如何对调研数据进行分析 调研数据的步骤

问卷调查数据怎么整理分析

你首先对收集数据进行基本的频数分析，分别针对“分组”进行分析，每个“分组”作为一个部分进行分析。

如何对调研数据进行分析 调研数据的步骤

如何对调研数据进行分析 调研数据的步骤

1、问卷数据收集后，进行无效问卷的剔除，如空白问卷、明显不符合要求的问卷，以保证结论的准确性。

2、录入问题及数据，如果是纸质问卷，可以先档转化为电子文档再进行分析；如果是电子问卷，直接将数据导出excel即可。

3、梳理清楚自己调查的目的，带着目的围绕主要问题去分析，避免无关紧要因素的影响。

4、判断要达到分析目的，需要使用何种分析方法，以选择合适的调查问卷分析工具。

问卷数据收集完成后，无效问卷是否已经剔除掉，以保证数据的准确性。着手分析前一定要明确自己调查的目的，全程要带着目的围绕主要问题去分析。判断完成分析需要用上哪些分析方法、怎么展示，以选择合适的工具。

怎么分析问卷调查的数据?

常见方法有如下：

1、描述性统计分析

包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。

2、Cronbach’a信度系数分析

信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。

3、探索性因素分析和验讧性因素分析

用以测试各构面衡量题项的聚合效度与区别效度。

4、结构方程模型分析

可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误，可同时估计因子结构和因子关系。

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，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。

问卷调查数据怎么分析

问题一：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，然后这个表，改名叫1，输入张问卷结果，再一张表，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)是张问卷结果表名，汇总 (4)是后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后公式到所有单元格。

问题二：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，

问题三：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，做出研究设，然后根据设做分析，然后制作成表格

我经常帮别人做这类的数据统计分析

问题四：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

问题五：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。

问题六：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，然后这个表，改名叫1，输入张问卷结果，再一张表，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)是张问卷结果表名，汇总 (4)是后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后公式到所有单元格。

问题七：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

问题八：发布了百度问卷调查,怎么看数据 首先登陆我要调查网账号，然后进入会员中心点击会员中心的问卷列表，点击问卷右下角的统计分析按键，即可实时查看数据结果可以在页面上查看各个状态的数据，同时可以直接以Excel和Csv形式导出数据进行分析可以通过筛选功能，筛选出符合设置条件的数据

问题九：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，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。

问题十：问卷调查所能用的统计方法 50分 1. 调查的样本量太小，计算出的结论可靠性不高。

例如看到一些研究生的论文，只发了几十份问卷调查表，就根据统计到的百分比写下十分肯定的结论。其实，是有问题的。

例如：调查“你对××活动喜欢的程度”，调查了45人。调查结果：非常喜欢2人，喜欢5人，一般10人，不太喜欢13人，不喜欢15人。作者统计出：喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的15.5%，不太喜欢和不喜欢的共28人，占62.2%。并根据15.5%和62.2%来进一步写结论。

但是，他忽略了调查的样本计算出率以后，还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为15.5%。还应该计算率的标准误Sp。

_________ _________________

本例，喜欢率的标准误 Sp =√P(1-P)/n = √15.5(100-15.5)/45 = 5.39 %

按样本量n，查t值表上, n-1的t0.01和t0.05 的值，查得t0.05＝2.02 , t0.01＝2.69, 根据喜欢率15.5 %、标准误5.39 % 和t0.05的值,可计算出：

95% 置信区间：15.5±2.02×5.39＝4.6%～26.4%。(置信区间上下限的值高达21.8%)。

95% 置信区间的含义是，如果用样本的喜欢率15.5%来估计总体的喜欢率时，有95%的可能是在4.6%～26.4%的区间之间。这样高达21.8%的区间意味着15.5%是不太可信的。

但是，如果扩大样本量到450人，4500人，而统计出的喜欢率也是15.5%。由于调查的样本量扩大了，标准误 Sp会缩小，计算出的95% 置信区间也就缩小为12.2%～18.8%和14.4%～16.6%。这时用样本率估计总体率时，上下限的值很接近15.5%，才是可信的。

2. 调查数据的统计分析过于简单。

目前看到的调查数据统计分析大都比较简单。只是计算各个问卷指标的百分比，如上面举例的喜欢率15.5%等等。

要避免统计分析过于简单，首先，在做调查表设计时，就事先要考虑好调查数据的统计分析方法。例如同样是调查“你对××活动喜欢的程度”，除了要扩大调查样本量外，在调查表中增加调查性别和年龄。这样就可以采用一种较为复杂的方法――交叉分析。交叉分析是分析“年龄”、 “性别”和“对××活动喜欢程度”三个变量之间的关系。设不分类统计时，喜欢率是15.5%。交叉分析后就会发现由于性别的不同，年龄段的不同喜欢率是不同的。

例如：2005年国民体质监测问卷调查中，对“睡眠时间”的统计分析，如果只是简单地计算某市成年男子2473人的问卷，只能统计出：睡眠6小时以下的人为13.4%，睡眠6～9小时的73.6%，睡眠9小时以上的13%。但是，如果增加年龄因素，分年龄段进行统计就可以看到，各年龄段的百分比是不同的（统计表略）。利用分年龄段的百分比还可以画出折线图（图略）。从图上更可以清楚的显示出：随着年龄增加，睡眠时间逐渐减少的趋势。

上述统计分析方法比较简单。但是，仅靠简单的统计方法来处理问卷调查数据是十分可惜的，因为大量的数据信息还没有充分利用。所以，设计问卷时，就应该注意到，让收集到的调查数据能做多因素统计分析（如：回归分析，因子分析等）。下面是我帮助或指导有关单位做过的统计分析实例：

例1：2005年国民体质监测的调查问卷内容中，包括了各人的文化程度，职业，工作、生活和体育锻炼等方面的许多问题。为了分析这些调查内容和各人的体质有什么关系，找出哪些因素对体质的好......>>

如何对调研数据进行分析？

研究方法有：（1）调查法：调查法是科学研究中常用的方法之一。它是有目的、有、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。

（2）观察法：观察法是指人们有目的、有地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。观察法具有拓展人们的感性知识、启发思想等优点，但是由于其强调研究要在自然环境下进行，且不允许掺杂个人的偏见，确为实际作带来了一定困难。

（3）实验法：实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。

（4）定量分析法：定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。

（5）定性分析法：定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。

数据分析应该怎么做?

1.明确目的和思路 首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集 根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

3.数据处理 数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品需要的直观的可看数据。

4.数据分析 数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

5.数据展现 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写 撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。