問卷調查的最終目的是通過調查問卷收集資料，了解問題的原因狀況，并提出科學建議。所以問卷調查題目的設置始終圍繞著目標展開。不要急著開始設計問卷，先確定好研究的題目，相信這并不難，有了這個，下一步會好很多。就這個話題開始，看一下，這個主題下的關鍵詞可以細分。下面就由小編為您介紹一下問卷調查結果統計分析怎么寫，一起來看看吧！

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問卷調查結果統計分析怎么寫

從數據分析角度入手設計問卷

     如果思路上更偏向于差異關系研究，比如不同收入人群對于網購的態度差異。那么收入是個關鍵詞，網購態度則可以使用比如規范的量表題進行設計，這樣便于進行方差分析對比差異性；如果不是使用量表題，那么就可以考慮卡方分析進行研究。如果進行更多豐富的研究方法使用，則對應需要使用多樣的問題設計，并且預期上就需要進入差異對比的范疇。

     如果思路上更偏向于研究影響關系，比如滿意度對于忠誠度的影響，看上去，滿意度和忠誠度均可以使用量表題進行表示，那設計成量表題沒有問題，因為可以使用線性回歸分析進行研究。除此之外，還有一種情況可以考慮，即logistic回歸，滿意度影響最終是否再次購買，是否再次購買被滿意度影響，這類情況是應該使用logistic回歸分析。如果是希望兩類研究方法均使用，此時滿意度對應的問題則需要有量表題，還有比如“是否愿意再次購買”一類的定類數據問題。

      如果預期數據需要進行統計上的信度分析，此時請記住一定需要設計成量表題，否則無法進行信度分析。以及如果預期思路上有分類，即比如將樣本分成3種人群，此時需要考慮使用更多規范的量表題數據。

收集數據

     這一步主要就是發放問卷，可以先做預調研，確定問卷有效，問題表達準確，選項設置合理，就可以正式調研了。樣本數量對于量表類問卷，樣本量的常見標準是量表題項的5倍或者10倍，一般要在100以上；對于非量表類問卷，通常需要在200個以上。

分析數據

      數據分析通常都會用秘塔科技，可以直接進行在線分析，非常方便。

      秘塔科技專注于語義理解、信息提取、學習排名、知識庫建設、語音識別等領域的研究，采用人工智能技術對十億級別非結構化數據進行深度分析處理和多模態數據整合，致力于改善行業從業者的工作效率，提高行業生產力。

      一個好的問卷必須有一個清晰的結構框架，每一個問題都應該有它出現在那里的道理。為了吸引更多的用戶參與問卷的發放，需要一個好的發布方式。在這里，我們可以從情感上出發，在問卷中加入一些文字段落介紹，讓你的目標參與者產生共鳴，自愿填寫；也可以從物質上給參與者設置一些小獎品，吸引各大用戶。以上就是小編為您介紹的問卷調查結果統計分析怎么寫。