问卷分析方法概述
第一章描述性分析
1.1 常用描述性统计量
描述性统计只对统计数据的结构和总体情况进行描述，并不能深入了解统计数据的内部规律。常用的描述性统计量如下：
(1)集中趋势指标（central tendency）：标准差（standard deviation），均数（means）众数（mode），中位数（median），总和（sum），标准误（S. E. mean）等。其中标准差方差只适用正态分布。标准误则反映了样本均数的波动程度。
(2)百分位数指标（percentile）：包括四分位数，各个百分位数等，适用于任何分布类型资料。
(3)分布指标(distribution)：偏度系数（Skewness）和峰度系数(Kurtosis)，反映了数据偏离正态分布的程度
(4)其它：M统计量(M-estimators)、极端值(outlier)等，主要用于对存在异常值的数据进行描述。
1.2 Spass软件中的描述菜单内容
Spass的许多模块都可完成描述性统计分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在descriptive statistics菜单中，他们就是计算各种统计量或绘制统计图来实现描述功能。descriptive statistics 菜单主要内容：
(1)频数分布表分析(Frequencies)：其特色就是产生频数表，对分类数据和定量资料都适用。
(2)统计描述分析(Descriptive)进行一般性描述，适用于服从正态分布的定量资料。
(3) Explore 过程：用于对数据分布状况不清楚时的探索性分析，它会杂七杂八给出一大堆可能用到的统计指标和统计图，让研究者参考。
(4)Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验我们常用的X2 检验也在其中完成
(5)Ratio过程；用于对两个连续性变量计算相对比指标，它可以计算出一系列非常专业的相对比描述指标。
第二章信度分析
在经典测量理论中，由真分数模型而得到对信度更为理性的定义：信度即为测验的实得分数与真分数的相差程度。信度值在（0～1）之间，称为信度系数，用r XX表示。根据测验分数的不同误差来源，可将信度分成若干种类，对每一种信度的计算方法也相应变化。信度分为：再测信度、复本信度、内部一致性信度、分半信度和评分者信度。信度系数越大，表明测量结果的可信程度越大。
2.1 重测信度(retest reliability)
有人也译为再测信度法，采用同一个问卷在同一人群中先后测量两次, 评价两次测量的相关性。重测信度适用于异质性调查。
1
2.1.1 重测信度法的优点
(1)它最符合重复调查的涵义，是重复调查最简单、明确的方式。(2)首次调查和再次调查只需要一套调查问卷，比编制两套等值调查要省力、省时。(3)同一套题目无论施测几次，所测量的属性是完全相同的。
2.1.2 重测信度法的缺点
(1)同一组被调查者对同一个问卷先后两次作答相互之间是不独立的。因为第一次的作答在记忆中的保持，以及第一次作答后对调查内容的了解和相互讨论等，影响第二次作答，使第二次调查得分有系统地增加。(2)如果两次调查的时间间隔较长，在此期间被调查者身心的发展、新知识的获得等因素都会使两次调查结果不相同。(3)同一个被调查者对同一个问卷先后作答两次，一般来说，在第一次作答时，调查对被调查者的吸引力较大，而第二次作答时，往往由于被调查者失去兴趣而造成两次调查结果不一致。(4)被调查者在两次调查时的主观状态，如身体健康、疲劳、调查焦虑、态度、情绪等不可能完全相同。(5)两次调查的环境，如温度、光线等条件的不同，也都是产生调查误差的因素。
2.1.3 重测信度法的适用范围[1]
重测信度适用于异质性调查。所谓异质性调查就是一个调查包括几个不同的部分，这几个不同的部分分别测量各个不同的特质。他们之间可能不存在相关或相关很低。对于这种异质性调查不适宜计算其同质信度。这时，重测信度比较可靠，计算出的信度值也比较高。另外，重测信度适用于速度问卷调查而不适用于难度问卷调查。因为速度问卷调查的测题比较多，而且有一定的时间限制，被调查者很难记住第一次调查的内容，因此第二次调查很少受到记忆的影响，而难度调查则相反。
对问卷再测信度的评价分析时, 当评估的变量是分类变量时, 可用Kappa 系数来评估再测信度，当两个诊断完全一致时，Kappa值为1。当观测一致率时，Kappa值为正数，且Kappa值越大，说明一致性越好。当观测一致率小于期望一致率时，Kappa值为负数，这种情况一般来说比较少见。根据边缘概率的计算，Kappa值的范围应在-1～1之间;Kappa>=0.75时，两者一致性较好；0.4<=Kappa<0.75时，两者一致性一般；Kappa<0.4时，两者一致性差;当评估的变量是连续变量或等级变量, 则用基于方差分析的内部相关系
ICC( Intraclass correlation coefficient) 来评价问卷的再测信度。一般来说, ICC 大于0.75 表示极好, ICC 在0.6～0.75 表示较好。
2.2 复本信度((alternate-form reliability)
复本信度又称为等值性信度( equivalence reliability) 。相关系数常用于复本信度估价或重测信度估价，要求在不同的时间对同一群体实施两次或多次平行调查，以平行调查的相关系数的大小判断经过一段时间后测量结果的稳定程度。相关系数越大，表明复本信度越高，测量结果一致性越可靠。若问卷调查的数据为定距数据时用皮尔逊积差相关，若问卷调查的数据为等级数据时用斯皮尔曼等级相关。
2.2.1 复本信度法的优点
(1)一个问卷调查有两个或几个复本，这意味着对于测量同一种特质，具有两个或几个行为样本。由于问卷数目的增加，对于所要测量属性相联系的行为总体代表性增强。因此，一个检测的两个复本在两三天至一周对同一组被试施测时，获得的复本信度系数是相当准确的。(2)检测的两个复本，如果在不同的时间使用，其信度既可以反映在不同时间的稳定性，又可以反映对于不同测题的一致性。它反映了两个层面的信度。(3)两个复本在同时连续使用时，可以避免重测信度的一些缺点，如首次调查对重测在记忆、练习效果的影响，间隔期间获得新知识的影响，再次施测的环境不同和被试主观状态不同的影响，以及为了应付调查所作训练的影响等。
2.2.2 复本信度法的缺点
(1)编制两个完全相同的调查问卷是很困难的。如果两个复本过分相似，则变成重测的形式；而过分不相似，又使等值的条件不存在，两个复本调查问卷有可能在某种程度上测量不同的性质，这就会低估问卷的信度。(2)被试连续接受性质相似的两个调查，可能减少完成调查的积极性。(3)虽然两个复本问卷的题目材料不同，但被试一旦掌握题的某一模式，就能触类旁通，有可能失去复本的意义。
2.2.3 复本信度法的适用范围
无论从问卷调查的理论上来说，还是从实验研究的观点来看，复本信度是考察问卷可靠性是比较好的方法。复本信度不仅适用于难度调查，也是估计速度调查信度比较好的方法。在作追踪研究或探讨某些影响调查成绩的因素时，大多使用复本调查。
2.3 折半信度( split half reliability)
卢龙(Rulon)公式和弗拉南根(Flanagan)公式直接估计整个调查的分半信度。前者使用两个半调查分数之差的方差及整个调查的总方差。后者使用两个半调查分数的方差及整个调查的总方差。
2.3.1 采用折半信度测量信度的优点
折半信度只在一个时点上进行; 不受记忆效应的影响; 在重复测量法中容易出现的误差项之间的相关在折半信度中不易出现; 从实用的角度, 折半信度比较经济和简便。
