问卷数据不好如何调整

Ⅰ 关于调查问卷的数据处理问题

1、我们老师的通常做法是如果他选了两项就取平均植，比如他选3和5，就算四，如果他选3和4你就随便选一个，我看你的那个好象也不是很严格
2、这个多选是什么意思？如果本身就是单选的题目，按上面的处理就行，如果本身是多选的题目，就用SPSS的多因素分析
3、漏答有几个呢？如果你的答卷基数很大，比如你调查了1000人，只有几个漏答可以忽略不记，如果你只调查50个人，有5～10个漏答就要重测，因为你的信度已经达不到了

Ⅱ 问卷调查会出现的误差及规避方法

(一）设定调查范围
1. 设定调查问题的范围，其关键是要从选题的目的和需要着眼，绝不能偏离；
2. 对问题回答的可能性亦要有一个基本的估计，有些属个人私隠的问题，恐怕不易得到答案；
3. 问题太多，导致完成问卷的时间太长等，均需要避免。
(二)写出具体问题
1. 所列问题应简单明确；
2. 消除受访者的疑虑，一般一个问题只包涵一个调查指标；
3. 问题不带倾向性，不能诱导受访者回答；
4. 同类问题排列一起，问题排列的先后以先易后难为原则，开放性问题尽量放在后面；
5. 一般而言，涉及事实的问题是用选择性；有关了解看法的问题可用1-5来表示(例如：1代表极不同意；5代表极同意)；
6. 问卷草拟后，应该邀请其他人扮演受访者，尝试回答问卷中的题目。这些经验可以大大提升问卷的质素。
问卷内容
• 在设计问卷时，应包括以下的部份：
– (1) 进行调查的目的
– (2) 答题说明
– (3) 问题和选项
– (4) 受访者背景资料
– (5) 致谢
问卷要点
• 注意事项
– 指示要清楚易明
– 问卷前面的问题是比较容易回答的
– 供选择的答案项目要“尽列”，亦应包括“不知道”或“不适用”或“其他”的项目
– 同一个题目的所有选项必须相互排斥
– 问题的用词要精确及适当
– 问题要具体
– 问卷的布局要美观、清晰
– 预留足够的空间给受访者填写资料 / 意见
• 避免事项
– 避免包括与研究没有关系的问题
– 不可欠缺可以提供重要资料的问题
– 不宜设计太多没有固定答案的问题
– 避免直接询问受访者确切的年龄、收入或其他私人的问题
– 不宜询问受访者一些尖锐性或威胁性的问题
– 不要以否定或双重否定方式提问
– 避免询问发生在很久以前的事情
– 不要用“引导性”问题
• 例如：你会同意香港的房屋政策吗?
– 不要用“有倾向性”问题
• 例如：你会否同意地下铁路合理地调整票价吗?
– 不要一题多问

Ⅲ 问卷数据不相关怎么办

原因主要从两个维度展开。
第一，问卷设计，适度的人为设计问题实现答案选项的有效分布。举个栗子吧，关于救落水儿童的问题设计，
1、你认为你遇到落水儿童，应不应该立即施救（A应该/B不应该）
2、如果你不会游泳，但当你遇到落水儿童，你会不会立刻去救他（A会/B不会）
3、你搭乘出租车赶往好朋友的婚礼现场，但路上发现远处有一个落水儿童，你会不会立刻停车去救他而耽误了好朋友的婚礼（A会/B不会）
相信你一定能体会出三种不同的设计，答案分布一定截然不同吧
第二，问卷样本发放数量、样本散布均匀度。样本要满足基本的数量，并且尽可能的在你所要调查的对象的不同特征范围之间实现均匀分布。比如男女分布、老少分布、收入范围分布、区域分布等等。

