调查问卷中的统计分析方法刘菊红

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调查问卷的统计分析

调查问卷的统计分析

问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法,根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具,其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。

为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性,在形成正式问卷之前,应当对问卷进行试测,并对试测结果进行信度和效度分析,根据分析结果筛选问卷题项,调整问卷结构,从而提高问卷的信度和效度。

信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析,本文主要讨论后者。

一、信度分析信度(Reliability)即可靠性,它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。

信度指标多以相关系数表示,大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。

信度分析的方法主要有以下四种:1、重测信度法这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测,计算两次施测结果的相关系数。

显然,重测信度属于稳定系数。

重测信度法特别适用于事实式问卷,如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异,大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。

如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变,这种方法也适用于态度、意见式问卷。

由于重测信度法需要对同一样本试测两次,被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响,而且间隔时间长短也有一定限制,因此在实施中有一定困难。

2、复本信度法复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本,计算两个复本的相关系数。

复本信度属于等值系数。

复本信度法要求两个复本除表述方式不同外,在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致,而在实际调查中,很难使调查问卷达到这种要求,因此采用这种方法者较少。

3、折半信度法折半信度法是将调查项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进而估计整个量表的信度。

折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半题项得分间的一致性。

这种方法一般不适用于事实式问卷(如年龄与性别无法相比),常用于态度、意见式问卷的信度分析。

基于问卷调查的混合型数据处理方法

基于问卷调查的混合型数据处理方法

基于问卷调查的混合型数据处理方法张立高【摘要】In order to extract comprehensive information, both qualitative and quantitative data were collected from com- prehensive survey. And how to process the mixed type data and construct an effective model are the most important prob- lems in questionnaire survey. In this paper,the model of quantification theory I is compared with multiple linear regres- sions by using the data from the English scores of a university class , and it shows that the former model is better.%在问卷调查时,为获取更详细信息,收集的数据一般既有定性的又有定量的。

如何时混合型数据的加以处理,建立适当模型,是问卷调查中的一个关键问题。

通过对某校大学生英语综合水平的考查,说明采用数量化理论I的方法进行模型拟合的效果比多元线性回归模型拟舍的效果要好。

【期刊名称】《贵阳学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2012(007)004【总页数】4页(P15-18)【关键词】调查问卷;混合型数据;多元线性回归;数量化理论【作者】张立高【作者单位】贵州大学理学院,贵州省可靠性工程研究中心,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】O212.10 引言问卷调查具有覆盖面广、针对性强、数据易于统计分析等优点,在政治、经济、社会、文化、商业、教育等各个领域得到了广泛的采用。

调查问卷中的统计分析方法

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。

多种形式知识传播对中学生艾滋病健康教育效果评估

多种形式知识传播对中学生艾滋病健康教育效果评估

[ 3] 刘 菊 红. 调查 问 卷 中的统 计 分 析方 法 [ J ] . 上海 统 计 ,
2 00 2. 2: 3 5—3 7.
[ 4] 吴鹏 . “ 联合执 法 ” 应纳 入法 治的 轨道 [ J ] . 云 南 大 学 学
单位间, 良好 的沟通 机 制 。这 种 根 据 重 点 单 位 的建 议 调整卫 生 监督工 作方 向的做法 , 符 合科 学化 、 人 性化 执
法 的宗 旨。此 次研究 不仅 为其 他类 型卫 生监 督 模式 的 建立 提供 了思路 , 也 坚 定 了西 城 区 卫生 监 督 所 实 行 晕
太大, 普 及 比较 困难 。西 城 区卫 生 监督 所 为 了探 索 电
子 监管 在卫 生监 督工 作 中的 实 际应 用 , 将 在 重点 单 位
内试点 开展 此项 工作 。 目前试 点工 作 已经进 入实 施 阶
单 位游泳馆 的卫 生监督工作 中取得 了成功 , 并得 到 了多 数 重点单位 的支 持 。因此 , 西城 区卫生 监督 所将增 加联 合 执法所涉及重 点单位 的行业 类别 , 扩大参 与联合 执法 的政 府部 门范围。例如 : 联合 西城 区旅游 、 公安等 部 门 ,
监 督 约见 制度 的通 知 [ S ] . 2 0 1 2 .
指标 , 快速 、 准确的进行公共 卫生安全 方 面的预警 , 指 导重点单 位进行相应 改正 , 避免公共 卫生 安全事 故 的发
生 。电子 监管工作不仅保 护 了公 众 的公 共卫 生安全 , 还 避免 了重 点单位 由于发生公共卫 生事故 , 而造 成 自身的
段, 具 体 内容是 , 采用 具有 无线 传输 功能 的在 线检 测设 备, 实 时对 重点 单位 诸如 室 内空气质 量 、 生活 饮用 水水

