问卷调查的常用统计分析
在问卷调查中常用数据分析方法有哪些？
在问卷调查中常用数据分析方法有哪些？1．描述性统计分析包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。
此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，经过西线学院小编了解，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。
2．Cronbach’ａ信度系数分析信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。
信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
针对各研究变量的衡量题项进行该信度分析，以了解衡量构面的内部一致性。
一般来说，Cronbach’ａ仅大于0．7为高信度，低于0．35为低信度，0．5为最低可以接受的信度水准。
3．探索性因素分析和验讧性因素分析用以测试各构面衡量题项的聚合效度(convergent validity)与区别效度(discriminantvalidity)。
因为仅有信度是不够的，可信度高的测量，可能是完全无效或是某些程度上无效。
所以我们必须对效度进行检验。
效度是指工具是否能测出在设计时想测出的结果。
收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的因素的负荷量来决定；而区别效度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数，检定相关系数的95％信赖区间是否包含1．0，若不包含1．0，则可确认为具有区别效度。
4．结构方程模型分析由于结构方程模型结合了因素分析和路径分析，并纳入计量经济学的联立方程式，可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。
容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度，因而适用于整体模型的因果关系。
在模型参数的估计上，采用最大似然估计法；在模型的适合度检验上，以基本的拟合标准、整体模型拟合优度以及模型内在结构拟合优度，三个方面的各项指标作为判定的标准。
在评价整体模式适配标准方面，平均残差平方根(root—mean．square：residual，RMSR)、近似误差均方根(root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA)等指标；模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi和Yi的标准，考察所估计的参数是否都到达显著水平。
(完整版)问卷调查的常用统计分析方法
问卷调查的常用统计分析方法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。
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。
论文中的问卷调查数据分析与解读
论文中的问卷调查数据分析与解读在社会科学研究领域，问卷调查是一种常用的数据收集方法，可以用于收集大量的定量和定性数据。
然而，仅仅收集到数据并不能让我们得出有意义的结论，需要对数据进行分析和解读。
本文将讨论在论文中如何进行问卷调查数据的分析与解读。
1. 数据整理与清洗在进行任何数据分析之前，首先需要对收集到的问卷调查数据进行整理和清洗。
这一步骤包括检查数据的完整性、删除无效或错误的数据、解决缺失数据等。
整洁的数据可以确保分析的准确性和可靠性。
2. 描述性统计分析描述性统计是对问卷调查数据的基本统计特征进行总结和描述，旨在提供对样本的概括性认识。
常见的描述性统计方法包括计算均值、中位数、标准差、频率分布等。
通过描述性统计分析，我们可以得到对于不同变量的总体情况和分布特征有一个直观的了解。
3. 探索性因素分析在问卷调查中，有时我们需要对一系列相互关联的变量进行分析，以探索它们之间的潜在维度和结构。
这就需要使用因素分析来进行数据的降维和分类。
因素分析可以通过发现共同的变量来解释数据的变异，并得出隐藏在背后的因素。
4. 相关性分析相关性分析用于探索问卷调查数据中变量之间的相关性关系。
通过计算变量之间的相关系数，我们可以了解它们之间的线性相关程度。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们理解不同变量之间的相互作用和影响。
5. 回归分析在许多问卷调查研究中，我们的目标是探索变量之间的因果关系。
回归分析是一种常用的统计方法，用于确定一个或多个自变量与因变量之间的关系。
通过回归分析，我们可以确定哪些变量对因变量有重要的预测能力，并建立预测模型。
6. 主题分析主题分析是针对问卷调查中定性数据的分析方法。
通过对开放式问题的内容进行编码和分类，我们可以得出参与者对于某一主题的共同见解和观点。
主题分析可以帮助我们深入挖掘问卷调查数据中的潜在信息和意见。
7. 解读和讨论完成数据分析后，需要在论文中对结果进行解读和讨论。
问卷分析方法
问卷分析方法问卷调查是一种常用的数据收集方法，通过问卷可以获取大量的信息和数据，但如何对问卷进行有效的分析是至关重要的。
本文将介绍几种常用的问卷分析方法，希望能对您的研究工作有所帮助。
首先，问卷调查的数据分析可以采用描述性统计方法。
描述性统计是通过对问卷数据中的各项指标进行统计描述，包括频数分布、均值、标准差等。
通过描述性统计，可以直观地了解被调查对象的一些基本情况，比如年龄分布、性别比例、受教育程度等，这些信息对于后续的分析和研究具有重要意义。
其次，问卷数据的分析还可以采用相关性分析方法。
相关性分析可以帮助我们了解问卷中各项指标之间的相关关系，包括正相关、负相关以及相关程度。
通过相关性分析，可以找出问卷中不同指标之间的内在联系，为后续的研究提供重要参考。
此外，因子分析也是一种常用的问卷分析方法。
因子分析是通过分析问卷中各项指标之间的相关性，将它们归纳为几个较为独立的因子，从而简化数据结构。
因子分析可以帮助我们找出问卷中隐藏的结构和规律，为研究提供更深层次的信息。
最后，问卷数据的分析还可以采用回归分析方法。
回归分析可以帮助我们了解问卷中各项指标之间的因果关系，找出影响因变量的自变量，并建立相应的数学模型。
通过回归分析，可以深入挖掘问卷数据中的信息，为研究提供更为精确的结论。
总之，问卷分析是问卷调查工作中至关重要的一环，不同的分析方法可以帮助我们从不同角度了解问卷数据，为研究提供有力支持。
希望本文介绍的问卷分析方法能对您的工作有所启发，也希望您能在实际工作中灵活运用这些方法，取得更好的研究成果。
调查问卷中的统计分析方法
调查问卷中的统计分析方法一、数据类型的分类在进行统计分析之前，我们需要了解问卷数据所属的数据类型。
常见的数据类型主要可以分为四类：名义型、顺序型、区间型和比率型数据。
名义型数据是最基本的数据类型，它仅表示分类或标记的信息。
