问卷编码及多重响应分析
工作报告之统计学调查报告案例
统计学调查报告案例【篇一：统计学手机调查报告】实习报告学院：＿＿＿贵州大学明德学院＿＿＿＿＿专业：＿＿＿工商管理＿＿＿＿＿班级：＿工商13151＿＿＿＿＿学号：＿＿＿1320030432 1320030423＿＿＿＿＿学生姓名：＿容行、刘世全＿＿＿＿＿＿＿指导教师：＿＿＿欧美＿＿＿＿＿实习地点：＿＿＿贵州大学明德学院＿＿目录调查背景——————————————3调查目的——————————————3调查对象——————————————4调查时间——————————————4调查过程——————————————4数据处理——————————————5数据分析——————————————8——描述性——推断性结论—————————————————19建议—————————————————19问题————————————————20小组心得——————————————2112.附件————————————————22——调查问卷及spss分析截图13.附录（实习鉴定表与实习日志）—————23调查背景由于经济迅速发展，人们生活水平不断提高，社会信息化进程加快，高新科技产品成为了消费热点，手机作为一种方便快捷通讯工具已经逐步走进了现代生活的各个领域，也随之遍布了大学校园的角角落落，走在校园中，随处可见同学们一边走路一边拿着款式不同的手机打电话或者发信息，这是一种新的潮流，新的时尚，也是新时代生活方式，大学生使用手机已经成了一种新的消费理念。
于是我们就针对于大学生手机品牌使用选好进行了调查。
但是在市场中的手机品种多，各个企业的竞争大，服务全面而且手机性能高越来越高，那么他们是如何吸引消费者的购买，特别是如何吸引大学生，如何满足大学生需求的，我们小组对此进行研究。
调查目的1.通过对大学生使用过的手机品牌的情况调查，了解手机品牌的发展趋势。
2.调查哪个手机品牌在大学生心目中占据重要地位和大学生认为未来十年最具竞争力的品牌。
调查问卷的结果分析
调查问卷的结果分析根据调查问卷的结果分析，本文将以2000字的篇幅为大家介绍调查结果及其分析。
一、调查问卷的概况在调查问卷中，我们收到了总计1000份有效问卷。
被调查者涵盖了不同年龄段、职业和地理位置的人群，从而能够更好地代表整个受众群体。
下面将对不同问题的调查结果进行具体分析。
二、受众群体的个人信息1. 年龄分布：在所收到的问卷中，年龄在18至25岁的受访者占45%，年龄在26至35岁的占30%，年龄在36岁及以上的占25%。
可以看出，年轻人是本次调查的主要受访群体。
2. 职业分布：调查结果显示，白领（40%）是本次调查中最主要的职业群体，其次是学生（30%）和自由职业者（20%）。
3. 地理位置分布：在统计的问卷中，城市居民占70%，乡村居民占30%。
这表明我们的问卷能够比较准确地代表城市和乡村居民群体的意见。
三、受访者对某一特定问题的看法1. 性别定义：90%的受访者认为，性别应当由个人自身感受和自我认同来决定，社会因素不应干涉。
另外，10%的受访者认为性别应当基于生物性别来定义。
这显示出人们在性别问题上存在着不同的看法。
2. 教育意愿：70%的受访者表示他们有接受继续教育的意愿，其中绝大多数（80%）希望通过职业培训获得更多就业机会。
30%的受访者称他们不打算继续接受教育，其中50%的人表示缺乏时间是他们不愿意接受教育的原因。
3. 环保行为：60%的受访者表示他们会参与环保行为，如垃圾分类、节约用电、减少碳排放等。
而40%的受访者则表示他们会关注环保问题，但并不会主动参与环保行动。
4. 旅游方式：调查显示，60%的受访者更喜欢独自旅行，20%的受访者喜欢与朋友一同旅游，10%的受访者喜欢与家人一同旅游，而10%的受访者则更喜欢参加旅行团。
5. 职业压力：调查结果显示，80%的受访者认为他们所从事的工作存在一定的压力，其中30%的人感觉压力很大。
另外，20%的受访者称他们并不感到工作压力。
调查问卷中多项选择题处理方法探讨
调查问卷中多项选择题处理方法探讨Treatment Method Discussions Of Multiple-choice Questions In The Questionnaire湖南商学院信息系（410205）李灿[内容摘要] 在各类问卷调查中，多项选择题应用十分普遍,所以对多项选择题如何进行录入和分析就显得十分重要。
本文将从实用的角度举例分析对多项选择题答案如何进行数据编码和变量设置，并说明如何使用SPSS统计软件的多重应答处理方法，并对其分析方法加以深入剖析。
Abstract: In all kinds of questionnaire investigations, it is very general that multiple-choice questions are used, so how to input and analyze that seems very important to multiple-choice questions. This text analyzes how to set up digital codings and variables for example in terms of practicality, explains how to use multiple response method with SPSS software, and analyzes its analytical method thoroughly .[关键词] 多项选择题；多重应答处理过程；多重二分法；多重分类法Keywords: Multiple-choice questions，Multiple Response，Multiple dichotomy method，Multiple category method在各类问卷调查中，多项选择题（或复选题）应用十分普遍。
