分析問卷可以用哪些方法

㈠ 如何用SPSS分析問卷

1、定義變數

打開SPSS後，進入變數設置可以看到變數名、變數類型、變數值的寬度等等，這些都是對變數進行細化定義的。我們可以把問卷中的一個問題理解為一個變數，那麼一個答案也就與一個變數取值相對應。

2、錄入數據

錄入數據大體分為四種：即讀取SPSS格式的數據;讀取ESCEL表格數據;讀取文本數據;讀取相對應的資料庫。錄入數據的方法很簡單，打開SPSS數據錄入的窗口直接進行錄入即可。

3、分析統計

錄入數據後，就是進行數據分析了，但要選擇分析方法，也就是說用什麼分析統計過程，來獲得正確的分析結果。此時，就要具體結合我們調查問卷的具體情況而定。SPSS分析方法主要有兩種，一是作圖分析法，特點是分析簡單直觀易懂;二是數值分析法，特點選擇性強，分析結果細致。

4、保存結果

SPSS分析軟體可以把多個分析結果保存在同一個窗口中——結果輸出窗口。但一般情況下，我們需要把分析結果復制到分析報告中，而不在窗口內進行保存，而是只保存數據，因為這樣我們隨時可以根據數據，採取不同的分析法進行重新分析，也就會隨時有不同的結果。

㈡ 問卷調查形式有哪些

一、自填式問卷法

自填式問卷具有標准化訪問的特點，根據發放的方式，自填式問卷又可分為郵寄問卷、報刊問卷、發送問卷和網路問卷這四種形式。

自填問卷的優點在於應答者可不受其他方面因素的影響，真實的表達自己的想法，特別是對於敏***的問題和涉及到隱私方面的問題，自填式問卷一般可以收到真實的資料。在自填式問卷中由於問題的提出是採用標準的詞彙，而且每個人看到的都是同樣的問題，所以不存在調查人員在解釋中出現主觀隨意性和誘導性，從而避免了應答者的偏見。

其缺點是如果在問卷中問題的表述不清，或答案含糊時，是無法補救的，也不能准確的掌握應答者回答問題時的環境，從而會影響對問卷信度的判斷。



二、代填式問卷法

按照與被調查者交談方式的不同，可分為訪問問卷調查和電話問卷調查。

與自填式問卷調查相比，代填式問卷能夠更好的對調查過程進行控制，達到調查結果更加真實的目的，同時回答率也會高於自填式問卷，對調查問卷的效度與信度都能有一個更加准確的評估。

相對於自填式問卷這種方式雖然有一定的優勢，但也存在不足：一是訪問式問卷需要投入大量的訪問人員，這也就增加了調查的成本；二是代填式問卷的方式因為是當面訪問或者是電話訪問所以會增加調查的時間；三是由於前兩個方面的限制，代填式問卷的調查范圍和規模都有一定的局限性，為此收集的資料也就存在不廣泛的情況。對於敏感問題或是隱私問題，訪問式收到的效果往往比不上自填式，這主要是因為在自填式中可以是匿名，這樣可以減輕應答者的心理負擔，而訪問式就明顯做不到這一點。

