(完整版)问卷调查的常用统计分析方法
问卷调查及统计分析方法-基于SPSS 第6章 确定选项间重要程度的常用统计分析方法
• 在SPSS中，解题步骤如下。
•
(1)在SPSS数据编辑窗口中，打开数据文件data06-
01.sav。
•
(2)按【分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本】
顺序打开【多个关联样本检验】对话框，见图6-1。从左
侧源变量框中，选择变量“运动员1”至“运动员7”进入
【检验变量】框中。在【检验类型】框中选择【Friedman】
序，打开【多个关联样本】对话框，参见图6-1。选择“运动员
1”至“运动员7”这7个变量，送入【检验变量】框。在【检
验类型】选项中选择【Kendall的W】检验法。
•
(3)单击【确定】按钮，提交运算。在输出窗口中得到输出
结果，见表6-7和表6-8。
6.1.2.2 Kendall协同系数检验法（续1）
•
在本例中，由于排序的选项只有3个，因此将排在第1
位的转换成3分，排在第2位的转换成2分，排在第3位的转
换成1分。
• 在SPSS中，可通过如下步骤进行分值转换。
• ① 在SPSS数据编辑窗口中，打开data03-01.sav。
6.1.3 确定各选项对题项影响的重要程度(权 重系数)的常用统计方法（续4）
动员其原始得分也越少。
• 由此可知，运动员的名次顺序依次为2号第1名，3号 第2名，1号第3名，6号第4名，5号第5名，4号第6名，7 号第7名。
•
如果要进一步进行两两比较的检验来检查两个运动员
得分分布之间是否有显著性差异，则可以在SPSS的【非
参数检验】过程中使用两个相关样本的威尔科克森检验法
进行检验。
第6章确定选项间重要程度的常用统计分析方法61排序题中常用的统计分析方法62确定矩阵式选项权重系数的方法61排序题中常用的统计分析方法611建立排序题的数据文件612一致性检验方法613确定各选项对题项影响的重要程度权重系数的常用统计方法611建立排序题的数据文件排序题中建立的变量数等于其题项中的选项数
问卷调查的数据分析方法
抽样电话回访
主要问题处理
敏感性问题：对于被调查者姓名、身份证、联系电话 这一敏感性问题，仅对抽样回访的样本作严格要求，其 他问卷参考逻辑性问题，只要逻辑性问题有效，就视该 问卷有效。 逻辑性问题：逻辑关系不成立，则该份问卷无效。 未填问题：应填不填的空项。
问题的处理措施：
退回重新调查 视为缺失数据（这样的问卷较少时、有令人不满意的 回答的变量不是关键变量时） 放弃不用该问卷（这样的问卷较少时、样本量很大、 该问卷中令人不满意回答的比例较大、该问卷关键变量 回答缺失）
房地产市场调查
[主讲教师：孟媛]
【联系方式：mengorange@】
第十章 房地产市场调查的数据分析
第一节 调查资料的审核与整理
一、资料收集
1．有关被调查者社会特征的资料
——被调查者的身份背景，包括年龄、性别、婚姻、教育程度、职业、收入和
社会阶层等等。 2．有关被调查者购买行为特征的资料 ——表现在购买的产品和品牌、商品的价格，购买的地点选择，购买的数量和 支付方式等 3．有关被调查者心理的资料 ——购买认知、购买动机、购买意向和购买态度等。但是，购买者的心理是很
第一节 调查资料的审核与整理
三、数据编码
前设计编码： ① 单项选择题，只需规定一个变量，取值为选项号 ② 多项选择题，通常将各个可能回答的答案选项都设为0-1变量， 被调查者选择了该答案，变量为1，否则为0。 ③ 排序题与多选题类似，变量个数即选项个数，分别定义各变量为 对应选项所排次序号，取值即为次序号。
市场调查与分析
第一节 调查资料的审核与整理四、数据录ຫໍສະໝຸດ ——数据有效性市场调查与分析
第一节 调查资料的审核与整理
四、数据录入——核查
数据录入核查： 有限选择项——可以用一般性排序核查方法。例如Q1只能填录1,2,3 ，如果超出3个答案，肯定是错了。
怎么整理统计调查问卷结果
怎么整理统计调查问卷结果统计调查问卷是一种常用的数据收集方式，通过问卷可以获取大量的信息和意见。
