如何做好论文问卷分析

前言

在许多实践性较强的专业的论文写作中，往往需要一定量的数据支撑，而这些数据的来源一般是通过调差问卷或访谈之类的方法获取，所以像金融类、心理学、旅游类、教育类专业他们往往都需要设计调查问卷来论证自己的文章。

设计问卷

题型

在设计调查问卷时，要设计一些不同题型，其中包括单选题、多选题、填空题，有些问卷还包含量表型题目。总之，题型设置不易过于复杂繁琐，以免答题者随意作答。

这里了解一下量表题：

量表常常用于测试答题者对于某一问题的感受程度，它不是一个具体、能直接测量的数据，而是带有模糊色彩的，比如人的情感。量表常用的是李克特量表——该量表由一组陈述组成，每一陈述有非常同意、同意、不一定、不同意、非常不同意五种回答，分别记为5、4、3、2、1，最终，所有题目回答完毕后，出题人会收到一组分数，可以对这组分数进行多种数据分析，来分析测试者的状态。

而问卷其他题型，如单选题、多选题和填空题。

在设置问卷个人基本信息时常采用这类题型，如性别、年龄、职业、收入等，又或者在具体问题中设置这些题型。总之，这类题目就比较随意了，没那么严格。

除了上述这些描述外，量表题基本都会围绕一个主题展开多个指标的问题设置，而指标下往往会再设置几个角度的问题，各角度之间需要有一定联系，而各角度问题都需要与该指标相关，各指标也需要与总的主题相关。

量表也可以简化设计，在总的主题下，只设置几个维度，由三层改为两层。

示例

下面我展示一个调查问卷的部份量表：

这个问卷主题是调查数字平台对旅游者西北旅游的影响

上面问卷围绕数字化平台与西北文旅这一主题设置了几个关于数字平台的评价指标，每个指标又包括了多个角度的具体问题，最后通过评分获得测试者的态度。

该问卷的其他题型如下：

涉及个人基本信息和具体问题内容一般会采用单选、多选、填空。

研究方法

通用

常见的数据分析方法如下图：

具体

上面只是通用型的问卷分析研究方法，而从事专业不同，所设计的问卷类型也不同，侧重点也不同，因此这里对问卷分析思路做了几种总结，并且对应具体的数据分析方法。

影响关系研究

第一类分析思路侧重影响关系的研究。例如各种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、消费者重复购买意愿影响关系研究等。

如果使用此类分析思路框架，那么问卷设计上，大部分题项应该为量表题，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

影响关系类研究最为常见，研究影响关系时，通常会先画出模型结构框架，一个框架表述整体研究结构思路情况，研究框架为核心。

权重指标体系研究

该类问卷基本为量表类题项，所研究的重心在于各个指标的权重得分，通过计算各个指标或者题项的权重得分，最后构建完善的权重体系，并且结合各指标权重情况提出科学的建议。

下面主要介绍下权重计算的相关知识，其他步骤与其他研究类似。

权重计算的方法非常多，可分为两大类：主观赋权法和客观赋权法。

（1）主观赋权法：指的是采取定性的方式，由专业人士通过打分、评分等方式从个人主观经验对不同指标进行赋权的一类方法。

（2）客观赋权法：指的是依据指标数据的自身特征或指标间关系进行权重计算，并不依赖于人的主观判断。

中介/调节效应研究

中介效应和调节效应研究是影响关系研究的延伸，此两种研究多用于学术研究，企业在进行研究时较少使用中介和调节效应研究。

中介效应与调节效应对比如下：

（1）中介效应：中介效应是研究在自变量X对因变量Y的影响过程中，自变量X是否会通过中介变量M再对因变量Y产生影响关系。比如研究员工工作生活平衡对离职倾向影响时，工作满意度是否起中介作用。

（2）调节效应：是指研究X影响Y的过程中，不同的调节变量Z是否会导致X对Y的影响程度有不同。比如产品质量认知对口碑传播意愿影响时，不同收入水平是否起着调节作用。

“类实验”类差异研究

它通常也称作“情景”类研究等。此类分析思路强调在不同场景或者不同实验情况下的差异比较，通常问卷中会有不同的情景设置。例如在百货商店中音乐刺激对消费意愿的影响研究中，那么在问卷中会设置不同的情景，比如有无背景音乐，或者不同类型的背景音乐等。

“类实验”类问卷研究常见于教育类、心理学、市场营销或者管理类专业。

“类实验”类问卷研究思路的核心步骤在于交互作用研究

通常情况下，“类实验”类问卷研究会分析实验组和对照组或者实验前和实验后的样本差异情况。

例如分析在不同实验水平下（实验组和对照组，或者实验前和实验后），X对Y的影响幅度是否一致时，X对Y的影响关系就是通过差异对比进行研究的。其与上文介绍的调节效应原理类似。

聚类样本研究

这类研究侧重样本细分，通过分析将样本分为几个类别，继而对各个类别样本进行比较。例如在大众文化消费情况研究中，通过将样本细分为几类进行差异对比，然后针对不同类别样本人群的消费偏好情况提供相关的建议。

聚类样本研究时，第一想到的应该是样本“分类”，即样本人群应该分成几个类别；分了类别之后，通常肯定是需要对比不同类别人群的差异性，比如不同类别群体在态度，行为上的差异性等。

聚类分析是本分析思路的核心，常用的聚类方法如K-means聚类、K-prototype聚类、分层聚类等。

非量表问卷研究

非量表类问卷通常针对某个话题进行现状分析，并且了解样本的基本态度情况，研究不同人群的现状或态度差异，然后结合分析结论提供有意义的建议措施等。

SPSS操作

描述性统计分析

描述性统计分析包括使用频数分析或描述分析对收集的数据进行基本的说明，例如统计回答问卷人员的性别、年龄、学历、收入等情况。

频数一般使用百分比、饼图等形式进行描述。
描述分析常见的指标有平均值、标准差、最大值、最小值、中位数等；更深入的描述指标包括分位数、峰度、偏度、变异系数等。

频数分析

在SPSS中进行描述性分析，如果你想对数据做频数分析，可以选中“分析”——“描述统计”——“频率”

从左侧栏选中你想分析的数据拖到右边框，关于更多的设置点击右侧统计、图表，按照需要选择。最后点继续

这样便得到了频数分析结果

正态性检验

信度分析

克隆巴赫系数

效度分析

探索性因子分析

主要用于分析问卷题目设计是否合理或题项表示某个变量是否合适

一般先做探索性因子分析，用KMO和巴特利特检验，探索性因子分析通过后做验证性因子分析

SPSS 进行探索性因子分析，采用主成分分析法作为提取因子的方法，并用最大方差法（varimax）对因子进行正交旋转。

验证性因子分析

测量量表的结构效度（区分效度和收敛效度）

回归分析

Logistic回归

多元线性回归

差异性分析

t检验

独立样本t检验

方差分析

方差齐性检验

方差齐怎么办

方差不齐怎么办

单因素方差分析

LSD

塔姆T2

卡方检验

结构方程模型

参考文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/3WOiiS7Lc54kodCnyeYijg
https://mp.weixin.qq.com/s/ZnzGsRAp8UPv8mgYr271yg

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