问卷调查作为一种最常用的省时省力,能对事物进行比较全面系统的调查方法,无论是在日常工作还是学术研究中都倍受青睐。但一次问卷调查不是那么容易就可以完成的,随着问卷收集完毕,大量的数据等待着被整理、统计、分析。这么多的数据摆在面前,该从什么地方开始入手呢?又应该用什么具体的方法分析呢?
针对五种分析思路,通常适用于社会科学专业,包括工商管理,旅游管理,市场营销等,以及心理学类专业,教育学,师范,语言类专业等。具体针对这五种思路分析框架的说明如下:     
1、影响关系类研究
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,一个框架表述整研究结构思路情况,研究框架为核心这类分析思路倾重于关系,并且是影响关系的研究。比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。此类分析思路框架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,此分析思路框架适用于所有读者。
具体研究内容上:
1.首先对收集数据进行基本的频数分析,比如统计性别,年龄,学历的分布情况如何等。
2.如果研究中涉及样本的特征情况,比如基本行为,或者认知态度相关性,也可使用频数分析进行汇总,进一步了解清楚样本特征情况。
3.影响关系研究时,问卷中通常会涉及非常多的量表题,如果量表题具体应该分成多少个维度,并不完全确定,此时可使用因子分析进行浓缩,得出几个维度(因子),并且到维度与题项的对应关系情况。( 备注:一个维度由多个标题项表示,想将多个标题项概括成一个整体,此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功能即可)
4.数据的可靠性,是否有信度,是最基础的,一般放在样本基本特征背景情况之后,原因在于首先得知道是一什么样的样本人在回答问题。同时信度仅针对量表类数据进行研究,无法针对比如性别,年龄之类的背景信息项进行分析。
5.除开数据可信,还需要研究量表题项具有可靠性。先有数据可靠,再分析有效,这是常见的结构,效度分析和信度分析也可互换位置。
6.数据可靠,并且研究量表有效之后,接着需要对具体维度(量表题项等)进行描述分析,研究样本人对于量表项的基本态度情况。
7.完成量表题项,各维度的描述性分析之后,再使用相关分析去研究关系情况,为回归分析作准备。
8.在数据有着相关的前提之下,再研究回归影响关系才具有意义。因而回归分析需要放在相关分析之后。并且通常情况下需要使用回归分析去验证假设。
9.有可能还需要对比不同人,比如性别,年龄等不同体,他们对于量表题项的态度差异情况,因而一般可使用方差分析,或者T检验等进行分析。如果说想研究不同背景人(比如性别,年龄)对于样本行为上的差异性,建议可使用交叉卡方分析等,同时如果涉及多选题的交叉分析等,也对应选择需要的方法即可。
2、现状政策类研究
现状政策类研究是非常普遍的,分析思路倾重于现状及基本态度,和差异对比研究,了解体的基本认知,态度,观点意见或者行为等。通常情况下现状政策类研究更多是非量表题项,此类研究框架的核心在于“分组”。第一件事情为“分组”;比如有30个题,那此此30个题项可以分别归纳为几个方面呢?比如基本背景,认知,态度,行为,原因等五个方面。第二件事情是将“分组”分别作为一个部分进行分析。第三件事情是分组题项与分组题项之间进行交叉。社会学类、媒体等相关专业会使用此分析框架进行相关研究,以及企业问卷研究较适用于此类分析思路框架。
具体研究内容上:
1. 首先对收集数据进行基本的频数分析,比如统计性别,年龄,学历的分布情况如何等
2. 分别针对“分组”进行分析,每个“分组”作为一个部分进行分析。
3. 如何制作网页版调查问卷 差异关系研究:比如基本背景分别与“认知”,“态度”,“行为”,“原因”上的差异性(通常是使用交叉分析,当然涉及多选题时,应该选择对应多选题应该使用的交叉方法)
4. 如果说希望研究影响关系,比如研究“认知”(X),“态度” (X)分别对于“行为” (Y)的影响关系,此时可考虑使用二元logit回归分析。但需要特别注意一点是:“行为” (Y)必须只有两个选项,比如愿意和不愿意,购买和不购买,并且必须使用数字1和0分别表示。比如研究网购态度 对于 “是否购买代购产品”的影响,愿意应该用数字1表示,不愿意用数字0表示。

版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198,我们将在24小时内删除。