调查问卷与统计分析

调查问卷与统计分析

调查问卷与统计分析调查问卷是一种常见的数据收集方法,可用于收集大量的反馈信息以进行统计分析。

在本文中,我们将讨论调查问卷的设计与实施,以及如何利用统计分析来解读这些数据。

一、调查问卷的设计1. 确定调查目的:在设计问卷之前,我们需要明确调查的目的和研究问题,以确保问卷内容的针对性和有效性。

2. 制定问题:根据调查目的,设计一系列问题,包括选择题、开放式问题和评分题等。

问题应该具有明确的文字,不带有歧义,同时要考虑受众的背景和水平。

3. 问题顺序:将问题按照逻辑顺序排列,从一般到具体,从简单到复杂,以减少受访者的认知负担和回答偏差。

4. 有效性检验:为了确保问卷的有效性,可以进行问卷预测试,邀请一些代表性受众进行填写,并根据他们的反馈进行必要的修改和调整。

二、调查问卷的实施1. 目标受众:确定受访者的特征和数量,如年龄、性别、教育程度等,以便有目的地选择样本。

可以通过面对面访谈、电话调查、邮件、在线调查等方式进行实施。

2. 问卷发布:根据目标受众的特点和习惯选择适合的方式进行问卷发布,并说明填写目的和保障受访者隐私的措施。

3. 回收与追踪:对于问卷的回收,可以设立截止日期并提醒受访者,也可以进行电话、短信等方式的追踪,提高问卷的回收率和可靠性。

4. 数据录入:将纸质调查问卷录入电脑或直接整理在线问卷的数据,确保数据的准确性和完整性。

三、统计分析的方法1. 描述性统计:通过计算频率、平均数、中位数等对数据进行描述,了解受众的整体情况,比如年龄分布、满意度评分等。

2. 探索性分析:利用图表、交叉分析等方法探索数据内在的关系和规律,寻找变量之间的相关性和影响因素。

3. 统计推断:通过抽样调查得到的样本数据,利用统计方法推断总体参数,并给出置信区间和显著性检验等结论。

4. 因果关系分析:通过回归分析、实验设计等方法研究变量之间的因果关系,找出影响因素和效应大小。

四、统计分析的软件工具1. Excel:作为常用的办公软件,Excel具备对数据进行整理、计算和绘图的功能,适用于简单的统计分析。

调查问卷中的统计分析方法

调查问卷中的统计分析方法

调查问卷中的统计分析方法
刘菊红
【期刊名称】《上海统计》
【年(卷),期】2002(000)002
【摘要】在市场经济日益发达的今天,企业占领市场的关键就是准确、快捷、有效地获得关于市场的信息。

而市场调研则是获得这种信息最快捷的方式。

市场调研就是科学地、系统地、客观地收集、整理和分析市场营销的资料、数据、信息,帮助管理人员制定有效的决策(政府决策也可作为企业决策来看)。

【总页数】3页(P35-37)
【作者】刘菊红
【作者单位】上海财经大学
【正文语种】中文
【中图分类】F713.52
【相关文献】
1.体育社会科学调查问卷中的统计分析方法 [J], 韩秀英;柴子健
2.2001年中国IT产品消费行为调查问卷系列之三——2001年中国软件产品消费行为调查问卷 [J],
3.2001年中国IT产品消费行为调查问卷系列之一——2001年中国PC产品消费行为调查问卷 [J],
4.2001年中国IT产品消费行为调查问卷系列之二——2001年中国外设产品消费行为调查问卷 [J],
5.2001年中国IT产品消费行为调查问卷系列之四——2001年中国信息家电、移动电话产品消费行为调查问卷 [J],
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基于逆推算法的浙江省台风气象服务效益评估

基于逆推算法的浙江省台风气象服务效益评估

3 一 0
况、 天气强度 以及 出现 时间( 夜、 昼、 季节 ) 政府决 、 策、 各部门组织和动员防灾减灾情况 、 群众实际防灾 情况、 用户所能采取的措施 以及用户 的 自发决策能 力、 受灾地区经济状况、 建筑和工程质量、 地理条件、 人类无法抗拒因素 、 电力和通讯设备 中断情况 、 临阵 救灾力度、 口素质等等) 而且不稳定性很大。因 人 , 此, 在气象服务效益评估时只能本着抓主齐枝、 抓大 弃小的原则 , 重点考虑气象服务水平( )政府防灾 、 减灾决策和组织( )不可避免损失( ) G、 s 这三个综合
2一C 2 Z
≥ C 2
其 中, A表示某次重大气象灾 害的某地直接经济损
失; B表示某次重大气象灾害防灾减灾效益值 , A+ B表示在没有开展 防减灾的情况下 , 次重大气象 该
1 >0, 2>0 c
() 3
灾害可能对某地造成的直接经济损失。1 表示 一s 台风灾害中可以避免的损失系数, 即在该次重大气
fco . t a aye te rlt n ewe n te mee rlgc l e ie e e or te yp o n n d drc a tr I n ss h eai b t e h tooo ia sr c lv l l o v f t h a i t h e e o o clse n h wstedrc c n mi se a eb e ce sd i h e r , eme rlgc c n mi o ssa d s o h i teo o cl ssh v e n i rae tey as t t oo ia e o n n h o l
展, 评估方法研究进入了一个瓶颈状态。本文试运
用模糊理论和实地调查 的方法对 19 年到 20 年 90 08 发生在浙江省的台风气象服务效益进行评价。

调查问卷的分析方法有

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XX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 =VP(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.Q1和d的值,查得顷5 = 2.02 ,I。

= 2.69,根据喜欢率15.5 %、标准误5.39 %和t。

.。

5的值,可计算出:95%置信区间:15.5±2.02X5.39 = 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%。

如何利用统计分析方法做好基层统计工作

如何利用统计分析方法做好基层统计工作

如何利用统计分析方法做好基层统计工作
孙艳虹
【期刊名称】《《中国证券期货》》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】本文通过文献资料法、逻辑分析法对我国基层统计工作现状进行研究,并就统计分析的意义进行阐述,最后通过选题、搜集和整理资料、统计分析、撰写分析报告等方面对如何运用统计分析方法开展基层统计工作进行了论述。