多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作
多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作data发表于2015-05-25 21:37 来源：统计资源门户多重应答（Multiple Response），又称多选题，是市场调查研究中十分常见的数据形式。
多重应答数据本质上属于分类数据，但由于各选项均是对同一个问题的回答，之间存在一定的相关，将各选项单独进行分析并不恰当。
对多重应答数据最常见的分析是使用SPSS中的“Multiple Response”命令，通过定义变量集的方式，对选项进行简单的频数分析和交叉分析。
笔者认为，该分析方法对调查数据的开发利用往往是不够的，我们还可以使用其他分析方法对数据信息进行深度挖掘。
一、两种数据录入方式比如说在某次民意调查中，我们希望了解公众评价宜居城市时，到底是城市的哪一些特征决定人们对该城市宜居性的评估。
为此，我们在研究中设计了14项标准请被访者从中选出他们在进行宜居评价时最看重的5项标准（关于宜居标准的具体探讨，参见本刊2006年第8期）。
选项包括：这是一道典型的多重应答题。
统计软件中对多重应答的标准纪录方式有两种：（1）多重二分法（Multiple dichotomy method）。
对于多项选择题的每一个选项看作一个变量来定义。
0代表没有被选中，1代表被选中。
这样，多项选择题中有几个选项，就会变成有几个单选变量。
这些单选变量的选项都只有两个，即0或1。
比如在上述例子中，我们就可以设置14个单选变量，来标示某选项是否被选中；（2）多重分类法（Multiple category method）。
多项选择题中有几个选项，就定义几个单选变量。
每个变量的选项都一样，都和多项选择题的选项相同。
每个变量代表被调查者的一次选择，即纪录的是被选中的选项的代码。
如上述例子中，我们可以设置X1~X5共5个变量，每个变量的选项兼为从1到14的14项宜居标准。
很多情况下，当问卷中不限定被访者可选择的选项数量时，被调查者可能不会全部选项都选，因此在数据录入时，一般从这些变量的最前面几个变量开始录入，这样最后面几个变量自然就是缺失值。
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。
问卷编码及多重响应分析
1 问卷设计
问卷设计原则
一致性 完整性 准确性 可行性 效率 模块化
•
问卷内容 • 与所要调 查内容一 致
问卷内容 • 涵盖调查 目的所需 了解所有 内容
被调查者 • 准确理解、 正确作答； 记录编码 正确
保证被调 • 查者愿意 如实作答， 记录编码 及回答量 化的可行
保证问卷 • 全面、有 效、准确 基础上减 少问卷长 度、题量、 难度
Cronbach 系数
再测信度法
复本信度法
折半信度法
• 使用同一份 • 只适用当同 测量问卷， 一维度问题 对同一群受 下有多个子 试者，在不 问题的情况， 同的时间前 通常设计成5 后测试两次 级量表的形 式。
• 内容、难易 度相当的两 份问卷,对 同一群受试 者不同时间 下测试两次
• 问卷测试一 次后，将题 目分成两半， 分别计算这 两半的总分 及其相关系 数
3 信度效度分析
效度分析方法
效度分析是运用“因子分析”中的KMO值和巴特利特球形检验 （Bartlett’s），KMO值用来检验变量间的共同因素的多少；其中巴特利特球 形检验是检验显著性。 KMO是指取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量， KMO统计量的取值在0和1之间，KMO值越接近1，表示变量间相关性 越强，变量间共同因素愈多； Kaiser给出了常用KMO值度量标准，若KMO＞0.9（则建构效度非常 好），KMO＞0.8（很好），KMO＞0.7（较好），KMO＞0.6（一般）， KMO＞0.5（较差），KMO＜0.5（不接受），KMO值越高的数据越适合 做因子分析；巴特利特球形度检验是检验各个变量之间相关的显著性，若P ＜a，则说明显著相关，问卷的建构效度好。
选择排序题
第11章问卷缺失值、信度处理与多重响应分析
11.2.3 实例图文分析：调查问卷的信度
3. 实例结果及分析 (1) 信度系数。 Alpha 系数是衡量信度的一种指标，越大表示信度越高。一般而言，信度系数如果 在0.9 以上，则说明信度非常好；如果在0.8 以上，则说明可以接受；在0.7 以上， 则说明该量表需进行重大修订但不失价值；在0.7 以下，则说明应该放弃。如下表 所示，本例中Alpha 系数是0.881，说明信度还是比较不错的。
第11章 问卷缺失值、信度处理 与多重响应分析
在日常工作及科学研究中，当处理样本较大的群体调查时，由于多种 原因可能会导致所收集的数据不完整，这时的初始数据中就含有缺失 值。缺失值带来许多负面影响。比如：含缺失值的观测可以看作是正 常观测的系统误差，就会导致计算结果不准确；获得的信息比预期要 少，这导致计算统计量的精度低；许多统计过程的假设是基于完整数 据的，数据不完整将导致计算过程无法进行。
11.1.4 实例图文分析：电信公司客户数据缺 失值的分析
3.实例结果及分析 下表给出了单个方差T 检验结果，通过此表用户可以找出影响其他定量变量的变量的 缺失值模式，即通过单个方差T 统计量结果检验缺失值是否为完全随机缺失。由表11.4 可以看出，年龄大的人倾向于不报告收入水平，当收入值缺失时，age 的平均值是 49.73；当收入值完整时，age 的平均值为40.01。通过income 一栏的T 统计量可以看出， income 的缺失将明显影响其他定量变量，这就说明income 的缺失不是完全随机缺失。