然而，面对海量的问卷数据，如何高效地整理和分析结果成为一个重要的问题。
下面将介绍一些简单而有效的整理统计调查问卷结果的方法。
首先，在整理问卷结果之前，需要对收集到的数据进行汇总和清洗。
这一步骤可以包括将问卷纸质版数据或电子版数据导入电子表格软件，如Excel，以便进行后续操作。
在导入数据时，需要注意检查和修复可能存在的错误或缺失值。
对于开放性问题，如意见或建议，可以进行分类整理，以便进行后续分析。
其次，对于选择题，可以通过计算每个选项的频数和比例来了解不同选项的分布情况。
可以使用Excel的数据透视表功能快速生成这些统计结果。
此外，还可以计算各项指标的平均值、标准差等统计量，以便更好地了解数据的集中趋势和离散程度。
另外，对于多个问题之间的关系，可以使用交叉分析来揭示它们之间的相关性。
例如，可以通过交叉分析来了解不同年龄段的受访者对某一问题的回答情况是否存在差异。
交叉分析可以帮助我们更深入地理解数据背后的规律和趋势。
此外，对于开放性问题，如意见或建议，可以通过内容分析的方法将其分类整理。
可以根据问卷中出现的关键词或短语来将回答进行归类，从而得出不同意见或建议的分布情况。
这样可以对受访者的意见有一个更全面的了解，并为后续的决策提供参考。
最后，在整理问卷结果的过程中，我们还应该注意数据的保密性和安全性。
问卷调查涉及到个人隐私和敏感信息，因此，在整理和分析数据时，需要确保数据的安全存储和处理，以避免信息泄露和滥用的风险。
综上所述，整理统计调查问卷结果是一个重要的环节，它能够帮助我们更好地理解受访者的意见和需求。
通过对数据的汇总、清洗、统计分析和交叉分析等方法，我们可以从问卷结果中获取有价值的信息，并为后续的决策提供支持。
同时，我们还应该关注数据的保密性和安全性，确保问卷数据的合法使用和管理。
调查问卷题型类型分析方法
调查问卷题型类型分析方法调查问卷是社会科学研究中常用的数据收集工具之一，而问卷的设计就是其基础。
在问卷设计过程中，题型的选择是非常重要的一环。
本文将介绍调查问卷题型类型分析方法，并讨论常见的几类题型及其应用。
首先，我们需要明确问卷的研究目的和调查对象，在此基础上选择适合的题型类型。
一般来说，调查问卷题型可以分为开放式题型和封闭式题型两大类。
- 开放式题型：开放式题型通常要求被调查者回答自由文字或句子，以反映其观点、意见或经验。
开放式题型适用于研究问题尚未明确或需要其他补充信息的情况。
例如，通过开放式题型可以了解顾客对某产品的具体意见或对某个话题的看法。
- 封闭式题型：封闭式题型则提供了一系列选项供被调查者选择。
常见的封闭式题型包括单项选择题、多项选择题、等级划分题和排序题等。
封闭式题型适合于研究问题明确，需要统计分析和比较的情况。
例如，通过多项选择题可以了解受访者对某个产品的使用频率、喜好程度或购买倾向等。
在选择题型的同时，还需要注意以下几个方面：- 避免引导性问题：问题的表述应该尽量中立，不对被调查者产生引导或干扰。
- 问题的清晰度：问题应该表述清晰，避免模糊的描述，以免引起被调查者的混淆。
- 适当的选项数量：对于封闭式题型，选项数量应该适当。
选项太多会增加被调查者填写的难度，选项太少可能无法覆盖所有情况。
- 题目的逻辑顺序：在问卷设计中，题目的顺序应该有逻辑性，先从一般到具体，再从易答到难答，以帮助被调查者理解和回答问题。
除了以上几类常见的题型，还可以根据具体研究目标选择其他题型，如量表题型、比例题型、短回答题型等。
在设计问卷时需要根据具体情况进行灵活运用。
综上所述，调查问卷题型类型选择是问卷设计的重要环节，需要根据研究目的、调查对象以及其他相关因素进行合理选择。
在选择题型时，需要注意问题的表述、选项数量、逻辑顺序等因素，以保证问卷的有效性和可信度。
通过合理的题型选择，可以更好地收集到符合研究目的的数据，为后续的数据分析和结果解释提供有力支持。
调查问卷的分析方法
调查问卷的分析方法
当调查问卷经过制作、发布、数据录入后，最重要的就是进行结果分析了。
那么对于不是专业人士我们如何通过问卷分析出准确的结果呢？