【总页数】2页(P201-202)
【作者】孙艳虹
【作者单位】海南师范大学数学与统计学院海南海口 571158
【正文语种】中文
【相关文献】
1.统计分析方法在基层统计工作中的应用策略 [J], 罗霜霜
2.浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用 [J], 刘剑
3.统计分析方法在基层经济统计工作中的应用 [J], 张欢
4.统计分析方法在乡镇基层统计工作中的应用分析 [J], 黄小芳
5.统计分析方法在基层经济统计工作中的应用 [J], 张欢
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调查问卷如何分类统计分析

调查问卷如何分类统计分析

调查问卷如何分类统计分析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、民意调查等领域。

为了更好地理解和利用问卷数据,分类统计分析是一种重要的数据分析方法。

本文将介绍调查问卷的分类统计分析方法。

首先,调查问卷可以根据调查对象的特征进行分类统计分析。

例如,在一份关于消费者购买行为的问卷中,可以根据性别、年龄、职业等特征将样本分为不同的组别,然后对不同组别之间的购买行为进行统计分析。

这种分类统计分析可以帮助研究者揭示不同群体之间的差异,为制定有针对性的策略提供依据。

其次,调查问卷可以根据问题的类型进行分类统计分析。

问卷中的问题可以分为开放性问题和封闭性问题。

开放性问题要求被调查者自由回答,答案的形式和内容多种多样,对于这类问题,可以进行内容分析,将答案进行归类整理,然后进行统计分析。

封闭性问题则提供了固定的选项供被调查者选择,可以通过计数和比例等方式进行统计分析。

根据问题类型进行分类统计分析可以帮助研究者深入了解被调查者的意见、看法和行为。

此外,调查问卷还可以根据问题之间的关系进行分类统计分析。

问卷中的问题通常是有逻辑关系的,研究者可以通过问题之间的关联分析,揭示问题之间的内在联系。

例如,在一份关于健康生活方式的问卷中,可以通过分析各项指标之间的相关性,了解不同因素对健康的影响程度,为提供科学的健康建议提供依据。

最后,调查问卷的分类统计分析还可以结合统计方法进行。

常用的统计方法包括描述统计和推断统计。

描述统计主要用于对样本数据的基本特征进行描述,如平均数、标准差、频数等。

推断统计则通过对样本数据进行分析,推断出总体的特征。

分类统计分析可以根据具体研究目的和数据特点选择合适的统计方法,提高数据分析的准确性和可信度。

综上所述,调查问卷的分类统计分析是一种重要的数据分析方法,可以帮助研究者更好地理解和利用问卷数据。

通过根据调查对象特征、问题类型、问题关系进行分类统计分析,结合适当的统计方法,可以揭示群体差异、深入了解被调查者意见和行为,为研究和决策提供有力支持。

调查问卷中的统计分析方法

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、本文概述随着社会科学研究的不断深入和方法的不断更新,调查问卷作为一种重要的数据收集工具,在社会学、心理学、市场营销、医学等诸多领域得到了广泛应用。

而如何对收集到的问卷数据进行科学有效的统计分析,从而得出准确、有价值的研究结论,成为了研究者们关注的焦点。

本文旨在探讨调查问卷中的统计分析方法,包括描述性统计、推论统计、因子分析、聚类分析、路径分析等多种常用统计分析方法的应用与操作,以期帮助研究者更好地理解和运用这些方法,提高研究质量和效率。

