問卷數據不好如何調整

Ⅰ 關於調查問卷的數據處理問題

1、我們老師的通常做法是如果他選了兩項就取平均植，比如他選3和5，就算四，如果他選3和4你就隨便選一個，我看你的那個好象也不是很嚴格
2、這個多選是什麼意思？如果本身就是單選的題目，按上面的處理就行，如果本身是多選的題目，就用SPSS的多因素分析
3、漏答有幾個呢？如果你的答卷基數很大，比如你調查了1000人，只有幾個漏答可以忽略不記，如果你只調查50個人，有5～10個漏答就要重測，因為你的信度已經達不到了

Ⅱ 問卷調查會出現的誤差及規避方法

(一）設定調查范圍
1. 設定調查問題的范圍，其關鍵是要從選題的目的和需要著眼，絕不能偏離；
2. 對問題回答的可能性亦要有一個基本的估計，有些屬個人私隠的問題，恐怕不易得到答案；
3. 問題太多，導致完成問卷的時間太長等，均需要避免。
(二)寫出具體問題
1. 所列問題應簡單明確；
2. 消除受訪者的疑慮，一般一個問題只包涵一個調查指標；
3. 問題不帶傾向性，不能誘導受訪者回答；
4. 同類問題排列一起，問題排列的先後以先易後難為原則，開放性問題盡量放在後面；
5. 一般而言，涉及事實的問題是用選擇性；有關了解看法的問題可用1-5來表示(例如：1代表極不同意；5代表極同意)；
6. 問卷草擬後，應該邀請其他人扮演受訪者，嘗試回答問卷中的題目。這些經驗可以大大提升問卷的質素。
問卷內容
• 在設計問卷時，應包括以下的部份：
– (1) 進行調查的目的
– (2) 答題說明
– (3) 問題和選項
– (4) 受訪者背景資料
– (5) 致謝
問卷要點
• 注意事項
– 指示要清楚易明
– 問卷前面的問題是比較容易回答的
– 供選擇的答案項目要「盡列」，亦應包括「不知道」或「不適用」或「其他」的項目
– 同一個題目的所有選項必須相互排斥
– 問題的用詞要精確及適當
– 問題要具體
– 問卷的布局要美觀、清晰
– 預留足夠的空間給受訪者填寫資料 / 意見
• 避免事項
– 避免包括與研究沒有關系的問題
– 不可欠缺可以提供重要資料的問題
– 不宜設計太多沒有固定答案的問題
– 避免直接詢問受訪者確切的年齡、收入或其他私人的問題
– 不宜詢問受訪者一些尖銳性或威脅性的問題
– 不要以否定或雙重否定方式提問
– 避免詢問發生在很久以前的事情
– 不要用「引導性」問題
• 例如：你會同意香港的房屋政策嗎?
– 不要用「有傾向性」問題
• 例如：你會否同意地下鐵路合理地調整票價嗎?
– 不要一題多問

Ⅲ 問卷數據不相關怎麼辦

原因主要從兩個維度展開。
第一，問卷設計，適度的人為設計問題實現答案選項的有效分布。舉個栗子吧，關於救落水兒童的問題設計，
1、你認為你遇到落水兒童，應不應該立即施救（A應該/B不應該）
2、如果你不會游泳，但當你遇到落水兒童，你會不會立刻去救他（A會/B不會）
3、你搭乘計程車趕往好朋友的婚禮現場，但路上發現遠處有一個落水兒童，你會不會立刻停車去救他而耽誤了好朋友的婚禮（A會/B不會）
相信你一定能體會出三種不同的設計，答案分布一定截然不同吧
第二，問卷樣本發放數量、樣本散布均勻度。樣本要滿足基本的數量，並且盡可能的在你所要調查的對象的不同特徵范圍之間實現均勻分布。比如男女分布、老少分布、收入范圍分布、區域分布等等。

