首先了解基本統(tǒng)計(jì)知識(shí)（大約5分鐘），接著選擇正確的研究方法進(jìn)行結(jié)果解讀；與此同時(shí)，了解一些問(wèn)卷研究的思路使得研究更加順手。與此同時(shí)，掌握一些數(shù)據(jù)清理的技能更好，比如對(duì)異常數(shù)據(jù)處理。

01. 基礎(chǔ)知識(shí)

（1）數(shù)據(jù)類型識(shí)別

數(shù)據(jù)共分為兩類，定量和定類數(shù)據(jù)：

術(shù)語(yǔ)說(shuō)明舉例定量數(shù)據(jù)數(shù)字大小具有比較意義您對(duì)天貓的滿意度情況（非常不滿意，比較不滿意，中立,比較滿意，非常滿意）定類數(shù)據(jù)數(shù)字大小代表分類性別（男和女），專業(yè)（文科、理科、工科）

（2）P值的意義

p 值是統(tǒng)計(jì)學(xué)名詞，其用于測(cè)量數(shù)據(jù)間的規(guī)律情況把握程度。如果p 值小于0.01即說(shuō)明某件事情的發(fā)生至少有99%的把握，如果p 值小于0.05（并且大于0.01）則說(shuō)明某件事情的發(fā)生至少有95%的把握。

研究人員想研究不同性別人群的購(gòu)買意愿是否有明顯的差異，如果對(duì)應(yīng)的p 值小于0.05，則說(shuō)明呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性差異，即說(shuō)明不同性別人群的購(gòu)買意愿有著明顯的差異，而且對(duì)此類差異至少有95%的把握，絕大多數(shù)研究均希望p 值小于0.05，即說(shuō)明有影響，有關(guān)系，或者有差異等。

（3）量表

量表答項(xiàng)類似于“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”，也或者“非常滿意”、“比較滿意”、“中立”、“比較不滿意”，“非常不滿意”等。大多數(shù)統(tǒng)計(jì)方法均只能針對(duì)量表。量表是一種非常典型的定量數(shù)據(jù)，當(dāng)然個(gè)別情況時(shí)也可以將其看成定類（即認(rèn)可態(tài)度不同的幾類群體，但這種時(shí)候非常少）。

02. 分析方法選擇使用

在確認(rèn)好數(shù)據(jù)類型后，接著便可選擇正確的研究方法。如下說(shuō)明：

參考資料：https:///helps/basics/concept.html

SPSSAU建議：先描述想研究什么用一句話描述。話里面拆成X和Y：然后結(jié)合X與Y的數(shù)據(jù)類型，選擇對(duì)應(yīng)的方法。

比如性別/專業(yè)等為定類數(shù)據(jù)，那么基本情況分析部分，直接使用頻數(shù)分析即可；

如果數(shù)據(jù)中有量表態(tài)度題，那么基本情況分析時(shí)，可計(jì)算量表題的平均值，了解樣本的平均態(tài)度情況；

進(jìn)一步想深入分析差異關(guān)系，如果是定類和定類關(guān)系，比如'性別’和'是否吸煙’的關(guān)系，那么可使用交叉(卡方)分析；如果是定類和定量關(guān)系，比如'性別’和'身高’的關(guān)系，那么可使用方差分析；

進(jìn)一步想深入分析影響關(guān)系，即X對(duì)于Y的影響，如果Y是定量數(shù)據(jù)（比如身高），那么可使用線性回歸。如果說(shuō)Y是定類數(shù)據(jù)（比如是否愿意購(gòu)買電影票，購(gòu)買哪種類型的電影票），那么就需要使用Logit回歸分析，比如Y為是否愿意（yes和no兩項(xiàng)），那么就使用二元Logit回歸，如果是多個(gè)類別（比如購(gòu)買'愛(ài)情類’，'喜劇類’，'恐怖類’），那么此時(shí)使用多分類Logit回歸即可。