首先，我们要明确调查问卷的初衷，也就是目的是什么，因为只有我们紧紧围绕这个目的进行分析才能得到准确的结果，问卷中设立的问题和项目是与我们的目的具有一定的相关性的。
其次，是依据调查结果，对每一项问题的回答情况进行统计。
这些数据会直接反应出被调查人员的行为和心理状况，以及他们对问题的认知程度。
再次，就是整理分析数据。
这也是调查问卷的最为重要的环节了，因为分析数据会告诉调查者一些具体的情况，也就是调查者想要的结果是什么。
比如：十个人午餐情况，二人在单位吃，四人在外买，三人有时吃，一人不吃。
其中我们可以看出，60%的人有吃午餐的习惯，30%的人存在不规律的情况。
再深入分析会得出多数人是重视午餐的，只有少数人对午餐的重要性还没有足够重视。
当然我们还可以采用专业的分析软件进行调查问卷的结果分析，如SPSS软件，这也是目前适用最广泛的一种调查问卷分析工具。
简单的说用SPSS软件分析主要包括数据录入，选择调用分析方法，保存分析结果这三个步骤。
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。
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。
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。
调查问卷数据整理归纳方法
调查问卷数据整理归纳方法调查问卷是社会科学研究中常见的数据收集工具。
为了从众多答卷中提取有用信息，研究者需要对数据进行整理和归纳。
本文将介绍一些常用的调查问卷数据整理归纳方法。
首先，研究者需要对问卷数据进行清理。
这意味着删除重复或无效的答卷，如未填写或填写错误的问卷。
此外，还需要将不同题目的答案整理到一个统一的数据表中，以便后续分析。
在整理数据时，一个重要的步骤是编码。
编码是将问卷中的各个选择项和开放性问题的答案转化为数字或字母等符号的过程。
编码的目的是便于数据输入和统计分析。
例如，将问卷中的性别选项“男”和“女”编码为1和2，将年龄选项“18-25岁”、“26-35岁”等编码为相应的数字。
编码的准确性和一致性对于后续数据分析的可靠性至关重要。
接下来，研究者可以使用统计软件对数据进行统计分析。
常见的分析方法包括描述性统计和推断统计。
描述性统计可以帮助研究者了解样本的基本情况，如均值、标准差和频数分布等。
推断统计则通过样本数据对总体进行推断，如利用假设检验和相关分析等。
此外，研究者还可以使用图表和图形展示数据的分布和趋势。
例如，可以使用柱状图来展示不同选项的频数，使用折线图来展示变量之间的趋势变化。
图表和图形直观地显示数据，有助于研究者更好地理解和解释研究结果。
最后，研究者需要归纳和解释数据的结果。
根据研究目的和问题，可以对数据进行分析和解读。
例如，研究者可以从数据中找出存在的规律、趋势或关联，回答研究问题，并对研究结果进行解释和讨论。
总之，调查问卷数据的整理和归纳是社会科学研究中不可或缺的步骤。
通过清理、编码和统计分析数据，并结合图表和图形展示结果，研究者可以从众多答卷中提取有用信息，并对研究问题进行深入分析和解释。
这些方法有助于使问卷数据更加有价值和可靠，为研究者提供了基于实证数据进行研究的基础。
问卷分析方法
问卷分析方法问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过问卷可以获取受访者的观点、态度、行为等信息。
然而，要想准确地分析问卷数据并得出有意义的结论，需要运用一定的分析方法。
本文将介绍几种常用的问卷分析方法，希望能对您有所帮助。
首先，对于问卷中的开放性问题，可以采用内容分析的方法进行分析。
内容分析是一种定性研究方法，通过对文本材料进行系统的分析和解释，来获取有关某一特定问题的信息。
在问卷调查中，受访者的开放性回答往往包含丰富的信息，内容分析可以帮助我们深入理解受访者的观点和态度，并从中发现有价值的信息。
其次，对于问卷中的封闭性问题，可以采用统计分析的方法进行分析。
统计分析是一种定量研究方法，通过对数据进行收集、整理和分析，来获取有关某一特定问题的数量信息。