通过本文的阅读,读者可以全面了解调查问卷中统计分析方法的基本原理、适用场景、操作步骤及注意事项,为实际研究提供有益的参考和指导。

二、调查问卷的基本概念和类型调查问卷,也称为问卷或调查表,是一种用于收集数据的研究工具。

它通常包含一系列问题,这些问题旨在收集被调查者对于特定主题、产品或服务的看法、意见、行为或态度。

通过问卷调查,研究人员可以获取大量的量化或定性数据,进而进行统计分析,以揭示某种现象、趋势或关系。

调查问卷的类型多种多样,取决于研究目的、调查对象和研究领域。

以下是一些常见的调查问卷类型:封闭式问卷:封闭式问卷包含一系列固定的选择项,如单选或多选题目。

被调查者需要在给定的选项中选择一个或多个答案。

这种类型的问卷便于数据整理和统计分析,但可能限制了被调查者的自由表达。

开放式问卷:开放式问卷允许被调查者自由回答,通常没有固定的选择项。

这种问卷可以收集到更丰富的、深入的信息,但数据整理和分析可能更为复杂。

混合式问卷:混合式问卷结合了封闭式和开放式问题的优点。

它包含一些固定的选择项,同时也允许被调查者自由回答某些问题。

量表式问卷:量表式问卷使用量表来评估被调查者的态度、意见或行为。

常见的量表有李克特量表(Likert Scale)、瑟斯顿量表(Thurstone Scale)等。

矩阵式问卷:矩阵式问卷通常用于收集关于多个项目或产品的数据。

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。

调查问卷的统计和分析

调查问卷的统计和分析

调查问卷的统计和分析调查问卷是社会科学探究中常用的调查方法之一,通过向调查对象发放问卷并收集数据,可以对某一现象、问题或群体进行全面深度的调查。

然而,仅仅收集到的数据不足以直接得出结论,还需要进行统计和分析,以揭示数据背后蕴含的信息。

调查问卷的统计分析可以包括数据整理、描述统计和推论统计等方法。

数据整理是指对收集到的原始数据进行整理和清洗,确保数据的准确性和完整性。

在整理过程中,需要排除异常值、缺失值等对数据准确性产生干扰的因素。

描述统计是对数据的集中趋势、离散程度、分布状况等进行概括和分析的方法。

常用的描述统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、最大值、最小值等。

这些指标可以援助我们了解数据的总体特征,并对不同变量之间的差异进行比较。

推论统计是指通过样本数据对总体特征进行推断的方法。

调查问卷通常只能得到样本数据,而无法得到总体数据。

推论统计通过样本数据的分析,以概率的方式对总体状况进行推断。

常用的推论统计方法包括假设检验和置信区间预估等。

假设检验是用于检验某个假设是否成立的统计方法。

通过对样本数据的分析,我们可以依据统计显著性水平推断总体的状况是否与某个假设相符。

例如,我们可以通过假设检验来裁定某一因素是否对调查对象的态度、行为等产生影响。

置信区间预估是通过样本数据的分析得出总体某一参数的可能取值范围的方法。

统计学家通过对样本数据的分析,计算得出一个区间,这个区间内包含了总体参数的预估值,并预估了该预估值的精度。

在进行统计和分析时,还需要注意数据的可视化呈现。

通过图表、图像等形式,可以直观地展示数据的分布状况,援助我们更好地理解和解读数据。

综上所述,调查问卷的统计和分析是深度了解调查对象态度、行为等方面的重要手段。

通过数据整理、描述统计、推论统计等方法,可以揭示数据背后的规律和干系,并对总体进行合理的推断和预估。

同时,数据的可视化呈现也是重要的,可以援助我们更好地理解和解读数据。

统计和分析为我们提供了有力的工具,增进了社会科学探究的进步。

社区居民对家庭医生签约服务的知行度调查

社区居民对家庭医生签约服务的知行度调查

社区居民对家庭医生签约服务的知行度调查王友青;张金声;刘菊红【期刊名称】《中国民康医学》【年(卷),期】2018(030)016【摘要】目的:调查社区居民对家庭医生签约服务的知行度.方法:选取在德胜社区卫生服务中心就诊的社区居民550例作为调查对象.采用自行设计的调查问卷统计社区居民对家庭医生签约服务的知行度.结果:社区就诊患者中知道家庭医生签约服务的532例(96.7%),不知道的12例(2.2%);已经与家庭医生服务团队签约者482例(87.6%);近一年利用社区卫生服务就诊的(89.1%)、建立健康档案的(88.0%)、仅开药的(85.5%)排在社区卫生服务项目前三位.结论:德胜社区居民对家庭医生签约服务的知行度总体较高,但公共卫生服务的利用度有待提高,应加强公共卫生服务工作.【总页数】3页(P78-80)【作者】王友青;张金声;刘菊红【作者单位】首都医科大学全科医学系德胜社区卫生服务中心,北京 100000;首都医科大学全科医学系德胜社区卫生服务中心,北京 100000;首都医科大学全科医学系德胜社区卫生服务中心,北京 100000【正文语种】中文【中图分类】R197.1【相关文献】1.深圳市龙园社区居民对家庭医生签约服务模式的满意度与健康需求的调查 [J], 欧阳好;林炳锐;李平2.社区居民对"家庭医生签约服务"的需求调查和现状分析 [J], 范海涛; 代金玉3.杭州市社区居民对家庭医生签约服务政策认知情况的调查 [J], 王晓晓;郭清;杨磊;任建萍4.社区居民对家庭医生签约服务的认知度调查及改进策略分析 [J], 周延锋;单旭明;王伟文5.城市社区居民家庭医生签约服务内容的需求调查——以乌鲁木齐市某区居民为例[J], 王小娜;张帆;马国芳因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

