问卷调查数据应该怎么分析？

问卷调查作为最常用的节省时间和精力的调查方法之一，在日常工作和学术研究中都很受欢迎。在最后一篇文章中，我分享了问卷设计的想法和技能的相关知识（如果你对阅读感兴趣，请戳：如何设计一个合格的问卷？），我相信大多数学生都可以根据文章中介绍的方法设计一个好的问卷。所以现在有了问卷，数据也被收集和整理出来，你可以开始数据分析，但问题又来了！这么多的数据我们面前，我们应该从哪里开始？应该用什么方法来分析它？

本文从问卷设计思路出发，细分不同类型的问卷或话题，讲解影响关系研究、现状政策研究、调整/中介研究、类实验差异研究、聚类样本研究五种常见类型问卷的数据分析思路。

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、教育学、师范学、语言学等。这五维分析框架的具体说明如下:

1、影响关系研究

影响关系的研究是最常见的。在研究影响关系时，通常首先绘制模型结构框架，一个框架表达了研究结构的整体思想，研究框架是核心。这种分析思想侧重于关系，也是一种影响关系的研究。例如，各种因素对员工工资满意度、员工离职倾向、消费者重复购买意愿等影响关系的研究。这种分析思维框架的大多数问题应该是量表问题，而少数问题是非量表问题。心理学、管理、旅游、市场营销等专业经常使用这种分析思维框架，适用于所有读者。

具体研究内容：

1. 首先分析收集数据的基本频率，如统计性别、年龄、教育分布等。

2. 如果研究涉及样本的特征，如基本行为或认知态度，也可以通过频率分析进行总结，以进一步了解样本的特征。

3. 在影响关系研究时，问卷通常涉及大量的量表问题。如果量表问题应分为多少维度，则不完全确定。此时，可以使用因素分析进行浓缩，得到多个维度（因素），并找到维度与问题之间的相应关系。（ 注：一个维度由多个标题项表示，如果您想将多个标题项概括为一个整体，则需要使用它SPSSAU生成变量的平均值功能即可)

4. 数据的可靠性和可信度是最基本的。一般来说，在样本的基本特征背景之后，原因是你必须首先知道什么样的样本组在回答问题。同时，信度只研究量表数据，不能分析性别、年龄等背景信息项目。

5. 除了可靠的数据外，还需要研究量表问题的可靠性。数据可靠，然后分析有效，这是一种常见的结构，效率分析和信度分析也可以交换位置。

6. 数据可靠，量表研究有效后，需要描述分析具体维度(量表题等)。)，研究样本组对量表项的基本态度。

7. 完成量表问题，对各维度进行描述性分析，然后利用相关分析研究关系，为回归分析做准备。

8. 在数据相关的前提下，研究回归影响关系是有意义的。因此，回归分析需要在相关分析之后进行。通常需要使用回归分析来验证假设。

9. 也可能需要比较不同的人，比如性别、年龄等。他们对量表题的态度不同，所以一般可以用方差分析，或者T检验等进行分析。如果说想研究不同背景人群（比如性别，年龄）对于样本行为上的差异性，建议可使用交叉卡方分析等，同时如果涉及多选题的交叉分析等，也对应选择需要的方法即可。

2、现状政策研究

现状政策研究非常普遍。分析思想侧重于现状和基本态度，以及差异比较研究，了解群体的基本认知、态度、观点或行为。通常，现状政策研究更多的是非量表问题，这种研究框架的核心是分组。第一件事是分组；例如，有30个问题，这30个问题可以分为几个方面？例如，基本背景、认知、态度、行为、原因等五个方面。第二件事是分别分析分组作为一部分。第三件事是分组问题和分组问题之间的交叉点。社会学、媒体等相关专业将使用该分析框架进行相关研究，企业问卷研究更适用于此类分析思维框架。