2.3.2 折半信度存在着内在的不足
首先没有一种理论推导严格证明其有效性; 其次对于同一组问题, 可能会存在多种组合方式, 从而导
致折半信度的计算带有一定的随机性。
2.4内部一致性可信度( Internal Consistency Reliability，也称同质信度) 2.4.1 内部一致性可信度的检测指标及取值
内部一致性可信度通常采用Cronbach’α系数，库德-理查逊(K-R20)信度法。Cronbach’α系数法，α系数表示问卷调查结果总变异中由不同被试者导致的比例占多少. Cronbach’α系数值介于0与1之间, α值越大表示问卷项目间相关性越好, 内部一致性可信度越高。一般而言, α大于0. 8 表示内部一致性极好, α在0.6～0.8 表示较好, 而低于0.6 表示内部一致性较差。在实际
应用上, Cronbach’α值至少要大于0. 5,最好能大于0. 7。最早提出该系数的学者认为[2]:Cronbach'α须大于等于0.7才能认为信度较好，随着Cronbach'α系数被广泛地接受和使用，有学者陆续提出该系数在0.6以上即表示该问卷达到可信的标准[3]，也有学者对Cronbach'α系数进行更系统的规范[4]，认为该系数低于0.6 则不被接受，介于0.6和0.65表示不被期待但可以容忍，介于0.65 和0.7之间可以被接受，介于0.7 和0.8 之间被尊重，介于0.8 和0.9 之间非常好，但是如果大于0.9 则表示条目太多，量表必须进行缩减。台湾学者吴统雄认为Cronbach'α系数若小于等于0.3 为不可信；大于0.3 而小于0.4 如用做初步的研究则勉强可信；大于0.4 而小于等于0.5为稍微可信；大于0.5而小于等于0.7为可信，且为最常见的信度范围[5]。
2.4.2 Cronbach’α系数的局限性
Cronbach’α系数既是使用最为广泛的同质信度指标，也是受到批评最多的指标。如Cronbach’α系数容易受到测量工具和测试手段的影响；很多研究表明Cronbach’α系数通常比内部一致性信度系数要低[6] [7]。
由于Cronbach’α系数是建立在经典测量理论的3 点基本假设上[8]，即其一，真分数具有不变性；其二，
3
误差是完全随机的；其三，观测分数是真分数与误差分数的和。若不满足这些条件，就有可能出现低估情况。当α系数高的时候，真正的信度会比α系数还高；但是，当α系数低的时候，由于具体确定α系数低估信度的程度，所以就很难判断真实的信度了；系数无法具体估计每一个变量的信度，并且α系数本身也存在着误差。
2.4.3 解决Cronbach’α系数的局限性的方法[8]
（1）而使用验证性因子分析，可以避免以上的问题。经典测量理论中，很注重条目之间的关系，而条目之间的关系也是结构方程模型中测量模型所重点考量的。而验证性因子分析可以分析出每一个变量的复相关系数的平方，也就是R2来作为每一个变量的信度指标，通过预先的模型设定某一个变量可以分别归于不同维度，这样可以解决α系数无法估计观测变量从属于两个维度的情况。而验证性因子分析可以在估计的时候，单独列出每个项目估计的测量误差，这样可以使其信度指标具有更高的精度。当R 2用于单个变量的信度指标时，大于或等于0.5，则反映这一条目具有一定的一致性。
（2）通过组合信度（Composite Reliability, CR）来计算潜变量的一致性程度。潜变量的CR 值是其所有对应的观测变量信度的组合，表示构成这一潜变量的指标的内部一致性，信度愈高显示这些指标的一致性愈高。对于反映潜变量信度的组合信度，一般学者建议值为0.6 [9]以上。
（3）可以通过平均变异抽取量(Average Variance Extracted; AVE)来考查观测变量的总方差中有多少是来自于潜变量，而其余部分则是由测量误差所导致。该变量也是越高越好，一般而言应该大于0.5。
（4）θ系数法要求分析的条目数在5个以上,以得到较稳定的结果;因子分析中各条目的共性方差h i2等于该条目在各因子上的载荷值的平方和,所以,理论上Ω 系数综合了各条目对欲测概念的个别贡献,且对量表的性质无特殊要求。目前,有关此方法应用于信度评价的报道尚少。巫秀美曾以“中老年预防结肠癌社区干预试验的健康行为问卷”为例,比较了α系数、θ系数和Ω 系数,结果为α系数最小,Ω系数最大。这一结论是否有普遍意义还有待于进一步的研究。
2.5 评分者信度( scorer reliability)
评分者信度, 它分为评分者间信度和评分者内信度。两名调查者的评分者间信度和测量两次的评分者内信度可用Pearson相关系数或Kendall、Spearman 等级相关系数表示。如果调查者在三人以上或同一调查者测量三次以上, 且采用等级记分时可以采用Kendall和谐系数来确定评分者信度。一般要求成对的受过训练的评分者之间相关系数达到平均0. 90 以上,才认定评分是客观的。
第三章效度分析
一个测验可以有多种效度, 每种效度视使用者的具体目的而定, 因此, 一般不存在测验的统一效度。但各种效度又是相互联系和补充的。内容效度和结构效度既是校标效度的保证, 又须得到它的支持。考察内容效度和效标效度又有助于确定建构效度。要评价问卷中每一项测量的效度是非常困难的, 通常的做法是只评价若干重要测量的效度。
3.1 内容效度(content validity)
内容有效度是指衡量调查问卷的内容是否反映出切合研究主题的程度。考察内容有效度旨在系统地检查测量内容的适当性, 并根据对所研究概念的了解去鉴别测量内容是否反映了这一概念的基本内容。它主要包括抽样有效度和表面有效度。
3.1.1 内容效度的检验方法
内容效度的检验方法有专家判断、统计分析、再测分析、经验评定，其中专家判断法比较常用。
专家判断法的缺点[1]，在于缺乏数量化的指标，可能带有一定的主观性。这是因为不同专家对同一门学科的内容范围和对调查者的调查目标可能有不同的理解，而且不同的专家对同一个测题的性能，也可能有不同的理解，所以对整个调查的内容做出的判断就有可能不同。
3.1.2 内容效度的局限性
内容效度具有一定的局限性，它的主要缺点有[1]：
(1)缺乏理想的数量指标，因而妨碍了信息的交流和各问卷调查间的相互比较。
(2)内容效度本身也有局限，它只涉及调查和内容范围之间的关系，没有把被试在调查上是如何表现考虑在内。因此，内容效度只是调查的属性，对于千变万化的被试来说，它是一成不变的，而调查分数的解释，随不同的被试应该是不同的。内容效度关心的是调查内容和特定的行为领域的内容的关联程度，以及调查题目或内容的代表性问题。因此，内容效度与反应过程无关，也与调查的内外部结构、行为的差异及刺激的反应或社会效果无关。由此看来，内容效度提供的依据，只支持内容范围的相关性和调查内容的代表性，却不支持根据调查分数做出的推断。在内容效度的说明中，甚至没有提到调查者的反应和调查分数。因此，就其意义来说，所谓的内容效度根本算不上是效度。当然，也有些测量专家争辩说，一个调查测到的东西，是通过对试题内容的整体和选题过程的详细说明而得到操作性定义的。但是，我们将会看到，衡量问卷调查的效度时，还需要求助于其它形式的证据。
3.2 效标关联效度( criterion related validity, 又称准则效度)
在这里，被估计的行为是检验调查效度的标准，简称为效标。根据比较标准与测量结果之间是否在时间上有延迟, 又分为预测效度和同时效度。
3.2.1小标关联效度取值范围
预测效度系数通常较低, 多在0.2～0.6 之间,很少超过0.7,因而, Streiner 等人认为以0.4～0.8之间比较
理想.