㈢ 如何用SPSS分析問卷

一般採用因子分析和回歸分析。試卷分為兩部分，一部分做探索性因子分析，一部分做驗證性因子分析。然後做回歸分析。
一：1.探索性因子分析：因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
主成分分析為基礎的反覆法主成分分析的目的與因子分析不同，它不是抽取變數群中的共性因子，而是將變數□1，□2，…,□□進行線性組合,成為互為正交的新變數□1，□2，…,□□，以確保新變數具有最大的方差：
在求解中,正如因子分析一樣,要用到相關系數矩陣或協方差矩陣。其特徵值□1，□2，…,□□,正是□1，□2,…，□□的方差，對應的標准化特徵向量，正是方程中的系數□，□，…,□。如果□1>□2,…,□□，則對應的□1，□2，…，□□分別稱作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息無需保留100%,則可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□(□<□)。
當根據主成分分析，決定保留□個主成分之後，接著求□個特徵向量的行平方和，作為共同性□：
□並將此值代替相關數矩陣對角線之值，形成約相關矩陣。根據約相關系數矩陣，可進一步通過反復求特徵值和特徵向量方法確定因子數目和因子的系數。
因子旋轉 為了確定因子的實際內容,還須進一步旋轉因子，使每一個變數盡量只負荷於一個因子之上。這就是簡單的結構准則。常用的旋轉有直角旋轉法和斜角旋轉法。作直角旋轉時，各因素仍保持相對獨立。在作斜角旋轉時，允許因素間存在一定關系。
Q型因子分析 上述從變數群中提取共性因子的方法，又稱R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究個案群的共性因子，則稱Q型因子分析和Q型主成分分析。這時只須把調查的□個方案，當作□個變數,其分析方法與R型因子分析完全相同。
因子分析是社會研究的一種有力工具，但不能肯定地說一項研究中含有幾個因子，當研究中選擇的變數變化時，因子的數量也要變化。此外對每個因子實際含意的解釋也不是絕對的。
2.驗證性因子分析
探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子(旋轉後) 都會影響測度項。在實際研究中，我們往往會假定一個因子之間沒有因果關系，所以可能不會影響另外一個因子的測度項。第二，探索性因子分析假定測度項殘差之間是相互獨立的。實際上，測度項的殘差之間可以因為單一方法偏差、子因子等因素而相關。第三，探索性因子分析強制所有的因子為獨立的。這雖然是求解因子個數時不得不採用的機宜之計，卻與大部分的研究模型不符。最明顯的是，自變數與應變數之間是應該相關的，而不是獨立的。這些局限性就要求有一種更加靈活的建模方法，使研究者不但可以更細致地描述測度項與因子之間的關系，而且可以對這個關系直接進行測試。而在探索性因子分析中，一個被測試的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理論中的確切的模型。

二：回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。

㈣ 問卷調查方法有哪些各自的優缺點是什麼

問卷調查法的優點：
1、問卷法節省時間、經費和人力。
2、問卷法調查結果容易量化。問卷調查是一種結構化的調查，其調查問題的表達形式、提問的順序、答案的方式與方法都是固定的，而且是一種文字交流方式，因此，任何個人，無論是研究者，還是調查員都不可能把主觀偏見代入調查研究之中。其調查的統計結果一般都能被量化出來。
3、問卷調查結果便於統計處理與分析。現在有大量的相關統計分析軟體可以幫助我們進行數據分析，有些甚至能直接幫助我們設計問卷，方便實施和分析，也方便進行數據挖掘。
4、現在的電子問卷克服了紙質問卷的一些缺點，方便實施與調整。雖然他不可能取代面對面的問卷調查，但由於成本更低，更容易及時調整問卷設計上的不足，越來越多的問卷採用電子問卷的形式，可以通過網站，e－mail 進行發布與回收。數據直接使用資料庫記錄，方便篩選與分析。線上回收可選擇各大問卷網站或沃銷眾填等平台。
5、問卷調查法可以進行大規模的調查。無論研究者是否參與了調查，或者參與的多少，都可以從問卷上了解被訪者的基本態度與行為。這種方式是其任何方法也不可能做到的，而且問卷調查可以周期的進行而不受調查研究人員變更的影響 ,可以跟蹤某些問題用戶的變化。
問卷調查法的缺點：
1、面向設計的問題問卷調查比較難，面向未來的調查（為設計進行的調查）很多時候需要了解用戶的意圖、動機和思維過程。問卷調查這類問題往往效果不佳，或者說問題設計比較難。而開放式的問題，回收質量、分析和統計等工作也會受影響。
2、問卷調查設計難，調查問卷的主體內容設計的好壞，將直接影響整個專項調查的價值。問題的設計需要大量的經驗，不同的人針對同一個問題，尤其是面向思維的問題，設計問卷差別可能會很大，信度和效度控制需要豐富經驗。
3、調查結果廣而不深。問卷調查是一種用文字進行對話的方法， 如果問題太多， 被訪者會產生厭煩情緒， 因此，一般的問卷都比較簡短，也就不可能深入探討某一問題及其原因；
4、問卷調查結果的質量常常得不到保證。因為在被訪者填答問卷時，用戶的調查過程我們很難得知，是我們需要調查的真實用戶嗎？
5、問卷調查的回收率難以保證。問卷調查必須保證有一定的回收率，否則資料的代表性就會受到影響，回收率受問卷長度，問題難易程度，是否涉及隱私，參與調查獲得回報多少等因素相關。另外，網路調查的回收率一般都不高，質量也難以保證。