11.1.1 缺失值的类型与处理方法 11.1.2 替换缺失值的SPSS操作详解 11.1.3 缺失值分析的SPSS操作详解 11.1.4 实例图文分析：电信公司客户数据缺失值的分析
11.1.1 缺失值的类型与处理方法
SPSS问卷分析最基本问题---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：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。
SPSS-多重响应-频率和交叉表案例分析(问卷调查分析)
SPSS-多重响应-频率和交叉表案例分析（问卷调查分析）2011-09-29 16:35马上要国庆了，公司待遇不错，一口气放10天假，真是太高兴了，已经买了飞机票，飞机票贵的一滚，来回居然要2000多，伤不起啊！！在10.1休假前，希望跟大家讨论一下SPSS-多重响应--频率和交叉表分析，希望大家能够多提点提点在云南电信网上营业厅做了一个关于“客户不使用电信3g业务的原因有哪些的问卷调查，问题所示：这份问卷调查总更有35人参与，样本容量偏少，其中1：选择 A ：3G资费过高的有 14人2：选择 B: 网络覆盖率低，信号不稳定的 15人3：选择 C：买手机太麻烦的 15人4：选择 D: 换手机号麻烦 15人5：选择 E: 3G功能用处不大 9人6：选择F: 朋友使用后，觉得不好 10人第一步：我们将 A , B, C , D , E ,F，六个答案选项分别做为一个单独的变量，分别赋值为“0”和“1”，0代表没有被选中，“1”代表被选中，这个就是所谓的“二分法”在SPSS中进行数据编码后，如下所示：点击“分析-多重响应---定义变量集---进入如下所示页面：根据如上图所示，填写变量集名称，标签，以及在”二分法” 计算值选项中填入“1”再点击”添加“ 添加成后，点击”关闭“按钮再点击”分析-多重响应--频率分析----分析结果如下所示：上图结果很直观，结果，我就不分析了百分比=N/总计 =14/78=17.9%个案百分比=N/参与人数（有效人数）=14/33=42.4% 下面来进行“交叉表”分析，如下所示：从上图可知：多重响应交叉表中有“行，列，层”三个选框1：我们将“变量集" 移入”行“列表框内，将”客户类型“移入”列框内，层选框可以不选，有需要时再选，层选项框是用来分层进行统计分析的（我进行了分层，如上图所示）比如：我想计算每一个答案有多少被选中，有多少没有选中，可以采用分层，分为“选中”和“未选中”两个层次“客户类型”是指来进行“问卷调查”人的分类，分为“3g老客户”“3g一般客户” "很少用3g客户“”不用3g客户“等类型，点击“选项”进入如下所示页面：点击确定，可以得到如下结果：因为我们上图选中的“列”所以，计算的是列单元格百分比，也进行了分层处理，分为“没有选中”和“选中”两个层次。
spss之多重响应 多选题录入及交叉分析。
定义变量
名称（Name） 类型（Type）
宽度（Width）
小数（Decimals） 标签（Lable）
值（Values）
缺失（Missing） 列（Columns） 对齐（Align） 度量标准（Measure）
变量名称 Name
SPSS默认的变量为Var00001、 Var00002等，用户也可以根据自己的 需要来命名变量。SPSS变量的命名和 一般的编程语言一样，有一定的命名 规则，具体内容如下。
步骤三：多重响应分析
分析（Analyze）
↓
多重响应（Multiple Response）
↓
频率（Frequencies）
在二分集内按照列表顺序排除个案
在类别内按照列表顺序排除个案
结果分析
Pesponses 响应 Pesponses|N = 同行N /N的总计 Percent of Cases = 同行N/有效N
度量（Scale）
数据的输入与保存
定义了所有变量后，单击“Data View”标签，即可在出现的数据视图 （编辑）窗中输入数据。 数据录入时可以逐行录入，也可以分析过程不仅能够输 出详细的频数分布表，而且能够按照 用户的要求输出特定的百分位点，还 能够输出条形图等统计图。
行
列
层
定义范围
第14章 多重响应分析
单独进行分析。对于多重响应数据，除了数据录入不同于单选
题数据外，SPSS还单列了“Multiple Response”模块，在定
义多重响应变量集合（Multiple Response Sets）的之后，方可
对集合内各变量（选项）进行频数表和列联表的描述和分析。
例14.1： 电信公司为客户提供如下功能服务，你使用过 哪些功能服务？
§ 继续借用14.1中引例来分析，该数据是SPSS 自带文件（SPSS根目录 \Samples\English\telco.sav）部分数据，数据格式 如图14-1所示。一旦完成多重响应变量集的定义后 ，别关闭文件，就可以分析了。
§ 1．频率分析过程
§ 单击“分析（A）”|“多重响应（U）”|“频率（F）”命 令，弹出“多响应频率”对话框，如图14-9所示。选 定左侧“多响应集”方框内的Telservices，单击 ，进 入右侧“表格（T）”方框内，缺失值采用默认的处理 方法，单击确定 ，如图14-10所示。
§ 2．结果输出与解释
§ （1）图14-11所示给出了有效数据和缺失数据 的基本信息。本例中1000受访者中的111人被划 为缺失，实际上是111人没有选择任何电信服务 。
