问卷研究分析的五类分析思路模板

问卷调查作为一种最惯用的省时省力，能对事物进行比较全方面系统的调查办法，无论是在日常工作还是学术研究中都倍受青睐。但一次问卷调查不是那么容易就能够完毕的，随着问卷收集完毕，大量的数据等待着被整顿、统计、分析。这样多的数据摆在面前，该从什么地方开始入手呢？又应当用什么具体的办法分析呢？针对五种分析思路，普通合用于社会科学专业，涉及工商管理，旅游管理，市场营销等，以及心理学类专业，教育学，师范，语言类专业等。具体针对这五种思路分析框架的阐明以下：1、影响关系类研究影响关系类研究最为常见，研究影响关系时，普通会先画出模型构造框架，一种框架表述整体研究构造思路状况，研究框架为核心。这类分析思路倾重于关系，并且是影响关系的研究。例如多个因素对员工薪酬满意度的影响关系研究，员工离职倾向影响关系研究，消费者重复购置意愿影响关系研究等。这类分析思路框架大部分题项应当为量表题，小量题项为非量表题。心理学、管理类、旅游类、市场营销等专业使用此分析思路框架频率较高，此分析思路框架合用于全部读者。具体研究内容上：首先对收集数据进行基本的频数分析，例如统计性别，年纪，学历的分布状况如何等。如果研究中涉及样本的特性状况，例如基本行为，或者认知态度有关性，也可使用频数分析进行汇总，进一步理解清晰样本特性状况。影响关系研究时，问卷中普通会涉及非常多的量表题，如果量表题具体应当分成多少个维度，并不完全拟定，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状况。（备注：一种维度由多个标题项表达，想将多个标题项概括成一种整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功效即可）数据的可靠性，与否有信度，是最基础的，普通放在样本基本特性背景状况之后，因素在于首先得懂得是一群什么样的样本人群在回答下列问题。同时信度仅针对量表类数据进行研究，无法针对例如性别，年纪之类的背景信息项进行分析。除开数据可信，还需要研究量表题项含有可靠性。先有数据可靠，再分析有效，这是常见的构造，效度分析和信度分析也可交换位置。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状况。完毕量表题项，各维度的描述性分析之后，再使用有关分析去研究关系状况，为回归分析作准备。在数据有着有关的前提之下，再研究回归影响关系才具故意义。因而回归分析需要放在有关分析之后。并且普通状况下需要使用回归分析去验证假设。有可能还需要对比不同人群，例如性别，年纪等不同群体，他们对于量表题项的态度差别状况，因而普通可使用方差分析，或者T检查等进行分析。如果说想研究不同背景人群（例如性别，年纪）对于样本行为上的差别性，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，也对应选择需要的办法即可。2、现状政策类研究现状政策类研究是非常普遍的，分析思路倾重于现状及基本态度，和差别对比研究，理解群体的基本认知，态度，观点意见或者行为等。普通状况下现状政策类研究更多是非量表题项，这类研究框架的核心在于“分组”。第一件事情为“分组”；例如有30个题，那此此30个题项能够分别归纳为几个方面呢？例如基本背景，认知，态度，行为，因素等五个方面。第二件事情是将“分组”分别作为一种部分进行分析。第三件事情是分组题项与分组题项之间进行交叉。社会学类、媒体等有关专业会使用此分析框架进行有关研究，以及公司问卷研究较合用于这类分析思路框架。具体研究内容上：首先对收集数据进行基本的频数分析，例如统计性别，年纪，学历的分布状况如何等分别针对“分组”进行分析，每个“分组”作为一种部分进行分析。差别关系研究：例如基本背景分别与“认知”，“态度”，“行为”，“因素”上的差别性（普通是使用交叉分析，固然涉及多选题时，应当选择对应多选题应当使用的交叉办法）如果说但愿研究影响关系，例如研究“认知”(X)，“态度”(X)分别对于“行为”(Y)的影响关系，此时可考虑使用二元logit回归分析。但需要特别注意一点是：“行为”(Y)必须只有两个选项，例如乐意和不乐意，购置和不购置，并且必须使用数字1和0分别表达。例如研究网购态度对于“与否购置代购产品”的影响，乐意应当用数字1表达，不乐意用数字0表达。备注：如果问卷中有量表题，也能够使用信度分析，方差分析等研究办法。备注：非量表数据请勿使用信度，效度等研究办法。3、调节/中介类研究调节/中介作用研究框架，类似于第一类即“影响关系研究”。但这类框架更常见于学术研究，因而可能会多出中介作用，或者调节作用这两部分，基余部分与“影响关系研究”基本类似。这类分析思路倾重中介作用，或者调节作用的研究。例如研究员工工作生活平衡对离职倾向影响时，工作满意度与否起中介作用。产品质量认知对口碑传输意愿影响时，不同收入水平与否起着调节作用。类似第一种分析思路框架，这类分析思路框架在问卷设计上大量题项均为量表题，仅小部分题项为非量表题项。工商管理类、市场营销、心理学、教育学等专业偏好于使用此种分析思路框架，此分析思路框架更合用于有一定统计基础的读者。需要注意的是，中介作用或者调节作用研究在学术上是非常谨慎的研究，因而如果需要此两类研究，需要在文献综述部分具体描述清晰中介或者调节作用关系后，才干进行分析（即先有理论根据，然后再使用研究办法进行验证），否则会出现逻辑问题。4、实验类差别研究实验类研究，普通也称作“情景”类研究等。这类框架在市场研究中相对较为常见。相对来讲，这类研究的核心在于交互关系，并且普通均是使用量表类问卷题。这类分析思路针对于使用实验式办法和问卷形式进行的关系研究，普通问卷设计会涉及不同情景设立。例如百货商店音乐刺激对于消费意愿的影响研究，普通问卷里面会有不同情景，例如有背景音乐或者无背景音乐，也或者有不同类型背景音乐等。这类分析思路框架强调不同场景或者不同实验状况下的差别比较，普通状况下会有较多的量表题项。市场营销、心理学、媒体等有关专业会使用此分析框架进行各类研究。5、聚类样本类研究聚类样本研究的分析思路倾向于样本“分类”，即样本人群应当分成几个类别；分了类别之后，普通必定是需要对比不同类别人群的差别性，例如不同类别群体在态度，行为上的差别性等。问卷设计时应当注意到量表题项可能用于聚类样本时使用，以及这类问卷也会有较多非量表题项，用于理解样本的特性状况。社会学类、市场营销类有关专业常使用此分析框架进行研究，此分析思路框架更合用于有一定统计基础的读者。具体研究内容上:首先对研究数据样本基本特性状况（例如性别、年纪、学历等）进行分析如果有涉及样本群体的特性、行为、或者态度有关项，则可单独一部分进行分析如果研究量表数据并不懂得分成几个维度，例如有20个量表题，应当分成几个维度并不拟定，此时可使用因子分析办法进行。找出应当分成几个维度（因子），以及题项和维度的对应关系状况。接着对量表项进行信度和效度分析（备注：因子分析已经得出维度与题项对应关系，此时阐明已有效度，有时也可放弃效度分析，从内容完整性上建议放入)完毕因子分析后，已经确认得到几个维度，可将此几个维度进行聚类，得到几个类别的群体，然后结合每类群体的特性，给每个聚类类别进行命名。（备注：一种维度由多个题项表达，想将多个题项概括成一种整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功效即可）得到聚类类别之后，接着需要对比不同类别群体的差别性；涉及例如在“特性”、“行为”或者“态度”上的差别性。