问卷调查的常用统计分析
在问卷调查中常用数据分析方法有哪些？
在问卷调查中常用数据分析方法有哪些？1．描述性统计分析包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。
此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，经过西线学院小编了解，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。
2．Cronbach’ａ信度系数分析信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。
信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
针对各研究变量的衡量题项进行该信度分析，以了解衡量构面的内部一致性。
一般来说，Cronbach’ａ仅大于0．7为高信度，低于0．35为低信度，0．5为最低可以接受的信度水准。
3．探索性因素分析和验讧性因素分析用以测试各构面衡量题项的聚合效度(convergent validity)与区别效度(discriminantvalidity)。
因为仅有信度是不够的，可信度高的测量，可能是完全无效或是某些程度上无效。
所以我们必须对效度进行检验。
效度是指工具是否能测出在设计时想测出的结果。
收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的因素的负荷量来决定；而区别效度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数，检定相关系数的95％信赖区间是否包含1．0，若不包含1．0，则可确认为具有区别效度。
4．结构方程模型分析由于结构方程模型结合了因素分析和路径分析，并纳入计量经济学的联立方程式，可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。
容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度，因而适用于整体模型的因果关系。
在模型参数的估计上，采用最大似然估计法；在模型的适合度检验上，以基本的拟合标准、整体模型拟合优度以及模型内在结构拟合优度，三个方面的各项指标作为判定的标准。
在评价整体模式适配标准方面，平均残差平方根(root—mean．square：residual，RMSR)、近似误差均方根(root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA)等指标；模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi和Yi的标准，考察所估计的参数是否都到达显著水平。
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。
问卷调查的数据分析怎么做
问卷调查的数据分析怎么做引言随着科技的不断发展，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
在市场调研和学术研究中，问卷调查是常用的数据收集方式之一。
然而，仅仅收集到的数据并不能直接为我们提供有价值的信息。
因此，在进行问卷调查后，进行数据分析是必不可少的一步，它能够帮助我们对数据进行深入的理解和解读。
在本文中，我们将介绍问卷调查的数据分析方法，以帮助您更好地利用收集到的数据。
步骤一：数据整理在进行数据分析之前，我们首先需要对收集到的数据进行整理。
这包括数据清洗、数据转换和数据结构化等步骤。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据中的错误、缺失、不一致等问题进行处理。
在问卷调查中，我们经常会遇到一些错误的数据，例如重复记录、无效回答等。
清洗数据的目的是保持数据的准确性和一致性。
2. 数据转换数据转换是指将原始数据转换成适合分析的数据格式。
例如，将文本型数据转换为数值型数据，或将时间数据转换为日期格式。
数据转换的目的是为了方便后续的数据分析和统计。
3. 数据结构化数据结构化是指将数据按照一定的结构进行组织和管理。
常见的数据结构包括表格、图表和数据库等。
通过对数据进行结构化，可以提高数据的可读性和可理解性。
步骤二：数据探索在完成数据整理之后，我们可以开始进行数据探索了。
数据探索是指对数据进行可视化分析和统计分析，以发现数据中的规律、趋势和关联性。
1. 可视化分析可视化分析是通过图表、图形等可视化手段来展示数据的特点和趋势。
通过可视化分析，我们可以更直观地了解数据的分布、比较和变化。
常用的可视化工具包括Matplotlib、Seaborn等。
2. 统计分析统计分析是指对数据进行统计描述和推断。
通过统计分析，我们可以得到数据的中心趋势、离散程度和相关性等指标。