Ⅳ 在網上做一份小問卷調查，但是效果太差。如何解決啊

新聞來源：調查圈
當已經製作完成的問卷發布給受眾群體時，您需要考慮多個方面的問題，以提高問卷收集數據的質量。

首先，你不僅需要了解您的調查對象，你還需要建立一個與其利益息息相關、有效且有趣的調查。

許多答題者甚至不知道你是誰，假定是一份毫無吸引力的調查時，那麼您的問卷回收率肯定不會如您期望的高。甚至會將您的調查邀請視為垃圾郵件，從此列入黑名單之列。

那麼，究竟什麼是問卷的回收率？參與回答問卷的人數與所有發布問卷的人數的百分比，即問卷的回收率。回收率較高的問卷，更能有效地反映調查結果的代表性。為了計算問卷的回收率，可使用一下共識（結果乘以100%）：

完成調查的人數/參與調查的總人數=回收率

提高回收率，您需要注意以下這些關鍵點：

問卷設計：

* 考慮您的研究目的。
* 建立與您的受訪者關系，盡量預先通知他們即將推出的調查。
* 創建一個調查，問正確的問題，以滿足您的研究目標。
* 讓您的設計簡潔，准確，符合邏輯，盡量精簡。
* 試驗測試 ，以確保所有收集數據的工作正常，保證答題不會白費功夫。

電子郵件邀請：

* 消息內容是重要的：邀請信息是您的受訪者最先看到的。當他們最初查看邀請一眼，受訪者可以直接將其發送到垃圾郵件，如果你忽略這些技巧：
* 不要使用郵件中的垃圾郵件的語言。
* 包括你的聯系信息，你怎樣得到的電子郵件地址，調查的目的，你將做什麼的研究，是否是匿名答卷等。
* 個性化的信息。邀請包含受訪者的名字 。
* 不要使用類似全部大寫主題標題垃圾郵件的語言，貨幣符號等
* 使用專業的答復電子郵件地址。
* 表明多久時間來完成調查，並在截止日期到達時，將停止回收問卷。
* 不要發送垃圾郵件。
* 使用常用的和最新的電子郵件列表。
* 考慮您的邀請分配時間。你的觀眾主要是由學生或他們工作的專業人士？
* 附表提醒信息。
* 提供獎勵。
此外，你可以參考調查圈的發布方式，希望對你有所幫助。

Ⅳ 問卷調查過程中的常見問題與解決辦法

一、大學生問卷調查實施中常見的問題：

1.調查問卷的整體設計不良，問題表述欠妥，導致問卷的信度及效度下降，一旦選取針對某一熱點事件及問題或某種情況進行科學深入的調查研究，應首先嚴格設計調查問卷。

由於調查者存在心浮氣躁、急於求成的思想，細節考慮欠周全，導致問卷設計時存在一些問題，如抽樣誤差、結構不良、排序不當，存在復合型問題，問題表述不準確或有暗示性，涉及隱私及敏感的問題等，皆可影響被調查人員的真實所想，使其產生懷疑抵觸心理，不願配合作答。

2.調查過程中缺乏對被調查人員的必要解釋工作，忽略調查問卷的說明。調查問卷設計完成後，一般情況下附有填寫問卷的說明（或注意事項），讓被調查人員了解是什麼樣的調查，有何目的和意義，如何進行保密及怎樣填寫調查問卷，提示調查人員在調查時應嚴格遵循的規則等。

但在實際的調查實施過程中，調查人員沒有向被調查人說明此次問卷調查的目的和意義，使被調查人如墜雲霧，不知所措，導致被調查人對調查不感興趣，對問卷中較敏感、疑慮的問題缺乏高度保密的承諾，使其產生排斥心理，或在回答問卷時產生顧慮，易導致被調查人對問題的錯答或漏答。

3.參與調查的人員主觀上不重視，責任心不強，導致搜集的材料無效。參加調查的個別人員，其基本的社交禮儀欠妥，人與人之間的溝通能力及技巧欠缺，在與被調查者交流時主觀上缺乏應有的尊重，使用不禮貌語言，被調查者深感厭惡，影響參與調查的興趣，抽樣人群數目流失。

