调查问卷如何分析？ 如何分析调查问卷？
一、调查问卷如何分析？
调查问卷的分析方法取决于你调查的目的、问卷设计以及收集到的数据类型。以下是一些基本的分析方法：
1. 描述性统计分析：这是最基本的分析方法，可以对收集到的数据进行汇总和描述，包括计算平均值、中位数、众数、标准差等。描述性统计分析可以帮助你了解数据的基本分布和趋势，为后续的深入分析提供参考。
2. 推断性统计分析：如果你想从样本数据中推断总体的特征，可以进行推断性统计分析。常见的推断性统计分析方法包括 t 检验、方差分析、回归分析等。这类分析方法可以帮助你比较不同组别或变量之间的差异，并检验你的假设。
3. 相关性分析：如果你想分析不同变量之间的关系，可以进行相关性分析。常见的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。这类分析方法可以帮助你了解变量之间的线性关系，为后续的模型建立提供参考。
4. 因子分析和聚类分析：如果你想探索数据中的潜在结构，可以进行因子分析和聚类分析。这类分析方法可以帮助你找到数据中的主要因素和群体，为后续的理论构建和决策提供支持。
在进行调查问卷分析时，你需要先明确分析目的和研究问题，然后根据问卷设计确定数据类型和适用的分析方法。最后，将数据输入统计软件（如 SPSS、R、Python 等）进行相应的分析，并根据分析结果撰写调查报告。
二、如何分析调查问卷？
分析前提是要对每种分析方法有充分的了解，知道什么数据用什么方法分析。在此基础之上，才是结合自己的问卷，有条理有逻辑的设计分析思路进行分析。
如果分析方法还不太理解，建议先去SPSSAU帮助手册中了解一些，不需要知道每个分析方法的原理，但至少要大致清楚都有什么分析方法，使用的条件是什么。这样才好对照自己的数据选择合适的分析方法分析。
SPSSAU有每个分析方法的详细介绍
基本的分析方法了解了，就可以开始进行分析了。先画出模型结构框架，一个框架表述整体研究结构思路情况，研究框架为核心，然后再对照着框架进行分析即可。
这里提供五种常见的问卷分析思路模板，大致的分析方法都是相同的，大家可以根据自己的数据进行适当调整。
包括五类模板分别是影响关系类研究，现状政策类研究，调节/中介类研究，“类实验”类差异研究以及聚类样本类研究。
影响关系研究框架
现状政策类研究框架聚类样本研究框架
以聚类样本类研究框架为例展开说明：
首先对研究数据样本基本特征情况（比如性别、年龄、学历等）进行分析，可以使用频数分析、描述分析等。
如果有涉及样本群体的特征、行为、或者态度相关项，则可单独一部分进行分析。
如果研究量表数据并不知道分成几个维度，比如有20个量表题，应该分成几个维度并不确定，此时可使用因子分析方法进行。找出应该分成几个维度（因子），以及题项和维度的对应关系情况。
接着对量表项进行信度和效度分析（ 备注：因子分析已经得出维度与题项对应关系，此时说明已经有效度，有时也可放弃效度分析，从内容完整性上建议放入)
完成因子分析后，已经确认得到几个维度，可将此几个维度进行聚类，得到几种类别的群体，然后结合每类群体的特征，给每个聚类类别进行命名。 （备注：一个维度由多个题项表示，想将多个题项概括成一个整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功能即可）。
得到聚类类别之后，接着需要对比不同类别群体的差异性；包括比如在“特征”、“行为”或者“态度”上的差异性。便于结合不同群体提供不同的建议措施等。
三、大学生服装消费心理调查问卷？
您 喜欢国内哪些品牌： A.阿依莲 B.阿迪达斯 C.七匹狼 D.九牧王 E.太子龙 F.歌地 G.太平鸟 H.千百惠 I.波司登 J.以纯 K.森马 L.唐狮 M.卡宾 N.佐丹奴 O.莱姿 【楼主你的选项里面没有我的答案，比如说特步，美邦，李宁，J以纯什么的】 对于着装风格您平时喜欢哪些： A．甜美 B。
OL C.性感 D.萌系 E.北欧 F．混搭 G.小清新 H.英伦 I.民族风 J.复古 【F,D,J】 您觉得服装的装饰品搭配重要吗？ A.重要 B.不重要 【对于女生来说，小装饰起着非常重要的作用】 您通常的出行方式是： A.步行 B.公交车或地铁 C.的士 D.私家车 E.其他 【A,B,C一般坐公交，赶时间或者不认识路就打车】 您偏好的品牌服饰是： A.运动服饰 B.休闲服饰 C.职业服装 D.牛仔服饰 E.其他服饰 【A个人比较钟情户外】 您是通过什么渠道了解服装的： A．时尚杂志 B.网站 C.广告 D.朋友 E。其他 【B,C,D,E】 您比较中意的服饰配件是什么？ A.帽子 B.皮带 C.围巾 D,首饰 E.眼镜 F.头巾 【最喜欢的是帽子，实用而且百搭】 G.背包 F。其他 您对服装面料的选择： A.纯棉 B.化纤 C.混纺 D.其他 E.其他 您喜欢的服饰颜色： A.浅色系列 B.怀旧系列 C.深色系列 【比较喜欢浅色】 您会注重品牌吗？ A．会 B.不会 【夏季和冬秋季节的衣服买起来有差别。因为夏天，女生买衣太多了，所以不会买很多特别贵的牌子】四、分析性问卷调查目的？
