2022-02-25 11624

毕业生看过来!三步搞定问卷数据分析

作者:SPSSPRO

毕业季了,有多少同学被毕业论文的问卷折磨到疯?

 

 

有句话说得好:只有到了自己做问卷,才知道问卷难做!

 

 

毕业论文做问卷调查的你,是不是也有过问卷收集不全、收集好的数据不知道如何处理、处理过的问卷通不过信效度检验的烦恼?

 

 

今天我就整理了一份论文问卷分析的全流程,小白跟着操作基本一天就可以完成论文分析部分!

( PS:文末互动送问卷调查券,可以免费收集真实问卷 )

 

 

01 如何设计一份优质问卷

 

 

问卷的本质不是采访,更像是挖掘、排除、验证,来佐证最终结果。通过场景罗列、数据搜集等问题,收集被调人的真实反馈,因此在设计问卷的时候要始终围绕主题展开提问。

 

 

一般而言,问卷调研只能涉及一个目的,也就说你通过本次问卷希望得到什么结果,然后围绕这个结果去展开提问。

 

 

1、5W2H法则

在制作问卷中,需谨记5W2H法则,即问卷的目的、问卷的人群、问卷的用途、什么时候填写问卷、在哪发放问卷、采用何种方式发放、花费多少时间发放填写。

 

 

2、设计问卷

问卷有三大题型,开放型、封闭型、后续型。设计问卷时问题前后顺序要设计得当,遵循先易后难、先简后繁,核心问题放在中间原则。

开放型——提问+留白

封闭型——提问+选项

后续型——提问+逻辑跳转

 

 

3、注意事项

问题设计时,要简单、明确、通俗,不要术语,不要诱导,不要否定提问,不要出敏感题。

答案设计时,要符合实际情况,答案具备互斥性、穷尽性,按照标准分类,排序要对称。

其他注意事项:一问一事,用词避免口语化及过于书面化,题量适当问卷不应过长过短,题目之间逻辑严密,避免跳跃性大。

 

 

02 问卷分析主要步骤

 

 

用户画像分析

样本是否有代表性,如调查群体的年龄、职位、地点的分布情况

 

 

信效度检验

信度检验和效度检验,检验问卷中量表样本是否可靠可信

 

 

描述性统计

样本特征行为分析,分析调研群体对各个选项、量表的选择情况

 

 

推断统计

研究核心,运用一些较为深入的方法,如回归分析、综合评价等

 

 

03 问卷分析具体操作

 

 

一、用户画像分析

 

 

一般问卷分析的开头需要先对用户画像进行解释,通过基础算法频数分析、描述性分析,统计性别,年龄,学历的分布情况如何等。通过基础算法列联表分析(卡方分析)或者分类汇总,分析不同学历的年龄分布,不同性别的年龄分布等等。

 

 

将收集到的问卷数据一键上传至SPSSPRO免费在线数据分析平台,选择对应算法分析。

 

 

 

 

值得一提的是,SPSSPRO会自动分析结果,不需要自己再去对表格数据进行分析,直接就可以套用到论文中。

 

 

 

 

二、信度效度分析

 

 

信度分析:信度分析主要用来考察问卷中量表所测结果的稳定性以及一致性,即用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。简单来讲就是检验收集到的问卷结果是否有效,防止有些人刷问卷那结果就没分析意义。

 

 

Cronbach α 信度系数是最常用的信度系数

Cronbach α > 0.9,则该量表的信度甚佳

0.7 < Cronbach α < 0.8,则该量表的信度可以接受

Cronbach α < 0.6,则该量表的信度不佳

 

 

看不懂没关系,SPSSPRO智能分析报告会直接将问卷的信度或者效度反馈出来。

 

 

 

 

效度分析:效度分析通常是指问卷量表的有效性和正确性,即分析问卷题目的设计是否合理。

 

 

效度分析判断标准:

1.KMO值大于0.6

2.累积方差解释率大于50%

3.题项在对应因子上的因子载荷系数大于0.4

4.不存在题项与因子对应关系出现严重偏差

5.共同度大于0.4

 

 

例如下图设计了6个题目用于探究客户满意度,通过效度分析可以看到,量表题“客户满意度(空气)”在因子2上,且因子载荷系数大于0.4。而其他量表题因子载荷系数大于0.4的都在因子1上,该题目客户满意度(空气)不满足效度,建议剔除该题目。

 

 

 

 

三、描述性样本统计

 

 

前面验证完了调研的样本群体的有效性、问卷的信度与效度后,接下来就是要分析调研群体对各个选项、量表的选择情况了。

 

 

一般来说,这里主要用到的是一些假设检验以及各种交叉分析,其中最核心的是多重响应交叉分析与多重响应频率分析,说起来有点绕,简单的说:

 

 

多重响应频率分析:研究的是多选题,调研群体的选择比例情况。

多重响应交叉分析:研究的是各类题目的交叉选择情况。

 

 

 

 

四、统计推断:研究核心

 

 

推断统计是问卷分析的研究核心,因为到这里才会真正去运用一些较为深入的方法,例如回归分析,假设检验以及综合评价等等。

 

 

回归分析包含统计学里的线性回归,机器学校里面的树模型回归,如xgboost、决策树与随机森林等等。深度学习的回归,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

 

 

 

 

假设检验可以划分为以下6类算法:单样本、配对样本、多配对样本、独立样本、多独立样本、事后多重分析。

 

 

 

 

以上算法都可以在SPSSPRO中免费使用,只需要按照步骤输入相关定量定类数据。系统将一键自动分析,出具完整分析报告,图表可复制、结论可以PDF文档下载。

 

 

总的来说,SPSSPRO对数据分析小白非常友好,只需要3步:上传数据——拖拽变量——开始分析,就可以得到论文问卷分析结果了。

 

 

如果你还在苦恼论文问卷如何分析,不妨试试SPSSPRO!完全小白式操作,技术帮你实现数据分析,真有手就行,毫不夸张,直接代码都不用敲了!

 

 


 

 

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