3.2.2 效标关联效度的局限性
（1）它并不直接表明调查和效标测量的是不是同一种能力。也许一个语言调查和一个数学调查有很高的相关，很显然，这两个调查的任何一个都不能成为另一个的效标。在寻找效标的时候，我们一定要考虑，效标所测的是不是我们要测的能力。
（2）在效标关联效度的证明中可能出现循环论证。证明效标关联效度的关键是以什么东西为效标。终极效标当然就是所谓的“标准行为”，但是我们往往找不到这个终极效标。最方便的效标是一个已经证明有效的调查，如果我编制的调查和一个已证明有效的调查之间有关联，则可以认为我的调查具有效标关联效度。例如，调查C以已证明有效的调查B为效标，调查B以已证明有效的调查A为效标，在A之前，如果没有已证明有效的调查，A则有可能以调查C为自己的效标，循环论证由此而生[1]。
3.3 结构效度( construct validity)
要确定一个问卷的结构效度,则该问卷不仅应与测量相同特质或构想等理论上有关的变量有高的相关,
5
也应与测量不同特质或构想等理论上有关的变量有低的相关。前者称为会聚效度(convergent validity) , 后者称为区别效度(discriminate validity)。Campbell和Fiske(1959)发明了一种叫多特质—多方法矩阵的方法,以具体检验聚合效度和区分效度[10]。
3.3.1 结构效度的检验指标及取值
评价某调查问卷的结构效度可分为两步: 首先是提出结构假设, 然后对结构假设进行验证。
结构效度反映的是变量间的关系，结构效度的检验指标有累计方差贡献率、共同度和因子负荷三大指标。以下三个标准可以用来判断问卷的结构效度:
（1）公共因子应与问卷设计时的结构假设的组成领域相符, 且公共因子的累积方差贡献率至少40%以上;
（2）每个条目都应在其中一个公共因子上有较高负荷值(大于0.4) , 而对其他公共因子的负荷值则较低。如果一个条目在所有的因子上负荷值均较低, 说明其反映的意义不明确, 应予以改变或删除;
（3）公因子方差均应大于0.4, 该指标表示每个条目的40% 以上的方差都可以用公共因子解释。
3.3.2 因子分析
评价结构效度常用的统计方法是因子分析, 在进行分析以前, 必须先进行因子分析适合性的评估, 以确定所获得的资料是否适合进行因子分析。一般采用KMO(Kaiser Meyer Olkin) 检验来进行适合性分析, KMO 越大, 则所有变量之间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和, 因此越适合于作因子分析。Kaiser(1974) 指出当KMO 值小于0.5 时不适合进行因子分析, 而KMO 值大于0.9 时, 则非常适合进行因子分析。
因子分析分为探索性因子分析和验证性因子分析
3.3.2.1 探索性因子分析
探索性因子分析的目的是以一组更少的公共因子来代表和解释更多的观测数据。简而言之,探索性因子分析就是找出观测数据的特质,找出影响变量的更本质的共性因子,因而适合结构效度的研究。
1、探索性因子分析步骤[18]：
a. 收集观测变量
b. 获得协方差阵(或相似系数矩阵) 。
c. 确定因子个数。常用的三个标准[11]为Kaiser 标准、是碎石检验法(Scree Test Criterion)和平行分析(Parallel Analysis)。SPSS 中,缺省的提取因子方法就是Kaiser 法,但实际这一标准仅仅适用于主成分分析法[12]。Fabrigar 等人提出[13],特征值≥1. 0 的标准通常会导致提取过多的因子。当因子提取过多时,因子的重要性就值得怀疑了。而碎石检验准则的主观性太强[14],并且,在有些情况下,因子的特征值并没有临界点,因为因子特征值是以一种线性的方式逐渐下降的,所以这种情况是可能存在的,例如双重负荷现象,因此,这种方法
并没有太强的使用价值。一般推荐使用Reise 等人[15]的平行分析方法来确定因子的数目。这种标准比起碎石检验标准来说,减少了研究者主观因素的影响,结果也更客观、真实、有效。
d. 提取因子。因子的提取方法也有多种,主要有主成分分析法、主轴因子法、不加权最小平方法、极大似然法等，其中主成分分析法和主轴因子法最为常用。如果因子分析的目的是用最少的因子最大程度解释原始数据的方差,则应用主成分分析法;若因子分析的主要目的是确定数据结构,则适合用主轴因子法。实际上,虽然研究者大多认为主成分分析法和主轴因子法的结果差别不大,但是Widman (1993)[16]提出,主轴因
子法使用复相关系数的平方作为公共方差的初始估计值,通过不断重复,最后得到确定的公共方差的值,所以,这一过程比起主成分分析法,因子负载就更准确。因此,他建议研究者最好使用主轴因子法而不是主成分分析法。但实际研究中,研究者大量使用的是主成分分析法,导致这一结果的最直接可能就是SPSS 软件的缺省设置即为主成分分析法。
e. 因子旋转。一般来讲因子旋转有以下几种:方差最大旋转、四次方最大旋转、平方最大旋转与四次
方最大结合旋转、斜交旋转等,通常采用方差最大旋转。虽然正交旋转能容易地解释和表示因子分析的结果,但由于其规定因子间不相关,因此正交旋转的结果往往并不符合实际。建议在探索性因子分析中使用斜交旋转法[17]它既能很容易地解释因子,同时也确保了因子间的简单结构,更重要的是,允许因子间的相关也更符合现实。
f. 解释因子结构
g. 因子得分
2、探索性因子分析局限性[19]:
a. 因为我们是通过比较提取的公因子与设想因子的吻合度来确定问卷的结构效度,在探索性因素分析中,公因子从相关矩阵中被提取出来,应保留多少个公因子就显得非常关键,而目前探索性因素分析在保留公因子数的标准上还没有一致的结论。
b. 观测量只能属于一个公因子,如果一个观测量与两个或两个以上的公因子有关,因素分析就无法处理。
c. 探索性因素分析假设观测变量与观测变量之间的误差是不相关的,但事实上,许多观测变量之间的误差来源是相同的。
d. 根据探索性因素分析的基本理论,公因子之间的相关应该较小才能认为所编问卷是一个较好的问卷,即问卷应有较小的会聚效应,但究竟公因子间的相关应该小到何种程度才合适,一直是一个困扰测验学术的问题。
3.3.2.2 验证性因子分析
也有叫证实性因子分析，或者肯证性因子分析，它测试的是一个因子与想对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的理论关系。它通常通过结构方程模型实现。
1、验证性因子分析步骤
a. 定义因子模型。包括选择因子个数和定义因子载荷。
b. 收集观测值
c. 获得相关系数矩阵
d. 根据数据拟合模型。在方法上，LISREL8.3 中提供了7 种方法来估计模型的参数，分别是工具变量估计（Instrumental Variables, IV）、非加权最小二乘法（Unweighted Least Squares, ULS）、广义最小二乘法、极大似然法(Maximum Likelihood, ML)、加权最小二乘法(Weighted Least Squares, WLS)、对角加权最小二乘法(Diagonally Weighted Least Squares, DWLS)、两步最小二乘法(Two-Stage Least Squares, TSLS)。在这7 种估计方法中，比较常用的是ML，很多研究表明ML 对样本与峰态的变化上比较不敏感，在此几种估计方法中ML 的估计比较稳定且较精确。GLS 估计需要好的理论界定模型，在理论与经验的良好的配合下，GLS 可以允许小样本的估计。WLS 对观测变量分布的偏度和峰度要求不严，多元正态分布的假设可以放松，但是也需要好的界定模型，并且在大样本下才能表现好的估计。若变量数目特别大时，用WLS 法对权重矩阵进行储存和求逆，会耗费很多时间，占用大量内存，这时可用DWLS 法[20].