Ⅳ 在网上做一份小问卷调查，但是效果太差。如何解决啊

新闻来源：调查圈
当已经制作完成的问卷发布给受众群体时，您需要考虑多个方面的问题，以提高问卷收集数据的质量。

首先，你不仅需要了解您的调查对象，你还需要建立一个与其利益息息相关、有效且有趣的调查。

许多答题者甚至不知道你是谁，假定是一份毫无吸引力的调查时，那么您的问卷回收率肯定不会如您期望的高。甚至会将您的调查邀请视为垃圾邮件，从此列入黑名单之列。

那么，究竟什么是问卷的回收率？参与回答问卷的人数与所有发布问卷的人数的百分比，即问卷的回收率。回收率较高的问卷，更能有效地反映调查结果的代表性。为了计算问卷的回收率，可使用一下共识（结果乘以100%）：

完成调查的人数/参与调查的总人数=回收率

提高回收率，您需要注意以下这些关键点：

问卷设计：

* 考虑您的研究目的。
* 建立与您的受访者关系，尽量预先通知他们即将推出的调查。
* 创建一个调查，问正确的问题，以满足您的研究目标。
* 让您的设计简洁，准确，符合逻辑，尽量精简。
* 试验测试 ，以确保所有收集数据的工作正常，保证答题不会白费功夫。

电子邮件邀请：

* 消息内容是重要的：邀请信息是您的受访者最先看到的。当他们最初查看邀请一眼，受访者可以直接将其发送到垃圾邮件，如果你忽略这些技巧：
* 不要使用邮件中的垃圾邮件的语言。
* 包括你的联系信息，你怎样得到的电子邮件地址，调查的目的，你将做什么的研究，是否是匿名答卷等。
* 个性化的信息。邀请包含受访者的名字 。
* 不要使用类似全部大写主题标题垃圾邮件的语言，货币符号等
* 使用专业的答复电子邮件地址。
* 表明多久时间来完成调查，并在截止日期到达时，将停止回收问卷。
* 不要发送垃圾邮件。
* 使用常用的和最新的电子邮件列表。
* 考虑您的邀请分配时间。你的观众主要是由学生或他们工作的专业人士？
* 附表提醒信息。
* 提供奖励。
此外，你可以参考调查圈的发布方式，希望对你有所帮助。

Ⅳ 问卷调查过程中的常见问题与解决办法

一、大学生问卷调查实施中常见的问题：

1.调查问卷的整体设计不良，问题表述欠妥，导致问卷的信度及效度下降，一旦选取针对某一热点事件及问题或某种情况进行科学深入的调查研究，应首先严格设计调查问卷。

由于调查者存在心浮气躁、急于求成的思想，细节考虑欠周全，导致问卷设计时存在一些问题，如抽样误差、结构不良、排序不当，存在复合型问题，问题表述不准确或有暗示性，涉及隐私及敏感的问题等，皆可影响被调查人员的真实所想，使其产生怀疑抵触心理，不愿配合作答。

2.调查过程中缺乏对被调查人员的必要解释工作，忽略调查问卷的说明。调查问卷设计完成后，一般情况下附有填写问卷的说明（或注意事项），让被调查人员了解是什么样的调查，有何目的和意义，如何进行保密及怎样填写调查问卷，提示调查人员在调查时应严格遵循的规则等。

但在实际的调查实施过程中，调查人员没有向被调查人说明此次问卷调查的目的和意义，使被调查人如坠云雾，不知所措，导致被调查人对调查不感兴趣，对问卷中较敏感、疑虑的问题缺乏高度保密的承诺，使其产生排斥心理，或在回答问卷时产生顾虑，易导致被调查人对问题的错答或漏答。

3.参与调查的人员主观上不重视，责任心不强，导致搜集的材料无效。参加调查的个别人员，其基本的社交礼仪欠妥，人与人之间的沟通能力及技巧欠缺，在与被调查者交流时主观上缺乏应有的尊重，使用不礼貌语言，被调查者深感厌恶，影响参与调查的兴趣，抽样人群数目流失。

