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问卷调查作为最常用的一种省时省力的调查方法，可以对事物进行更全面、系统的调查，在日常工作和学术研究中都非常流行。
所以现在我们有了问卷，数据已经收集整理完毕，我们可以开始分析数据了，但是问题又来了！面对如此多的数据，从哪里开始？应该用什么方法来分析？
本文从问卷设计的思路出发，对不同类型的问卷或主题进行细分，阐述了影响关系研究、地位政策研究、调整/中介研究五种常见问卷类型的数据分析思路。“班级实验”班级差异研究和聚类样本班级研究。
对于五个分析思路，通常适用于社会科学专业，包括工商管理、旅游管理、市场营销等，以及心理学专业、教育学、师资培训、语言专业等。这五个思路的具体分析框架描述如下：
影响关系研究
影响关系的研究最为普遍。在研究影响关系时，通常首先绘制模型结构框架。框架表达了整体的研究结构思想，研究框架是核心。这种分析思维侧重于关系，是对关系的研究。如各种因素对员工薪酬满意度的影响研究、员工离职意愿影响研究、消费者重复购买意愿影响研究等。
这种分析性思维框架中的大部分题项应该是比例题，少数题项应该是非比例题。心理学、管理学、旅游、市场营销等专业使用这种分析性思维框架的比较频繁，而且这种分析性思维框架适合所有读者。
具体研究内容：
1. 首先，对收集到的数据进行基本频率分析，比如统计性别、年龄、教育程度的分布。
2.如果研究涉及到样本的特征，比如基本行为，或者认知态度的相关性，也可以通过频率分析来总结和进一步了解样本的特征。
3. 在影响关系的研究中，问卷通常涉及很多量表问题。量表问题是否应该分为多少个维度，并不完全确定。一个维度（），并找到维度与item的对应关系。（备注：一个维度由多个title item表示，如果要将多个title item汇总为一个整体，需要使用中间“ ”的“”功能。）
4. 数据的可靠性，不管可靠与否，是最基本的。一般放在样本基本特征的背景之后。原因是首先，有必要知道什么样的样本人群在回答这个问题。同时，可靠性仅针对尺度数据进行研究，无法针对性别、年龄等背景信息项进行分析。
5. 除了数据的可信度，还需要研究量表项目的可靠性。先数据可靠调研报告数据分析方法，再分析有效。这是一种常见的结构，效度分析和信度分析也可以互换。
6. 在数据可靠且研究量表有效后，需要对具体维度（量表项目等）进行描述性分析，研究样本人群对量表项目的基本态度。
7. 完成量表项目和各维度的描述性分析后，用相关分析研究关系，准备回归分析。
8. 在数据相关的前提下，研究回归与影响的关系是有意义的。因此，回归分析需要放在相关分析之后。通常，需要回归分析来检验假设。
9. 可能还需要比较不同的人群，比如性别、年龄等人群，他们对量表项目的态度不同，所以进行方差分析，或者T检验等。一般可以用来分析。如果要研究不同背景（如性别、年龄）的人在样本行为上的差异，建议使用交叉卡方分析等。同时，如果涉及到多个人的交叉分析-选择题，您也可以相应地选择所需的方法。
现状政策研究
对现状政策的研究非常普遍。分析性思维侧重于现状和基本态度，通过比较研究差异来了解群体的基本认知、态度、意见或行为。通常，对现状政策的研究更多是非尺度项目，而这种研究框架的核心是“分组”。
首先是“分组”；比如有30道题，怎么能把这30道题分成几个方面呢？如基本背景、认知、态度、行为、原因等五个方面。
第二件事是将“分组”单独分析为一个部分。
第三件事是分组项和分组项之间的交叉。社会学、传媒等相关专业会使用这种分析框架进行相关研究，而企业问卷研究更适合这种分析思维框架。
具体研究内容：
1. 首先，对收集到的数据进行基本频率分析，比如统计性别、年龄、学历等的分布情况。
