在当今数据驱动的时代，问卷分析作为一种重要的信息收集和研究方法，被广泛应用于市场调研、用户体验评估、社会科学研究等领域。通过系统地设计、发放和分析问卷，我们可以深入了解目标群体的特征、态度和行为，从而为决策提供科学依据。本文将全面介绍问卷分析的步骤、常用方法以及如何解读数据，帮助读者掌握这一关键技能。

一、准备工作：确保问卷分析的准确性

在开始问卷分析之前，充分的准备工作至关重要，它直接关系到分析结果的准确性和可靠性。具体而言，准备工作主要包括以下几个方面：

1. 数据清洗：问卷数据收集完成后，需要进行数据清洗，剔除无效问卷，例如空白问卷、明显不符合要求的问卷等，以保证结论的准确性。
2. 数据录入：将问卷中的问题及数据录入到电子表格或数据库中。如果是纸质问卷，可以先转换为电子文档再进行分析；如果是电子问卷，则可直接将数据导出为 Excel 或 CSV 格式。
3. 明确目的：在着手分析前，一定要明确自己调查的目的，带着目的围绕主要问题去分析，避免无关因素的干扰。
4. 选择工具：根据分析目的，选择合适的问卷分析工具，例如 Excel、SPSS 或专业的 BI 工具。

二、基本思路：从不同角度展开问卷分析

对于影响关系类的问卷，可以从以下几个角度展开问卷分析：

1. 描述性统计分析

描述性统计分析是对收集的基础数据进行频数分析，比如统计性别、年龄、学历的分布情况如何等。样本的特征情况（比如基本行为、认知态度相关性）也可使用频数分析进行汇总。此外，还可以对比不同人群，如性别、年龄等不同群体，他们对于题项的态度差异情况，使用方差分析或者复杂描述性分析。描述性分析主要是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作年限、居住地等。最后，将所需要的数据汇总成表格或图表（饼图、柱状图等），并辅以文字说明，使结果更直观。

描述性分析又分为简单分析和复杂分析。简单分析主要是针对单一变量，对问卷的均值、标准差、百分比、频数等进行基础的比较分析。举个例子，如果要统计参与问卷者的年龄构成，只需要统计各年龄段的数量汇总情况或占比情况。而复杂分析则涉及到多个变量之间的关系，即引入其他变量。例如，要从工作年限去分析，分别统计工作年限在 1 年以上和 5 年以上的员工的通勤时长和交通方式等等，此类分析方法能同时研究多个变量之间的关系。

2. 信度分析、效度分析、相关性分析

在庞大又系统的市场调研或学术性的问卷调查分析中，经常会进行信度分析、效度分析和回归性分析。信度分析主要是分析验证设计的问卷是否可靠，问卷题目之间是否具有良好的相关性，被调查者是否存在矛盾，是否可靠等等。此类分析可以通过 SPSS 软件进行。效度分析主要是检验问卷题目与研究目的是否一致。相关分析是检验自变量与多变量的关系。

这些理论还可以用来指导问卷的设计。例如，可以找出四五个影响因素设计为自变量，每一个影响因素设计 3-7 个问题，通过可靠性分析对每一个自变量的题目都进行一次分析，看每个自变量是否有良好的信度等等。

三、常用方法：定性分析与定量分析

问卷分析的方法主要分为定性分析和定量分析两种。选择哪种分析方法，取决于问卷的类型、研究目的以及数据的特点。

1. 定性分析

定性分析主要是解决研究对象“有没有”、“是不是”的问题。定性研究分为三个过程：分析综合、比较、抽象和概括。虽然定性分析的目的是为了对问题定位和启动能有更深入的认识和理解，但其准确性会比较模糊不定，因为选取的样本数量比较少，比较依赖于统计者的天赋眼光和对资料特殊的理解，所以定性分析需要有一定的专业水平才能做。

2. 定量分析

定量分析则是通过数值和统计方法来分析问卷数据，更加客观和精确。定量分析又分为简单定量分析和复杂定量分析。简单定量分析就是对调查问卷做一些比较简单的分析，例如平均数、百分比、频数这些来进行比较基础的分析。复杂定量分析会涉及到常用的两种，就是多元分析和正交设计分析。在常见的一些场景中，简单的定量分析就已经足够满足需求。

(1) 对封闭问题的定量分析

封闭问题是指题目里已经将问题答案都给出，调查者只能从选项里选出答案。例如：“您使用我们产品的频率如何？（只能选一项）A. 每天一次 B. 几天一次 C. 每月一次 D. 两周一次”。通过统计每个选项的选择人数，可以直接看出超过一半调查者一直在使用我们的产品，这部分用户就是（潜在）深度用户，可以进行深层次的转化。

(2) 交叉分析

交叉分析是分析三个变量之间的关系，即引入第三种变量。例如刚刚的例子，假如要从年龄群去分析，对 25 岁以上的人群进行分析或者职业性别这些变量，分析结果就会有所不一样，而且交叉分析还能同时研究多个变量之间的关系，便于调查的比较分析。 例如，要从工作年限去分析，分别统计工作年限在 1 年以上和 5 年以上的员工的通勤时长和交通方式等等，此类分析方法能同时研究多个变量之间的关系。

(3) 对开放问题的定量分析

开放问题指不给出选项可以自由回答的开放性题目。面对这种问题是回收的问卷很容易出现有几百个人几百种答案这种现象，那么这时候就需要对这些答案做个大概的分类处理，例如分为时间因素、金钱因素、个人因素等再去做分析得出结果。

(4) 数量回答的定量分析

一些回答结果涉及到数字。对于这类，可以将数字进行数值区间处理，就划分范围来进行结果的统计分析。

四、九数云：提升问卷分析效率的利器

在进行问卷分析时，选择合适的工具可以显著提升效率和分析的深度。九数云作为一款零代码的在线 BI 工具，为企业提供了强大的数据分析能力，尤其在问卷分析方面表现出色。九数云能够处理各类超大数据量、超复杂数据指标的计算，并且可以在短时间内创建富有洞察力的数据看板，实现团队协作，提升整体效率。

1. 强大的数据可视化能力

九数云拥有强大的数据可视化能力，可以将问卷分析的结果以折线图、饼图、柱状图等多种类型图表进行直观展示。多图联动数据，进行动态看板展示，可以从多维度统计数据状况。

2. 零代码操作，简单易用

九数云采用零代码操作方式，无需编写复杂的代码，即可完成数据处理和分析。即使是不懂编程的业务人员，也能快速上手，参与到 问卷分析 中来。以下是九数云在 问卷分析 中的一些优势：

• 用户画像分析： 分析样本的基本属性，如性别、年龄、学历、职位、地区等，判断样本是否具有代表性。
• 信效度检验： 检查问卷量表的可靠性（信度）和有效性（效度），确保问卷测量的准确性与稳定性。
• 描述性统计： 总结样本各项指标的分布特征，如平均值、标准差、频率分布等，用以把握整体回答趋势及分散程度。
• 推断统计分析： 包括相关分析、回归分析、交叉分析等，探究变量之间的关系和影响，为后续决策或学术研究提供依据。

九数云宣传图

总结

问卷分析是获取用户反馈、洞察市场趋势的重要手段。通过本文的介绍，相信读者对 问卷分析 的步骤、方法和数据解读有了更深入的理解。掌握 问卷分析 的技巧，并善用九数云等数据分析工具，能够帮助企业更好地了解用户需求，制定科学决策，提升竞争力。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。