例如，在一份调查问卷中，我们可以使用“是”和“否”的选项来表示一个问题的答案。
顺序型数据则在名义型数据的基础上增加了顺序关系的信息。
例如，我们使用“非常不满意”、“不满意”、“一般”、“满意”和“非常满意”的五个选项来衡量一个产品的满意度。
区间型数据是一种有序的连续数据，它的测量单位是固定的，但没有一个确定的零点。
例如，我们对一组人群的年龄进行调查，得到的数据是区间型数据。
最后，比率型数据在区间型数据基础上添加了一个确定的零点，可以进行加减乘除等运算。
例如，我们可以统计一组人的身高、体重等信息。
二、描述性统计分析方法描述性统计分析方法能够总结和展示数据的基本特征，帮助我们对数据有一个整体的认识。
常用的描述性统计分析方法包括频数分析、百分比分析、中心位置分析和离散程度分析等。
频数分析是统计各个变量取值的频数，它可以直观地了解到数据中各个不同取值的个数。
百分比分析可以进一步对频数进行转化，得到各个取值的百分比。
中心位置分析可以帮助我们了解数据的集中趋势，常用的指标有均值、中位数和众数等。
均值是指将所有数据加起来后除以数据个数得到的平均数；中位数则是将数据按照大小排列后找到中间位置的数；众数是指在一组数据中出现次数最多的数。
离散程度分析可以帮助我们了解数据的分散程度，常用的指标有方差和标准差等。
方差是各个数据与均值之差的平方的平均值；标准差是方差的平方根，它可以反映数据的离散度。
通过以上的描述性统计分析方法，我们可以对调查问卷中的数据进行初步的了解和总结。
三、推断统计分析方法描述性统计分析方法能够对数据进行总结，但无法做出具有代表性和普遍性的推断。
而推断统计分析方法可以通过对样本数据进行分析，从而推断出与总体数据相关的结论。
问卷调查的数据分析怎么做
问卷调查的数据分析怎么做介绍问卷调查是一种常用的研究方法，用于收集大量的数据。
然而，收集到的数据本身并不能直接帮助我们得出结论。
为了从问卷调查数据中提取有用的信息，对数据进行分析是至关重要的。
本文将介绍如何进行问卷调查的数据分析，包括数据清洗与整理、统计分析和数据可视化等方面。
数据清洗与整理在进行数据分析之前，首先需要对收集到的数据进行清洗与整理。
以下是一些常见的数据清洗与整理步骤：1.删除重复数据：检查数据集中是否存在重复的记录，并将其删除，以确保数据的准确性和一致性。
2.处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，并根据实际情况决定如何处理。
可以选择删除含有缺失值的记录，或者使用插补方法填充缺失值。
3.标准化数据：如果数据集中包含不同的度量单位或不同的量表，需要对数据进行标准化，以便能够进行有效的比较和分析。
4.删除异常值：检查数据集中是否存在异常值，并根据实际情况决定是否删除或纠正这些异常值。
统计分析完成数据清洗与整理之后，可以进行统计分析，以获取对数据集的进一步理解和洞察。
以下是一些常见的统计分析方法：1.描述统计分析：通过计算数据集的中心趋势（如均值、中位数等）和离散程度（如标准差、方差等），可以对数据的总体特征进行描述性的分析。
2.相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，可以查看不同变量之间的关系强度和方向，了解它们是否具有显著的相关性。
3.分组比较：如果数据集中存在分类变量，可以将数据按照这些分类变量进行分组，并比较不同组之间的差异，以获取更深入的洞察。
4.回归分析：对于包含自变量和因变量的数据集，可以使用回归分析来建立模型，并研究自变量对因变量的影响程度以及相关性。
数据可视化数据可视化是将数据以图表等形式展示出来，以便更直观地理解数据和发现其中的规律。
以下是一些常见的数据可视化方法：1.条形图：用于比较不同类别或组之间的数据差异和趋势。
2.饼图：用于展示数据的占比关系，可以帮助我们了解不同类别的比例和构成。
问卷调研报告数据分析(3篇)
第1篇一、引言随着社会经济的发展和科技的进步，问卷调查作为一种重要的数据收集方法，在各个领域得到了广泛的应用。
本次调研旨在通过对问卷数据的分析，了解某一特定领域或问题的现状、趋势和潜在需求，为相关决策提供数据支持。
以下是对本次问卷调研报告的数据分析。
二、调研背景本次调研以某城市居民的生活满意度为研究对象，旨在了解居民在生活各方面的满意程度，为政府和企业提供决策依据。
调研对象为该城市居民，采用随机抽样方式，共发放问卷500份，回收有效问卷450份，有效回收率为90%。
三、数据分析方法本次调研采用描述性统计分析、交叉分析、相关性分析和因子分析等方法对问卷数据进行处理和分析。
1. 描述性统计分析：对问卷数据进行频数分析、百分比分析、均值分析等，以了解数据的集中趋势和离散程度。
2. 交叉分析：通过交叉表分析不同变量之间的关系，找出影响生活满意度的关键因素。
3. 相关性分析：运用皮尔逊相关系数分析变量之间的线性关系，找出影响生活满意度的主要因素。
4. 因子分析：将多个变量归纳为少数几个因子，以揭示变量之间的内在联系。
四、数据分析结果1. 描述性统计分析（1）性别比例：男性占比52%，女性占比48%。
（2）年龄分布：18-25岁占比20%，26-35岁占比30%，36-45岁占比25%，46-55岁占比15%，56岁以上占比10%。
（3）婚姻状况：已婚占比60%，未婚占比40%。
2. 交叉分析（1）性别与生活满意度：男性生活满意度均值为3.5，女性生活满意度均值为3.6，女性满意度略高于男性。
（2）年龄与生活满意度：随着年龄增长，生活满意度呈现上升趋势，46-55岁年龄段满意度最高。
（3）婚姻状况与生活满意度：已婚人群生活满意度均值为3.7，未婚人群生活满意度均值为3.4，已婚人群满意度高于未婚人群。
3. 相关性分析（1）性别与生活满意度：性别与生活满意度之间的相关系数为0.12，表明性别对生活满意度有一定影响，但影响程度较小。
(完整版)问卷调查的常用统计分析方法
问卷调查的常用统计分析方法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。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
录入：录入选项对应值，如选C则录入32 、多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。
（1）方法一（二分法）：例二贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。
A月薪员工 B日薪员工 C钟点工编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。
录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。