㈤ 怎樣用SPSS做調查問卷的分析

選擇什麼分析方法，主要依據研究數據的數據類型以及研究目標選擇。

可以分為幾個步驟：1）確定分析目標、2）判斷數據類型、3）選擇分析方法。

一、 確定分析目標

確定研究目標，即確定研究的思路，也就是你想研究什麼，從哪些題中得到什麼結果？

一般在開始分析前都需要先對自己的問卷確定一個大致的研究思路，這也是最重要的部分。

缺少思路，或者不知道從哪裡開始入手，可以查看spssau關於問卷思路框架的總結。

㈥ 怎麼用spss分析調查問卷

要看你分析的是什麼問題了，下面舉例說明，希望最你有幫助。
SPSS的問卷分析中一份問卷是一個案，首先要根據問卷問題的不同定義變數。定義變數值得注意的兩點：一 區分變數的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定類；二 注意定義不同的數據類型Type
各色各樣的問卷題目的類型大致可以分為單選、多選、排序、開放題目四種類型，他們的變數的定義和處理的方法各有不同，我們詳細舉例介紹如下：
1 單選題：答案只能有一個選項
例一 當前貴組織機構是否設有面向組織的職業生涯規劃系統？
A有 B 正在開創 C沒有 D曾經有過但已中斷
編碼：只定義一個變數，Value值1、2、3、4分別代表A、B、C、D 四個選項。
錄入：錄入選項對應值，如選C則錄入3
2 多選題：答案可以有多個選項，其中又有項數不定多選和項數定多選。
（1）方法一（二分法）：
例二 貴處的職業生涯規劃系統工作涵蓋哪些組群？畫鉤時請把所有提示
考慮在內。
A月薪員工 B日薪員工 C鍾點工
編碼：把每一個相應選項定義為一個變數，每一個變數Value值均如下定義：「0」 未選，「1」 選。
錄入：被調查者選了的選項錄入1、沒選錄入0，如選擇被調查者選AC，則三個變數分別錄入為1、0、1。
（2）方法二：
例三 你認為開展保持黨員先進性教育活動的最重要的目標是那三項：
1（ ） 2 （ ） 3（ ）
A、提高黨員素質 B、加強基層組織 C、堅持發揚民主
D、激發創業熱情 E、服務人民群眾 F、促進各項工作
編碼：定義三個變數分別代表題目中的1、2、3三個括弧，三個變數Value值均同樣的以對應的選項定義，即：「1」 A，「2」 B，「3」 C，「4」 D，「5」 E，「6」 F
錄入：錄入的數值1、2、3、4、5、6分別代表選項ABCDEF，相應錄入到每個括弧對應的變數下。如被調查者三個括弧分別選ACF，則在三個變數下分別錄入1、3、6。
註：能用方法二編碼的多選題也能用方法編碼，但是項數不定的多選只能用二分法，即方法一是多選題一般處理方法。
3 排序題： 對選項重要性進行排序
例四 您購買商品時在 ①品牌 ②流行 ③質量 ④實用 ⑤價格 中對它們的關注程度先後順序是（請填代號重新排列）
第一位 第二位 第三位 第四位 第五位
編碼：定義五個變數，分別可以代表第一位 第五位，每個變數的Value都做如下定義：「1」 品牌，「2」 流行，「3」 質量，「4」 實用，「5」 價格
錄入：錄入的數字1、2、3、4、5分別代表五個選項，如被調查者把質量排在第一位則在代表第一位的變數下輸入「3「。
4 選擇排序題：
例五 把例三中的問題改為「你認為開展保持黨員先進性教育活動的最重
的目標是那三項，並按重要性從高到低排序」，選項不變。
編碼：以ABCDEF6個選項分別對應定義6個變數，每個變數的Value都做同樣的如下定義：「1」 未選，「2」 排第一，「3」 排第二，「4」 排第三。
錄入：以變數的Value值錄入。比如三個括弧里分別選的是 ECF，則該題的6個變數的值應該分別錄入：1（代表A選項未選）、1、 3（代表C選項排在第二）、1、2、4。
註：該方法是對多選題和排序題的方法結合的一種方法，對一般排序題（例四）也同樣適用，只是兩者用的分析方法不同（例四用頻數分析、例五用描述分析），輸出結果從不同的側面反映問題的重要性（前一種方法從位次從變數的頻數看排序，後一種方法從變數出發看排序）。
5 開放性數值題和量表題：這類題目要求被調查者自己填入數值，或者打分
例六 你的年齡（實歲）：______
編碼：一個變數，不定義Value值
錄入：即錄入被調查者實際填入的數值。
6開放性文字題：