e. 评价模型是否恰当。文献中正式发表的、有名字的指数有40多种[21]，Marsh 等将拟合指数分为三大类：绝对指数（absolute index 或stand-alone index）、相对指数（relative index）和简约指数（parsimony index），其中几种比较常用的指数和取值范围如下表所示[19]：
表4-1
拟合指数取值范围拟合指数取值范围
绝对指数相对指数
χ2/df < 3.00 NFI > 0.90
DK —NNFI > 0.90
7
Mc > 0.90 CFI > 0.90
PDF —IFI —
SRMR < 0.08 RFI —
RMSEA < 0.10 简约指数
GFI > 0.90 PNFI —
AGFI > 0.90 PGFI —
结构方程模型在具体专业中的应用研究日益增多，但关于其方法学的研究为数并不多，对PubMed 和CNKI、万方、维普数据库进行文献查阅，仅发现Steiger、Hu、Marsh、Bentler、温忠麟等人对拟合指数的性能进行了研究，通过综合对比分析，得出了他们所建议使用的拟合指数的主要性能。见表2。
表4-2
拟合指数建议使用的第一作者主要性能
NNFI Marsh、Bentler、温忠麟等能够惩罚复杂模型，但具有样本波动性
RMSEA Steiger、Hu、温忠麟等受样本含量的影响较小，对参数较少的误设模型敏感
CFI Bentler、温忠麟等基于真模型的小样本资料标准差较小RNI Marsh等在数据模拟方面的效果比较好
Mc Bentler、温忠麟等基本上不受样本含量的影响，对误设模型敏感
SRMR Hu等对于采用ML和GLS进行参数估计的结构方程模型效果比较好
f. 修正模型[8]。模型修正的统计检验方法有3种，似然比检验即LR（Likelihood Ratio）检验;拉格朗日乘数检验即LM（Lagrangian Multiplier）检验;华得检验即W（Wald）检验。这3个检验方法都可以快速得找到可以释放或者固定的参数，3种检验水平基本上是等效的，但是一般来说，以LM 的统计量最为严格，因为同样的样本量，LM的值最小，LM 检验拒绝假设的话，其他检验方法也都是拒绝的。
2、验证性因子分析的优点[22]
验证性因子分析（CFA）是检验测量工具效度的有效的、常用的方法之一。但是国内的研究中很少使用该种方法进行统计，但是结构方程模型具有探索性因素分析法无法比拟的优点:
（1）其考虑到了观测变量的测量误差,并且将测量误差从变量的变异量中分离出来,使得因子负荷具有较高的精确度。
（2）可根据理论假设,预先设定题目放入哪一个因子中,或哪几个因子中,也就是说,一个题目可以同时分属于不同因子,而在探索性因素分析中,一个变量只能分派到一个因子中。
（3）没有关于因子间中低相关的限制,因此可根据理论假设,自由设定某些因子之间具有或不具有相关。
（4）可同时估计因子结构和因子关系。因此,采用结构方程模型对问卷结构效度进行分析,具有更高的准确性和自由度,这种方法更满足现实的应用条件。
3.3.2.3 探索性因子分析与验证性因子分析间的区别和联系
（1）验证性因子分析与探索性因子分析是研究过程的两个阶段，不能截然分开，探索性因子分析与验证性因子分析都能够寻找观测变量之间的相关结构，并通过一组潜在变量来表示?先使用探索性因子分析可以探索样本数据中存在的潜变量及指标与潜变量之间关系，之后再用验证性的模型加以验证，在某些研究中，探索性因子分析的结果为验证性因子分析建立假设提供了重要的基础和保证；
（2）探索性因子分析中的因子和变量间的相关结构，是计算出来的；验证性因子分析是事先构建的；
（3）验证性因子分析需要专业知识理论来构造理论模型，而探索性因子分析则不需要；
（4）目的不同，探索性因子分析的目的是为了探索来自于数据的因子数以及因子负荷的模型，而验证性因子分析的目的主要是验证，验证理论模型与事实上的样本数据的吻合程度。
总结
要想得到可信的结论，必须对调查问卷结果进行分析，其中信度分析和效度分析是最重要的两个。由于效度系数受信度系数的限制, 最高只能达到信度系数的平方根, 所以仅靠效度系数绝对值的大小是难下结论的。但如果信度系数已知, 则可以比较已获得效度与可能获得的最大效度间的差距。还可以将效度系数解释为: 问卷测量与随机判断相比, 能减少多少判断或预测误差。误差减少率等于效度系数的平方。信度是效度的必要条件但不是充分条件:信度低,效度必低;信度高,未必效度高;另一方面,效度是信度的充分条件但不是必要条件:效度高,信度必高;效度低,未必信度低。
9
问卷调查的统计分析方法
问卷调查的统计分析方法 问卷调查是体育科研中一个常用的方法。对问卷调查获得的信息进行统计分 析后，可以为科学决策提供重要的依据。 例如：每5年一次的国民体质监测，都要对每一个监测对象进行问卷调查，以便了解我国城乡居民参加体育锻炼的基本状况，为推进全民健身提供科学决策 依据。在许多体育研究的课题中也广泛采用问卷调查的方法，将调查的数据统计 后作为撰写研究论文中各种论点的依据。 但是，许多问卷调查的统计分析，存在两个值得注意的问题。 1.调查的样本量太小，计算出的结论可靠性不高。 例如看到一些研究生的论文，只发了几十份问卷调查表，就根据统计到的百 分比写下十分肯定的结论。其实，是有问题的。 例如：调查“你对××活动喜欢的程度”，调查了45人。调查结果：非常 喜欢2人，喜欢5人，一般10人，不太喜欢13人，不喜欢15人。作者统计出：喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的15.5%，不太喜欢和不喜欢的共28人，占62.2%。并根据15.5%和62.2%来进一步写结论。 但是，他忽略了调查的样本计算出率以后，还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为15.5%。还应该计算率的标准误Sp。 _________ _________________ 本例，喜欢率的标准误 Sp =√P(1-P)/n = √15.5(100-15.5)/45 = 5.39 % 按样本量n，查ｔ值表上, n-1的ｔ0.01和ｔ0.05 的值，查得ｔ0.05＝2.02 , ｔ0.01 ＝2.69, 根据喜欢率15.5 %、标准误5.39 % 和ｔ0.05的值,可计算出：95% 置信区间：15.5±2.02×5.39＝4.6%～26.4%。(置信区间上下限的差值 高达21.8%)。 95% 置信区间的含义是，如果用样本的喜欢率15.5%来估计总体的喜欢率 时，有95%的可能是在4.6%～26.4%的区间之间。这样高达21.8%的区间意味着15.5%是不太可信的。 但是，如果扩大样本量到450人，4500人，而统计出的喜欢率也是15.5%。由于调查的样本量扩大了，标准误 Sp会缩小，计算出的95% 置信区间也就缩小 为12.2%～18.8%和14.4%～16.6%。这时用样本率估计总体率时，上下限的差值 很接近15.5%，才是可信的。
问卷调查统计分析报告
学生学习行为与学习习惯问卷调查统计分析报告《民族地区农村留守儿童不良学习习惯成因及对策研究》课题组 为了进一步了解我校学生的学习行为与习惯的现状，为学校决策提供参考，为提高我校办学水平和教育、教学质 量总结经验，推动教育、教学改革,有针对性的改进教育教学管理，强化督导管理服务，学校督导室设计了本次问卷 调查表。分别从课前准备、课堂学习、课后作业、复习工 作、考试、学习压力、班级管理与学风及其它等八个方面 设置了43个问题。4月上旬，组织抽样对学校20个班200位学生进行了问卷调查。发出200份，收回199份。调查 情况汇总如下： 统计分析 一、学习计划 课前有学习计划者占89.9%,考前有复习计划者占91.9%，这些数据说明学生明确计划对学习的重要意义，知道要制订相关计划。但有计划不等于学习就有保障了，事实上，有学习计划者46,7%是没有完全执行或不执行的；有复习计划者也有25.6%是偶尔制订的，更难落实到行动中去了。课前预习、课前准备、新课前的自学领会，有要求，有意识但不能有效的坚持和落实。 二、课堂学习