具体研究内容：

1. 首先分析收集数据的基本频率，如统计性别、年龄、教育分布等

2. 分别分析分组，每个分组作为分析的一部分。

3. 差异关系研究：如基本背景与认知、态度、行为、原因（通常使用交叉分析，当然，当涉及多主题时，应选择相应的交叉方法）

4. 如果你想研究影响关系，比如研究认知(X)，“态度” (X)分别对行为 (Y)此时可以考虑二元的影响关系logit回归分析。但需要特别注意的是:行为 (Y)必须只有两种选择，如愿意或不愿意，购买或不购买，必须分别使用数字1和0。例如，研究网上购物态度 对 是否购买大沟产品的影响，愿意用数字1表示，而不是用数字0表示。

注：如果问卷中有量表问题，也可以使用信度分析、方差分析等研究方法。注：不要使用信度、效率等研究方法进行非量表数据。3.调整/中介研究

调整/中介功能研究框架类似于第一类，即影响关系研究。然而，这种框架在学术研究中更为常见，因此可能有更多的中介功能或调整功能。剩余部分与影响关系研究基本相似。

这种分析思想侧重于中介功能或调整功能的研究。例如，当研究员工工作和生活平衡对离职倾向的影响时，工作满意度是否起着中介作用。当产品质量认知影响口碑沟通意愿时，不同的收入水平是否起着调整作用。与第一个分析思维框架类似，问卷设计中的大量问题都是量表问题，只有少数问题是非量表问题。工商管理、市场营销、心理学、教育学等专业更喜欢使用这种分析思维框架，更适合有一定统计基础的读者。

需要注意的是，中介功能或调整功能研究是一项非常谨慎的学术研究。因此，如果需要这两种研究，只有在文献综述部分详细描述中介或调整功能关系后才能进行分析（即先有理论依据，研究方法验证），否则会出现逻辑问题。

4、实验差异研究

实验研究，通常被称为场景研究等。这种框架在市场研究中相对常见。相对而言，这类研究的核心是交互关系，通常是量表问卷。

这种分析思路是用实验方法和问卷形式研究关系的，通常问卷设计包括不同的场景设置。比如百货音乐 ** 对于消费意愿的影响研究，问卷中通常有不同的场景，如背景音乐或无背景音乐，或不同类型的背景音乐。这种分析思维框架强调不同场景或不同实验情况下的差异比较，通常有更多的量表问题。市场营销、心理学、媒体等相关专业将使用该分析框架进行各种研究。

5、聚类样本研究

聚类样本研究的分析思路倾向于样本的分类，即样本组应分为几类；分类后，通常需要比较不同类别群体的差异，如不同类别群体的态度和行为差异。在设计问卷时，应注意的是，当聚类样本可以使用时，会有更多的非量表问题来了解样本的特征。社会学和市场营销相关专业经常使用这个分析框架进行研究，这个分析框架更适合有一定统计基础的读者。

具体研究内容：

1. 首先分析研究数据样本的基本特征(如性别、年龄、学历等)。

2. 如果涉及样本组的特征、行为或态度，可以单独分析

3. 如果研究量表数据不知道分为多个维度，如20个量表问题，则不确定分为多个维度。此时，可以使用因素分析方法。找出应分为多个维度（因素），以及问题和维度之间的相应关系。

4. 然后对量表项进行信度和效度分析（ 注：因素分析得出维度与问题对应的关系，说明有效性，有时可以放弃效率分析，建议从内容完整性中加入）

5. 在完成因素分析后，确认了几个维度，可以聚类这些维度，获得几个组，然后根据每个组的特点命名每个组。（注：一个维度由多个问题表示，要将多个问题概括为一个整体，此时需要使用SPSSAU生成变量的平均值功能即可)

6. 获得聚类后，需要比较不同类别群体的差异；包括特征、行为或态度的差异。结合不同的群体提供不同的建议和措施很容易。

在了解了每种问卷类型的分析思路后，找到自己设计的问卷类型，并按照上述步骤进行分析。具体分析可以在SPSSAU（网页版SPSS）一键拖动生成分析结果，省时省力。也可以使用更多的知识SPSSAU同时，您可以点击以下链接参与知乎Live课程"在线快速掌握SPSS分析方法"

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