有的灵活性不够，调查过程中遇到突发问题时惊慌失措，无应对之策，对有疑问的被调查者不能给予正确的指导，有的责任心不强，敷衍了事，不按问卷调查程序执行，偷工取巧，为了省事，找朋友帮忙发放问卷或找各自的朋友作答，出现问卷雷同或随意填写现象，造成搜集的资料无用。

二、加强大学生问卷调查实施中的解决办法：

1.高度重视，严格设计，严密把控调查问卷质量。问卷设计质量直接决定了整个社会调研的成败，多数情况下调查活动一般为抽样调查，因此，调查样本的代表性意义非常突出，是影响调查问卷效度及信度的非常重要的因素之一。

2.理解调查问卷设计初衷，恰当解释说明，激发被调查人员的参与热情。根据调查任务，遴选并培训调查人员，熟悉理解问卷设计的原委，积极地鼓励调动被调查人的参与热情，详细说明解释调查过程中所遇到的问题，使其明了调查的真实目的及意义，解除犹豫心理，认真作答。

对问题做解释时只对题目如何填写给予指导，而对问题的含义不能过多解释，更不能使用诱导性暗示性语言，要按调查者的意图填写，避免左右被调查人的真实想法，影响问卷调查的信度，收回问卷时检查问卷是否存在题目漏答的情况，及时提醒，使问卷调查有效。

3.严格遴选及要求，提升调查人员的敬业精神和责任意识。遴选责任心强、具有敬业精神、良好的社会礼仪及人际沟通能力的人员，调查前进行严格培训，明确各自的主观态度，这也将影响调查的顺利进行。

4.为了进一步杜绝调查问卷雷同的现象，我们在设计调查问卷时加入开放式问题，即被调查者可根据自己的认识和具体情况自由作答，不给出任何参考答案，问卷回收后，在资料整理时我们可根据问卷的笔迹初步鉴定是否存在雷同，将其剔除，保证调查问卷的质量。

(5)问卷数据不好如何调整扩展阅读：

随着网络的普及，大部分的社会调查通过微信、QQ、网络平台投票等媒介进行，具有快捷、方便、调查范围广等优势，此外还要充分考虑调查材料的真实性问题，保证调查顺利进行，从技术等层面进行论证。

社会调查是大学生关注社会、了解社会的重要途径，是培养大学生适应社会及创新思维能力的重要手段。因此，在调查研究实施过程中只有不断地实践中养成严谨、求实的科学精神，才能发现及尽量避免此类失误的发生，否则“千里之堤毁于蚁穴”，最终影响调查报告的质量。

Ⅵ 如何提高问卷调查数据的统计分析功能

一、数据清洗 在做数据分析前,先检查数据是否完整、可信,因此先从数据清洗入手。 1、检查数据是否完整,是否有异常值 针对选择题、排序题这类封闭题型的答案进行查看题目的总量,缺失值,是否有异常值。 2、检查逻辑是否合理性,是否有前后矛盾 利用前后题目逻辑关系进行测谎题,筛选出前后矛盾的答案。 二、样本加权 由于问卷调研大多是抽样调研,因此想要通过样本去推测整体的情况,除了考虑最小样本量,还需要考虑样本的代表性。 三、数据分析 1、描述统计,看整体分布情况 统计各选项的数量、频率是最常用到的分析,然后通过图表展现出来,可以非常直观的看出整体分布情况。 2、差异分析,找影响因素 通过差异分析,可以探索出更多的信息。 差异分析有三个步骤: 1)找到两个可能有关系的因素。 2)将两个因素交叉统计结果,根据结果在这两个因素间做假设。 3)根据这两个因素的数据类型,选择合适的统计方法,从而验证假设。 3、相关分析,找影响因素,以及影响程度 1)比如一份问卷调查,想要了解单个因素与忠诚度之间的关系,那么就需要用到相关分析。 通常来说,相关系数介于-1~1之间,绝对值越大关系越密切,符号代表相关的方向。 绝对值大于0.4则可以认为这两个数据之间有比较强烈的关系了。 所以绝对值越大,说明这个因素的影响程度越大。 需要注意的是,相关分析只能解释两个变量之间有无关系,不能得到因果结论。 2)如果想要了解多个影响因素合并一起对忠诚度的影响,则可以使用多元回归法。 比如一份问卷调研中,在探索用户遇到使用问题的次数与忠诚度的关系时,用户遇到的问题有4种,分别是定位问题、

