用于研究多个变量之间的内在关系，帮助研究者提取出共同的因素。

6. 非参数检验：非参数检验适用于数据不符合正态分布的情况。

常用的非参数检验方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。

7. 结果解释：在进行数据分析后，研究者需要对结果进行解释。

问卷数据分析流程详解与注意事项问卷数据分析是一个系统而详细的过程，它涉及多个步骤和方法，以确保从收集的数据中提取出有价值的信息和结论。

以下是一个概括性的问卷数据分析流程：一、明确分析目的在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目的。

这有助于确定分析的重点和所需的方法。

例如，分析可能旨在了解消费者对某个产品的满意度、评估员工对工作环境的满意度或探究某个政策对公众的影响等。

二、数据整理与清洗1.数据收集：通过问卷星、SurveyMonkey等问卷调查工具或线下方式收集数据。

2.数据整理：将收集到的原始数据进行整理，确保数据的完整性和准确性。

3.数据清洗：去除无效数据（如未完成的问卷、明显不符合逻辑的答案等），以减少对分析结果的影响。

三、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，主要用于描述数据的总体特征。

1.频数分析：统计各选项的选择频数，了解数据的分布情况。

例如，统计性别、年龄、职业等人口统计学变量的分布情况。

2.基本统计量：计算平均数、中位数、众数、标准差等统计量，了解数据的集中趋势和离散程度。

四、信度与效度分析1.信度分析：用于检验问卷的可靠性，通常通过Cronbach's Alpha系数来衡量。

信度分析是确保问卷结果稳定性和一致性的重要步骤。

2.效度分析：用于检验问卷的有效性，即问卷是否真正测量了想要测量的内容。

效度分析通常通过因子分析等方法进行。

五、深入分析在完成描述性统计分析和信度与效度分析后，可以进行更深入的数据分析，以揭示数据背后的关系和规律。

1.交叉分析：通过交叉分析，可以比较不同群体（如不同性别、年龄、职业等）在某一问题上的态度或行为差异。

2.相关分析：研究两个或多个变量之间的相关关系，了解它们之间的关联性。

3.回归分析：在相关分析的基础上，进一步研究自变量对因变量的影响程度和方向。

4.因子分析：用于提取问卷中的潜在变量（即因子），并解释这些变量之间的关系。

六、撰写分析报告最后，根据数据分析的结果，撰写详细的分析报告。

最近做问卷调查的统计分析，找到一篇很好的文章，是关于如何使用SPSS输入各种问卷题型，如何进行统计分析，对于初涉采用统计软件处理调查问卷的人来说，是很实用的！在此与大家分享！特别是，关于不同的题型如何输入，是很详细的！SPSS问卷分析最白痴问题---编码录入及描述统计详解问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。

后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。

自己写的，错误之处请指正，调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。

SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。

定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下：问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。

后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。

自己写的，错误之处请指正，调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。

SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。

定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下：1、单选题：答案只能有一个选项例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？A有B正在开创C没有D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D四个选项。

NSS调查问卷数据统计分析一、调查背景与目的参与联想“经营大侠”营销大赛，，为制作策划案而进行本次市场调查，目的是为了更好的了解大学生市场，以及大学生购买电脑的意向，为后期团队进行相应推销等工作打下坚实基础。

二、调查时间2016年11月22-11月25日调查地点：武汉市武汉商学院三、调查对象以大学生消费者为主要调查对象，穿插有老师等职业人士。

四、调查方式以随机抽样为主，选择不同年纪，不同性别大学生进行调研。

五、调查内容涉及对于大学生了解电脑，购买电脑以及对于电脑具体价格的针对性调研。

六、问卷分析（一）本次问卷调查，因学校女生人数较多，所以调查分析出的数据偏向女性购买电脑，或对电脑的一些看法及意见。

（二）问题：你购买笔记本电脑的主要用途？由图表可以清晰的看出现在的大学生，特别是以女性大学生为主的消费群体，购买电脑的用途主要是用于学习与生活，有小部分为扩展社交面。

（三）决定性购买因素由柱状图可见，现在的消费者群体对于机器的配置，外观及价格比较看重，体现出了现在女性消费者一个趋向，喜欢购买物美价廉的产品，相对于优惠活动来说，直观的价格和机器配置更能引起他们的消费欲望。

（四）通过那些方式了解笔记本？本组数据折射出现在大多数女性消费者对于所购买的产品，或有意购买的产品的一个了解方式，主要以广告、朋友介绍以及专卖店的介绍为主，其中专卖店的占比最高，可见良好的专业介绍以及推销方式，可以增加消费者购买欲望。

同时，以朋友身份对消费者进行推销，也会降低其抗拒心理，更容易接受产品。

（五）通过何种渠道购买电脑。

本组数据所反映出来，消费者对于电脑购买更倾向于可以更便捷的找到直营者的实体店购买，表现出来的是消费者对于网购等方式存有较大的戒心。

（六）购买电脑首要动机本组数据再次显示出现在消费者求实的消费心理以及便于操作的渴求，对于现在的消费者，需要让消费者明白她所购买的产品是多么值得，是多么易于操作，否则产品不易推销出去。