如果可能的話可以按照含義相似的答案進行編碼，轉換成為封閉式選項進行分析。如果答案內容較為豐富、不容易歸類的，應對這類問題直接做定性分析。
三 問卷一般性分析
下面具體介紹SPSS中問卷的一般處理方法，操作以版本spss13.0為例 ，以下提到的菜單項均在Analyze主菜單下
1頻數分析：Frequencies過程可以做單變數的頻數分布表；顯示數據文件中由用戶指定的變數的特定值發生的頻數；獲得某些描述統計量和描述數值范圍的統計量。
適用范圍：單選題（例一），排序題（例四），多選題的方法二（例三）
頻數分析也是問卷分析中最常用的方法。
實現： Descriptive statistics……Frequencies
2 描述分析：Descriptives:過程可以計算單變數的描述統計量。這些述統計量有平均值、算術和、標准差，最大值、最小值、方差、范圍和平均數標准誤等。
適用范圍：選擇並排序題（例五）、開放性數值題（例六）。
實現： Descriptive statistics……Descriptives，需要的統計量點擊按鈕Statistics…中選擇
3 多重反應下的頻次分析：
適用范圍：多選題的二分法（例二）
實現：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多選問題中定義了的所有變數集合在一起，給新的集合變數取名，在Dichotomies Counted value中輸入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做頻數分析。
4 交叉頻數分析：解決對多變數的各水平組合的頻數分析的問題
適用范圍：，適用於由兩個或兩個以上變數進行交叉分類形成的列聯表，對變數之間的關聯性進行分析。比如要知道不同工作性質的人上班使用交通工具的情況，可以通過交叉分析得到一個二維頻數表則一目瞭然。
實現：第一步根據分析的目的來確定交叉分析的選項，確定控制變數和解釋變數（如上例中不同工作性質的人是控制變數，使用交通工具是解釋變數）。第二步選擇Descriptive statistics……Crosstabs
四 簡單圖形描述介紹
在做上述頻數分析、描述分析等分析時就可以直接做出圖形，簡單方便，同時也可以另外作圖。SPSS的作圖功能在菜單Graphs下，功能強大，圖形清晰優美。現在把常用圖簡單介紹如下
1餅圖：又稱圓圖，是以圓的面積代表被研究對象的總體，按各構成部分佔總體比重的大小把圓面積分割成若干扇形，用以表示現象的部分對總體的比例關系的統計圖。頻數分析的結果宜用餅圖表示。
2曲線圖：是用線段的升降來說明數據變動情況的一種統計圖。它主要表示現象在時間上的變化趨勢、現象的分配情況和2個現象的依存關系等。
3面積圖：用線段下的陰影面積來強調現象變化的統計圖。
4條形圖：利用相同寬度條形的長短或高低表現統計數據大小及變化的統計圖。
五 問卷深入分析
除了以上簡單的分析，spss強大的功能還可以對問卷進行深入分析，比如常用的有聚類分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（參數檢驗）、相關分析、回歸分析等。因為涉及到很專業的統計知識，下面只將個人覺得比較有用的方法的適用范圍和分析目的簡單做介紹：
1聚類分析
樣本聚類，可以將被調查者分類，並按照這些屬性計算各類的比例，以便明確研究所關心的群體。比如按消費特徵對被調查者的進行聚類。
2 相關分析
相關分析是針對兩變數或者多變數之間是否存在相關關系的分析方法，要根據變數不同特徵選擇不同的相關性的度量方式。問卷分析中的多數用的變數都屬於分類變數，要採用斯皮爾曼相關系數。
其中可以用卡方檢驗，其是對兩變數之間是否具有顯著性影響的分析方法
3均值的比較與檢驗
（1）Means過程：對指定變數綜合描述分析，分組計算計算均值再比較。比如可以按性別變數分為男和女來研究二者收入是否存在差距。
（2）T 檢驗：
獨立樣本t檢驗用於不相關的樣本是否開來自具有相同均值的總體的檢驗。比如，研究購買該產品的顧客和不購買的顧客的收入是否有明顯差異。
如果樣本不獨立則要用配對t檢驗。比如研究參加職業培訓後 工作效率是否提高。
4 回歸分析
問卷分析中的回歸分析常採用的是用離散回歸模型，一般是邏輯斯蒂模型，解釋一個變數對另一變數的影響具體有多大。比如，研究對某商品的消費受收入的影響程度。