在问卷调查中，受访者对封闭性问题的选择可以帮助我们获取一定的统计数据，例如受访者的偏好、倾向等，通过统计分析可以对这些数据进行整合和比较，从而得出客观的结论。
此外，还可以采用质性分析的方法对问卷数据进行分析。
质性分析是一种定性研究方法，通过对数据进行归纳、总结和解释，来获取有关某一特定问题的深层信息。
在问卷调查中，受访者的回答往往包含丰富的情感和态度，质性分析可以帮助我们深入挖掘这些信息，并从中发现受访者的真实想法和感受。
最后，还可以采用比较分析的方法对问卷数据进行分析。
比较分析是一种定量研究方法，通过对数据进行比较和对比，来获取有关某一特定问题的差异性信息。
在问卷调查中，可以通过比较不同受访者群体、不同时间段或不同地区的数据，来发现它们之间的差异和联系，从而得出更深层次的结论。
总之，问卷分析是一项复杂而又重要的工作，需要我们结合具体问题和具体情况，选择合适的分析方法，并加以灵活运用。
希望本文介绍的问卷分析方法能够对您在实际工作中的问卷分析工作有所启发和帮助。
调查问卷结束后怎样分析数据
调查问卷结束后怎样分析数据调查问卷是社会科学探究中常用的数据收集工具，其目标是通过收集大量的问卷数据来得到调查对象的观点、态度和行为等信息。
然而，仅仅收集到大量的数据还不足以支持探究的结论，因此需要对数据进行分析和解读。
数据分析是指对收集到的数据进行整理、统计和诠释的过程。
在调查问卷结束后，我们需要进行以下步骤来分析数据：1. 数据整理：将收集到的问卷数据进行整理和清理。
起首，要检查问卷的完整性，确保没有遗漏或错误的数据。
然后，对于开放性问题，需要将回答整理为可统计的形式，例如将文字回答转化为分类或评分等级。
最后，对于多选题和单选题，要对选项进行编码，便于统计和分析。
2. 数据统计：依据探究目标和问题，选择合适的统计方法进行数据分析。
常见的统计方法包括描述统计、频数统计和相关分析等。
描述统计可以通过计算平均值、标准差、中位数等指标来了解样本的整体特征。
频数统计可以统计每个选项的选择人数或比例，从而得出样本的分布状况。
相关分析可以通过计算不同变量之间的相干系数来探究它们之间的干系。
3. 数据诠释：在进行数据分析的过程中，需要对结果进行诠释和理解。
起首，要依据分析结果回答探究问题，验证或推翻探究假设。
其次，要注意结果的可靠性和有效性，沉思可能存在的偏差和误差。
最后，要将分析结果与现有理论和探究进行比较和谈论，进一步深化对探究问题的理解。
4. 结果报告：最后，依据数据分析结果撰写探究报告或论文。
报告应包括调查问卷的目标、方法、样本特征、数据分析过程和结果、结论和谈论等内容。
报告的结构要明晰，语言要简明扼要，尽量应用图表和表格等可视化工具来展示结果，使读者能够快速理解和得到信息。
总之，调查问卷结束后，对数据进行分析是特殊重要的一步。
通过数据分析，我们可以深度了解调查对象的特征和观点，从而为进一步探究和决策提供依据。
在数据分析过程中，要注意数据的整理和清洗、选择合适的统计方法、对结果进行诠释和理解，并最终将结果报告出来。
调查报告中的数据统计和分析方法
调查报告中的数据统计和分析方法在调查研究中，数据统计和分析是非常重要的环节，它们能够帮助我们理解数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
本文将介绍调查报告中常用的数据统计和分析方法，以及它们的应用场景和注意事项。
一、数据统计方法1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理、概括和描述的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
2. 频数分析：频数分析是对数据进行分类和计数的方法。
通过频数分析，我们可以了解不同类别的数据出现的频率和比例。
例如，在一项市场调查中，我们可以统计不同年龄段的受访者人数，以及各年龄段的比例。
3. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过相关分析，我们可以了解变量之间的相关程度和相关方向，从而判断它们是否存在某种关联。