（七）购买电脑时所考虑的问题本组调查为多选，收集的数据表明，消费者所关注的购买面更加广，要更好的迎合消费者的口味，必须将产品做到更好，各个方面做的更加健全。

丈量问卷信效度分析之青柳念文创作信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的尺度之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要停止信度和效度的分析，才干确保我们的问卷有意义.信度（Reliability）即靠得住性，是指使用相同指标或丈量工具重复丈量相同事物时，得到相同成果的一致性程度.一个好的丈量工具，对同一事物反复多次丈量，其成果应该始终坚持不变才可托.例如，我们用一把尺子丈量一张桌子的高度，今天丈量得高度与今天丈量的高度分歧，那末我们就会对这把尺子发生怀疑.因此，一张设计合理的调查询卷应该具有它的靠得住性和稳定性.今朝最常常使用的是Alpha信度系数，一般情况下我们主要思索量表的内涵信度——项目之间是否具有较高的内涵一致性.通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，暗示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，暗示量表的信度可以承受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，暗示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在 0.7以下，暗示量表有些项目需要摈弃.信度分析是：“分析”——“度量”——“靠得住性分析”，把所有主观题选到：“项目”中，确定即可,得出总的信度.把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度.详细步调：分析——度量——靠得住性分析模子选择a，点击确定即可.成果分析：分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每一个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符合问卷调查.效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否可以准确反映评价目标和要求.是指丈量工具可以测出其所要丈量的特征的正确性程度.效度越高，即暗示丈量成果越能显示其所要丈量的特征，反之，则效度越低.常常使用于调查询卷效度分析的方法主要有以下几种.1、单项与总和相关效度分析这种方法用于丈量量表的内容效度.内容效度又称概况效度或逻辑效度，它是指所设计的题项可否代表所要丈量的内容或主题.对内容效度常采取逻辑分析与统计分析相连系的方法停止评价.逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合丈量的目标和要求.统计分析主要采取单项与总和相关分析法获得评价成果，即计算每一个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著断定是否有效.若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分.2、准则效度分析准则效度又称为效标效度或预测效度.准则效度分析是根据已经得到确定的某种实际，选择一种指标或丈量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的接洽，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的分歧取值、特性表示出显著差别，则为有效的题项.评价准则效度的方法是相关分析或差别显著性检验.在调查询卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分坚苦，使这种方法的应用受到一定限制.3、布局效度分析布局效度是指丈量成果体现出来的某种布局与测值之间的对应程度.布局效度分析所采取的方法是因子分析.有的学者认为，效度分析最抱负的方法是操纵因子分析丈量量表或整个问卷的布局效度.因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本布局.通过因子分析可以考查问卷是否可以丈量出研究者设计问卷时假设的某种布局.在因子分析的成果中，用于评价布局效度的主要指标有积累贡献率、共同度和因子负荷.积累贡献率反映公因子对量表或问卷的积累有效程度，共同度反映由公因子诠释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度.在竣事本文时应再次强调，为了提高调查询卷的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不成少的重要环节.其中因子分析是：分析——降维——因子分析，把所有主观题选到：“项目”中，点击描绘，选择KMO和Bartlett’s检验.点击旋转，选择最大方差法.点击选项，按大小排序.其中，KMO值大于0.7，说明问卷的布局效度杰出.详细步调：“分析”——“降维”——“因子分析”（1）将问卷的主观题部分全部选择为“变量”.点击“描绘”，设置如下：（2）点击“旋转”，设置如下：（3）点击“选项”，设置如下：成果分析：在输出成果中，第一个表格中，第一行的的位置的值为0.927，即KMO值大于0.7，说明问卷的布局效度杰出.。

问卷调查统计分析方法从统计分析的层次划分问卷的统计分析方法可分为两类：定性分析和定量分析。

一、定性分析定性分析是一种探索性调研方法。

目的是对问题定位或启动提供比较深层的理解和认识，或利用定性分析来定义问题或寻找处理问题的途径。

但是，定性分析的样本一般比较少（一般不超过三十），其结果的准确性可能难以捉摸。

实际上，定性分析很大程度上依靠参与工作的统计人员的天赋眼光和对资料的特殊解释，没有任何两个定性调研人员能从他们的分析中得到完全相同的结论。

因此，定性分析要求投入的分析者具有较高的专业水平，并且优先考虑那些做数据资科收集与统计工作的人员。

二、定量分析在对问卷进行初步的定性分析后，可再对问卷进行更深层次的研究——定量分析。

同卷定量分析首先要对问卷数量化，然后利用量化的数据资料进行分析。

问卷的定量分析根据分析方法的难易程度可分为定量分析和复杂定量分析。

（一）简单的定量分析简单的定量分析是对问卷结果作出一些简单的分析，诸如利用百分比、平均数、频数来进行分析。

在此，我们可将问卷中的问题分为以下几类进行分析。

1、对封闭问题的定量分析。

封闭问题是设计者已经将问题的答案全部给出，被调查者只能从中选取答案。

例如：您认为出入正式场合时，穿着重要吗？（限选一项）一点也不重要……………………l不重要 (2)无所谓 (3)重要 (4)非常重要 (5)对于全部45次访问的回答，我们可以简单地统计每种回答的数目：一点也不重要=2；不重要=5；无所谓=10；重要=15，可把结果整理成如表一所示：表一出入正式场合穿着重要性从表一中可以一目了然地看出分析结果——几乎三分之一的被调查者认为在正式场合穿着很重要，仅有15.6%的人认为在正式场合穿着不重要。

表一是对全部样本总体的分析。

然而，几乎所有的问卷分析都要求不同的被访群之间的比较。

这就需要用较为复杂的方法——交叉分析来实现。

交叉分析是分析三个变量之间的关系。

例如美国的一位调研人员怀疑美国人“海外旅游的欲望可能与年龄”有关，但通过分析发现，没有发现两者之间存在任何联系，当将性别作为第三个变量引进之后，发现在男性中45岁以下的人中有60%有“海外旅游欲望”，而45岁以上者只有40%有这种愿望。