问卷调查的目的，是要通过问卷上的封闭式问题和开放式问题了解调查对象。意义是为了收集足够的、真实的和有效的信息为企事业单位等的其他活动和策略所服务，为管理部门提供参考依据。利用市场调查的部门可以是企业、公司、团体以及任何一切企事业单位的管理。
所谓问卷是一组与研究目标有关的问题，或者说是一份为进行调查而编制的问题表格，又称调查表。它是人们在社会调查研究活动中用来收集资料的一种常用工具。调研人员借助这一工具对社会活动过程进行准确、具体的测定，并应用社会学统计方法进行量的描述和分析，获取所需要的调查资料。
五、现状调查问卷如何分析？
要力争实事求是，因地制宜，客观公证，面面具到，要有代表性，科学性和实效性。
六、消费者调查问卷是？
消费者调查问卷，也就是说顾客服用了我们产品以后，所产生的感觉，或者说对产品用过以后的一个评价。
比如说消费者用了我们产品是否满意，那么如果回答满意的话，请你详细告诉我们你为什么满意。
再或者如果不满意的话，那么不满意在哪里，是否需要改善，往哪一个方向去纠正。
七、问卷调查数据分析描述？
数据可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。
· 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据
· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女
（1）定量数据一般使用描述分析，比如样本的平均身高是多少，在什么区间波动、标准差是多少？
描述分析-SPSSAU
（2）定类数据一般使用频数分析，比如男女比例、各专业占比等，同时可用饼状图、柱形图等可视化图形进行展示。
频数分析-SPSSAU
饼图
八、如何做调查问卷分析？
一、数据分析思维
首先学会做基础数据分析并不难，掌握一些必要的知识就能很快上手，学习数据分析的路径如下共三部曲：数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析
1 数据类型的识别
数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。
· 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据
· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女
2 研究方法的选择
数据类型确认后，此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。
第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。
第二步即结合研究目的进行分析，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。
SPSSAU分析方法选择
3 分析结果
分析基础比较薄弱，可使用SPSSAU进行分析，系统会自动生成指标解读报告。
九、问卷调查分析怎么写？
一、问卷类型
问卷调查分为两大类：即量表问卷和非量表问卷。
量表问卷通常更多使用于学术研究，其特点在于更多的态度认知题项，体现样本人群对于某事物的态度看法态度情况等，通过对各研究变量的关系研究，找出其中内涵逻辑关系。
非量表问卷更多体现对某现状的事实情况和基本态度调研，比如样本进行网购的原因，不进行网购原因，网购平台的使用现状情况等。此类问卷更多在于分析思路的逻辑和现状情况的了解分析，以及样本的基本态度情况。
二、分析方法
从分析方法上，量表类问卷最大的特点是：非常多的量表题，而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。
非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少 有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和 “非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。
三、分析结果
问卷数据一般使用SPSS进行分析即可，分析基础薄弱的，可使用SPSSAU进行分析。分析结果生成的是“类三线表”的格式，系统会自动生成指标解读报告。
SPSSAU智能分析
四、撰写调研报告
根据问卷分析顺序将分析结果写成有逻辑性的报告，并且在结论基础上对应提出有意义有价值的建议措施等。
关于数据报告的撰写，单独从数据分析角度上看，建议以实际需求出发，比如研究差异关系，那么首先得需要知道有没有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时，对应的建议措施应该如何。按照这样的思路，相信数据研究报告的撰写并非难事。
十、满意度调查问卷分析？
首先把发放问卷、回收、统计情况进行一下简单描述，其次，分析通过此次调查发现公司优点之处有哪些，再次，此次调查存在的问题及不足以及存在问题的原因，最后，提出整改措施。