§ （2）图14-12所示给出了多重响应变量集中每 单个变量频率分布。表中从左侧第一列是多重 响应变量集，向右依次列分别是每单个变量名 、被选（应答）的次数、被选（应答）的百分 比和人数百分比。
a.多线路使用 b.语音邮箱 c.寻呼业务 d.internet服务 e.来电显示 f.呼叫等待 g.呼叫转移 h.三方通话 i.电子账单
§ 数据录入前，先得定义变量并编码变量值。通 常情况下，单选题变量的定义和编码所遵循的规则 是：视题目为变量，选项为变量值。而这一规则不 适合于多重响应。SPSS采用两种方法对多重响应变 量进行定义和编码：多重二分法（Multiple dichotomy method）和多重分类法（Multiple category method）。
问卷调查中评价类问题的自动编码方法及其应用
01
02
03
基于深度学习的自动编码方法利用深 度学习算法，通过对大规模数据的自 动学习和特征提取，实现对问卷中评 价类问题的自动编码。
这种方法可以利用深度神经网络等复 杂模型，对复杂的语言结构和语义关 系进行建模，具有更强的语义理解和 泛化能力。
基于深度学习的自动编码方法通常需 要大量的数据和计算资源，并且模型 的构建和调整较为复杂。
评价类问题在问卷调查中的应用
应用范围
应用价值
应用注意事项
问卷调查中的评价类问题广泛应用于 社会调查、市场研究、用户体验研究 等领域。
通过评价类问题，研究者可以了解受 访者对某一产品或服务的态度和看法 ，从而为产品或服务的改进和优化提 供参考；同时，也可以帮助企业了解 市场需求和消费者偏好，为市场策略 的制定提供依据。
05
问卷调查评价类问题自动编码方 法的应用案例
应用场景一：客户满意度调查
总结词
客户满意度调查是评价类问题自动编码方法的重要应用场景之一。通过自动编码技术，能够快速、准 确地分析客户对产品或服务的评价，为企业改进产品或服务质量提供依据。
详细描述
在客户满意度调查中，通常会涉及客户对产品或服务的评价问题，如产品质量、服务质量、价格等方 面的评价。利用评价类问题的自动编码方法，可以将客户评价转化为数值化的指标，进而进行统计分 析和可视化展示，帮助企业了解客户需求和满意度，为产品或服务改进提供指导。
01
随着大数据时代的到来，问卷 调查已成为众多领域收集数据 、分析现象的重要手段。
02
在问卷调查中，评价类问题作 为一种常见题型，能够获取被 调查者对特定对象或服务的看 法和评价。
03
然而，如何高效地处理和分析 评价类问题的答案，一直是问 卷调查研究中面临的挑战。
多重响应交叉表
多重响应交叉表多重响应交叉表是一种常用的数据分析方法，用于研究多个变量之间的关系。
它可以帮助我们了解不同变量之间的相互作用，识别出重要的因素，从而为决策提供有力的支持。
本文将介绍多重响应交叉表的基本概念、应用场景和分析方法，并通过实例说明其实际应用。
一、基本概念多重响应交叉表是一种基于交叉表的数据分析方法，它可以反映多个变量之间的关系。
在多重响应交叉表中，每个变量都有多个取值，每个取值都对应一个响应，比如“是”或“否”、“喜欢”或“不喜欢”等。
多重响应交叉表的基本结构如下所示：变量1/变量2/…/变量n 响应1 响应2 …响应m取值1 a11 a12 (1)取值2 a21 a22 (2)…………取值k ak1 ak2 … akm其中，变量1、变量2、…、变量n是我们要研究的多个变量，取值1、取值2、…、取值k是每个变量的取值，响应1、响应2、…、响应m是每个取值对应的响应。
在实际应用中，我们可以根据需要添加或删除变量和响应。
二、应用场景多重响应交叉表广泛应用于市场调研、消费者行为分析、产品定位、品牌策略等领域。
下面列举几个常见的应用场景：1. 市场细分市场细分是指将市场分成若干个相对独立的小市场，针对每个小市场设计不同的营销策略。
多重响应交叉表可以帮助我们了解不同市场的需求和偏好，识别出重要的因素，从而为市场细分提供依据。
举例来说，假设我们要对一款新的智能手环进行市场细分。
我们可以通过多重响应交叉表了解不同用户群体的需求和偏好，比如男女比例、年龄分布、运动习惯、睡眠质量等。
通过对这些因素进行分析，我们可以将市场分成不同的细分市场，为每个市场设计不同的营销策略。
2. 产品定位产品定位是指确定产品在市场中的位置，以及与竞争对手的差异化优势。
多重响应交叉表可以帮助我们了解不同产品在用户心目中的位置，以及用户对产品的评价和需求。
举例来说，假设我们要对一款新的智能手环进行产品定位。
我们可以通过多重响应交叉表了解用户对不同手环品牌的评价和需求，比如品牌知名度、功能、价格等。
调查问卷结果分析及调查问卷分析报告
一、调查对象及抽样：为了准确、快速、方便地得出调查结果，此次调查我们采取了分层随机抽样的调查方法，先按照社会群体的不同将受访者划分为在校学生，中年人及老年人三个层次，然后按照三者的比例进行随机抽样，这样既节省了调查的时间，也可通过调查不同社会群体的看法，更全面地了解人们对于脑瘫儿童这一特殊群体的关注度及建议意见。
二、调查结果：（一）调查概况本次调查共发放问卷300份，收回问卷283份，有效回收率94.3%。
其中，在校学生占40%，中年人占50%，老年人占10%。
（二）问卷统计资料分析1、人们对于脑瘫儿童的接触和认识：从调查结果来看，68%的受访者表示接触过，但不经常，19%从未接触过脑瘫儿童；有45%的受访者认为脑瘫儿童即是智力障碍儿童，30%认为是运动障碍患者，少数人则表示并不清楚脑瘫的具体症状。
而据我们通过多种方式的了解后一个月内脑发育尚未成熟阶段，由于非进行性脑损伤所致的以姿势各运动功能障碍为主的综合征。
由此可见，人们在平常生活中虽有较大可能接触脑瘫患儿，但很少会深入具体地了解患儿的症状，对这些孩子们缺乏准确的认知，这也是我们此次调查的一个目的，即让更多人了解，关注脑瘫儿童这一特殊群体，从而为帮助他们创造更大可能。