Ⅶ 超级糟糕的问卷效度，要如何调整

做量表研究的人，或多或少都曾因为量表效度不达标困扰过，尤其在很多研究领域并没有特别权威的经典量表可以引用。使用自制的量表来研究，容易信效度不达标，那么如果遇到效度非常糟糕的情况时应该怎么办呢？

在解决效度低的这个问题之前，我们不妨一起来回顾下，判断效度达标的指标都有哪些。以使用探索性因子分析检验结构效度为例：

（ 1 ） KMO >0.6 、通过巴特莱球形检验

SPSSAU效度分析 中可自动输出KMO 和 Bartlett 的检验结果。

如果KMO值高于0.8，则说明效度高；如果此值介于0.7~0.8之间，则说明效度较好；如果此值介于0.6~0.7，则说明效度可接受，如果此值小于0.6，说明效度不佳(如果仅两个题；则KMO无论如何均为0.5)。

通过Bartlett 球形度检验意味着变量之间有一定的相关性，适合使用因子分析检验效度。  

（2）分析项归类清晰

结构效度分为两种：一种是使用探索性因子分析的方法；另一种是使用验证性因子性分析。其中探索性因子分析适合非经典量表使用。

比如说预期有5个维度，但是分析后得到3个公因子，可能就是某些分析项预期与实际分析时出现了偏差，这时可以适当删减不合理的分析项，当分析项与维度的划分与专业意义上的内在逻辑结构基本一致，此时则说明数据具有较好的效度。

通常分析项的在某个因子下的因子载荷系数绝对值>0.4，即认为该分析项可以归属于这个因子下。

比如上表中的分析项d1，预期归属于因子5里，但实际在因子1里。此时就应该移出d1重新分析。

（3）其他效度分析判断指标： 共同度 、相关系数矩阵等

如果变量相关性过高，可能会存在共线性问题，区分效度较低等问题；如果相关性太低，则说明变量之间的内在联系比较弱，不适合进行因子分析。通常共同度值>0.4即可。

共同度值可在 效度分析 结果中获得，相关系数矩阵可通过SPSSAU【 通用方法 】--【 相关 】得到。

（1）怎么都划分不清维度

（2）实际分析项归类与预期维度不同

（3）有很多共同度很低的题项

（1）怎么都划分不清维度

建议每次 放入一个维度的题项 ，移出共同度低的问题。重复以上操作，将每个维度分析一遍，确保每个维度内部没有太糟糕的题。然后再放入全部的题目，整体分析。这样就可以看到维度之间划分得是否清晰。

（2）实际分析项归类与预期维度不同

分析项归类与预期维度不同，是一个非常常见的问题。

CFA检验流程轻参考：

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

建议每次放入一个维度的题项，移出共同度低的问题。重复所有维度操作一遍，确保每个维度内部没有太糟糕的题。然后再放入全部的题目，整体做一遍。这样就可以看到维度之间划分得是否清晰。