二、数据分析方法1. 统计推断：统计推断是通过对样本数据进行分析，得出对总体的推断结论的方法。
常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计用来估计总体参数的取值，假设检验用来检验总体参数的假设。
2. 方差分析：方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值是否有显著差异的方法。
方差分析将总体方差分解为组内方差和组间方差，通过比较组间方差与组内方差的大小，来判断样本均值是否存在显著差异。
3. 回归分析：回归分析用来研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。
常用的回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析等。
通过回归分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向，并进行预测和解释。
三、应用场景和注意事项1. 应用场景：数据统计和分析方法广泛应用于各个领域的调查研究中。
例如，在市场调研中，我们可以通过数据统计和分析方法了解消费者的购买行为和偏好；在医学研究中，我们可以通过数据统计和分析方法了解疾病的发病率和风险因素。
问卷调查及统计分析方法-基于SPSS 第1章 问卷调查法概述
1.3 问卷的设计
• 1.3.1 问卷设计的原则 • 1.3.2 问卷的一般结构
1.3.1 问卷设计的原则
• 1.3.1.1 必要性原则 • 1.3.1.2 总量控制原则 • 1.3.1.3 礼貌性原则 • 1.3.1.4 简便性原则 • 1.3.1.5 用词适宜原则 • 1.3.1.6 印证可靠性原则 • 1.3.1.7 可行性原则
1.2.3 预先测试和修订
•
在确定的小部分被调查者中，先对设计好的
调查问卷进行一次预调查，以便对问题的提法和
设计的答案进行评估，然后对在预调查中发现的
不妥之处再次进行修订。
1.2.4 准备最后的问卷并实施
•
打印正式的调查问卷，做好最大可能回收问
卷的各项准备，确定发放日期、回收日期， 整理
问卷并对问卷调查结果进行统计分析和理论研究。
1.3.1.7 可行性原则
•
调查问卷中的问题必须符合被调查者能自愿
真实应答的设计原则。凡是被调查者不可能自愿
真实应答的问题，以及超越被调查者理解能力、
记忆能力、计算能力、回答能力的问题，都不应
该正面提出。
1.3.2 问卷的一般结构
• 1.3.2.1 标题 • 1.3.2.2 指导语 • 1.3.2.3 正文 • 1.3.2.4 结束语
第1章 问卷调查法概述
• 1.1 问卷调查法的定义 • 1.2 问卷调查法的一般程序 • 1.3 问卷的设计 • 1.4 提高问卷回复率的基本技巧 • 1.5 一般调查问卷的效度检验
1.1 问卷调查法的定义
• 问卷就是一堆问题的集合。 • 1.1.1 问卷调查法的种类 • 1.1.2 问卷调查法的特点 • 1.1.3 问卷调查法的局限性
问卷数据的统计与分析
利用调查问卷，可以收集到全班每位同学对垃圾的分类选项（字母），我们 把它们称为数据．例如，某同学经调查，得到如下50个数据： CCADBCADCD CEABDDBCCC DBDCDDDCDC EBBDDCCEBD
问卷数据的统计与分析
——综合实践方法指导课
广州市第四十七中学汇景实验学校 吴雪香
环节一：谈话导入，探索新知
1、前期我们经过讨论，确定了以
最为热点的“创文”活动来作为下一阶 段研究的主题？
2、为了解汇景实验学校同学们的垃
圾分类意识，前面我们已发放与回收了 有关的调查问卷
如何整理统计??？
数据的杂乱无章！乱！！！
题目1
总人数
题目2
A 20
B 25
C 30
D 35
E
总人数
125
16.00%
20.00%
24.00%
28.00%
…………… ………
题目15
选项 投票人数 百分比
100
A 200
B 300
C 400
D 500
E
总人数
1500
6.67%