2、对脑瘫儿童的帮助支持方面：受访者中66%表示已经或者有意愿向这一特殊群体伸出援手，而人们了解最多的来自社会的支持是个人捐助方式，占总人数的41%，除此之外，政府机构，慈善机构和医疗机构三方面给予的支持，受访者表示了解并不多。
在会以何种方式对脑瘫儿童提供帮助这一点上，48%受访者更倾向于捐助物资，40%倾向于做志愿服务，另有12%的受访者选择帮助慈善机构做宣传。
3、此次我们的实践活动就包括在济南伟众儿童康复中心做志愿者，因此在问卷中调查了人们对此类救助机构的了解情况。
44%受访者表示知道此类机构，其中绝大多数人了解其运作模式，但仍有56%的受访者对特殊儿童救助机构无甚了解。
是，最近接触过13%是，但不经常68%否19%是，最近接触过是，但不经常否在此次活动之前，我们队伍本身对此类机构的了解也仅限于网络上的介绍，缺少实际的观察和了解，从调查结果来看，社会中亦是如此，因此，我们活动也致力于帮助这类儿童救助机构做一些力所能及的宣传，让更多人认识了解他们，为这些机构救助的孩子们送去更多温暖。
替换缺失值的SPSS操作详解
实例操作
Step01：打开对话框 打开SPSS软件，选择菜单栏中的【Transform(转
换)】→【Replace Missing Values(替换缺失值)】命令， 弹出如下图所示的对话框。
实例操作
实例操作
Step02：在左侧的候选变量列表框中选择“工资底线”变量 进入【New Variable(s)(新变量)】列表框， 这时系统自 动产生用于替代缺失值的新变量，用户也可在Name框处 自己定义替代缺失值的新变量名。在【Method】下拉列 表框中选择替换方法【Mean of nearby points(临界点的均 值)】，并在【Span of nearby points(临界点的跨度)】文 本框中输入“4”。
Analysis(缺失值分析)】命令，弹出【Missing Value Analysis (缺失值分析)】对话框。
10.2.4 缺失值分析的SPSS操作详解
10.2.4 缺失值分析的SPSS操作详解
Step02 ：选择检验变量 在该对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，
将其移入【Quantitative Variables(定量变量)】或【categorical Vari ables(分类变量)】列表框中。 定量变量是选择进入缺失值分析的 变量。 Step03 ：选择缺失值估计的方法
2有利于个人发展及晋升 3对工作本身的兴趣 工作稳 定性
□工作的环境及舒适性 □父母意见
□学校老师影响
□其他
7. 您求职要求的工资底线 2000 元 。
8. 你认为最理想的签约时间是 大四第一学期末 。
数据整理与转换
• 2、基本原理 ⑴单项选择题的编码 ⑵多项选择题的编码 ⑶排序题的编码 ⑷开放式问题的编码 ⑸缺失值的编码 ⑹“不适用情况”的编码 ⑺数据转换
调查问卷中开放题文本答案编码方法研究综述
Statistics and Application 统计学与应用, 2023, 12(5), 1464-1476Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/sahttps:///10.12677/sa.2023.125150调查问卷中开放题文本答案编码方法研究综述刘培莹，安建业天津商业大学理学院，天津收稿日期：2023年9月27日；录用日期：2023年10月24日；发布日期：2023年10月31日摘要调查问卷作为联系调查者与被调查者之间的“纽带”，是采集数据、发现因素间内在联系和规律的有力工具。
对其中的开放题收集的答案文本数据进行编码，有助于了解文本答案蕴含的固有特征，便于后期开展统计分析，是开放题研究的热点问题。
为此，从人工编码、半自动编码及自动编码三个方面对开放题文本答案的编码方法研究进行了归纳、总结与展望，为进一步开展相关研究奠定良好的基础。
结果表明：关于开放题文本答案的编码方法研究，经历了从最初的完全人工编码到“机器+ 人工”的半自动编码，逐步发展到目前“基于人工智能”的自动编码探索三个阶段；虽然编码效率得到了极大的提升，但是由于缺乏普适性的编码方法，因而不同领域开放题文本答案编码的准确性存在较大差异，提高编码的普适性、准确性仍是未来研究的重点。
关键词调查问卷，开放题，自动编码，研究综述A Review of Text Answer Coding Methodsfor Open-Ended Questions in QuestionnairesPeiying Liu, Jianye AnSchool of Science, Tianjin University of Commerce, TianjinReceived: Sep. 27th, 2023; accepted: Oct. 24th, 2023; published: Oct. 31st, 2023AbstractAs the “link” between the investigator and the respondent, questionnaire is a powerful tool to col-lect data and find the internal relations and rules among factors. Encoding the answer text data collected by the open-ended questions is helpful to understand the inherent characteristics of the text answers, which