总体来看，在课堂上，学生的学习态度是相当认真的，认真观察、积极思考的学生占40.2%；在理解的基础上能有重点地记笔记的占68.8%；认真迅速做练习，遇到问题经思考仍不懂再问老师的占72.4%。仅有5%的学生会经常开小差；3.5%的学生不大记笔记； 0.5%的学生既无自己的想法，也不认真听讲；17.1%的学生作练习拖拉，不认真。但是，课堂学习中，主动学习、积极参与的学生的比例也不高，能主动述自己的想法的占43.7%；只会照抄板书的占27.6%；有自己的想法但不讲出来，与没有自己的想法，但能认真听取老师和其他同学的观点的占31.1%；课堂上练习遇到问题马上问老师的占38.7%。 三、作业情况 学生认真对待作业，59.8%的学生能独立按时完成作业；46.2%的学生遇到不会做的题目，会复习课堂笔记。重视错题矫正，93.5%的学生能及时订正错误，62.3%的学生有自备的错题集。但在作业过程中，也有一些不良现象需引起我们的注意：28.1%的学生有抄作业的行为；25.6%的学生有时不能甚至经常不按时完成作业；68.8%的学生遇到不会做的难题时，会选择问老师同学，或看标准答案，有的甚至会选择放弃；34.7%的学生虽有错题集却不能认真使用。 四、复习情况 学生不大重视复习，课前长期坚持复习旧知的仅占37.7%；课后马上复习的占35%；能当天对照笔记，熟记要点，以后不断适时
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？
统计 问卷调查报告
关于宁波大学生课余生活的调查报告 调查人： 调查时间：10月10日至12月20日 调查地点：宁波大学 调查对象：宁波大学学生 调查方法: 问卷调查抽样调查 一、前言 大学，是人生中最美好的季节，也是过渡到成人的关键时刻，更是实现自我价值的理想场所。在这所时间充裕的象牙塔中，大学生群体有着有着充足的课余时间。据有关部门统计：除去每天8小时的睡眠时间，以每周40节课每节45分钟计算，每周上课时间为1800分钟，而课余时间为4920分钟，几乎是上课时间的3倍，那么大学生是如何来处置这每周4920分钟的课余时间的呢？ 为了解宁大大学生的课余时间安排状况，特展开了此次调查。本次调查共发放问卷100份，收回有效问卷100份。此次调查主要针对在校的全日制大一到大四的本科生（包括部分研究生），涉及国贸，工程技术，工商管理,信息科技,应用数学,教育技术,船舶驾驶等二十几个专业专业。 而椐这次调查的总体来看：绝大多数大学生课余生活用在上网、运动、和社会实践等；在觉得业余生活太单调后，63%同学会选择做以前想做但没时间做的事，有41%的同学会选择去找兼职。同时，也有35%同学选择去旅游以愉悦身心，有14%选择参加培训班以提高自己的专业知识和素养。然而，并非每位大学生都能处理好学习、生活、社会活动中的矛盾，合理的安排课余时间。在访谈中我们了解到，许多同学认为许多业余时间没有充分的利用好，但是却没有确实的改进方法。为进一步了解大学生如何处理、协调这些学习与生活间矛盾，帮助大学生合理有序的安排自己的课余生活，使得学习与实践的时间分配达到最佳化。为此，我们对这一课题进行认真调查研究，在调查分析的基础上，结合实际提出几点建议，为没有计划观念的同学提供一点参考。 二、研究方法 (一)问卷调查
市场营销各类分析法(1)
PEST分析法是一个常用的分析工具，它通过四个方面的因素分析从总体上把握宏观环境，并评价这些因素对企业战略目标和战略制定的影响。 （1）P即Politics，政治要素，是指对组织经营活动具有实际与潜在影响的政治力量和有关的法律、法规等因素。当政治制度与体制、政府对组织所经营业务的态度发生变化时，当政府发布了对企业经营具有约束力的法律、法规时，企业的经营战略必须随之做出调整。 （2）E即Economic，经济要素，是指一个国家的经济制度、经济结构、产业布局、资源状况、经济发展水平以及未来的经济走势等。构成经济环境的关键要素包括GDP的变化发展趋势、利率水平、通货膨胀程度及趋势、失业率、居民可支配收入水平、汇率水平等等。 （3）S即Society，社会要素，是指组织所在社会中成员的民族特征、文化传统、价值观念、宗教信仰、教育水平以及风俗习惯等因素。构成社会环境的要素包括人口规模、年龄结构、种族结构、收入分布、消费结构和水平、人口流动性等。其中人口规模直接影响着一个国家或地区市场的容量，年龄结构则决定消费品的种类及推广方式。 （4）T即Technology，技术要素。技术要素不仅仅包括那些引起革命性变化的发明，还包括与企业生产有关的新技术、新工艺、新材料的出现和发展趋势以及应用前景。在过去的半个世纪里，最迅速的变化就发生在技术领域，像微软、惠普、通用电气等高技术公司的崛起改变着世界和人类的生活方式。同样，技术领先的医院、大学等非盈利性组织，也比没有采用先进技术的同类组织具有更强的竞争力。
BCG法—— 波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）是美国一家著名管理咨询公司，该公司建议用“成长—份额矩阵”进行评估，简称BCG法。纵坐标上的市场增长率代表这项业务所在的市场的年增长率；横坐标上的相对市场份额表示该战略业务单位的市场份额与该市场最大竞争者的市场份额之比。 矩阵图把企业所有的战略业务单位分为四种不同类型： (1)问号类。这类战略业务单位是高市场增长率和低相对市场占有率的战略业务单位。 (2)明星类。问号类的战略业务单位如果经营成功，就会转入明星类。这类战略业务单位是高市场增长率和高相对市场占有率的单位。 (3)现金牛类。明星类的战略业务单位的市场增长率下降到１０％以下，就会转入现金牛类。这类单位是低市场增长率和高相对市场占有率的单位。 (4)狗类。这类战略业务单位是低市场增长率和低相对市场占有率的单位，赢利少或有亏损。 企业的最高管理层对其所有的战略业务单位加以分类和评价之后，就应采取适当的战略。在这方面可供选择的战略有四种： (1)发展增大。这种战略的目标是提高战略业务单位的相对市场占有率。 (2)保持。这种战略的目标是维持战略业务单位的相对市场占有率。 (3)收割。这种战略的目标是增加战略业务单位的短期现金流量，而不顾长期效益。 (4)放弃。这种战略的目标是清理、变卖某些战略业务单位，以便把有限的资源用于经营效益较高的业务，从而增加赢利。 5W1H分析法 “5W+ 1H”原则 1．“5W/1H”是一种定律，是一种原理，也是一种流程，更是一种工具，广泛运用至企业管理和日常工作生活和学习中； 2．“5W/1H”为我们提供了科学的工作分析方法，常常被运用到制定计划草案上和对工作的分析与规划中，并能使我们提高效率和使工作的有效执行。 起源： 1．“5W”最早是由1932年美国政治学家拉斯维尔提出的一套传播模式； 2．经过人们的不断运用和总结，逐步形成了一套成熟的“5W+1H”模式。 内容： 5W+1H： 5W是指：why（为什么） What（是什么） Where（在哪儿） Who（谁） When（什么时候） 1H是指：How（如何） 核心点：5W+1H就是对工作进行科学的分析，对某一工作在调查研究的基础上，就其工作内容（What）、责任者（Who）、工作岗位（Where）、工作时间（When）、怎样操作（How）以及为何这样做（Why），即"5W"、"1H"进行书面描述，并按此描述进行操作，达到完成职务任务的目标。 案例运用： 1．QC对策表 QC课题中几乎100%使用了对策表，对策表是按“5W /1H”原则制定的。在对策表中分别对应的是： What 对策
市场调查中常用的数据分析方法和手段
第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷 的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。 按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效 问卷（所谓 “有效 ”问卷，指的是在调查 过程中按照 正确的方式执行完成的问卷） 。问卷回 收以后，督导员 必须按照调查的要求，仔细的检查 问卷。检查问卷的目 的在于将有错误填写， 或者是挑出不完整或不规 范的问卷， 保证数据的准 确性。 所谓错误填写即出现了那些不合逻辑 或根本不可能的结果， 通过对 调查员的复核， 可以检查出哪些调查员 没有按照调查的要求去访问， 那 么，该调查员完成的问卷可能存在很 多问题。还有可能出现漏答了某些必须 回答的问题， 比如被访者的人 口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况， 不管是由于调查员造成的还是被访者的原因， 通 常 有两种方式进行补救： 对于出现漏答的问卷， 通常要求调查员对受 访者进 行重访， 以补充未答的问题； 如果不便于重访或重访后的问卷 还有问题， 数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这 份问卷就只能当作 废卷处理， 并且按照被访对象的抽样条件， 补作相 关的样本。 问卷检查 问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目 的是要 确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括： 本编重点 变量类型 频数（百分比） 众数、中位数 均值、标准差 卡方分析 单因素方差分析 简单相关系数 因子分析 调查报告的结构