如果數(shù)據(jù)中有量表數(shù)據(jù)即態(tài)度題，那么通常需要使用測(cè)量數(shù)據(jù)的真實(shí)性和量表設(shè)計(jì)的有效性，可使用信度和效度分析。

如果數(shù)據(jù)中有多選題（多選題是一種特殊的定類數(shù)據(jù)，其分析應(yīng)該以'某個(gè)多選題的所有選項(xiàng)作為整體’一次性分析），可使用SPSSAU問(wèn)卷研究里面的'多選題’，'單選-多選’，'多選-多選’，'多選-單選’。分別分析多選題各項(xiàng)的選擇比例，也或者單選題和多選題的差異關(guān)系，也或者多選題和多選題的差異關(guān)系，也或者多選題和單選題的差異關(guān)系。

03. 問(wèn)卷思路剖析

問(wèn)卷思路上一般分成三個(gè)部分，分別是基本情況分析，差異關(guān)系研究和影響關(guān)系研究。

• 首先是對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)做基本的描述分析，結(jié)合數(shù)據(jù)類型，選擇使用頻數(shù)分析，或者描述分析即可；

• 接著研究差異關(guān)系情況，結(jié)合數(shù)據(jù)類型選擇使用交叉卡方分析，或者方差分析即可；

• 接著研究影響關(guān)系情況，即X對(duì)于Y的影響，結(jié)合Y的數(shù)據(jù)類型，選擇使用線性回歸或者Logit回歸即可。

參考資料如下：https:///helps/basics/framemodule.html

（1）基本情況分析

分析方法：頻數(shù)分析/描述分析

• 了解樣本特征情況，基本認(rèn)知情況，基本態(tài)度情況

• 比如個(gè)體基本特征（性別，年齡，學(xué)歷，專業(yè)）等基本分布情況如何；比如對(duì)于疫情的認(rèn)知情況或態(tài)度情況如何？

（2）探索規(guī)律（差異關(guān)系）

分析方法：交叉卡方分析/方差分析

• 深入分析差異情況，找出數(shù)據(jù)規(guī)律

• 比如分析不同性別/學(xué)歷/專業(yè)群體，他們對(duì)于疫情認(rèn)知態(tài)度差異情況如何？

（3）探索規(guī)律（影響關(guān)系）

分析方法：線性回歸/Logit回歸

• 深入分析更進(jìn)一步的影響關(guān)系情況，找出數(shù)據(jù)規(guī)律

• 比如分析疫情認(rèn)知態(tài)度情況 對(duì) '疫情期間是否外出就讀’的影響關(guān)系情況？

（4）其它

如果數(shù)據(jù)有量表題，那么可以測(cè)量數(shù)據(jù)的真實(shí)性和量表題設(shè)計(jì)的有效性。（僅針對(duì)量表題）

分析方法：信度分析/效度分析

• 探究數(shù)據(jù)的真實(shí)性和量表題設(shè)計(jì)的有效性

• 比如使用量表題詢問(wèn)'消費(fèi)升級(jí)’的態(tài)度情況，那么回收數(shù)據(jù)是否真實(shí)，且是否真的測(cè)量了'消費(fèi)升級(jí)’這個(gè)概念。

04.數(shù)據(jù)清理技能

數(shù)據(jù)分析前，有可能需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，比如某個(gè)標(biāo)題需要修改下，也比如數(shù)據(jù)中有大篇幅沒(méi)有填寫，也或者很多亂答（都選擇同一個(gè)答案），那么此時(shí)需要做'無(wú)效樣本’處理。

與此同時(shí)，數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，比如想把學(xué)歷'小學(xué)/初中/高中/大學(xué)/研究生’共5個(gè)類別，現(xiàn)在想組合成3個(gè)類別，分別是'高中及以下/大學(xué)/研究生’，那么此時(shí)需要使用數(shù)據(jù)編碼功能。

以上就是本次分享的內(nèi)容啦。如果你有什么疑難問(wèn)題，可以在評(píng)論區(qū)告訴我們。