常见的统计分析方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
步骤三：数据解读在完成数据探索之后，我们需要将所得到的数据分析结果进行解读和汇报。
数据解读是指根据数据分析结果得出结论，并对结论进行解释和说明。
问卷调查的数据分析怎么做
问卷调查的数据分析怎么做介绍问卷调查是一种常用的研究方法，用于收集大量的数据。
然而，收集到的数据本身并不能直接帮助我们得出结论。
为了从问卷调查数据中提取有用的信息，对数据进行分析是至关重要的。
本文将介绍如何进行问卷调查的数据分析，包括数据清洗与整理、统计分析和数据可视化等方面。
数据清洗与整理在进行数据分析之前，首先需要对收集到的数据进行清洗与整理。
以下是一些常见的数据清洗与整理步骤：1.删除重复数据：检查数据集中是否存在重复的记录，并将其删除，以确保数据的准确性和一致性。
2.处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，并根据实际情况决定如何处理。
可以选择删除含有缺失值的记录，或者使用插补方法填充缺失值。
3.标准化数据：如果数据集中包含不同的度量单位或不同的量表，需要对数据进行标准化，以便能够进行有效的比较和分析。
4.删除异常值：检查数据集中是否存在异常值，并根据实际情况决定是否删除或纠正这些异常值。
统计分析完成数据清洗与整理之后，可以进行统计分析，以获取对数据集的进一步理解和洞察。
以下是一些常见的统计分析方法：1.描述统计分析：通过计算数据集的中心趋势（如均值、中位数等）和离散程度（如标准差、方差等），可以对数据的总体特征进行描述性的分析。
2.相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，可以查看不同变量之间的关系强度和方向，了解它们是否具有显著的相关性。
3.分组比较：如果数据集中存在分类变量，可以将数据按照这些分类变量进行分组，并比较不同组之间的差异，以获取更深入的洞察。
4.回归分析：对于包含自变量和因变量的数据集，可以使用回归分析来建立模型，并研究自变量对因变量的影响程度以及相关性。
数据可视化数据可视化是将数据以图表等形式展示出来，以便更直观地理解数据和发现其中的规律。
以下是一些常见的数据可视化方法：1.条形图：用于比较不同类别或组之间的数据差异和趋势。
2.饼图：用于展示数据的占比关系，可以帮助我们了解不同类别的比例和构成。
问卷调查的数据分析方法
问卷调查的数据分析方法标题：问卷调查的数据分析方法引言：随着社会的发展和科技的进步，问卷调查已经成为研究和了解人们意见、态度和行为的常用方法之一。
然而，仅仅收集到大量的数据并不能帮助我们深入理解和分析问题。
在这篇文章中，我们将探讨一些常用的数据分析方法，以助于更好地理解问卷调查结果。
一、数据整理与预处理在开始数据分析之前，我们需要进行数据整理与预处理，以确保数据的可靠性和一致性。
首先，我们应该检查数据是否完整，是否存在缺失值或异常值。
其次，对于多选题或开放式问题，我们需要对回答进行分类和编码，以便后续的统计和分析。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，通常包括计算平均数、中位数、众数、标准差等统计指标。
通过这些指标，我们可以了解数据的分布、集中趋势和离散程度。
此外，我们还可以通过绘制条形图、饼图、频率分布图等图表来直观地展示数据特征。
三、关联分析关联分析是研究不同变量之间关系的方法，一般利用相关系数或卡方检验等统计方法进行计算。
通过关联分析，我们可以了解不同变量之间的相关性强弱程度，判断它们之间是否存在显著关联。
这对于了解问题的核心因素、解释变量之间的作用关系非常重要。
四、回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法，通过构建数学模型进行预测和解释。
常见的回归方法包括线性回归、逻辑回归等。
通过回归分析，我们可以深入探讨各个自变量对因变量的影响程度和方向，帮助我们理解问题的本质和原因。
五、聚类分析聚类分析是将相似的个体归为一类，不相似的个体归为不同类别的方法。
通过聚类分析，我们可以进行数据的分类与整理，发现数据集中的分组结构和内部规律。
对于大规模问卷调查数据，聚类分析可以帮助我们减少数据的复杂性，提取出主要特征。
六、主成分分析主成分分析是一种降维方法，通过将原始变量进行线性组合，得到新的综合指标（主成分），从而降低数据维度并保留较多信息。
主成分分析可以帮助我们理解变量之间的相关性和重要性，发现隐藏在数据背后的潜在因素。
问卷分析方法
问卷分析方法问卷调查是一种常见的社会调查方法，通过设计问卷并向受访者发放，收集受访者的意见和看法，以了解他们的态度、观点和行为。
而问卷分析则是对收集到的问卷数据进行整理、统计和分析的过程，旨在从大量的数据中找出有意义的信息，为决策提供依据。
本文将介绍问卷分析的常用方法，希望能够帮助大家更好地利用问卷数据。