有的靈活性不夠，調查過程中遇到突發問題時驚慌失措，無應對之策，對有疑問的被調查者不能給予正確的指導，有的責任心不強，敷衍了事，不按問卷調查程序執行，偷工取巧，為了省事，找朋友幫忙發放問卷或找各自的朋友作答，出現問卷雷同或隨意填寫現象，造成搜集的資料無用。

二、加強大學生問卷調查實施中的解決辦法：

1.高度重視，嚴格設計，嚴密把控調查問卷質量。問卷設計質量直接決定了整個社會調研的成敗，多數情況下調查活動一般為抽樣調查，因此，調查樣本的代表性意義非常突出，是影響調查問卷效度及信度的非常重要的因素之一。

2.理解調查問卷設計初衷，恰當解釋說明，激發被調查人員的參與熱情。根據調查任務，遴選並培訓調查人員，熟悉理解問卷設計的原委，積極地鼓勵調動被調查人的參與熱情，詳細說明解釋調查過程中所遇到的問題，使其明了調查的真實目的及意義，解除猶豫心理，認真作答。

對問題做解釋時只對題目如何填寫給予指導，而對問題的含義不能過多解釋，更不能使用誘導性暗示性語言，要按調查者的意圖填寫，避免左右被調查人的真實想法，影響問卷調查的信度，收回問卷時檢查問卷是否存在題目漏答的情況，及時提醒，使問卷調查有效。

3.嚴格遴選及要求，提升調查人員的敬業精神和責任意識。遴選責任心強、具有敬業精神、良好的社會禮儀及人際溝通能力的人員，調查前進行嚴格培訓，明確各自的主觀態度，這也將影響調查的順利進行。

4.為了進一步杜絕調查問卷雷同的現象，我們在設計調查問卷時加入開放式問題，即被調查者可根據自己的認識和具體情況自由作答，不給出任何參考答案，問卷回收後，在資料整理時我們可根據問卷的筆跡初步鑒定是否存在雷同，將其剔除，保證調查問卷的質量。

(5)問卷數據不好如何調整擴展閱讀：

隨著網路的普及，大部分的社會調查通過微信、QQ、網路平台投票等媒介進行，具有快捷、方便、調查范圍廣等優勢，此外還要充分考慮調查材料的真實性問題，保證調查順利進行，從技術等層面進行論證。

社會調查是大學生關注社會、了解社會的重要途徑，是培養大學生適應社會及創新思維能力的重要手段。因此，在調查研究實施過程中只有不斷地實踐中養成嚴謹、求實的科學精神，才能發現及盡量避免此類失誤的發生，否則「千里之堤毀於蟻穴」，最終影響調查報告的質量。

Ⅵ 如何提高問卷調查數據的統計分析功能

一、數據清洗 在做數據分析前,先檢查數據是否完整、可信,因此先從數據清洗入手。 1、檢查數據是否完整,是否有異常值 針對選擇題、排序題這類封閉題型的答案進行查看題目的總量,缺失值,是否有異常值。 2、檢查邏輯是否合理性,是否有前後矛盾 利用前後題目邏輯關系進行測謊題,篩選出前後矛盾的答案。 二、樣本加權 由於問卷調研大多是抽樣調研,因此想要通過樣本去推測整體的情況,除了考慮最小樣本量,還需要考慮樣本的代表性。 三、數據分析 1、描述統計,看整體分布情況 統計各選項的數量、頻率是最常用到的分析,然後通過圖表展現出來,可以非常直觀的看出整體分布情況。 2、差異分析,找影響因素 通過差異分析,可以探索出更多的信息。 差異分析有三個步驟: 1)找到兩個可能有關系的因素。 2)將兩個因素交叉統計結果,根據結果在這兩個因素間做假設。 3)根據這兩個因素的數據類型,選擇合適的統計方法,從而驗證假設。 3、相關分析,找影響因素,以及影響程度 1)比如一份問卷調查,想要了解單個因素與忠誠度之間的關系,那麼就需要用到相關分析。 通常來說,相關系數介於-1~1之間,絕對值越大關系越密切,符號代表相關的方向。 絕對值大於0.4則可以認為這兩個數據之間有比較強烈的關系了。 所以絕對值越大,說明這個因素的影響程度越大。 需要注意的是,相關分析只能解釋兩個變數之間有無關系,不能得到因果結論。 2)如果想要了解多個影響因素合並一起對忠誠度的影響,則可以使用多元回歸法。 比如一份問卷調研中,在探索用戶遇到使用問題的次數與忠誠度的關系時,用戶遇到的問題有4種,分別是定位問題、