is convenient for later statistical analysis, and is a hot issue in the study of open questions. Therefore, this paper summarizes, concludes and prospects the research on the刘培莹，安建业encoding methods of open-ended question text answers from three aspects: manual encoding, semi-automatic encoding and automatic encoding, which lays a good foundation for further re-lated research. The results show that: As for the research on the encoding method of open-ended question text answer, it has experienced three stages from the initial completely manual encoding to the semi-automatic encoding of “machine + manual”, and gradually developed to the current automatic encoding exploration of “artificial intelligence”. Although the coding efficiency has been greatly improved, due to the lack of universal coding methods, the accuracy of open-ended ques-tion text answer encoding in different fields is quite different. Improving the universality and ac-curacy of coding is still the focus of future research. KeywordsQuestionnaire, Open-Ended Question, Automatic Coding, ReviewCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言调查就是为了获得被调查者的真实意见，使调查者的决策依据更加充分，对未来的预测更加准确，被广泛应用于教育、农业、医学等领域[1]-[9]。
详细的调查问卷及结果分析
详细的调查问卷及结果分析XX学院在校⼤学⽣消费⾏为调查问卷班级：组员：XXXXXXXXXXXXXXXXXX⽇期：2010年11 ⽉15 ⽇⽬录⼀、XX学院在校⼤学⽣消费⾏为调查⽅案 (2)⼆、调查问卷设计分析 (3)三、XX学院在校⼤学⽣消费⾏为调查问卷 (4)四、调查问卷数据分析 (6)五、总结及建议 (17)⼀、XX学院在校⼤学⽣消费⾏为调查⽅案（⼀）、调查⽬的通过对XX学院在校⼤学⽣消费⾏为调查，了解在校⼤学⽣当前消费状况，促进我校开展“培养⼤学⽣正确的消费观念”活动，也能有效分析⼤学⽣的消费结构，提供科学有⼒的市场决策依据。
（⼆）、调查范围本次调查仅在XX学院范围内进⾏。
（三）、调查对象调查总体：XX学院所有在校⼤学⽣样本量：全院共调查40位在校⼤学⽣（四）、数据来源⼀线调查资料数据及分析数据（五）、样本抽选通过便利抽样⽅法，在教室、寝室等场所选取调查对象。
（六）、调查内容本次调查的内容主要涉及在校⼤学⽣消费⾏为情况。
具体内容详见《XX学院在校⼤学⽣消费⾏为调查问卷》。
（七）、调查⽅式为提⾼效率节约成本，本次问卷调查采取留置问卷形式，由调查员对被访者进⾏甄别后，将问卷发放给被访者，并及时回收。
（⼋）、调研⼈员选择调研⼈员为项⽬⼩组全体成员。
（九）、组织实施项⽬组组长XXX负责整个项⽬的协调和开展，XX牵头负责抽样调查⽅案的制定，XX牵头负责调查问卷的设计印制，XXX牵头负责实地调查⼯作；XX牵头负责数据录⼊处理和审核；六⼈共同负责调查报告撰写。
（⼗）、经费预算问卷设计印刷费：6元；（⼗⼀）、调查时间安排11⽉12⽇前，设计调查问卷，制定调查⽅案11⽉12⽇前，完成问卷试调查，将最终定稿问卷印刷；11⽉14⽇前，组织实施现场调查；11⽉15⽇前，完成问卷编码、审核及数据录⼊⼯作；11⽉15⽇前，完成调查报告撰写⼯作；⼆、调查问卷设计流程（⼀）、事前准备1、确定所需资料2、确定调查⽅式：问卷式3、确定分析⽅法：⽐率分析、图形分析、交叉分析（⼆）、问卷设计1、提问项⽬的设计2、回答项⽬的设计3、问题顺序的设计4、版⾯格式的设计（三）、事后检查1、模拟实验2、问卷修正3、问卷完成XX学院在校⼤学⽣消费⾏为调查问卷亲爱的同学：你好！我们是本校2008级的学⽣，我们正在进⾏《市场营销》这门课的实务部分学习，对我校⼤学⽣的消费⾏为等有关问题进⾏调查和研究。
市场调研问卷题型分析与处理-二多选题和排序题的分析与处理
二、多选题和排序题的分析与处理在录入多选题时，每个选项各占一列。
比如，某多选题包含A、B、C、D四个选项，客户选择A就会显示“1”，不选就是“0”。
因此，在录入多选题和排序题时，SPSS或Excel 的列宽会明显宽于单选题，因为每道单选题只有一列，而多选题和排序题则包含多列。
多选题和排序题的分类，如图22所示。
图22 多选题和排序题分类1.不定项多选题的处理方式例如，为子女选择学校时的考虑因素，备选项包括口碑、风格、升学率和交通四个方面，该题目是一道不定项选择和排序题。