首先，问卷分析的第一步是数据整理。
在收集到足够数量的问卷后，需要对问卷数据进行整理和录入。
这包括建立数据表格、进行数据清洗、检查数据完整性和一致性等工作。
只有数据整理得当，才能为后续的分析工作奠定基础。
其次，常用的问卷分析方法包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析是对问卷数据的基本特征进行总结和描述，包括平均数、中位数、标准差、频数分布等。
通过描述性统计分析，可以直观地了解问卷数据的分布情况和集中趋势，为后续的分析提供参考。
另外，推断性统计分析则是通过对样本数据进行分析，推断出总体的特征和规律。
常用的推断性统计分析方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。
这些方法可以帮助我们从问卷数据中找出变量之间的关系和影响因素，为决策提供科学依据。
此外，问卷分析还可以借助数据可视化技术进行分析和展示。
数据可视化可以通过图表、统计图等形式直观地展示问卷数据的分布和规律，帮助我们更好地理解数据。
常用的数据可视化工具包括Excel、SPSS、Tableau等，可以根据需要选择合适的工具进行数据可视化分析。
最后，问卷分析的结果需要进行解释和总结。
在分析完问卷数据后，需要对分析结果进行解释和总结，提炼出关键信息和结论，为决策提供建议。
同时，还需要对分析过程中的不确定性和局限性进行说明，以保证分析结果的可靠性和科学性。
总之，问卷分析是一项复杂而重要的工作，需要我们结合实际情况和具体问题，选择合适的分析方法和工具，进行科学、准确的分析。
希望本文介绍的问卷分析方法能够帮助大家更好地利用问卷数据，为决策提供有力支持。
市场调查中的数据分析方法
市场调查中的数据分析方法在市场调查中，数据分析是至关重要的一步，它可以帮助我们了解市场趋势、消费者需求以及竞争对手的情况，从而为企业的决策提供有力的支持。
本文将介绍市场调查中常用的数据分析方法，以及如何运用这些方法解读调查结果。
一、问卷调查数据分析法问卷调查是市场调查中最常用的数据收集方式之一，通过分析问卷调查数据，我们可以获取大量的消费者意见和反馈。
在进行问卷调查数据分析时，可以采用以下方法：1. 描述性统计分析：利用统计指标，如频数、百分比、均值、中位数等，对调查结果进行总体描述和概括，帮助我们了解样本的基本特征。
2. 交叉分析：将问卷调查中的各个问题进行交叉组合分析，比如分析不同性别、年龄段、地区等特征群体在某个问题上的差异，帮助我们找出目标消费群体的特点和需求。
3. 因子分析：将多个相关变量综合考虑，通过构建综合指标或者提取隐含因子，来分析不同因素对调查结果的影响，帮助我们找出影响消费者态度和行为的关键因素。
二、市场竞争分析方法市场竞争分析是了解竞争对手情况的重要手段，通过对竞争对手数据的分析，我们可以评估他们的竞争优势、市场定位以及产品特点。
常用的市场竞争分析方法包括：1. SWOT分析：通过对竞争对手的优势、劣势、机会和威胁进行综合评估，找出自身的优势和劣势，并寻找应对策略。
2. 市场份额分析：通过收集竞争对手的销售数据或者市场调查数据，计算各竞争对手的市场份额，帮助我们了解市场格局以及各竞争对手在市场中的地位。
3. 品牌比较分析：对多个竞争对手的品牌形象、产品特点、定价策略等进行比较分析，帮助我们了解竞争对手的市场定位和目标消费群体。
三、市场趋势分析方法市场趋势分析可以帮助我们了解市场的发展走向，及时抓住市场机遇。
常用的市场趋势分析方法包括：1. 时间序列分析：通过对历史数据的分析，寻找市场的周期性变化和趋势，如季节性销售波动、年度销售增长趋势等。
2. 多元回归分析：将市场的发展趋势与多个影响因素进行关联分析，找出对市场发展起关键作用的因素，从而预测未来的市场走向。
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 3A、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Multiple Response……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着性影响的分析方法3、均值的比较与检验1Means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.2T 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。
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。
问卷调查数据统计方法
问卷调查数据统计方法
在对问卷调查数据进行统计时，可以采取以下一些常用方法：
1. 频数统计：统计每个选项的选择频数，计算每个选项的百分比，以了解每个选项的占比情况。
2. 统计描述性统计量：计算平均值、中位数、众数、标准差等统计指标，用于描述数据的集中趋势和离散程度。