Ⅶ 超級糟糕的問卷效度，要如何調整

做量表研究的人，或多或少都曾因為量表效度不達標困擾過，尤其在很多研究領域並沒有特別權威的經典量表可以引用。使用自製的量表來研究，容易信效度不達標，那麼如果遇到效度非常糟糕的情況時應該怎麼辦呢？

在解決效度低的這個問題之前，我們不妨一起來回顧下，判斷效度達標的指標都有哪些。以使用探索性因子分析檢驗結構效度為例：

（ 1 ） KMO >0.6 、通過巴特萊球形檢驗

SPSSAU效度分析 中可自動輸出KMO 和 Bartlett 的檢驗結果。

如果KMO值高於0.8，則說明效度高；如果此值介於0.7~0.8之間，則說明效度較好；如果此值介於0.6~0.7，則說明效度可接受，如果此值小於0.6，說明效度不佳(如果僅兩個題；則KMO無論如何均為0.5)。

通過Bartlett 球形度檢驗意味著變數之間有一定的相關性，適合使用因子分析檢驗效度。  

（2）分析項歸類清晰

結構效度分為兩種：一種是使用探索性因子分析的方法；另一種是使用驗證性因子性分析。其中探索性因子分析適合非經典量表使用。

比如說預期有5個維度，但是分析後得到3個公因子，可能就是某些分析項預期與實際分析時出現了偏差，這時可以適當刪減不合理的分析項，當分析項與維度的劃分與專業意義上的內在邏輯結構基本一致，此時則說明數據具有較好的效度。

通常分析項的在某個因子下的因子載荷系數絕對值>0.4，即認為該分析項可以歸屬於這個因子下。

比如上表中的分析項d1，預期歸屬於因子5里，但實際在因子1里。此時就應該移出d1重新分析。

（3）其他效度分析判斷指標： 共同度 、相關系數矩陣等

如果變數相關性過高，可能會存在共線性問題，區分效度較低等問題；如果相關性太低，則說明變數之間的內在聯系比較弱，不適合進行因子分析。通常共同度值>0.4即可。

共同度值可在 效度分析 結果中獲得，相關系數矩陣可通過SPSSAU【 通用方法 】--【 相關 】得到。

（1）怎麼都劃分不清維度

（2）實際分析項歸類與預期維度不同

（3）有很多共同度很低的題項

（1）怎麼都劃分不清維度

建議每次 放入一個維度的題項 ，移出共同度低的問題。重復以上操作，將每個維度分析一遍，確保每個維度內部沒有太糟糕的題。然後再放入全部的題目，整體分析。這樣就可以看到維度之間劃分得是否清晰。

（2）實際分析項歸類與預期維度不同

分析項歸類與預期維度不同，是一個非常常見的問題。

CFA檢驗流程輕參考：

https://spssau.com/helps/questionnaire/cfa.html

建議每次放入一個維度的題項，移出共同度低的問題。重復所有維度操作一遍，確保每個維度內部沒有太糟糕的題。然後再放入全部的題目，整體做一遍。這樣就可以看到維度之間劃分得是否清晰。