（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。 问卷的校订 为了加强问卷的准确性，对那些初步接受的问卷还要进行进一步的检查和校订，在校订的过程中，通常会发现问卷中存在有字迹模糊、问题漏选的、前后回答不一致的、答案模棱两可的和跳答错误的问题。 问卷的某些问题答案可能出现字迹模糊的情况，特别是碰上无结构的开放式的问题时，因为调查员记录的不好，答案不容易识别。如果发现这样
市场营销环境的分析方法与市场机会分析报告
市场营销环境的分析方法及市场机会分析 一、市场营销环境的分析方法 市场营销环境分析常用的方法为SWOT法，它是英文Strength(优势)、Weak(劣势)、Opportunity(机会)、Threaten(威胁)的意思。下面予以介绍。 (一)外部环境分析（机会与威胁） 环境机会的实质是指市场上存在着“未满足的需求”。它即可能来源于宏观环境也可能来源于微观环境。随着消费者需求不断变化和产品寿命周期的缩短，引起旧产品的不断被淘汰、要求开发新产品来满足消费者的需求，从而市场上出现了许多新的机会。 环境机会对不同企业是不相等的，同一个环境机会对这一些企业可能成为有利的机会，而对另一些企业可能就造成威胁。环境机会能否成为企业的机会，要看此环境机会是否与企业目标、资源及任务相一致，企业利用此环境机会能否比其竞争者带来更大的利益。 环境威胁是指对企业营销活动不利或限制企业营销活动发展的因素。这种环境威胁，主要来自两方面：一方面，是环境因素直接威胁着企业的营销活动，如政府颁布某种法律，诸如《环境保护法》，它对造成环境污染的企业来说，就构成了巨大的威胁；另一方面，企业的目标、任务及资源同环境机会相矛盾，如人们对自行车的需求转为对摩托车的需求，给自行车厂的目标与资源同这一环境机会造成矛盾。自行车厂要将“环境机会”变成“企业机会”，需淘汰原来产品，更换全部设备，必须培训、学习新的生产技术，这对自行车厂无疑是一种威胁。摩托车的需求量增加，自行车的销售量必然减少，给自行车厂又增加一份威胁。 （二）内部环境分析（优势/劣势分析） 识别环境中有吸引力的机会是一回事，拥有在机会中成功所必需的竞争能力是另一回事。每个企业都要定期检查自己的优势与劣势，这可通过“营销备忘录优势／劣势绩效分析检查表”的方式进行。管理当局或企业外的咨询机构都可利用这一格式检查企业的营销、财务、制造和组织能力。每一要素都要按照特强、稍强、中等、稍弱或特弱划分等级。 很清楚，公司不应去纠正它的所有劣势，也不是对其优势不加利用。主要的问题是公司应研究，它究竟是应只局限在已拥有优势的机会中，还是去获取和发展一些优势以找到更好的机会。 有时，企业发展慢并非因为其各部门缺乏优势，而是因为它们不能很好地协调配合。例如有一家大电子公司，工程师们轻视销售员，视其为“不懂技术的工程师”；而推销人员则瞧不起服务部门的人员，视其为“不会做生意的推销员”。因此，评估内部各部门的工作关系作为一项内部审计工作是非常重要的。 波土顿咨询公司的负责人乔治·斯托克提出，能获胜的公司是取得公司内部优势的企业，而不仅仅是只抓住公司核心能力。每一公司必须管好某些基本程序，如新产品开发、原材料采购、对订单的销售引导、对客户订单的现金实现、顾客问题的解决时间等等。每一程序都创造价值和需要内部部门协同丁作。虽然每一部门都可以拥有一个核心能力，但如何管理这些调子中的优势能力开发仍是一个挑战。斯托克把它称为能力基础的竞争。
问卷调查的常用统计分析
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。
问卷调查分析报告
课题：农村中学英语阅读养成习惯研究 问卷分析 一、引言 英语阅读是英语学习者运用语言的一种的能力，要提高英语阅读能力，除了要积累大量的词汇和表达法，熟练地掌握语法，具备广阔的知识面外，还必须培养良好的阅读习惯和一定的阅读技巧。所以英语阅读在英语教学中占有十分重要的地位，也是中学英语教学的重要目标之一。许多英语教学工作者和教师为之孜孜以求。笔者这里对初中生的阅读养成习惯研究就是针对学生的阅读习惯和阅读技巧的，旨在通过一定的数据收集和分析为英语阅读教学作些参考。 二、调查概况 此次的调查笔者走访我县乐民镇二中九年级（2）班学生，随机抽去了30名学生以及我校九年级（4）班 30人和七年级（4）的人38人合计98人。 表1：调查班级及人数 选择九年级学生并于4月份作调查，是因为九年级的学生经过三年的英语学习，已基本养成了英语阅读习惯的定势，从而能较准确地描述出一般初中生英语阅读习惯的基本特征。 1．学生概况 该校为盘县农村的普通初级中学，无特色班，学生极大部分是当
地的农村子弟，小学英语基础仍比较薄弱，几乎所有的英语知识是在初中里学到的。选择九年级（2）九（4）班和七年级（4）班3个班级作为调查班是因为这三个班的英语教师担任六个班级的英语教学任务，每个教师担任两个班级，随机抽取三个就具有代表性。2．调查方法 本次调查采用问卷的方法。笔者根据已有的阅读理论与经验，结合初中学生的阅读实际，设计了14个阅读习惯养成描述。在进行问卷调查之前。先进行调查之前，说明调查的意图与目标，对相应的问题进行摸底与试问，尽量使问题与学生的实际相符合；同时也能掌握一些有关学生阅读方面的情况。接着进行问卷调查，要求学生选出适合自己的答案。 三、调查的结果与分析 （）1、你们对英语阅读是否有兴趣？ A、非常有 B、一般 C、不怎么有兴趣 这个题选A 的一共有14人所占比例14.2％、B答案的有22人所占比例22.45％、C答案的有57人所占比例58.12％（）2、你一周进行阅读的频率？ A、每天 B、一周二至三次 C、很少 这个题选A 的一共有6人所占比例6.12％、B答案的有38人所占比例38.7％、C答案的有35人所占比例35.7％ （）3、你每一分钟能阅读多个单词？ A、20—30 B、50---60 C、60个以上
市场营销常见分析法
市场营销环境 什么是市场营销环境 市场营销环境包围公司并影响公司。关于市场营销环境存在三个关键的观点：宏观环境（macro-environment）、微观环境（micro-environment）、内部环境（internal environm ent）。 微观环境 微观环境对公司产生直接影响。它包括产生直接或间接交易的供应商，消费者与顾客，以及其他少数股东。微观意为少数，但是少数并不表示不重要。本文中微观的意思是公司之间的关系以及控制这种关系的动力。这是一种局部关系，公司可以行使一定程度的影响力。 宏观环境 宏观环境指的是能够间接影响公司的所有因素。一般来说，一家公司并不能对法律产生任何影响（虽然通常意义上公司可以对立法机关进行游说，也可以成立相关的贸易组织）。市场在不断的变化，公司也需要随之而改变，同时也必须注意激烈的市场竞争。全球化意味着替代产品与新兴公司的不断涌现从而产生威胁。更广义的环境也在不停地发生变化，从事市场营销的人员必须适应文化、政治、经济与科技带来的各种变化。 内部环境 所有从内部影响公司的因素都称之为“内部环境”。内部环境可以归纳为“五个M”：员工、资金、设备、原料、市场。对于应对市场变化而言，内部环境和外部环境同样重要。作为市场营销人员，我们把应对市场变化的过程称为“内部市场营销”。 基本上我们通过使用市场营销的方法来促进沟通与改善管理。