3. 交叉分析：将两个或多个变量进行交叉统计，计算不同组合下各个选项的频数和百分比，以了解变量之间的关系和差异。
4. 相关分析：计算变量之间的相关系数，以研究它们之间的相关性。
5. 回归分析：通过建立回归模型，探索自变量对因变量的影响程度。
6. 分组比较：将样本按照某个特定变量进行分组，比较不同组别之间的差异，进行 t 检验、方差分析等统计方法。
7. 因子分析：将多个相关的变量进行综合分析，找出彼此之间的共性因子。
8. 可视化分析：利用图表、图像等手段来展示数据的分布情况，可以更直观地理解和传达数据。
需要根据实际情况选择合适的统计方法，确保数据分析的可靠性和准确性。
调查问卷结果分析几种方式
调查问卷结果分析几种方式近年来，随着科技的飞速发展和信息技术的普及，调查问卷成为了研究者们进行数据收集和分析的重要工具。
调查问卷通过收集大量的样本数据，能够快速了解受调查者的意见、看法和态度，并帮助研究者更全面地分析现象和问题。
在对调查问卷结果进行分析时，有多种方式可以选择，下面将介绍几种常用的分析方式。
首先是描述性统计分析。
该分析方式主要通过描述和总结数据的基本特征和分布情况，来揭示样本中的普遍趋势和规律。
例如，通过计算平均数、中位数、众数和标准差等指标，可以衡量样本数据的集中趋势和离散程度。
此外，还可以通过制作直方图、条形图、饼图等图表，直观地展示数据的分布情况。
其次是相关性分析。
该分析方式主要用于探索变量之间的关系及其强度。
通过计算协方差和相关系数，可以判断两个变量是否具有线性关系以及其相关方向和程度。
例如，如果相关系数为正值，则表示两个变量呈正向关系；如果相关系数为负值，则表示两个变量呈负向关系。
相关性分析可以帮助研究者了解不同变量之间的相互影响，从而更深入地研究问题。
再次是因素分析。
该分析方式主要用于探索多个变量之间的隐藏关系，并将它们归纳为少数几个共同的因素。
通过因素分析，可以降低数据的复杂性，简化变量之间的关系，并识别出影响研究对象的主要因素。
例如，在市场调查中，可以通过因素分析找出顾客购买行为背后的主要影响因素，从而制定精准的营销策略。
最后是回归分析。
该分析方式主要用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方式。
通过回归分析，可以建立数学模型，预测变量之间的关系，解释观察数据并预测未来趋势。
例如，在经济学研究中，可以通过回归分析来探究就业率和经济增长率之间的关系，并预测未来的就业趋势。
综上所述，调查问卷结果的分析可以采用描述性统计分析、相关性分析、因素分析和回归分析等多种方式。
不同的分析方式可以从不同的角度揭示数据的内在规律和关系，为研究者提供全面的数据支持。
在实际应用中，研究者需要根据具体问题和目标，综合运用多种分析方式，以拓展对问题的认识和理解。
问卷调查的数据分析方法
问卷调查的数据分析方法数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、清洗、转换和分析，以了解数据背后的模式、关联和趋势，从而得出有价值的结论和决策支持。
对于问卷调查数据的分析，同样需要对数据进行相应的处理和分析，以便获取有用的信息和洞察。
在进行问卷调查数据分析时，首先需要对数据进行整理和清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值、进行数据类型转换等一系列操作，以确保数据的准确性和完整性。
经过清洗后，将得到一份干净的数据集，为后续的分析工作提供基础。
接下来，可以通过描述性统计分析来对数据进行概括和描述。
描述性统计分析可以通过计算数据的平均数、中位数、众数、方差、标准差等统计指标，对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述。
这可以帮助我们了解数据的基本特征，并初步认识数据中的模式和规律。
此外，还可以利用数据可视化的方法对数据进行展示和探索。
数据可视化可以通过制作直方图、条形图、折线图、散点图等图表，将数据转化为可视的形式，更直观地展示数据的分布特征和关系。
通过观察图表，我们可以发现数据中的趋势和异常值，进一步挖掘出数据中的信息。
在进一步分析时，可以使用统计推断方法对样本数据进行推断。
统计推断可以通过从样本数据中抽取一部分数据，然后进行统计分析，得出对总体的推断性结论。
常见的统计推断方法包括假设检验和置信区间估计。
通过这些方法，我们可以对总体的特征、关系和差异进行推断，并据此做出决策。
除了以上方法，还可以使用多元分析方法来探索和挖掘数据中的深层次关系。
多元分析方法可以通过建立数学模型，将多个变量和因素进行关联和解释，以揭示数据中的因果关系、影响因素和预测模型。
常见的多元分析方法包括相关分析、回归分析、聚类分析和主成分分析等。
这些方法可以帮助我们深入理解数据中的潜在规律和机制。