（2）方法二：例三你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：1（） 2 （） 3（）A、提高党员素质B、加强基层组织C、坚持发扬民主D、激发创业热情E、服务人民群众F、促进各项工作编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value 值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2” B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。
如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。
［注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。
］3 、排序题：对选项重要性进行排序例四您购买商品时在①品牌②流行③质量④实用⑤价格中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列）第一位第二位第三位第四位第五位编码：定义五个变量，分别可以代表第一位第五位，每个变量的Value 都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。
4 、选择排序题：例五把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。
编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排第二，“4” 排第三。
录入：以变量的Value值录入。
比如三个括号里分别选的是ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。
［注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。
］5 、开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分例六你的年龄（实岁）：______编码：一个变量，不定义Value值录入：即录入被调查者实际填入的数值。
6、开放性文字题：如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。
如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。
三、问卷一般性分析下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下1、频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。
适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）频数分析也是问卷分析中最常用的方法。
实现：Descriptive statistics……Freque ncies2、描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。
这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。
适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。
实现：Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择3、多重反应下的频次分析：适用范围：多选题的二分法（例二）实现：第一步在Multiple Respo nse……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。
第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。
4、交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。
比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。
实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。
第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs四、简单图形描述介绍在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。
SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。
现在把常用图简单介绍如下1、饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。
频数分析的结果宜用饼图表示。
2、曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。
它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。
3、面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。
4、条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。
五、问卷深入分析除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。
因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：1、聚类分析样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。
比如按消费特征对被调查者的进行聚类。
2、相关分析相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。
问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。
其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法3、均值的比较与检验（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。
比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。
（2）T 检验：独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。
比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。
如果样本不独立则要用配对t检验。
比如研究参加职业培训后工作效率是否提高。
4、回归分析问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。
比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。