问卷调查统计分析研究方法

问卷调查统计分析研究方法

问卷调查统计分析方法从统计分析地层次划分问卷地统计分析方法可分为两类:定性分析和定量分析.一、定性分析定性分析是一种探索性调研方法.目地是对问题定位或启动提供比较深层地理解和认识,或利用定性分析来定义问题或寻找处理问题地途径.但是,定性分析地样本一般比较少(一般不超过三十),其结果地准确性可能难以捉摸.实际上,定性分析很大程度上依靠参与工作地统计人员地天赋眼光和对资料地特殊解释,没有任何两个定性调研人员能从他们地分析中得到完全相同地结论.因此,定性分析要求投入地分析者具有较高地专业水平,并且优先考虑那些做数据资科收集与统计工作地人员.b5E2RGbCAP二、定量分析在对问卷进行初步地定性分析后,可再对问卷进行更深层次地研究——定量分析.同卷定量分析首先要对问卷数量化,然后利用量化地数据资料进行分析.问卷地定量分析根据分析方法地难易程度可分为定量分析和复杂定量分析.p1EanqFDPw(一)简单地定量分析简单地定量分析是对问卷结果作出一些简单地分析,诸如利用百分比、平均数、频数来进行分析.在此,我们可将问卷中地问题分为以下几类进行分析.DXDiTa9E3d1、对封闭问题地定量分析.封闭问题是设计者已经将问题地答案全部给出,被调查者只能从中选取答案.例如:您认为出入正式场合时,穿着重要吗?(限选一项)一点也不重要……………………l不重要 (2)无所谓 (3)重要 (4)非常重要 (5)对于全部45次访问地回答,我们可以简单地统计每种回答地数目:一点也不重要=2;不重要=5;无所谓=10;重要=15,可把结果整理成如表一所示:RTCrpUDGiT表一出入正式场合穿着重要性从表一中可以一目了然地看出分析结果——几乎三分之一地被调查者认为在正式场合穿着很重要,仅有15.6%地人认为在正式场合穿着不重要.5PCzVD7HxA表一是对全部样本总体地分析.然而,几乎所有地问卷分析都要求不同地被访群之间地比较.这就需要用较为复杂地方法——交叉分析来实现.交叉分析是分析三个变量之间地关系.例如美国地一位调研人员怀疑美国人“海外旅游地欲望可能与年龄”有关,但通过分析发现,没有发现两者之间存在任何联系,当将性别作为第三个变量引进之后,发现在男性中45岁以下地人中有60%有“海外旅游欲望”,而45岁以上者只有40%有这种愿望.但是在女性中结果正好相反,因此,将全部数据混合在一起分析时,年龄“与海外旅游欲望”之间地关系就掩盖了,而按不同性别分类后,这种隐含地相关关系就被揭露出来.如表二所示:jLBHrnAILg表二接“年龄”和“性别”分类地“海外旅游地欲望”从表二中可以看出交叉分析地强大作用.它还可同时研究多个变量之间地关系.例如:可再加上收入、职业等各方面来进行比较分析.xHAQX74J0X2、对开放问题地定量分析.开放性问题是指问卷设计者不给出确切答案,而由被调查者自由回答.例如:表三您为什么不想海外旅游如果所有回收地问卷只有这5种答案,那么就很容易作出分析概括.可是,一般回收地问卷都有几百份,所以对于开放性问题就可能有几十种甚或几百种答案.对于这几百种答案,就很难进行分析.因此对于这种问题,必须进行分类处理,例如可把不旅游地理由大概分为四类,如表四:LDAYtRyKfE表四不想旅游地理由利用上表中地四种原因,我们就可以进行分析处理,并且从表中很容易看出被调查者地观点.3、数量回答地定量分析,即回答结果为数字.例如“您为海外旅游花费多少?”对于这类问题,最好地方法是对量化后地数据进行区间处理,区间范围地划分很大程度上是靠经验、专业知识来划分地.在用区间表示数量分布地同时,可同时使用各种统计量来描述结果,包括位置测度;平均值、中位数和出现频率最高地值或者分散程度地测定;范围、四分位数地间距和标准偏差.Zzz6ZB2Ltk上述三种方法仅是简单地问卷分析,靠简单地统计方法来处理数据是十分可惜地,因为这样会丧失大量地数据信息,使决策地风险增大,并使分析结果流于肤浅.dvzfvkwMI1 (二)复杂定量分析简单分析常用于单变量和双变量地分析,但是社会经济现象是复杂多变地,仅用二个变量难以满足需要.这时就需要用到复杂定量分析,在问卷设计中,常用地复杂定量分析有两种——多元分析和正交设计分析:rqyn14ZNXI1、多元分析就是通过对观测数据地分析,由表及里来研究多个变量之间相互依赖地规律性,或者根据实际问题地需要对研究对象作出某种评价、分类、判别,或者从中发现各个指标都起作用地更一般(从而也更抽象)地公共因素.在问卷分析中常用地多元分析,主要是有聚类分析、主成份分析、因子分析三类:EmxvxOtOco1)聚类分析.聚类分析地主要目地在于将被调查者对某问题地态度根据一定地法则聚类成相对类似地群组,利用群组进一步地分析.现在由于计算机技术地发达,枯燥地聚类分析计算已不用手工计算,因此具体地计算过程在这里不再多说.这里仅用一个例子来描述一下它地作用.例如:SixE2yXPq5在调查大学生性格和品质时,您认为自己应该具有哪些品质和性格?(1)勇敢;(2)幽默;(3)守纪律;(4)富有同情心;(5)乐于请教人;(6)机智;(7)认真;(8)有礼貌;(9)听话;(10)勤奋;(11)虚心;(12)坚韧;(13)敏捷;(14)独立;(15)稳健.6ewMyirQFL对15个变量P1到P15进行聚类分析,它们都是0-l变量(选取该项时取为1,否则为0).可利用SPSS软件分析,最终聚类分析结果为:(以五类为例)kavU42VRUs (1)P1、P2、P6、P12、P13、P14、P15(2)P3、P8、P9(3)P5(4)P4(5)P7、PIO、P11通过聚类分析,我们可以知道哪几种问题属于哪一类,这样在分析问卷里,就可以将被访问者分类,例如,我们可将(1)归类为(智慧型),(2)归类为“传统型”,借此来了解被访问者地性格倾向.聚类分析最大地优点是简单易操作,它地缺点是没有形成一个完整地理论体系,因此解释起来比较困难.y6v3ALoS892)因子分析.在问卷中常有一些不可直接观测地基本特征,例如“态度”、“认识”、“爱好”、“能力”、“智力”等等实际不可观测地潜在变量.因子分析正是利用这些潜在变量解释可观测变量地一种工具.M2ub6vSTnP研究者在设计问卷时实际上是假设有某种结构存在地,通过因子分析可以验证研究者假设是否成立.因子分析地主要功能是从量表所度量地一系列变量中分离或提取出一些公共因子,这些因子与其它变量之间地联系则是可以进行研究地,通常是利用复杂地数学方法把量表中高度关联性地观测量按某种规则分成几群,每一群地变量共享一个公共因子,也就是说该群变量与这个公共因子有高度关联,表现为在该因子上地“负荷量”明显地大(指绝对值).这几个公共因子也就代表了量表地基本结构.根据被访问者地态度,并将其量化,然后进行因子分析.例如大学生对服装品牌和价格态度量表地因子分析,利用SPSS分析,结果如下表所示:0YujCfmUCw表五大学生对服装品牌和价格态度量表地因子分析从因子分析地结果中可以看到,在第一个公共因子F1上有较高负荷量地几个问题与大学生对价格地关心程度有关,因此我们将Fl命名为“价格意识”因子,它地贡献率即有效程度为39.28%.在第二公共因子F2上有较高负荷量地二项量表全部涉及品牌方面,我们将其命名为“品牌效应”因子,它地有效程度为28.50%,与第一个因子地累积有效程度为67.78%.也就是说,这二个因子对这几个变量地累积贡献率约等于70%.一般来说,这种累积程度已足够解释大学生对服装地态度.eUts8ZQVRd从这个例子中可以看出因子分析地优点在于用一个或少数几个综合指标概括原始尽量多地信息,它能够实现对问题地高度概括,并揭示现象更一般地特征和规律.sQsAEJkW5T2、正交设计分析.除多元分析外,还有另外一种复杂地问卷分析方法——正交设计分析.正交设计分析地步骤是:GMsIasNXkA(1)首先对问卷进行正交分析,尽可能使问卷结构合理;(2)进行问卷调查,并收集数据;(3)整理数据,对调查结果进行分析(可采用正交试验中地方差分析);(4)得出分析结果.正交设计有很多优点:一是节省费用,可以从少数据地问题中获得充分地信息;二是从方案设计到问卷结构地分析,完全采用现成地表格,是多因素调查简便有效地方法;三是正交设计地主要优点是可靠性强,通过正交表所选地问题具有很高地代表性.这里不再给出具体地倒子.实际上,除了这两种复杂分析方法外,问卷地复杂定量分析还有很多种.TIrRGchYzg三、统计分析方法地选择及应该注意地问题1、统计分析方法地选择选取合适地问卷分析方法,是非常困难地.一般情况下,选择方法时应该注意两个问题:第一,如果只需对问题进行初步地探索,那么可采用定性分析或简单定量分析:第二,如果需要对问题进行深层研究,探索事物地本质,则需要利用复杂定量分析.在复杂定量分析中,对于态度型问卷,较适宜利用因子分析.如果需要对问题选项进行划分,则利用聚类分析较为合适.而正交设计,则适用于多因素地调查,当然这几种方法也可交叉使用.事实上在很多时候,合适地问卷分析方法地选取取决于分析人员地经验和专业知识.7EqZcWLZNX2、选择方法过程中应注意地问题以上是同卷地定性分析和定量分析地简单描述.事实上,定性分析和定量分析是不可能完全分开地,在市场调研中,经常将定性分析与定量分析相结合,使之互相配合,以便收到更准确、更全面和更细致地调查结果.现今在发达国家地市场调查实践中,就经常使用定性分析地方法以辅助与补充定量分析地不足.例如,有些问题涉及到被调查者地隐私或对他们地自我形象有消极作用,这时被调查者就可能作出不切实际地回答.此时利用定性分析可得到较切实际地结果.lzq7IGf02E版权申明本文部分内容,包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有This article includes some parts, including text, pictures, and design. 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“初中综合实践活动问卷调查法中的数据分析”有效指导例谈

