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论文问卷数据怎么分析如下:

一、问卷类型

问卷调查分为两大类:即量表问卷和非量表问卷。

量表问卷通常更多用于学术研究,其特点在于更多的态度认知题项,体现样本人群对于某事物的态度看法态度情况等,通过对各研究变量的关系研究,找出其中内涵逻辑关系。

非量表问卷更多体现对某现状的事实情况和基本态度调研,比如样本进行网购的原因,不进行网购原因,网购平台的使用现状情况等。此类问卷更多在于分析思路的逻辑和现状情况的了解分析,以及样本的基本态度情况。

二、分析方法

从分析方法上,量表类问卷最大的特点是:非常多的量表题,而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。

非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等,但很少 有出现量表题(是量表题是指类似答项为“非常不同意”,“比较不同意”,“中立”,“比较同意”和 “非常同意”之类的问题)更多是使用基本频数分析和交叉分析等,同时使用图形和表格进行多样化展示。

三、分析结果

问卷数据一般使用SPSS进行分析即可,分析基础比较薄弱,可使用SPSSAU进行分析。SPSSAU分析结果生成的是“类三线表”的格式,系统会自动生成指标解读报告。

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szcarol617

如果你是做问卷调查类(发放问卷,收集数据<通常学营销的人会这样做>)的,那么就根据你的题项设置变量,并录入数据(通常是用SPSS分析,也有用其他工具比如说Eviews的)。然后做数据的信度和效度检验(此处KMO值是比较重要的),再做基本的描述性统计分析,然后是主成份提取(即因子分析),从多个变量中提取几大因子,结果主要看旋转成分矩阵,然后用几个因子跟因变量做回归,得出影响关系的回归方程。举个例子说,你的问卷中有30个题项(前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性),则对应30个变量X1,X2,......,X29,X30,录入这30个变量的数据,如果你收集了500份问卷,其中420份是有效问卷的话,则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验,描述性统计分析,因子分析,假设通过因子分析提取出4个主成份(因子),分别为F1,F2,F3,F4,这个时候对因子命名并将其生成新的变量,然后再将F1,F2,F3,F4和Y做回归分析,得到回归方程,通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS:你这里的因变量消费者态度需要量化,在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。

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小吕娃子

数据可以找找,非得要弄问卷调查吗

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雨田里得麦圈

今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议,希望能帮到各位看官 PS:此处的问卷分析,仅代表具有量表的问卷分析。 因为成熟量表往往经历了现实的考验,其信度和效度达标的概率比较大。 而自己设计的量表,很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。 这样我们在处理信度分析,探索性因子分析,甚至验证性因子分析的时候,都能游刃有余。 另外如果题目是2个,因子分析KMO值是一定等于的,而一般我们最低也得吧 为了信度和效度能出一个比较好的结果,在文字描述部分,同维度的各个题目,尽量能给一些心理暗示,或者描述上尽量相近,这样能使得维度内的题目的相关性较好,从而信度和效度也不至于太差 一般达到就可以了,以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下,然后总体再求一个。这个一般没什么难度,也很容易通过。如果你的数据信度不行,那就进行下项目分析,将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。 只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同,最好不要仅用这两个值 大部分的同学都会用到的,也是比较不容易通过的一个分析。 遇到最多的问题莫过于,假设题目的维度归属,跟实际出的结果不一致。 碰到这种情况,一般进行如下处理: ①只有少数题目不匹配 要么直接删掉,要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配 从新设计量表,重新收集数据,重新来过吧 若非特殊情况,不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析,各个指标均达到理想值,那几乎是不可能的。 如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法,指标非常漂亮,我可以负责任的告诉你,其大概率是改过数据了。 特殊情况1:模型验证阶段,使用AMOS结构方程,导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。 特殊情况2:模型验证阶段,未使用AMOS结构方程,导师也要求效度检验使用验证性因子分析。(导师傻x) 这里特别提一点,显著性的p值代表的是两者是否相关,皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。 显著性检验通过了,皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义,绝对值越大相关性越大,正负代表正相关与负相关。 显著性通过了,但是系数偏小,那相关性也是显著的,只是两者是存在显著的弱相关性,而不是系数小就代表不相关。 可能是最简单的模型了,将自变量和因变量放进,直接跑就行了。 ①要不要放控制变量 这个随意。 如果放控制变量,尽量放一些层级类的变量,不要放多分类变量。 层级变量比如学历(初中,高中,大学,硕士) 多分类变量比如职业 层级变量的赋值尽量与其题项对应。 如果放了多分类的变量,尽量删掉,如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数 标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验 若非导师要求,那就不做。 ④r方多大算好 这个指标没有非常严格的标准,而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。 对于现实收集的数据而言,个人认为,一般大于就好了。 不过我遇到过大于,导师也认为可以接受的情况。 这是一个仁者见仁的问题 从科学的角度来看,应该与你研究的场景有密切的关系。 但是,中介效应模型要比调节效应模型容易出通过,而且解释起来也不那么绕口。 所以,如果不是想给自己挖坑,那就用中介效应模型吧。 快捷验证中介效应模型的方式(快速确定是否存在中介,非正式使用) 条件1,中介变量,自变量和因变量,相关性都显著 条件2,自变量和中介变量关于因变量的回归模型,中介变量的系数显著 如果满足上述两个条件,中介效应一定显著,如果条件2中的自变量也显著,那么就是部分中介效应,如果不显著就是完全中介效应。 另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的 如果不是导师要求amos验证中介效应,尽量用spss回归的方式检验中介效应。 快捷验证条件效应模型的方式(快速确定是否有调节效应,非正式使用) 先将调节因子计算处理(标准化后的自变量和中介变量相乘即可) 自变量,调节变量和调节因子关于因变量的回归模型,调节因子的系数显著。 公众号:alone5400

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