2. 分别分析“组”，将每个“组”作为一个部分进行分析。
3. 差异关系研究：比如基础背景与“认知”、“态度”、“行为”、“原因”的差异（一般采用交叉分析，当然涉及选择题时，你应该选择对应于应该用于选择题的交叉方法）
4. 如果要研究影响关系，比如研究“认知”（X）和“态度”（X）对“行为”（Y）的影响关系，可以考虑使用二元logit回归分析。. 但需要注意的是，“行为”（Y）必须只有两个选项，比如愿意和不愿意、买和不买调研报告数据分析方法，并且必须分别使用数字1和0。例如，研究网购态度对“是否代购”的影响，愿意用数字1表示，不愿意用数字0表示。
备注：如果问卷中有量表问题，也可以采用信度分析、方差分析等研究方法。
注：请不要对非量表数据使用信度和效度等研究方法。
调节/调解研究
调节/中介研究框架，类似于第一类“影响关系研究”。不过这种框架在学术研究中比较常见，所以可能会有更多的中介或适度，其余的基本类似于“影响关系研究”。
这种类型的分析思维侧重于研究中介或调节效应。例如，在研究员工工作与生活平衡对离职意愿的影响时，工作满意度是否起中介作用。当产品质量认知影响口碑传播意愿时，不同收入水平是否起到调节作用。与第一种分析性思维框架类似，在这类分析性思维框架中，问卷设计中大量的题项是量表题，只有少部分题项是非量表题。工商管理、市场营销、心理学、教育等专业更喜欢使用这种分析思维框架，比较适合有一定统计基础的读者。
需要注意的是，中介或调节的研究在学术上是非常谨慎的，所以如果需要这两类研究，则需要在分析前在文献综述部分详细描述中介或调节关系（即第理论基础，然后用研究方法来验证），否则就会出现逻辑问题。
实验差异研究
实验研究，通常也称为“情景”研究等。这样的框架在市场研究中比较常见。相对而言，这类研究的核心是交互关系，通常采用量表式问卷。
这种类型的分析思维旨在使用实验方法和问卷进行关系研究，通常旨在包括不同的上下文设置。例如，在百货公司音乐刺激对消费意愿影响的研究中，问卷中通常有不同的情景，如背景音乐或无背景音乐，或不同类型的背景音乐。这种分析思维框架强调不同场景或不同实验条件之间的差异比较，通常规模项目较多。市场营销、心理学、媒体和其他相关专业使用这个分析框架进行各种研究。
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”，即将样本总体分为几类；在进行类别划分之后，通常需要比较不同类别的人之间的差异，例如不同类别群体的态度和行为。设计问卷时要注意，量表项目可以用来对样本进行聚类，这样的问卷也会有很多非量表项目来了解样本的特点。
社会学和市场营销相关的专业经常使用这种分析框架进行研究，而这种分析思维框架更适合有一定统计基础的读者。
具体研究内容：
1. 首先分析研究数据样本的基本特征（如性别、年龄、教育程度等）
2. 如果有与样本人群相关的特征、行为或态度，可以在单独的部分进行分析
3. 如果研究规模数据不知道要分成几个维度，比如有20个规模问题，又不确定应该分多少维度，此时可以采用因子分析法。找出应该划分多少个维度（因子），以及项目和维度之间的对应关系。
4. 然后对量表项进行信度和效度分析（备注：因子分析已经得到维度与项的对应关系，表示效度已经有效，性推荐放入）
5. 完成因子分析后，确认得到了几个维度。可以将这些维度聚类得到几个类别的组，然后根据每个组的特征对每个聚类类别进行命名。. （注：一个维度由多个项目表示，如果要将多个项目汇总为一个整体，则需要使用中间“生成变量”的“平均”功能。）
6. 得到聚类类别后，接下来需要比较不同类别的组之间的差异；包括“特征”、“行为”或“态度”等方面的差异。方便组合不同的组，提供不同的建议和措施。