如果仍然無法解決建議可增加樣本量，或重新收集數據修改量表內容。

如果結果的維度劃分比較清晰，且符合專業知識認知，建議以分析結果為准，根據假設和結果，修正量表。

同樣的樣本數據，不同的分析思路，有可能出現結果不相同，但只要符合效度的思維概念即可。

（3）有很多共同度很低的題項

有很多共同度低的分析項，意味著分析項之間的關聯性較低，通常這時候分析項歸類也不好。

此時建議可以從共同度最低的分析項開始移出，依次分析直至刪除所有共同度小於0.4的項，需要來回多次進行對比，找出最佳結果。

當然，最根本的改善效度的方法，還是要做好預調研工作，保證數據收集質量。設計量表時每個維度的題目最好有出處可尋。這樣做才能為後續分析工作提供便利。

Ⅷ 問卷調查之後，怎麼整理數據

我教你一個方法吧，找一個在線調查系統，把你的問卷在系統里生成好，把所有數據輸入，系統就會自動把你的數據整理好的。
推薦你使用調查派：http://www.diaochapai.com
是完全免費無限制的，需要導出數據的話，發給郵件給他們就行了。

Ⅸ 問卷星如何修改數據

問卷星如何修改數據?
問卷星如何刪掉無用數據你登錄問卷星，可以通過「分析&下載——查看下載答卷——刪除」，刪除無用的答卷。
我今天在問卷星上發不了一個問卷調查，已經有些同學填了，請問我還可以再進去修改嗎？還會有什麼影響嗎？可以修改的，但是有答卷的情況下，要慎重選擇不同的修改模式。
請選擇編輯問卷模式：
A.部分修改問卷（保留已有答卷）
B.整體修改問卷（以下內容會被刪除：有效答卷：11份)（答卷刪除後不能還原，請謹慎選擇。建議您先下載答卷到本地。）
C.復制此問卷並編輯新的問卷（原始問卷不受任何影響）
請注意：
選擇A：為了保耿問卷修改前後答卷數據的一致性，您只能修改問卷的細節，例如更改錯別字、添加選項、增加跳題邏輯或者修改題目的屬性等。不能對問卷做以下操作：刪除題目或選項、移動題目或選項、轉換題型。
選擇B：您可以對問卷做任何修改。
問卷星已經發布了的問卷,修改後之前的投票數是否還在有兩種修改方式：
部分修改——數據或者投票數還在，但是只能做文字性的修改。
整體修改——數據或者投票數會丟失，且不能找回，可以做大范圍的修改。
問卷星裡面的互填問卷設置的點數太高了，在哪裡可以修改送出的點數數量？那個點數是根據問卷的題目數量自動計算的，不能修改的。
問卷星怎樣設置一人填一次呢填礌補充好問卷之後，在問卷設置中→安全及許可權→3、防重復填寫，有一個ip地址限制，和同一電腦，手機限制，勾選即可。
在問卷星中導出的原始數據的excel的表格，做了一點修改之後還能用於spss數據分析嗎？分析時能看保存時要保存為原始格式
保持數據間的勾稽關系正確（比如匯總、小計）
這樣當然就看不出改動了
紙質調查問卷如何用問卷星錄入數據具體操作！！！急求！！！如果只是單純的創建了一份問卷，沒有去推廣這個問卷，一般是不會有人來主動填你的問卷的。
如果想設置為不公開，也可以。在「設計問卷」——「問卷設置」——「安全及許可權」——「公開級別」——均設置為不公開就可以。
問卷星數據分析里怎麼把百分比改成數字首頁這是一個條形圖，其次好像不能改為數字，
問卷星怎麼設置可以根據答案來改變選項？這個問卷星的我沒用過，我用表單大師是可以實現的，表單大師裡面直接設置欄位顯示邏輯就行了
問卷星怎麼導出excel的數據呢，求解方法問卷星支持將數據導入到SPSS。操作方法：進入管理後台，分析&下載——下載原始答卷，下載到SPSS(SAV文件)，頁面有提示

Ⅹ 您好！！！，我想請問資料庫因子分析和信度分析非常不理想，可否自行更改數據提高信度沒時間重發問卷了

並不一定要修改數據，你可以嘗試進行數據的重新選擇，一個資料庫裡面有非常多數據，那你可以隨即選擇其中的數據進行分析。
另外做信度分析時 還可以對問卷進行一定的刪減，通過分析剔除某個題目後整體信度變化來判斷，那個題目可以刪掉不要
這樣也可以對信度有一定的調整和提高