13.33%
20.00%
26.67%
33.33%
制作统计图和统计表
环节五：实践评价
1、以最快的方式推选出“综合实践棒棒
棒小组”“综合实践棒棒小组”“综合实 践棒小组”
2、对各组推选结果进行分析
（在实践评价中体会数据的统计与分析的全过程）
了解调查问卷多选题的百分比统计方法
在进行市场调研或社会调查时，调查问卷是收集数据和获取洞察的重要工具之一。
而其中的多选题是一种常见的问题类型，可以让受访者选择多个选项。
然而，对于这些多选题的统计分析，特别是计算百分比，可能会遇到一些挑战，调查问卷的多选题如何统计百分比？首先，我们需要了解多选题的基本原理。
多选题通常包含多个选项，受访者可以选择一个或多个选项作为答案。
每个选项都有自己的计数，表示被选择的次数。
要计算百分比，我们需要考虑每个选项的选择次数，并将其与总样本数进行比较。
（延伸阅读：如何保证收集的问卷数据是真实的？）下面是几种常见的统计多选题百分比的方法：1、基于选项的百分比计算方式：例如，如果一个问题的选项有A、B、C三个选项，我们进行了100次调查，其中A被选择了30次，B被选择了40次，C被选择了20次，那么计算百分比的方法如下：•首先，计算每个选项的选择次数。
可以通过简单地对每个选项进行计数来实现。
•然后，将每个选项的选择次数除以总样本数，得到每个选项的选择百分比。
•最后，将每个选项的选择百分比乘以100，以获得最终的百分比值。
•A的百分比 = (30 / 100) * 100 = 30%•B的百分比 = (40 / 100) * 100 = 40%•C的百分比 = (20 / 100) * 100 = 20%2、基于受访者的计算方式：例如，假设有100个受访者，每个受访者可以选择多个选项。
其中，40个受访者选择了选项A，30个受访者选择了选项B，20个受访者选择了选项C。
那么计算百分比的方法如下：•首先，将每个受访者回答的所有选择汇总。
统计出每个受访者回答的总选项数。
•然后，计算每个选项被选择的次数。
•最后，将每个选项被选择的次数除以总样本数，得到每个选项的选择百分比。
•A的百分比 = (40 / 100) * 100 = 40%•B的百分比 = (30 / 100) * 100 = 30%•C的百分比 = (20 / 100) * 100 = 20%无论使用哪种方法，都需要明确统计的范围和样本数。
对纸质调查问卷的统计方法
对纸质调查问卷的统计方法引言纸质调查问卷是一种常见的数据收集方式，它通过向被调查者发放纸质问卷并收集回收后进行统计分析，可以获取大量的定性和定量数据。
本文将介绍对纸质调查问卷进行统计分析的方法，包括数据录入、数据清洗、数据分析和结果展示等环节。
数据录入在对纸质调查问卷进行统计分析之前，首先需要将纸质问卷上的数据转换为电子格式。
常用的方法是使用电子表格软件（如Microsoft Excel）进行数据录入。
1.创建电子表格：打开电子表格软件，创建一个新的工作簿，并设置好相关标题行，以便于后续的数据录入和清洗。
2.数据录入：逐个将纸质问卷上的每个问题对应的答案录入到电子表格中。
确保准确无误地将每个被调查者的答案都记录下来。
3.数据验证：在录入过程中，可以使用软件提供的数据验证功能来确保数据的准确性。
例如，可以限制某些问题只能输入特定范围内的数值或选项。
数据清洗在完成数据录入后，需要对数据进行清洗，以排除错误、缺失和异常值等问题，确保数据的质量和可靠性。
1.缺失数据处理：检查每个问题的答案是否完整，如果有缺失的数据，可以选择删除或进行填补。
常见的填补方法包括使用平均值、中位数或众数进行替代。
2.错误数据修正：检查数据中是否存在明显错误的值，如超出合理范围的数值或逻辑矛盾的答案。
对于这些错误数据，可以通过与被调查者进行进一步沟通或参考其他相关信息进行修正。
3.异常值处理：检查数据中是否存在异常值，即与其他观测值明显不符合的极端数值。
对于异常值，可以选择删除、替代或独立分析处理。
数据分析在完成数据清洗后，可以进行各种统计分析来揭示问卷调查结果中的规律和趋势。
1.描述性统计：通过计算均值、中位数、标准差等指标来描述样本特征。
