文科毕业论文问卷数据分析

论文问卷数据的分析，看起来简单，好像每个人都会做。但是做起来还真的有点难度。很多初次使用问卷调查方法的人大多以为，问卷数据分析嘛，无外乎对单选题做做频率分析，看看选择不同的选项的人占比有多少。对于评分题目，看看均值是多少，不同性别，年龄段的人群均值是多少。对于一般的小调查，这样粗略的分析可能够了，但是对于学术论文中的问卷分析而言，以上所做的工作，只是其最简单的一部分，后面还有大量的工作要做。

51调查，让调查更简单方便！

毕业论文问卷调查制作方法：

1、设计问卷。首先你要知道自己研究的主体，比如你研究的主体是某小学的英语课堂学习情况，那么你最低需要设计两份问卷，问卷一针对老师，问卷二针对学生。同时你也可以采用对比分析法或者访谈法，在收集其他方面的数据跟资料。

2、问卷设计一般本科10-15道题，一份问卷，硕士一般15-25道题一份问卷，题不要多，不要重复提问，可以细分。

题目设计多为单选题，多选题尽力少一点，不然论文分析不好写，此外，还需要注意分数档位的设计，像是1-10分，这样其实你统计完了就是十个表格，而且相差不大，最好可以是不满意，一般，满意，非常满意。

3、问卷设计完成后发放收集数据。第一种就是打印出来，去你需要调研的地方发放，一般本科生在这个方面难度比较大，除非是平时就有这方面经验的同学，因为这个需要时间，而且很多人不愿意给陌生人填写问卷，因此收集起来比较困难。

第二种采用网上问卷统计方式，比如：问卷星，调查派等，在网上发放，然后回收，上面会显示调查结果。回头你把彩色表格改成三线格，可以直接用于论文中。也可以找其他好用的问卷软件。

4、当你的问卷回收率高于75%，那么你这个问卷就可以作为毕业论文的问卷分析使用了，如果低于75%则不能，一般学校要求回收率不低于90%。也就是十个人中，最低有九个给你填写了问卷。

5、应用于论文中，在统计数据与分析环节、问题凸显现状环节、常规类分析环节（比如根据这个问卷调查的结果你发现了哪些影响因素很重要等）、结果分析类环节（比如根据这个问卷调查的结果，你能给出什么建议）。

如果本科专业是文科性专业，本科毕业论文可以只对收集到的数据进行描述性分析。文科专业对毕业论文的数据分析要求不高，一般只要有调查问卷和调查结果分析就可以可，所以可以只对收集到的数据进行描述性分析。但理工科专业对数据的分析非常重视，需要详细描述数据的来源，及数据模型分析，不能只对收集到的数据进行描述性分析。

数据收集分析过程包括以下几个环节：1、数据完整性分析数据汇总分析之前，先确认调研数据是否已收集完成。可根据用户反馈数据时间的正太分布情况来推测数据收集是否已基本完成。问卷回收率要能够保障足够的样本数量，才能保证分析结果有价值。2、对反馈数据进行清理，保证数据的有效性问卷收集完，就要对结果进行分析，分析前先要剔除无效问卷，问卷的有效率是保证分析结果价值的基础。常见的无效问卷的形式如下：问卷中出现大量空白的问卷答案中出现大量选项连续一样的情况的问卷专门设计用来验证答题有效性的地雷题出错的问卷答题时长比较极端或者偏离平均值太多的问卷开放式问题的答题质量，比较敷衍甚至乱答的题目或选项之间隐藏逻辑答案冲突的3、对清理后的数据进行汇总调研范围的选取方式不同，反馈数据的汇总方式也不同。1、全量人员1）若人员之间存在明显分层变量，则需要按分层分别统计，再进行汇总；2）若人员之间无需分层，则直接统一汇总处理即可；2、简单随机抽样，直接统一汇总处理即可3、分层抽样1）先按分层分别统计，再进行汇总；2）若分层人员的抽取比例与分层人员之间的比例不同，汇总时还需要考虑权重的设置；注：有时候问题里某些选项填写的数量远远少于其他选项的数量，我们可以把它们进行整合，从而减少干扰；4、对汇总数据进行计算、分析1、定量分析对数据进行平均数、众数、中位数的计算、对比：1）计算前要注意剔除极端数值；2）标准的是正态分布状态，若出现双峰分布（众数与平均值相差大），需要进一步分析3）在对计算结果进行分析时，可以考虑第三变量的影响，即交叉制表，通过两个问题的答案合成一份表格，发现更有针对性的问题2、定性分析定性分析具有探索性的特点，这种分析依靠参与工作的人员的业务水平和专业度，因此难度较高，且这种解释是有特殊性的，理解也是不同的。5、根据分析结果，得出初步结论将定性分析的结论和定量分析的结果相结合，再与网站分析数据进行对比和补充，能够让数据更有说服力，得出的结论更加准确；在对数据分析结果进行总结时，需要注意以下几点：两件事情的发生时间相当接近并不足以说明两者有因果关系总结时，要细分人口子群不要混淆事实和观点人们即使对答案没有强烈的感觉，也会选择一个，注意退出选项的选择情况人们总会爱猜测调查的意图，要重审问题是否暗含引导性人们什么都想要，问卷并非准确体现了人们的需求范围，但问卷能够体现人们需求的优先级人们可能会夸大其词、会撒谎