如果仍然无法解决建议可增加样本量，或重新收集数据修改量表内容。

如果结果的维度划分比较清晰，且符合专业知识认知，建议以分析结果为准，根据假设和结果，修正量表。

同样的样本数据，不同的分析思路，有可能出现结果不相同，但只要符合效度的思维概念即可。

（3）有很多共同度很低的题项

有很多共同度低的分析项，意味着分析项之间的关联性较低，通常这时候分析项归类也不好。

此时建议可以从共同度最低的分析项开始移出，依次分析直至删除所有共同度小于0.4的项，需要来回多次进行对比，找出最佳结果。

当然，最根本的改善效度的方法，还是要做好预调研工作，保证数据收集质量。设计量表时每个维度的题目最好有出处可寻。这样做才能为后续分析工作提供便利。

Ⅷ 问卷调查之后，怎么整理数据

我教你一个方法吧，找一个在线调查系统，把你的问卷在系统里生成好，把所有数据输入，系统就会自动把你的数据整理好的。
推荐你使用调查派：http://www.diaochapai.com
是完全免费无限制的，需要导出数据的话，发给邮件给他们就行了。

Ⅸ 问卷星如何修改数据

问卷星如何修改数据?
问卷星如何删掉无用数据你登录问卷星，可以通过“分析&下载——查看下载答卷——删除”，删除无用的答卷。
我今天在问卷星上发不了一个问卷调查，已经有些同学填了，请问我还可以再进去修改吗？还会有什么影响吗？可以修改的，但是有答卷的情况下，要慎重选择不同的修改模式。
请选择编辑问卷模式：
A.部分修改问卷（保留已有答卷）
B.整体修改问卷（以下内容会被删除：有效答卷：11份)（答卷删除后不能还原，请谨慎选择。建议您先下载答卷到本地。）
C.复制此问卷并编辑新的问卷（原始问卷不受任何影响）
请注意：
选择A：为了保耿问卷修改前后答卷数据的一致性，您只能修改问卷的细节，例如更改错别字、添加选项、增加跳题逻辑或者修改题目的属性等。不能对问卷做以下操作：删除题目或选项、移动题目或选项、转换题型。
选择B：您可以对问卷做任何修改。
问卷星已经发布了的问卷,修改后之前的投票数是否还在有两种修改方式：
部分修改——数据或者投票数还在，但是只能做文字性的修改。
整体修改——数据或者投票数会丢失，且不能找回，可以做大范围的修改。
问卷星里面的互填问卷设置的点数太高了，在哪里可以修改送出的点数数量？那个点数是根据问卷的题目数量自动计算的，不能修改的。
问卷星怎样设置一人填一次呢填礌补充好问卷之后，在问卷设置中→安全及权限→3、防重复填写，有一个ip地址限制，和同一电脑，手机限制，勾选即可。
在问卷星中导出的原始数据的excel的表格，做了一点修改之后还能用于spss数据分析吗？分析时能看保存时要保存为原始格式
保持数据间的勾稽关系正确（比如汇总、小计）
这样当然就看不出改动了
纸质调查问卷如何用问卷星录入数据具体操作！！！急求！！！如果只是单纯的创建了一份问卷，没有去推广这个问卷，一般是不会有人来主动填你的问卷的。
如果想设置为不公开，也可以。在“设计问卷”——“问卷设置”——“安全及权限”——“公开级别”——均设置为不公开就可以。
问卷星数据分析里怎么把百分比改成数字首页这是一个条形图，其次好像不能改为数字，
问卷星怎么设置可以根据答案来改变选项？这个问卷星的我没用过，我用表单大师是可以实现的，表单大师里面直接设置字段显示逻辑就行了
问卷星怎么导出excel的数据呢，求解方法问卷星支持将数据导入到SPSS。操作方法：进入管理后台，分析&下载——下载原始答卷，下载到SPSS(SAV文件)，页面有提示

Ⅹ 您好！！！，我想请问数据库因子分析和信度分析非常不理想，可否自行更改数据提高信度没时间重发问卷了

并不一定要修改数据，你可以尝试进行数据的重新选择，一个数据库里面有非常多数据，那你可以随即选择其中的数据进行分析。
另外做信度分析时 还可以对问卷进行一定的删减，通过分析剔除某个题目后整体信度变化来判断，那个题目可以删掉不要
这样也可以对信度有一定的调整和提高