这些指标能够提供关于被调查者群体整体情况的概括性信息。
2.频数分析：对于多选题或单选题等分类变量，可以统计各个选项出现的频率，并绘制频率分布图或饼图等图表，以便于直观地了解不同选项的比例。
对纸质调查问卷的统计方法
对纸质调查问卷的统计方法包括以下几个步骤：
数据收集：首先，将纸质调查问卷发放给受访者，收集回收的问卷。
确保问卷设计合理，问题清晰明了，方便受访者填写。
数据录入：将收集到的纸质问卷中的数据逐一录入到电子表格或统计软件中。
确保录入的准确性和完整性。
数据清理：在录入数据后，进行数据清理，检查数据是否存在错误、缺失或异常值。
如果发现问题，需要及时进行修正和处理。
数据编码和分类：将问卷中的开放性问题进行编码，将数据按照不同的变量进行分类整理，便于后续分析。
描述性统计分析：使用统计软件进行描述性统计分析，包括计算频数、百分比、平均值、中位数等。
通过这些统计指标，可以了解样本的基本特征和分布情况。
相关性分析：如果问卷中包含多个变量，可以进行相关性分析，探究变量之间的关系和影响。
统计图表绘制：使用图表（如条形图、饼图、折线图等）将统计结果直观地展示出来，更加易于理解和比较。
统计推断：如果样本具有一定代表性，可以根据样本结果进行统计推断，对总体进行推断。
结果解释：根据统计分析的结果，进行结果解释和总结，对研究问题提出结论和建议。
在进行纸质调查问卷的统计分析时，需要确保数据的质量和准确性，同时合理选择适用的统计方法，以确保得出客观、可靠的结论。
调查问卷与量表的编制及其分析方法
调查问卷与量表的编制及其分析方法调查问卷与量表的编制及其分析方法一、调查问卷的编制调查问卷是一种常用的数据收集工具，通过调查问卷可以获取大量的信息和数据。
要编制一个有效的调查问卷，需要经历以下几个步骤：1.确定研究目的和研究问题：在编制调查问卷之前，需要明确研究的目的和要解决的问题。
只有通过明确的研究目的和问题，才能设计出合适的调查问卷。
2.选择合适的调查问卷类型：调查问卷可以分为开放式问题和封闭式问题。
开放式问题允许被调查者自由回答，而封闭式问题则只允许被调查者在预设的选项中选择。
选择合适的调查问卷类型要根据研究目的和问题的特点来确定。
3.设计问题的顺序和逻辑关系：在编制调查问卷时，问题的顺序和逻辑关系是非常重要的。
问题的顺序应该合理，一般可以先从一般的问题开始，再逐渐深入细节。
逻辑关系要求问题之间是有连贯性的，能够让被调查者顺利回答。
4.设计问题的内容和选项：问题和选项的设计应该简明扼要，避免使用过于复杂的语言或专业术语。
对于封闭式问题，选项要全面覆盖被调查者可能的回答，并且要避免重复或冗余的选项。
5.预测试与修改：在正式调查之前，需要对问卷进行预测试，让一部分目标调查对象填写问卷，并根据他们的反馈意见对问卷进行修改和优化。
通过预测试可以发现问卷中可能存在的问题，并及时进行修正。
二、量表的编制量表是一种常用的测量工具，用于收集被试者的观点、态度和行为。
通过量表可以得到相对客观的评价数据。
要编制一个有效的量表，需要经历以下几个步骤：1.确定测量目的和内容：在编制量表之前，要明确测量的目的和要测量的内容。
只有通过明确的测量目的和内容，才能设计出合适的量表。
2.设计问题和选项：量表的设计需要根据测量目的和内容来确定问题和选项。
问题的设计要简洁明了，能够准确反映要测量的内容。
选项的设计要全面覆盖被试者可能的回答，在数量上要有一定的变化。
3.确定评分方法：量表的评分方法决定了如何计算和解读被试者的得分。
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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……Frequencies2、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MultipleResponse……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。