编码处理在处理不定项多选题时，通常采用“0-1”编码进行处理，即为每个选项单独设立一个变量，本例可设定a1m1、a1m2、a1m3、a1m4四个变量，分别代表口碑、风格、升学率、交通四个备选项。
定义数据集在SPSS的“分析”模块中，找到多重响应，里面有一个“定义变量级”，通过这一操作就能够将不定项多选的四个备选项重新编码，用二分法将其定义成二元值，选择该项定义为“1”，不选默认为“0”。
然后将这道多选题定义一个新的变量级，重命名为“学校选择”并添加进去，这时系统会在多重响应前添加“$”符号，然后关闭该项。
频率分析随后开始进行分析，进入SPSS的“分析”—“多重响应”，里面提供了频率分析和交叉表分析两种方法。
首先进行频率分析，将多重响应集选进去，然后确定即可。
在输出的结果中可以看到，最右侧的个案百分比表示总共选择的次数，得出的商业结论是：父母在帮孩子选择学校时，第一位考虑的因素是口碑，占比67.5%；第二位考虑的因素是升学率，占比65%；之后是领导风格和交通因素。
这一结论与现实情况比较吻合。
交叉表分析交叉表分析，进入“分析”—“多重响应”—“交叉表”，将父母与孩子的关系选入行中，将多重响应集放入列中，然后选择“确定”，这时就有行、列、总计三行数据，交叉表就完成了。
该交叉表显示的结果与频率分析的结果相同，家长优先考虑的因素依次为占比67.5%的口碑，占比65%的升学率以及领导风格和交通因素。
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目录
1 问卷设计 2 3 4 问卷编码与数据录入 信度效度检验 多重响应分析
5
实际操作
1 问卷设计
问卷内容 开头
问候语、编表说 明、问卷编号。 有礼貌说明调查 目的、调查者身 份、保密原则。
正文
所要调查的问 题及备选答案， 调查者相关背 景资料。
结尾
征询被调查者意 见、感受；感谢 语或其他补充说 明。
4 多重响应分析
交叉表分析
4 多重响应分析
交叉表分析
谢谢观看~
3 信度效度分析
效度分析方法
效度分析是运用“因子分析”中的KMO值和巴特利特球形检验 （Bartlett’s），KMO值用来检验变量间的共同因素的多少；其中巴特利特球 形检验是检验显著性。 KMO是指取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量， KMO统计量的取值在0和1之间，KMO值越接近1，表示变量间相关性 越强，变量间共同因素愈多； Kaiser给出了常用KMO值度量标准，若KMO＞0.9（则建构效度非常 好），KMO＞0.8（很好），KMO＞0.7（较好），KMO＞0.6（一般）， KMO＞0.5（较差），KMO＜0.5（不接受），KMO值越高的数据越适合 做因子分析；巴特利特球形度检验是检验各个变量之间相关的显著性，若P ＜a，则说明显著相关，问卷的建构效度好。
折扣店（包括OUTLETS）
一站式生活馆
11
5
7.5%
3.4%
21.6%
9.8%
Shoppingmall（城市综合体）
其他 总计 a. 值为 1 时制表的二分组。
11
1 146
7.5%
.7% 100.0%
21.6%
2.0% 286.3%
响应百分比=N/总计=N/146 个案百分比=N/参与人数=N/51
多选题
不定项多选 定项多选
不定项多选——二分法 例2 请问您认为市场上品牌女装有待进一步改善的因素是？（可多选） A价格 B.品牌风格 C.卖场装修 D. 导购服务 E.面料材质 F.做工 G.促 销方式 H.相关元素细节（纽扣、饰物、下摆等） I.购物环境 J.其他
编码：定义10个变量，分别定义为“改善因素1”，“改善因素2”……每一个 变量的“值”均做如下定义： “0”未选，“1”选了。
2 问卷编码与数据录入
录入：切换到数据视图窗口，从左到右 依次录入该题选项的对应值。如被调查 者填写的答案是⑥＞②＞④＞①＞③＞ ⑦＞⑤，即该被测试者认为产品因素对 他的服装消费行为影响最大，图片其次， 辅助信息影响最小，则在这7个单元格 中从左到右依次录入6、2、4、1、3、 7、5。
2 问卷编码与数据录入
2 问卷编码与数据录入
单选题
例1 请问您购买打折服装占服装总消费的比例？（单选） A.10%以下 B.10%～50% C.50%～80% D.80%以上
编码：在变量视图窗口，只定义一个变量，变量的值（Value值）编码为数值 型的1、2、3、4、5，它们分别代表A、B、C、D、E五个选项。
2 问卷编码与数据录入
二分法
分类法
数据录入：切换到数据视图窗口，从左 到右依次录入该题选项的对应值。如被 调查者选择A B C D E G，则这10个单 元格分别录入数字1、1、1、1、1、0、 1、0 、0、0。
2 问卷编码与数据录入
定项多选——分类法 例3 以下内衣品牌当中，你常购买的是哪三个品牌的内衣？ A、古今 B、爱慕 C、华歌尔 D、婷美 E、艾格 F、黛安芬 G、其他
2 问卷编码与数据录入
排序题
一般排序题
例4 请将时尚服饰杂志的以下7个因素对您的消费行为的影响力从大到小进行排序。 ①文字、②图片、③版式、④色彩、⑤辅助信息、⑥产品、⑦明星效应 编码：在变量视图窗口，把这一题当中的每一个相应选项定义为一个变量，该题共 定义7个变量，变量名分别为“第一位因素”（即最大影响因素）、“第二 位”、……、“第七位”，每个变量的“值”均做如下定义：“1”文字，“2” 图片，“3”版式，“4” 色彩，“5” 辅助信息，“6”产品，“7”明星效应。
1 问卷设计
问卷设计原则
一致性 完整性 准确性 可行性 效率 模块化
•
问卷内容 • 与所要调 查内容一 致