外部环境通过是一能够其他方法来监测，例如SWOT Analysis, Michael Porter…s Five For ces Analysis 或者 PEST Analysis。 SWOT 分析法 优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）、威胁（Threats） SWOT分析法是一种用于检测公司运营与公司环境的工具。这是编制计划的首要步骤，它能够帮助市场营销人员将精力集中在关键问题上。SWOT的每个字母分别表示优势、劣势、机会与威胁。优势和劣势是内在要素，机会与威胁则是外在要素。 在SWOT分析法中，优势和劣势指的是内部要素，具体如下： 优势： 市场营销的资深阅历。 一种创新的产品或服务。 营业场所。 质量工序与品质程序。 其他能对产品与服务产生增值效应的方面。 劣势： 缺乏市场营销经验。 产品或服务同质化。
问卷分析方法
数据分析与统计软件 一、问卷的设计 （一）问卷中的题目设计分为单选题和多选题，其中单选题的设计一般采用李克特(Likert)五点量表法。 （二）问卷分析的步骤： 拟编预试问卷—预试—整理问卷与编号—项目分析—因素分析—信度分析—再测信度 1．项目分析 目的：利用t检验方法对预试问卷中的题目进行筛选。 步骤：P41-42(吴) 2．因素分析（效度分析、维度分析） （1）探索性因素分析 目的：利用因子分析方法（主成分）对预试问卷的效度进行分析。（2）验证性因素分析 目的：利用因子分析方法（主成分）对预试问卷的效度进行验证。3．信度分析 目的：利用信度分析方法对预试问卷调查所得数据的可信性进行分析。 4．再测信度 目的：利用相关分析方法对预试问卷的前后两次调查所得数据的可信性进行分析。
二、问卷数据的分析 1．多重响应分析：Analyze→Multiple Response 作用：分析多项选择题，包括多项选择题题集的定义及频数分析。特别：列联表分析：Analyze→Descriptive Statistics →Crosstabs 作用：分析属性变量间是否相互独立。 2．均值检验（t-检验） 3．方差分析 4．协方差分析 5．相关分析 6．回归分析（路径分析） 7．聚类分析
多重响应分析 多重响应分析也称为多（复）选题分析。在量化研究中，除了单选题、李克特量表外，常见的回答发生即是复选题。 所谓复选题即是题目的可选答案不止一个，答案的选项可以多重选择或者题项可勾选其中多个选项。 下面是一份问卷（其中部分）： 1．您的性别：□男□女 2．您对数学学习的兴趣： □非常感兴趣□一般□无兴趣 3．您平时喜欢的文学作品： (1)□外国的(2)□中国的(3)□古代的 (4)□近代的(5)□现代的 4．您平时喜欢的体育项目： (1)□爬山(2)□游水(3)□跑步(4)□打篮球 其中1、2题为单选题，3、4题为多（复）选题。 下面介绍与单、多选题有关的软件处理方法。 一、变量的编码方法 1．对单选题 一个题目用一个变量即可。 如第1题用A1(取值为1或者2——要做标签) 第2题用A2(取值为1或2或3——要做标签)。 2．对多选题
SPSS调查问卷的数据分析范文
SPSS调查问卷的数据分析 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）
常用市场分析方法概述
市场分析方法概述 1. 分析方法概述 市场分析方法或者说分析工具，信息分析方法有以下12种： 1.数据分析基于公司已有的关于销售员，区域，客户，产品，时间的销售数据的分析。涉及产品，行业，区域三个维度，和饼图（现在的格局），趋势图（时间的变化），立方图（数量及增长）三种图形方式。通常进行整体和重点二级分析。 2. SWOT分析环境的优势，劣势，机会，威胁分析，是一种涉及四个维度的分析思路。 3. 波士顿矩阵分析产品组合的一种分析方法，有助于分析产品线的构成。 4. 4P分析经典的产品、价格、销售模式（渠道）、市场推广（促销）的四个方面的分析方法。 5. 4C分析站在客户角度的，客户，成本，便利，沟通的分析。 6. 产品生命周期分析判断产品所处的诞生、成长、成熟、衰退的不同阶段。 7. 目标市场STP,市场细分，目标市场，产品定位 8. 五力模型现有竞争者，潜在进入者，替代品，顾客，供应商 9. 战略群体分析这是对主要同行的一种分析。 10. 宏观环境分析经济，法律，政治，人文，科技 11. 微观环境分析行业，竞争者，下游客户，上游供应商，替代品，潜在进入者， 12. 专项分析涉及到具体的内容，如产品货期》供应链分析；产品价格》成本分析；产品质量》结构分析 2. 常用分析方法 五力模型，战略群体分析，宏观环境分析，微观环境分析是对环境的认识，这些分析方法偏理论性，是对企业所处环境的深入认识，是分析工作的底层信息基础，但是很难落实到真正的企业实践中。产品生命周期分析，从长远来看是有必要的，特别是在产品更新十分快的软件和电子行业。工业品领域在一定时间内（3-5年）产品的变化不大。专项分析的目的旨在专项问题，专项解决，并不是常规的分析方法。因而常用的有六种4P，4C，STP，数据分析，波士顿矩阵，SWOT。 4P分析包括产品（PRODUCT），价格（PRICE），渠道（PLACE），促销（PROMOTION），这是站在公司角度的分析。该分析起源于消费品行业，在自动化行业可以引申为产品组合，价值体系，销售模式，市场推广。 4C分析包括客户（CUSTOMER），成本（COST）,便利（CONVENIENCE）,沟通（COMMUNICATION）四个部分。这是站在客户角度上对市场的分析。
调查问卷数据分析报告
调查问卷数据分析报告 调查问卷分析报告 一、调查目的 我们此次要做的项目是在校园里卖越南拖鞋及特色食品，为了了解到影响校园拖鞋市场的各方面的因素以及后期能够正常运作，我们对此做了调查问卷，对部分同学进行了调查。 二、调查方式 本次调查采取的是随机问卷调查。问卷是当场填写并收回的形式。共发出20份，收回20份。 三、调查结果 1.您对目前市场上拖鞋的满意程度？ 5.作为在校大学生你购买拖鞋的首选地点是？ 2. 您的拖鞋多久换一双？ 3. 您穿的拖鞋大小是？ 6.您会选择以下哪种档次的拖鞋？
7.如果您要买拖鞋您会选择？ 4. 您一般喜欢什么颜色的拖鞋？ 8.您每个月消费在鞋子上的金额占您的月消费金额的百分之几？ 9.您认为拖鞋在什么价位是可以接受 的？ 10.你对越南特色食品是否感兴趣？ 四、调查分析 综合同学的问卷调查分析，大部分的同学都对目前市场上的拖鞋满意度一般，所以我们要想抓住顾客，首先就要吸引大家的眼球，款式一定要新颖、特别。一半的同学更换拖鞋的频率都在一年以内，由于此次调查的对象女性偏多，所以鞋码大小34-36、37-39各占了两个大头，在这其中，36、37的又比较多，而男性的鞋码在40-42左右，但男性更换拖鞋的频率比女性要慢，所以女式拖鞋可以比男士拖鞋多一些。对于拖鞋的颜色，大家都各有看法，所以应该每一种都顾及到。对于购鞋地点，大部分人都无所谓，有30%的人都
愿意在学校购买。说道拖鞋的档次，85%的人都选择中档，质量不会太差，价格也不会太高，对卖家和买家都是个不错的选择。同学们每个月消费在鞋子上的金额的百分比几乎都只占10%以下，大部分同学能接受拖鞋的价位是在30元以下，所以我们在进货的时候要考虑到价格问题。我们在卖拖鞋的同时还卖一些越南特色食品，调查结果显示，大部分同学还是愿意品尝的。 第二篇：电子杂志调查问卷数据分析报告6700字 云南农业大学第六届学生科技创新创业行动基金项目结题报告 项目云南农业大学电子杂志推广及应用学院经济管理学院负责人刘乔永基金编号2013RW039 指导教师 报告内容制作者：刘乔永陈镇冯赟权以清李博文赵晓倩王艳娇 时间：20xx年12月至2013 年12月
市场营销常见研究分析法
市场营销常见分析法
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
市场营销环境 什么是市场营销环境 市场营销环境包围公司并影响公司。关于市场营销环境存在三个关键的观点：宏观环境（macro-environment）、微观环境（micro-environment）、内部环境（internal environm ent）。 微观环境 微观环境对公司产生直接影响。它包括产生直接或间接交易的供应商，消费者与顾客，以及其他少数股东。微观意为少数，但是少数并不表示不重要。本文中微观的意思是公司之间的关系以及控制这种关系的动力。这是一种局部关系，公司可以行使一定程度的影响力。 宏观环境 宏观环境指的是能够间接影响公司的所有因素。一般来说，一家公司并不能对法律产生任何影响（虽然通常意义上公司可以对立法机关进行游说，也可以成立相关的贸易组织）。市场在不断的变化，公司也需要随之而改变，同时也必须注意激烈的市场竞争。全球化意味着替代产品与新兴公司的不断涌现从而产生威胁。更广义的环境也在不停地发生变化，从事市场营销的人员必须适应文化、政治、经济与科技带来的各种变化。 内部环境 所有从内部影响公司的因素都称之为“内部环境”。内部环境可以归纳为“五个M”：员工、资金、设备、原料、市场。对于应对市场变化而言，内部环境和外部环境同样重要。作为市场营销人员，我们把应对市场变化的过程称为“内部市场营销”。 基本上我们通过使用市场营销的方法来促进沟通与改善管理。