“初中综合实践活动问卷调查法中的数据分析”有效指导例谈

“初中综合实践活动问卷调查法中的数据分析”有效指导例谈作者:陈灿来源:《课程教育研究》2018年第43期【摘要】问卷调查是综合实践活动课中学生常用的一种实践活动方式。

通过问卷调查获得的调查数据怎么进行分析呢?作为指导老师,到底在什么时候进行数据分析的指导、怎样指导。

本文拟以一节初中七年级“调查问卷的数据分析”方法指导课为例,探讨数据分析的有效方法指导。

【关键词】问卷调查法 ;数据分析 ;教学策略【中图分类号】G63 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2018)43-0249-01一、教师进行数据分析方法指导的必要性调查研究是初中综合实践活动实施过程中的一种最主要的学习方式。

调查研究的具体方式很多,其中问卷调查法是最常用方式之一。

问卷调查法是以书面形式给出一系列与研究目的有关的问题,让被调查者作出回答,通过对问题答案的回收、整理、统计和分析,获取有关信息的一种研究方法。

其中,问卷回收后,就要对问卷数据进行统计、分析,初步得出调查结论。

然而在这个环节中,部分学生没有掌握正确的数据分析方法,影响了调查结果的客观性、准确性。

教师应学会科学的数据分析方法,对学生进行有效指导,提高学生调查研究活动的科学性。

二、数据分析方法的有效指导(一)让学生充分感受获得数据分析方法指导的需求。

方法指导的效果如何,取决于学生在方法学习过程中的投入程度;而学生在方法学习过程中的投入程度,取决于他们对所学方法必要性的认识程度。

只有当学生觉得需要了解和掌握某种实际的方法时,方法的指导对于他们才是有意义的。

可以用任务体验导入,明确数据分析的重要性。

比如:情景导入:用大众点评网中餐厅点评图片。

学生活动:看图——老师想在广州花都花东餐厅吃饭,请学生帮忙推荐广州花都花东餐厅,你的推荐理由?学生讨论开始热闹起来,纷纷根据大众点评的数据向我推荐,“去A餐厅,口味好”“去B餐厅,实惠”“……”教师总结:数据在生活中无处不在,数据的背后隐含着观点、结论。

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市场调研中调查问卷的统计分析方法菊红在市场经济日益发达的今天,企业占领市场的关键就是准确、快捷、有效地获得关于市场的信息。