问卷内容 • 涵盖调查 目的所需 了解所有 内容
被调查者 • 准确理解、 正确作答； 记录编码 正确
保证被调 • 查者愿意 如实作答， 记录编码 及回答量 化的可行
保证问卷 • 全面、有 效、准确 基础上减 少问卷长 度、题量、 难度
4 多重响应分析
概念
量化研究中，如果受试者选择的答案不止一个，在统计上即是所谓 的多重响应，多重响应分析（multiple response）也称多选项分析。 例8 请问您通常在哪类商店购买服装？（可多选） A.超市卖场 B.百货商店(专柜) C.品牌专卖店（街面店） D. 个体店铺 E.网上购物 F.折扣店（包括OUTLETS） G. 一站式生活馆 H. Shoppingmall（城市综合体） I.其他 频率分析 分析 多重响应分析 定义变量集 交叉表
问卷模块 化，使之 结构分明， 易于作答
1 问卷设计
预调研与问卷修改
预调研
信度效度 检验
题目 调整
问卷 优化
1 问卷设计
题目：基于女性服装消费偏好的 问卷调查 调查目的：了解女性消费者的服 装偏好及目前购买女装的现状 样本量：51份 内容：服装偏好和基本资料两个 模块，共15道题目
2 问卷编码与数据录入
Cronbach 系数
再测信度法
复本信度法
折半信度法
• 使用同一份 • 只适用当同 测量问卷， 一维度问题 对同一群受 下有多个子 试者，在不 问题的情况， 同的时间前 通常设计成5 后测试两次 级量表的形 式。
• 内容、难易 度相当的两 份问卷,对 同一群受试 者不同时间 下测试两次
• 问卷测试一 次后，将题 目分成两半， 分别计算这 两半的总分 及其相关系 数
2 问卷编码与数据录入
开放题
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6 你的年龄：______ 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。
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。
2 问卷编码与数据录入
选择排序题
录入：切换到数据视图窗口，从左到右依次录入该题选项的对应值。如被调
查者三个选择依次为 A,B,C。这三个因素的排序依次为品牌，价格，款式。
编码2：在变量视图窗口，把这一题当中的每个选项定义为一个变量，该题共 定义12个变量，每一个变量的“值”均做如下定义： “0”未选，“1”表示 最重要，“2”表示第二重要，“3”表示第三重要。 录入：如被调查者选择依次为A\B\C，则录入数据依次为1、2、3、0、0、0、 0、0、0、0、0、0
编码：定义三个（规定的选择项数）变量，分别代表被测试者所选择的三项，这 三个变量的值均做如下定义： “1”古今，“2”爱慕，“3”华歌尔，“4”婷美 ，“5”艾格，“6”黛安芬，“7”其他。即用数值1、2、3、4、5、6、7分别代 表选项A、B、C、D、E、F、G的内容
2 问卷编码与数据录入
数据录入：切换到数据视图窗口，从左到右依次录入该题选项的对应 值。如被调查者三个选择为 B E F，则这3个单元格分别录入数字2、 5、6 。 在数据视图窗口，选择【视图】→勾选“值标签（V）”，可显示相应 数值代表的标签。
选择排序题
例5 请问您通常在购买服装时重点考虑的因素是？（请选三项，按要素排序） A.品牌 B.价格 C.款式 D.面料材质 E.促销方式 F.颜色及图案 G.做工 H.易打理 I.相关元素细节（纽扣、饰物、下摆等） J.导购服务 K.购物环境 L. 其他 编码1：定义3个变量，每一个变量的“值”均如下定义：编码：定义三个（规 定的选择项数）变量，分别代表被测试者所选择的三项，这三个变量的值均做 如下定义： “1”品牌，“2”价格······“11”购物环境，“12”其他。
3 信度效度分析
信度
指对同一事物进行重 复测量，两次测量结 果的一致性程度的高 低。信度的高低反映 测量的可靠性、一致 性及稳定性。
效度
也称有效性，判断 测量工具（问卷、 量表或题目）能在 多大程度上准确真 实地测量出要考察 内容。
3 信度效度分析
信度分析方法
信度分析方法有以下几种模型：克朗巴哈模型、半分、Guttman、平行、 严格平行，最常用的测量问卷内在信度的是克朗巴哈系数法。
4 多重响应分析
4 多重响应分析
频率分析
$商店类型 频率 响应 商店类型a 超市卖场 百货商店(专柜) 品牌专卖店（街面店） 个体店铺 网上购物 N 2 33 35 17 31 百分比 1.4% 22.6% 24.0% 11.6% 21.2% 个案百分比 3.9% 64.7% 68.6% 33.3% 60.8%
2 问卷编码与数据录入
频数分析
频数分析是问卷分析中最常用的方法。它可以做单变量的频 数分析表；可显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频 数；还可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，排序题，定项多选题的分类法编码。
描述分析
它可以计算单变量的描述统计量，这些统计量有均值、算术 和、标准差、最大值、最小值、方差、极差和均值的标准误差等。 适用范围：选择排序题、开放性数值题。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3 信度效度分析
信度SPSS分析方法
例7 请对以下因素对消费者购买服装的影响程度进行评分，。数字从 5～1 分别代表重要性程度逐渐减小（5～代表“非常重要”；4～代表 “比较重要”；3～代表“一般”；2～代表“比较不重要”； 1～代表 “不重要”）。