外部环境通过是一能够其他方法来监测，例如SWOT Analysis, Michael Porter‘s Five For ces Analysis 或者 PEST Analysis。 SWOT 分析法 优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）、威胁（Threats） SWOT分析法是一种用于检测公司运营与公司环境的工具。这是编制计划的首要步骤，它能够帮助市场营销人员将精力集中在关键问题上。SWOT的每个字母分别表示优势、劣势、机会与威胁。优势和劣势是内在要素，机会与威胁则是外在要素。 在SWOT分析法中，优势和劣势指的是内部要素，具体如下： 优势： 市场营销的资深阅历。 一种创新的产品或服务。 营业场所。 质量工序与品质程序。 其他能对产品与服务产生增值效应的方面。 劣势： 缺乏市场营销经验。 产品或服务同质化。
市场调研方案分析报告
市场调研（市场研究部） 抽样系统培训资料
2003年 目录 一抽样概述 1、抽样定义 (3) 2、抽样作用 (3) 3、抽样原则 (3) 4、抽样误差 (3) 5、几个基本概念 (3) 6、抽样步骤 (3) 二抽样前期工作 1、抽样准备 (4) 2、应答策略 (4) 三实地抽样 1、抽样方法 (5) 2、注意事项 (5) 3、填表画图要求 (7) 4、交表要求 (7) 四项目管理 1、前期准备 (8) 2、实施流程 (8) 3、后期工作 (9)
五日常管理 1、样本库的建立与完善 (10) 2、抽样的后勤管理 (10) 六抽样种类 1、异地抽样 (11) 2、办公室抽样 (11) 3、农村抽样 (12) 4、居委抽样 (12) 第一部分抽样概述 抽样定义 在指定的范围内选取一起点，以一定间隔，以右手原则抽取居民户。 抽样作用 1、用少量样本反映总体情况，使研究具有代表性。 2、访问员可以按照指定的居民户进行访问。 抽样原则 1、客观性原则：样本确定不以主观意志为转移。 2、连续性原则：整个区域上的行走路线都是不间断的连续。 3、机会均等原则：任和样本者均有机会被抽到。 抽样误差 误差是固有的，只能减少。误差越大，调查研究的准确性越差，从而导致企业得到错误信息。 几个基本概念 1、居委――抽样的基本单位。（用于确定抽样的具体范围） 2、样本――抽样对象。 3、间隔――样本间相隔的户数 4、抽样数――所要抽取的样本数目。
5、等距抽样――根据一定的间隔在抽样范围内抽取要进行访问 的地址。 6、全面抽样――即普查，在整个抽样范围内，一个不漏的逐一 抽取可进行访问的地址。 抽样步骤 1、明确抽样的居委（地段）及方法。包括居委总户数，抽样 的间隔。 2、实施抽样。实地抽样，按要求填写抽样表，并画出详细的 路线行走图。 3、交表。按督导要求时间交回《抽样地址登记表》和《入户情 况登记表》，及《行走路线图》。 第二部分抽样前期工作 抽样准备 1、听取内容：居委地址与范围；抽样数；间隔数；交表时间。 2、访问工具：有效证件；胸卡；白纸（画行走路线图）；笔； 手表；地址表。 应答策略 如果在访问过程中遇到盘问，可按照如下原则回答。 1、你们公司是干什么的？ 答：我们公司的工作就是收集消费者的意见，并将它们反馈给厂家， 使厂家能生产更好的产品给消费者使用。 2、想了解什么问题？ 答：我们只想了解一下消费者的购买习惯以及他们对某些产品的意
问卷调查总结分析报告
公司食堂做菜意见问卷 经统计，此次问卷调查的结果如下： 一、您喜欢做饭：多水□1人，适中□26人，少水□3人 二、您喜欢盐的味道做得：浓□2人，不变□19人，淡□9人 三、您喜欢辣的味道做得：浓□2人，不变□12人，淡□16人 四、您喜欢做菜的油放多少：多放□7人，不变□13人，少放□9人 其它：适量1人 （当然油多油少会关系到一定的开支问题，包括以下的问题也是，所以您这里的意见我们会认为当然也包含了对费用的考虑） 五、您喜欢每餐应当：多肉菜□8人，多素菜□21人不变1人 六、您觉得食堂现在分的菜的分量：太多□ 5 人，适中□23人，太少□2人 七、您喜欢多吃：猪肉□12人，鸡肉□16人，鸭肉□6人，鱼肉□16 人，动物内脏□4人（可多选）其它：红烧土豆 八、您喜欢喝汤吗？是□28人，否□2人 是的话请选择：老火汤□28人，菜蔬汤□ 1 一人未选其它：猪肝汤、龙骨海带汤、紫菜蛋花汤、鸡蛋西红柿汤 如为老火汤，您倾向于选择什么菜料来煨：鸡□14 人，鸭□3人，龙骨□21人，猪头肉□4人，其它□ 九、您最喜欢的几个荤菜的菜名是： 鸡肉3、扣肉、白切鸡、猪手、土豆蒸鸡、小炒肉、红烧排骨、尖椒炒猪肚、猪脚闷黄豆、荷包蛋、酸菜水煮鱼、猪肉炒窝笋、芋头焖排骨、板粟烧鸡、类椒回锅肉（2）、红烧鱼（5）、土豆烧鸡（3）、炒蛋、尖椒牛肉（2）、酸菜炒鱼、肥肠、猪脚、红烧猪血、红烧鸡翅、芹菜炒肉丝（5）、包菜回锅肉、地瓜炒肉丝、土豆鸡肉、辣子鸡丁、土豆肉丝、蒜苗回锅肉、辣椒肉丝、茄子肉抹、酸菜肥肠（2）、辣椒炒肉、酸菜鱼（2）、鸭子（2）、猪头肉、香菇焖鸡3、香菇炒肉、辣椒炒鸭肉、土豆烧肉、宫爆鸡丁、红烧鱼块、爆炒牛肉、黑木耳炒肉2、胡萝卜炒肉、窝笋炒肉、土豆焖排骨、红烧排骨、猪肝汤、田鸡、酸菜炒肉、煎荷包蛋、莴笋炒肉、豆角炒肉、芋头焖排骨、土豆烧鱼块、土豆烧鸡、莲藕炖排骨、土豆焖肉、甜辣椒炒肉，猪大肠、乌江鱼、蒜苔炒肉、鱼香肉丝、油豆腐炒肉、腐竹炒肉、焖猪肉、凉瓜炒肉、焖猪肉、鸡翅、肉饼、鱼、猪肉、不喜欢动物内脏。 十、您最喜欢的几个素菜的菜名是： 菜心（6）、西洋菜、大白菜、土豆、豆腐（3）、油豆腐、腐竹、空心菜（6）、四季豆（3）、生菜（5）、小白菜（3）、红烧土豆、菠菜（3）、土豆丝5、茄子（4）、四季豆、炒包菜、酸辣土豆丝、丝瓜、油淋茄子、炒麦菜、炒丝瓜、包菜（6）、茄子、雪里红、花菜、西红柿炒蛋（4）、茄子豆角、麻婆豆腐、上海青（3）、芹菜香干、红烧茄子、
市场调查数据分析方法和手段
第四编市场调查中的数据分析 第一节调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效问卷（所谓“有效”问卷，指的是在调查 过程中按照正确的方式执行完成的问卷）。问卷回 收以后，督导员必须按照调查的要求，仔细的检查 问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写，或者是挑出不完整或不规范的问卷，保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果，通过对调查员的复核，可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问，那么，该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题，比如被访者的人口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况，不管是由于调查员造成的还是被访者的原因，通常有两种方式进行补救：对于出现漏答的问卷，通常要求调查员对受访者进行重访，以补充未答的问题；如果不便于重访或重访后的问卷还有问题，数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这份问卷就只能当作废卷处理，并且按照被访对象的抽样条件，补作相关的样本。 问卷检查
问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目的是要确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括：（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。 问卷的校订