问卷调查作为一种最常用的、省时省力的、能对事物进行比较全面系统的调查方法，无论是在日常工作中，还是学术研究中都备受青睐。今天我们来讲讲问卷调查怎么分析？问卷调查的结果与分析思路。

我们假设的前提是已经有了问卷，数据也都收集整理好了，可以开始进行数据分析了，那么问题来了，这么多的数据摆在前面，该从什么地方着手分析呢？问卷调查的结果与分析思路又是什么呢？一般来说，问卷的数据分析思路可以分为五种常见类型，分别是影响关系类研究，现状政策类研究，中介调节效应研究，“类实验”类差异研究以及聚类样本类研究。九数云今天为大家讲解我们最常用的影响关系类研究。

一、影响关系类研究-框架

对于影响关系类的问卷，问卷调查的结果与分析可以遵循以下框架：

1、样本背景分析——频数分析、描述分析
2、样本特征、行为分析——频数分析、描述分析
3、指标回归分析——因子分析
4、信度分析
5、效度分析 ——因子分析
6、研究变量描述分析——描述分析、频数分析
7、变量相关关系分析——相关分析
8、研究假设验证分析——回归分析
9、差异分析——方差分析

二、具体研究内容

对于影响关系类的问卷，问卷调查的结果与分析可以具体从以下角度展开：

1.首先对收集数据进行基本的频数分析，比如统计性别，年龄，学历的分布情况如何等。

2.如果研究中涉及样本的特征情况，比如基本行为，或者认知态度相关性，也可使用频数分析进行汇总，进一步了解清楚样本特征情况。

3.影响关系研究时，问卷中通常会涉及非常多的量表题，如果量表题具体应该分成多少个维度，并不完全确定，此时可使用因子分析进行浓缩，得出几个维度(因子)，并且找到维度与题项的对应关系情况。

4.数据的可靠性，是否有信度，是最基础的，一般放在样本基本特征背景情况之后，原因在于首先得知道是一群什么样的样本人群在回答问题。同时信度仅针对量表类数据进行研究，无法针对比如性别，年龄之类的背景信息项进行分析。

5.除开数据可信，还需要研究量表题项具有可靠性。先有数据可靠，再分析有效，这是常见的结构，效度分析和信度分析也可互换位置。

6.数据可靠，并且研究量表有效之后，接着需要对具体维度(量表题项等)进行描述分析，研究样本人群对于量表项的基本态度情况。

7.完成量表题项，各维度的描述性分析之后，再使用相关分析去研究关系情况为回归分析作准备。

8.在数据有着相关的前提之下，再研究回归影响关系才具有意义。因而回归分析需要放在相关分析之后。并且通常情况下需要使用回归分析去验证假设。

9.有可能还需要对比不同人群，比如性别，年龄等不同群体，他们对于量表题项的态度差异情况，因而一般可使用方差分析，或者T检验等进行分析。如果说想研究不同背景人群(比如性别，年龄)对于样本行为上的差异性，建议可使用交叉卡方分析等，同时如果涉及多选题的交叉分析等，也对应选择需要的方法即可。

以上就是影响类问卷的数据分析的基础框架与9点细则，之后再面对问卷调查怎么分析的问题，是不是已经有了问卷调查的结果与分析思路呢。使用九数云可以更方便地对问卷调查进行描述性统计分析，频数、平均数、中位数、方差等都可以一键生成。

 

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