问卷调查数据分析方法有几种（问卷调查如何做好数据分析）

老吴评析：无论是商业分析、学术研究还是实证研究，问卷数据分析的质量直接决定报告输出的质量；在数据分析中，除了要紧扣研究目的、忠于研究设计和研究假设之外，还完成数据清洗、数据重整、数据检验、分析挖掘等一系列标准动作，本文对问卷数据分析的流程进行系统梳理，对处于分析能力进阶的小伙伴提供了较为系统的指引。

问卷调查是一种重要且常用的调查方式，不仅省时省力，而且具备短平快的优势，无论是日常生活中还是学术研究中都备受青睐。

那么在采用问卷调查快速获取统计数据时，为了确保数据的准确性和有效性，保证数据的质量，应该如何做好数据分析呢？下面就来详细聊聊！

一、数据清洗

在做数据分析前，先检查数据是否完整、可信，因此先从数据清洗入手。

1、检查数据是否完整，是否有异常值

针对选择题、排序题这类封闭题型的答案进行查看题目的总量，缺失值，是否有异常值。

2、检查逻辑是否合理性，是否有前后矛盾

利用前后题目逻辑关系进行测谎题，筛选出前后矛盾的答案。

二、样本加权

由于问卷调研大多是抽样调研，因此想要通过样本去推测整体的情况，除了考虑最小样本量，还需要考虑样本的代表性。

三、数据分析

1、描述统计，看整体分布情况

统计各选项的数量、频率是最常用到的分析，然后通过图表展现出来，可以非常直观的看出整体分布情况。

2、差异分析，找影响因素

通过差异分析，可以探索出更多的信息。差异分析有三个步骤：

1）找到两个可能有关系的因素。

2）将两个因素交叉统计结果，根据结果在这两个因素间做假设。

3）根据这两个因素的数据类型，选择合适的统计方法，从而验证假设。

3、相关分析，找影响因素，以及影响程度

1）比如一份问卷调查，想要了解单个因素与忠诚度之间的关系，那么就需要用到相关分析。

通常来说，相关系数介于-1~1之间，绝对值越大关系越密切，符号代表相关的方向。绝对值大于0.4则可以认为这两个数据之间有比较强烈的关系了。所以绝对值越大，说明这个因素的影响程度越大。

需要注意的是，相关分析只能解释两个变量之间有无关系，不能得到因果结论。

2）如果想要了解多个影响因素合并一起对忠诚度的影响，则可以使用多元回归法。

比如一份问卷调研中，在探索用户遇到使用问题的次数与忠诚度的关系时，用户遇到的问题有4种，分别是定位问题、地点问题、路线问题、性能问题。则可以以NPS值为因变量，将这四个问题一起作为因变量，求一个多元回归方程。

不过多元回归方程的建立，对数据的要求比较高，实际调研中使用的非常少，一般相关系数基本够用了。

在做调研时，不是拿到数据了才去想怎么分析，而是在编制问卷时就要考虑清楚要怎么去分析数据。