调查问卷数据如何分析?

如何用数据分析方法对调查问卷进行分析
看图演示。 其中开始新建了一个叫“汇总”的表，作为模板，然后复制这个表，改名叫1，输入第一张问卷结果，再复制一张表，输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。 然后在汇总表输入求和公式。 B2公式如下： =SUM('汇总 (2):汇总 (4)'!B3) 其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名，汇总 (4)是最后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后复制公式到所有单元格。
如何用Excel分析调查问卷数据
看图演示。

其中开始新建了一个叫“汇总”的表，作为模板，然后复制这个表，改名叫1，输入第一张问卷结果，再复制一张表，输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。

然后在汇总表输入求和公式。
B2公式如下：

=SU哗('汇总 (2):汇总 (4)'!B3)

其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名，汇总 (4)是最后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后复制公式到所有单元格。
如何用Excel来进行调查问卷的整理、统计和分析？
2007版 数据——数据分析

97-2003版 好像是工具里忘了

你用帮助搜索一下，
录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？
在设计时就需要考虑到统计方便，才能便于汇总。用excel就可以。
如何写调查问卷的数据分析
这个你要根据设计的问卷、然后结合你的分析思路，也就是你要通过问卷得出什么结论 这个就是数据分析
问卷调查如何分析和整理
从你的提问，是要了解如何分析和整理调查得来的数据。

通常使用表格“整理数据”，用“条形图”、折线图或“扇形图”等来“描述数据”。

用表格整理数据时，要注意列表，第一列是你要了解的情况“分类”，第二列就是“划记”，第三列是“人数”，第四列是“百分比”。

用划记法记录数据时，通常用“正”字，一笔代表一个数据。

分类的人数统计表做好后，就可以利用“条形图”或折线图或“扇形图”来“描述数据”，也可以用“频率分布直方图”来分析数据。
问卷调查，“数据分析”具体指什么
就是对进行问卷调查后，回收回来的问卷数据进行分析。

首先你要明确数据分析的目的，也可以说是这个问卷调查的问题。

然后根据目的 并结合问卷，来构思分析思路，通过怎么样的分析能够实现目的

之后就是用软件对数据进行分析 以实现目的
如何处理问卷调查数据进行统计分析
你提到了统计分析表格，这个提法是错误的

没有这个说法

你可以先设计研究目的，做出研究假设，然后根据假设做分析，然后制作成表格

我经常帮别人做这类的数据统计分析
调查问卷的数据分析是定量分析法吗
是的。

定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。

定量研究一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的。定性研究具有探索性、诊断性和预测性等特点，它并不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识。定性研究的主要方法包括： 与几个人面谈的小组访问，要求详细回答的深度访问，以及各种投影技术等。在定量研究中，信息都是用某种数字来表示的。在对这些数字进行处理、分析时，首先要明确这些信息资料是依据何种尺度进行测定、加工的，史蒂文斯（S S Stevens）将尺度分为四种类型，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。

定量研究的四种测定尺度及特征

名义尺度所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。

顺序尺度所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“3、25、2、15、1”就属于这一类。只是其中表示上上层的5与表示中上层的4的差距，和表示中上层的4与表示中层的3的差距， 并不一定是相等的。5、4、3 等是任意加上去的符号，如果记为 100、50、10 也无妨。

间距尺度所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。不过，这种尺度中的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。例如，O°C 为绝对温度 273°K，华氏32°F。

名义尺度和顺序尺度的数值不能进行加减乘除，但间距尺度的数值是可以进行加减运算的。然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。例如，5℃和 10℃之间的差，可以说与15℃和20℃之间的差是相同的， 都是5°C。但不能说 20℃就是比5℃高4倍的温度。

比例尺度的意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。例如：5分钟与10 分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5 分钟，10 分钟是2分钟的5倍。比例尺度可以进行加减乘除运算。
调查问卷数据怎么输入spss，怎么进行分析的
打开spss，您会发现软件左下角有两个按钮，date view和variable view。第一个是录入数据的，第二个是录入变量相关数据的

2我们先来建模，点击variable view，你会发现上面一排有name，type，width，decimals，label，value，missing，columns，align，measure。

2-1，name那一列你就输入问卷中数据的变量名，比如说，你的问卷中问了调查对象的姓名，性别，年龄，那就在name那一列输入姓名，性别，年龄

2-2，点击你所输入变量的value（姓名性别，年龄），里面有value和label两个框，value就是你问卷各个选项的值，比如你把性别定义了0为男，1为女，那你就在value框里输入0，在label里输入男，然后点击add，不要关掉，继续在value里输入1，在label里输入女，点击add，就定义了性别的value

3点击软件左下角的date view，然后就可以根据变量，一份份的输入数据了。

维度是指一种视角，而不是一个固定的数字；是一个判断、说明、评价和确定一个事物的多方位、多角度、多层次的条件和概念。

问卷调查的维度，是以问卷调查的方式，围绕你要了解的主题提出多方位、多角度、多层次的各类问题，方案，手段等，说明评价你所要了解的主题。

扩展资料：

种类

问卷调查，根据载体的不同，可分为纸质问卷调查和网络问卷调查。纸质问卷调查就是传统的问卷调查，调查公司通过雇佣工人来分发这些纸质问卷，以回收答卷。这种形式的问卷存在一些缺点，分析与统计结果比较麻烦，成本比较高。