而市场调研则是获得这种信息最快捷的方式。

市场调研就是科学地、系统地、客观地收集、整理和分析市场营销的资料、数据、信息,帮助管理人员制定有效的决策(政府决策也可作为企业决策来看)。

一个完整的市场调研包括四个方面:调研设计,即作出怎样达到调研目标或怎样得到信息的计划,数据资料的收集;现场作业主要包括访问所选样本中的每一个人或组织、并填写问卷;对问卷进行量化并进行统计分析;问卷的统计与分析是调查的重点,也是调研工作的难点。

同样的统计数据,由于分析方法的不同以及对数据的理解不同,可能会得到完全相反的结果。

从统计分析的层次划分问卷的统计分析方法可分为两类:定性分析和定量分析。

一、定性分析定性分析是一种探索性调研方法。

目的是对问题定位或启动提供比较深层的理解和认识,或利用定性分析来定义问题或寻找处理问题的途径。

但是,定性分析的样本一般比较少(一般不超过三十),其结果的准确性可能难以捉摸。

实际上,定性分析很大程度上依靠参与工作的统计人员的天赋眼光和对资料的特殊解释,没有任何两个定性调研人员能从他们的分析中得到完全相同的结论。

因此,定性分析要求投入的分析者具有较高的专业水平,并且优先考虑那些做数据资科收集与统计工作的人员。

二、定量分析在对问卷进行初步的定性分析后,可再对问卷进行更深层次的研究——定量分析。

同卷定量分析首先要对问卷数量化,然后利用量化的数据资料进行分析。

问卷的定量分析根据分析方法的难易程度可分为定量分析和复杂定量分析。

(一)简单的定量分析简单的定量分析是对问卷结果作出一些简单的分析,诸如利用百分比、平均数、频数来进行分析。

在此,我们可将问卷中的问题分为以下几类进行分析。

1、对封闭问题的定量分析。

封闭问题是设计者已经将问题的答案全部给出,被调查者只能从中选取答案。

例如:您认为出入正式场合时,穿着重要吗?(限选一项)一点也不重要……………………l不重要 (2)无所谓 (3)重要 (4)非常重要 (5)对于全部45次访问的回答,我们可以简单地统计每种回答的数目:一点也不重要=2;不重要=5;无所谓=10;重要=15,可把结果整理成如表一所示:从表一中可以一目了然地看出分析结果——几乎三分之一的被调查者认为在正式场合穿着很重要,仅有15.6%的人认为在正式场合穿着不重要。

表一是对全部样本总体的分析。

然而,几乎所有的问卷分析都要求不同的被访群之间的比较。

这就需要用较为复杂的方法——交叉分析来实现。

交叉分析是分析三个变量之间的关系。

例如美国的一位调研人员怀疑美国人“海外旅游的欲望可能与年龄”有关,但通过分析发现,没有发现两者之间存在任何联系,当将性别作为第三个变量引进之后,发现在男性中45岁以下的人中有60%有“海外旅游欲望”,而45岁以上者只有40%有这种愿望。

但是在女性中结果正好相反,因此,将全部数据混合在一起分析时,年龄“与海外旅游欲望”之间的关系就掩盖了,而按不同性别分类后,这种隐含的相关关系就被揭露出来。

如表二所示:从表二中可以看出交叉分析的强大作用。

它还可同时研究多个变量之间的关系。

例如:可再加上收入、职业等各方面来进行比较分析。

2、对开放问题的定量分析。

开放性问题是指问卷设计者不给出确切答案,而由被调查者自由回答。

例如:如果所有回收的问卷只有这5种答案,那么就很容易作出分析概括。

可是,一般回收的问卷都有几百份,所以对于开放性问题就可能有几十种甚或几百种答案。

对于这几百种答案,就很难进行分析。

因此对于这种问题,必须进行分类处理,例如可把不旅游的理由大概分为四类,如表四:利用上表中的四种原因,我们就可以进行分析处理,并且从表中很容易看出被调查者的观点。

3、数量回答的定量分析,即回答结果为数字。

例如“您为海外旅游花费多少?”对于这类问题,最好的方法是对量化后的数据进行区间处理,区间围的划分很大程度上是靠经验、专业知识来划分的。

在用区间表示数量分布的同时,可同时使用各种统计量来描述结果,包括位置测度;平均值、中位数和出现频率最高的值或者分散程度的测定;围、四分位数的间距和标准偏差。

上述三种方法仅是简单的问卷分析,靠简单的统计方法来处理数据是十分可惜的,因为这样会丧失大量的数据信息,使决策的风险增大,并使分析结果流于肤浅。

(二)复杂定量分析简单分析常用于单变量和双变量的分析,但是社会经济现象是复杂多变的,仅用二个变量难以满足需要。

这时就需要用到复杂定量分析,在问卷设计中,常用的复杂定量分析有两种——多元分析和正交设计分析:1、多元分析就是通过对观测数据的分析,由表及里来研究多个变量之间相互依赖的规律性,或者根据实际问题的需要对研究对象作出某种评价、分类、判别,或者从中发现各个指标都起作用的更一般(从而也更抽象)的公共因素。

在问卷分析中常用的多元分析,主要是有聚类分析、主成份分析、因子分析三类:1)聚类分析。

聚类分析的主要目的在于将被调查者对某问题的态度根据一定的法则聚类成相对类似的群组,利用群组进一步的分析。

现在由于计算机技术的发达,枯燥的聚类分析计算已不用手工计算,因此具体的计算过程在这里不再多说。

这里仅用一个例子来描述一下它的作用。

例如:在调查大学生性格和品质时,您认为自己应该具有哪些品质和性格?(1)勇敢;(2)幽默;(3)守纪律;(4)富有同情心;(5)乐于请教人;(6)机智;(7)认真;(8)有礼貌;(9)听话;(10)勤奋;(11)虚心;(12)坚韧;(13)敏捷;(14)独立;(15)稳健。

