问卷调查的常用统计分析方法
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。
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。
问卷调查的数据分析方法
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。
调查问卷的分析方法有
调查问卷的分析方法有调查问卷是一种常用的数据收集工具，被广泛应用于社会科学研究、市场调研、教育评估等领域。
在进行问卷调查后，如何对收集到的数据进行分析是至关重要的。
本文将介绍几种常见的调查问卷分析方法。
首先，我们可以使用描述性统计分析方法来对问卷数据进行整体的概括和描述。
这种方法可以计算出各个问题的频数、百分比、均值、中位数、标准差等统计指标，帮助我们了解被调查对象的整体情况。
通过描述性统计分析，我们可以得出被调查对象的一般特征和整体趋势。
其次，卡方检验是一种常用的统计方法，适用于分析两个或多个分类变量之间的关系。
通过卡方检验，我们可以判断两个变量之间是否存在相关性。
例如，我们可以使用卡方检验来分析性别与购买决策之间的关系，以了解性别是否对购买行为有影响。
另外，因子分析是一种用于探索数据结构的多变量统计方法。
通过因子分析，我们可以将众多变量归纳为少数几个因子，从而简化数据分析过程。
例如，我们可以将多个问题关于消费者偏好的变量进行因子分析，得出几个主要的消费者偏好因子，以便更好地理解消费者的行为和需求。
此外，回归分析是一种常见的统计方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。
通过回归分析，我们可以建立模型，预测因变量的变化情况，并确定自变量对因变量的影响程度。
例如，我们可以使用回归分析来探究广告投入与销售额之间的关系，以了解广告对销售的贡献度。
最后，我们还可以使用质性分析方法来对问卷数据进行分析。
质性分析强调对数据的深入理解和解释，通过对文本或图像数据的分析，挖掘出隐藏的信息和主题。
例如，我们可以对问卷中的开放性问题进行质性分析，探索被调查对象的意见、看法和感受。
综上所述，调查问卷的分析方法有多种选择，包括描述性统计分析、卡方检验、因子分析、回归分析和质性分析等。
选择合适的分析方法取决于研究目的、研究问题和数据类型。
研究人员应根据实际情况灵活运用这些方法，以得出准确、可靠的结论。
问卷分析方法
问卷分析方法问卷调查是一种常见的社会调查方法，通过设计问卷并向受访者发放，收集受访者的意见和看法，以了解他们的态度、观点和行为。
而问卷分析则是对收集到的问卷数据进行整理、统计和分析的过程，旨在从大量的数据中找出有意义的信息，为决策提供依据。
本文将介绍问卷分析的常用方法，希望能够帮助大家更好地利用问卷数据。
首先，问卷分析的第一步是数据整理。
在收集到足够数量的问卷后，需要对问卷数据进行整理和录入。
这包括建立数据表格、进行数据清洗、检查数据完整性和一致性等工作。
只有数据整理得当，才能为后续的分析工作奠定基础。
其次，常用的问卷分析方法包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析是对问卷数据的基本特征进行总结和描述，包括平均数、中位数、标准差、频数分布等。
通过描述性统计分析，可以直观地了解问卷数据的分布情况和集中趋势，为后续的分析提供参考。
另外，推断性统计分析则是通过对样本数据进行分析，推断出总体的特征和规律。
常用的推断性统计分析方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。
这些方法可以帮助我们从问卷数据中找出变量之间的关系和影响因素，为决策提供科学依据。
此外，问卷分析还可以借助数据可视化技术进行分析和展示。
数据可视化可以通过图表、统计图等形式直观地展示问卷数据的分布和规律，帮助我们更好地理解数据。
常用的数据可视化工具包括Excel、SPSS、Tableau等，可以根据需要选择合适的工具进行数据可视化分析。
最后，问卷分析的结果需要进行解释和总结。
在分析完问卷数据后，需要对分析结果进行解释和总结，提炼出关键信息和结论，为决策提供建议。
同时，还需要对分析过程中的不确定性和局限性进行说明，以保证分析结果的可靠性和科学性。
总之，问卷分析是一项复杂而重要的工作，需要我们结合实际情况和具体问题，选择合适的分析方法和工具，进行科学、准确的分析。
希望本文介绍的问卷分析方法能够帮助大家更好地利用问卷数据，为决策提供有力支持。
调查问卷的多角度分析方法
调查问卷的多角度分析方法调查问卷是一种常用的数据收集工具，可用于了解人们的观点、态度、行为等。
在分析调查问卷数据时，采用多角度分析方法可以更全面地理解问题背后的现象和原因。
以下将介绍几种常见的多角度分析方法。
首先，可以采用统计分析方法。
这种方法通过对问卷数据进行统计计算，得出各种指标的数值，从而量化问题的程度和差异。
例如，可以计算平均值、标准差、频数等。
通过比较不同群体、不同问题的指标数值，可以发现问题的特点和规律。
同时，还可以利用相关分析、回归分析等方法，找出问题之间的关联性和影响因素。
其次，可以采用比较分析方法。
这种方法通过对不同群体、不同时间点的问卷数据进行比较，分析其差异和变化趋势。
例如，可以比较不同年龄段、不同性别、不同教育程度的人对同一问题的回答情况，从而了解不同群体的观点和态度。
同时，还可以比较不同时间点的问卷数据，观察问题随时间的变化，把握社会发展的趋势。
此外，可以采用质性分析方法。
这种方法通过对问卷中的文字回答进行归纳整理和内容分析，挖掘问题的深层次含义和人们的主观感受。
例如，可以通过对问卷中的开放性问题进行文字分析，找出人们的共同关切和热点问题。
同时，还可以采用文本挖掘技术，对大规模的问卷数据进行自动化的内容分析，发现隐藏在文字背后的信息。
最后，可以采用综合分析方法。
这种方法将以上多种分析方法综合运用，从不同角度、不同层次来解读问题。
通过对定性和定量分析结果的交叉比较和印证，可以得出更加准确和全面的结论。
同时，还可以借助可视化工具，将分析结果以图表、图像等形式展示出来，使分析结果更加直观和易懂。
综上所述，调查问卷的多角度分析方法有统计分析、比较分析、质性分析和综合分析等。
这些方法的运用可以帮助研究者更全面地理解调查问题，并得出准确的结论。
当然，在使用这些方法时，还需要结合具体的研究目的和问题，选择合适的分析方法，以确保研究结果的可靠性和有效性。
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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.
录入：录入选项对应值,如选C则录入3
2 、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……Frequencies
2、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 Response……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着性影响的分析方法
3、均值的比较与检验
1Means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.
2T 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。