而另一种网络问卷调查，就是用户依靠一些在线调查问卷网站，这些网站提供设计问卷，发放问卷，分析结果等一系列服务。这种方式的优点是无地域限制，成本相对低廉，缺点是答卷质量无法保证。目前国外的调查网站surveymonkey提供了这种方式，而国内则有问卷网、问卷星、调查派提供了这种方式。

问卷调查的意义

问卷调查是一种发掘事实现况的研究方式，最大的目的是搜集,累积某一目标族群的各项科学教育属性的基本资料，可分为描述性研究及分析性研究两大类。在决定是否采用问卷法作为研究工具，应考量是否能顺利达成研究目标以及注意研究样本在问卷上的配合度，另外，问卷调查也有其优缺点,检视其特性配合研究主题,方能达成其目标。

研究者把所要研究的事项，做成「问题」或「表格」，再以邮寄或访问的方式，请有关的人照式填答的一种形式。问卷调查法，能使研究者直接由受试者获得资料,以测量受试者个人的所知所闻，个人的喜好与价值观或个人的态度信念，亦可以用问卷调查法去发现事实及经验或正在进行的事。

参考资料来源：百度百科-问卷调查

效度：
1、内容效度，一般不需要计算
2、结构效度：SPSS里只能做因子分析或相关分析
3、效标关联效度：一般用相关
信度：
1、重测信度或复本信度，看数据类型，一般用积差相关或等级相关，SPSS在相关分析菜单中
2、内在一致性信度：
（1）分半信度（2）同质信度，都在可靠性分析菜单中，做分半信度或α系数
3、评分者信度，看数据类型，积差相关、等级相关、α系数、Kandall W系数。

问卷有不同的维度，用spss对维度之间做相关分析和回归分析。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

SPSS分析调查问卷数据的方法
当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍
Spss处理:
第一步:定义变量
大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开SPSS后，我们可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类)
我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置为了便于说明,可假设此题为:
1请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )
A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59
那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1，type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的，即选择Numeric, width宽度为4，decimals即小数位数位为0（因为答案没有小数点），label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号，会d出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号，会d出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方的“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义3个值；最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”，在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图；Colomns，定义显示列宽,可自己根据实际情况设置；Align，定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式；Measure，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明
1开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可
2多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项现在举例来说明在spss中的具体 *** 作比如如下一例:
请问您通常获取新闻的方式有哪些( )
1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络
在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可
使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了下面我们要作就是数据的录入了首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了
第二步:数据录入
Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:
1读取SPSS格式的数据
2读取Excel等格式的数据
3读取文本数据（Fixed和Delimiter)
4读取数据库格式数据(分如下两步)
（1）配置ODBC （2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行
但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下
1 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案
2 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5……的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题以次类推我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的)
3我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据
在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了
第三步:统计分析
有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择SPSS有数值分析和作图分析两类方法
1作图分析:
在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外，其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分：:
(1)Gallery：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单的介绍，初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。
(2)Interactive：交互式统计图。
(3)Map：统计地图。
(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图，具体来说有：
条图
散点图
线图
直方图
饼图
面积图
箱式图
正态Q-Q图
正态P-P图
质量控制图
Pareto图
自回归曲线图
高低图
交互相关图
序列图
频谱图
误差线图
作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体 *** 作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好
2数值分析:
SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中，包括：
(1)、Reports和Descriptive Statistics：又称为基本统计分析基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。
Descriptive Statistics包括的统计功能有：
Frequencies(频数分析)：作用:了解变量的取值分布情况
Descriptives(描述统计量分析)：功能：了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理
Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征
Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系
Reports包括的统计功能有：
OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础，计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。
Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值
Report Summaries in Row：行形式输出报告
Report Summaries in Columns：列形式输出报告
(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。
以下是进行均值比较及检验的过程:
MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数（指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合
T test 过程：对样本进行T检验的过程
单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。
独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）
配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)
one-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。
(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决
(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:
1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。
2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系
3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远
(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic：二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个
(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。
非参数检验的过程有以下几个:
1Chi-Square test 卡方检验
2Binomial test 二项分布检验
3Runs test 游程检验
41-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
52 independent Samples Test 两个独立样本检验
6K independent Samples Test K个独立样本检验
72 related Samples Test 两个相关样本检验
8K related Samples Test 两个相关样本检验
(7)、Data Reduction(因子分析)
(8)、Classify(聚类与判别)等等
以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果
第四步:结果保存
我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果
总结:
以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了值得一提的是spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用
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3
2 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， *** 作以版本spss130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……Frequencies
2 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。

例如假设AB型性格问卷，总共20个题，分为A型性格和B型性格两个维度。也就是说这个问卷可以测出一个人是A型还是B型性格。其中A型性格包括8个题目，B型性格12个题目，然后两个维度的得分就是各自包括的题目的得分之和或均值，此即维度分。通过维度分我们就可以知道一个人的A型性格是多少分，是高还是低。（南心网处理调查问卷数据分析）

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