对15个变量P1到P15进行聚类分析,它们都是0-l变量(选取该项时取为1,否则为0)。

可利用SPSS软件分析,最终聚类分析结果为:(以五类为例)(1)P1、P2、P6、P12、P13、P14、P15(2)P3、P8、P9(3)P5(4)P4(5)P7、PIO、P11通过聚类分析,我们可以知道哪几种问题属于哪一类,这样在分析问卷里,就可以将被访问者分类,例如,我们可将(1)归类为(智慧型),(2)归类为“传统型”,借此来了解被访问者的性格倾向。

聚类分析最大的优点是简单易操作,它的缺点是没有形成一个完整的理论体系,因此解释起来比较困难。

2)因子分析。

在问卷中常有一些不可直接观测的基本特征,例如“态度”、“认识”、“爱好”、“能力”、“智力”等等实际不可观测的潜在变量。

因子分析正是利用这些潜在变量解释可观测变量的一种工具。

研究者在设计问卷时实际上是假设有某种结构存在的,通过因子分析可以验证研究者假设是否成立。

因子分析的主要功能是从量表所度量的一系列变量中分离或提取出一些公共因子,这些因子与其它变量之间的联系则是可以进行研究的,通常是利用复杂的数学方法把量表中高度关联性的观测量按某种规则分成几群,每一群的变量共享一个公共因子,也就是说该群变量与这个公共因子有高度关联,表现为在该因子上的“负荷量”明显的大(指绝对值)。

这几个公共因子也就代表了量表的基本结构。

根据被访问者的态度,并将其量化,然后进行因子分析。

例如大学生对服装品牌和价格态度量表的因子分析,利用SPSS分析,结果如下表所示:从因子分析的结果中可以看到,在第一个公共因子F1上有较高负荷量的几个问题与大学生对价格的关心程度有关,因此我们将Fl命名为“价格意识”因子,它的贡献率即有效程度为39.28%。

在第二公共因子F2上有较高负荷量的二项量表全部涉及品牌方面,我们将其命名为“品牌效应”因子,它的有效程度为28.50%,与第一个因子的累积有效程度为67.78%。

也就是说,这二个因子对这几个变量的累积贡献率约等于70%。

一般来说,这种累积程度已足够解释大学生对服装的态度。

从这个例子中可以看出因子分析的优点在于用一个或少数几个综合指标概括原始尽量多的信息,它能够实现对问题的高度概括,并揭示现象更一般的特征和规律。

2、正交设计分析。

除多元分析外,还有另外一种复杂的问卷分析方法——正交设计分析。

正交设计分析的步骤是:(1)首先对问卷进行正交分析,尽可能使问卷结构合理;(2)进行问卷调查,并收集数据;(3)整理数据,对调查结果进行分析(可采用正交试验中的方差分析);(4)得出分析结果。

正交设计有很多优点:一是节省费用,可以从少数据的问题中获得充分的信息;二是从方案设计到问卷结构的分析,完全采用现成的表格,是多因素调查简便有效的方法;三是正交设计的主要优点是可靠性强,通过正交表所选的问题具有很高的代表性。

这里不再给出具体的倒子。

实际上,除了这两种复杂分析方法外,问卷的复杂定量分析还有很多种。

三、统计分析方法的选择及应该注意的问题1、统计分析方法的选择选取合适的问卷分析方法,是非常困难的。

一般情况下,选择方法时应该注意两个问题:第一,如果只需对问题进行初步的探索,那么可采用定性分析或简单定量分析:第二,如果需要对问题进行深层研究,探索事物的本质,则需要利用复杂定量分析。

在复杂定量分析中,对于态度型问卷,较适宜利用因子分析。

如果需要对问题选项进行划分,则利用聚类分析较为合适。

而正交设计,则适用于多因素的调查,当然这几种方法也可交叉使用。

事实上在很多时候,合适的问卷分析方法的选取取决于分析人员的经验和专业知识。

2、选择方法过程中应注意的问题以上是同卷的定性分析和定量分析的简单描述。

事实上,定性分析和定量分析是不可能完全分开的,在市场调研中,经常将定性分析与定量分析相结合,使之互相配合,以便收到更准确、更全面和更细致的调查结果。

现今在发达国家的市场调查实践中,就经常使用定性分析的方法以辅助与补充定量分析的不足。

例如,有些问题涉及到被调查者的隐私或对他们的自我形象有消极作用,这时被调查者就可能作出不切实际的回答。

此时利用定性分析可得到较切实际的结果。

一、问卷的信度。

信度即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具(问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。

具体评价方法有:1、重复检验法。

同样的问卷,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,在不同时间进行两次测量。

两次测量相距一般在两到四周之。

用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法,评价量表信度的高低。

2、交错法。

用两个不同形式的等价问卷,对同一组受访者在不同的时间(通常间隔两到四周)进行测量。

两次测量结果间的相关性被用来评价问卷的信度。

3、折半法。

折半法是将上述两份问卷合成一份问卷(通常要求这两份问卷的问题数目相等),每一份作为一部分,然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。

二、问卷的效度效度是指问卷正确测量研究者所要测量的变量的程度。

检验效度的主要指标和方法有:表面效度、准则效度、架构效度。

1、表面效度(Face Validity)。

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