㈦ 一份調查問卷可以從哪些方面入手進行分析

按照你需要考察的數據，你要擬訂一些合適的題目，題目數量不要多，但要能直接反映數據結果的。調查地點與方式要選擇正確，不要在路上無目的的調查行人，那樣耽誤別人的時間，不會有好的反饋結果，你可以選擇，別人休閑，購物的時候進行象徵性的調查，題目可以不完全問完，但是必須保證數據真實性。根據反饋的結果，制定表格和浮動表，分析與計劃目標的差距，以及今後的營銷策略

㈧ 職務分析問卷法有哪幾種操作過程

問卷法實施的程序包括被調查者的選取、發放問卷、回收問卷、分析問卷及結果處理。有兩種發放和回收方式：一種是現場發放、集中作答，現場回 收；另一種則是先發送到各個部門，再另找時間作答。第一種方式的回收和作答效果好，但操作時由於受時間、場地等諸多條件制約，往往較難實現。

第二種方式最為常用，但操作時須注意，將問卷發放到各部門時，應首先召集各部門的各級主管進行動員和培訓。培訓內容包括調查目的、如何消除員工疑慮、常見問題及解答等。HR工作者帶著主管人員先瀏覽整個問卷，然後由部門主管負責組織本部門員工集中填答。員工填完後，須交由主管審核簽字，以確保資料的准確性。

問卷回收後，HR工作者首先必須檢查是否填寫完整，並仔細查看是否有不清楚、重疊或沖突之處。若有，便需決定是否約此任職者或其主管進行面談，以確認資料收集的准確性。另外，為提高調查質量，提供「工作分析問卷範例」，以提高員工填寫的有效性。

職位分析問卷的優點

同時考慮了員工與職位兩個變數因素，並將各種職位所需要的基礎技能與基礎行為以標准化的方式羅列出來，從而為人事調查、薪酬標准制定等提供了依據；大多數職位皆可由5個基本尺度。包括：

1、是否負有決策/溝通/社會方面的責任。

2、是否執行熟練的技能性活動。

3、是滯伴隨有相應的身體活動。

4、是否操縱汽車/設備。

5、是否需要對信息進行加工。

這五個基本維度對工作進行等級劃分，對於每一項工作可以分配到一個量化的分數。

因此PAQ可將職位分為不同的等級；由於PAQ可得出每一個（或每一類）職位的技能數值與等級，因此它還可以用來進行職位評價及人員甄選；PAQ法不需修改就可用於不同組織中的不同職位，使得比較各組織間的工作更加容易，也使得職位分析更加准確與合理。