综上所述，问卷调查数据的分析方法包括数据的整理和清洗、描述性统计分析、数据可视化、统计推断和多元分析等多种手段。
这些方法可以帮助我们对收集到的数据进行全面的分析和解读，从而提取出有价值的信息和结论，为决策提供科学依据。
问卷分析方法有哪些
问卷分析方法有哪些问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过问卷可以获取大量的信息和观点。
而问卷分析则是对所收集到的问卷数据进行整理、统计和分析的过程，以便得出有意义的结论和结果。
在进行问卷分析时，我们可以采用多种方法来处理和解释数据，下面将介绍一些常见的问卷分析方法。
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理和描述。
描述性统计分析主要包括数据的频数分布、均值、标准差、中位数等统计指标的计算，以及绘制直方图、饼图、条形图等图表来展现数据的分布情况。
这些统计指标和图表可以帮助我们直观地了解问卷数据的特点和规律。
其次，我们可以采用相关性分析方法来探讨问卷数据之间的关系。
相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的相关程度和相关方向，从而揭示出变量之间的内在联系。
常用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，通过这些方法我们可以判断出问卷中不同问题之间的相关性，从而深入挖掘数据的内在含义。
此外，回归分析方法也是一种常用的问卷分析方法。
回归分析可以帮助我们了解自变量和因变量之间的函数关系，通过建立回归模型来预测因变量的取值。
在问卷分析中，我们可以利用回归分析来探讨问卷数据中的因果关系，从而深入理解变量之间的影响和作用机制。
最后，我们还可以采用因子分析方法来对问卷数据进行维度分析。
因子分析可以帮助我们发现问卷中隐藏的维度结构，将多个变量综合成较少的几个维度，从而简化数据的分析和解释过程。
通过因子分析，我们可以揭示出问卷数据中的潜在结构和内在规律，为进一步的分析和应用提供有力支持。
综上所述，问卷分析方法有很多种，每种方法都有其特点和适用范围。
在进行问卷分析时，我们可以根据具体的研究目的和问题特点，选择合适的分析方法来处理和解释数据，从而得出科学、准确的结论和结果。
希望以上介绍能够对大家在问卷分析时有所帮助。
问卷调查的数据分析怎么做
问卷调查的数据分析怎么做引言问卷调查是一种广泛使用的数据收集方法，它可以帮助我们了解人们的观点、态度、行为等信息。
然而，仅仅收集到大量的数据是不够的，我们还需要进行数据分析，以揭示潜在的模式和趋势。
本文将介绍如何进行问卷调查的数据分析。
步骤一：数据清洗问卷调查的数据通常需要进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
在这一步骤中，我们可以采取以下措施： - 检查数据的完整性，确保每个问题都被回答了。
- 删除重复的或无效的数据记录。
- 处理缺失数据，可以选择删除这些数据或使用插补方法填充缺失值。
步骤二：数据编码与整理数据编码是将问卷调查数据转换为可进行统计分析的形式。
在这一步骤中，我们可以进行以下操作： - 根据问卷问题的类型进行编码。
例如，对于选择题，可以使用数字表示不同的选项；对于开放性问题，可以将其转换为文本数据。
- 创建适当的变量。
例如，对于涉及多个问题的主题，可以将这些问题组合成一个变量。
-整理数据以方便后续分析。
例如，设置正确的数据类型、调整数据格式等。
步骤三：基本统计分析在进行更深入的数据分析之前，我们可以先进行一些基本的统计分析，以了解数据的基本情况。
以下是一些常用的统计方法： - 频数分析：计算每个选项的选择次数，并以表格或图表的形式呈现。
这可以帮助我们了解人们对不同选项的偏好程度。
- 描述性统计：计算平均值、中位数、众数等统计指标，以描述数据的集中趋势和离散程度。
- 相关分析：通过计算变量之间的相关系数，了解它们之间的关系。
这可以帮助我们找到一些变量之间的潜在模式和趋势。
步骤四：进阶分析方法除了基本的统计方法之外，还有一些进阶的数据分析方法可以用于问卷调查数据。
以下是一些常见的方法： - 因子分析：通过确定隐藏在多个变量之间的共同影响因素，将多个变量归纳为更少的因子。
这可以帮助我们理解变量之间的复杂关系，并进行更细致的分析。
- 聚类分析：用于将样本分组为不同的类别，以便于进一步研究不同类别之间的差异。
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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。
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Multiple Response……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.。