㈠ 问卷星怎么统计数据
问题一:如何从问卷星中得出统计的概率数据 在“分析&下汪碧姿载”--》“数据分析报告“页面就可以查看每个选项的比例&人数。
问题二:怎么将统计好的数据放入问卷星分析? 需要您在问卷星上设计好问卷,然后再将答卷一份一份录入到问卷星上。再将数据导入到SPSS。
问题三:自己收集的数据可以导入到问卷星里做数据统计吗 在“分析&下载”--》“数据分析报告“页面就可以查看每个选项的比例&人数。
问题四:问卷星后台可以查看什么数据 后台,“分析&下载――查看下载答卷”,可以预览每份答卷详情
后台,“分析&下载――统计&分析”,可以查困绝看统计数据及分析数据
问题五:问卷星慧前里的【表格题】为什么没有统计数据的?到底是怎么用的? 10分 有统计数据 在后台统计与分析里面可以看到
问题六:怎样做网上问卷调查表?如何得到统计的数据? 用“网题”在线调查系统 做一个问卷就可以了!应答者在线填答问卷,数弗就会被回收自动生成了图表报告了,用“网题”做在线调查很方便的!nquestion/
问题七:如何用问卷星分析? 能够 你把问卷先录到问卷星 然后自己一份一份将答卷填写进去 就可以用系统进行自动的统计分析了
问题八:如何将纸质版的问卷录入问卷星进行数据分析???? 你把问卷星里面的数据导出来,然后录入excel就行了
问题九:怎么查问卷星中问卷的结论
㈡ 调查问卷怎么汇总整理
1、如本例,要求对下列表格按照销售分部进行分类汇总。
主要内容:
1、标题:每份问卷都有一个研究主题。研究者应开宗明义定个题目,反映这个研究主题,使人一目了然,增强填答者的兴趣和责任感,例如,“厂级干部推荐表”,这个问卷的标题,把该厂人事部门的调查内容和范围反映出来了。
2、说明:问卷前面应有一个说明。这个说明可以是一封告调查对象的信,也可以是指导语,说明这个调查的目的意义,填答问卷的要求和注意事项,下面同时填上调查单位名称和年月日。问卷的说明是:问卷开头主要包括引言和注释,是对问卷的情况说明。
㈢ 调查问卷如何统计分析
问题一:如何用Excel来进行调查问卷的整理、统计和分析? 2007版 数据――数据分析
97-2003版 好像是工具里忘了
你用帮助搜索一下,
问题州宴二:问卷调查所能用的统计方法 50分 1. 调查的样本量太小,计算出的结论可靠性不高。
例如看到一些研究生的论文,只发了几十份问卷调查表,就根据统计到的百分比写下十分肯定的结论。其实,是有问题的。
例如:调查“你对××活动喜欢的程度”,调查了45人。调查结果:非常喜欢2人,喜欢5人,一般10人,不太喜欢13人,不喜欢15人。作者统计出:喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的15.5%,不太喜欢和不喜欢的共28人,占62.2%。并根据15.5%和62.2%来进一步写结论。
但是,他忽略了调查的样本计算出率以后,还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为15.5%。还应该计算率的标准误Sp。
_________ _________________
本例,喜欢率的标准误 Sp =√P(1-P)/n = √15.5(100-15.5)/45 = 5.39 %
按样本量n,查t值表上, n-1的t0.01和t0.05 的值,查得t0.05=2.02 , t0.01=2.69, 根据喜欢率15.5 %、标准误5.39 % 和t0.05的值,可计算出:
95% 置信区间:15.5±2.02×5.39=4.6%~26.4%。(置信区间上下限的差值高达21.8%)。
95% 置信区间的含义是,如果用样本的喜欢率15.5%来估计总体的喜欢率时,有95%的可能是在4.6%~26.4%的区间之间。这样高达21.8%的区间意味着15.5%是不太可信的。
但是,如果扩大样本量到450人,4500人,而统计出的喜欢率也是15.5%。由于调查的样本量扩大了,标准误 Sp会缩小,计算出的95% 置信区间也就缩小为12.2%~18.8%和14.4%~16.6%。这时用样本率估计总体率时,上下限的差值很接近15.5%,才是可信的。
2. 调查数据的统计分析过于简单。
目前看到的调查数据统计分析大都比较简单。只是计算各个问卷指标的百分比,如上面举例的喜欢率15.5%等等。
要避免统计分析过于简单,首先,在做调查表设计时,就事先要考虑好调查数据的统计分析方法。例如同样是调查“你对××活动喜欢的程度”,除了要扩大调查样本量外,在调查表中增加调查性别和年龄。这样就可以采用一种较为复杂的方法――交叉分析。交叉分析是分析“年龄”、 “性别”和“对××活动喜欢程度”三个变量之间的关系。假设不分类统计时,喜欢率是15.5%。交叉分析后就会发现由于性别的不同,年龄段的不同喜欢率是不同的。
例如:2005年国民体质监测问卷调查中,对“睡眠时间”的统计分析,如果只是简单地计算某市成年男子2473人的问卷,只能统计出:睡眠6小时以下的人为13.4%,睡眠6~9小时的73.6%,睡眠9小时以上的13%。但是,如果增加年龄因素,分年龄段进行统计就可以看到,各年龄段的百分比是不同的(统计表略)。利用分年龄段的百分比还可以画出折线图(图略)。从图上更可以清楚的显示出:随着年龄增加,睡丛乎眠时间逐渐减少的趋势。
上述统计分析方法比较简单。但是,仅靠简单的统计方法来处理问卷调查数据是十分可惜的,因为大量的数据信息还没有充分利用。所以,设计问卷时,就应该注意到,让收集到的调查数据能做多因素统计分析(如:回归分析,因子分析等)。下面是我帮助或指导有关单位做过的统计分析渗迹悉实例:
例1:2005年国民体质监测的调查问卷内容中,包括了各人的文化程度,职业,工作、生活和体育锻炼等方面的许多问题。为了分析这些调查内容和各人的体质有什么关系,找出哪些因素对体质的好......>>
问题三:如何对调查问卷进行统计分析 Eviews软件更好用。一般做统计分析excel就够了,其实方法简单复杂不重要,合适就好。
问题四:如何对调查问卷进行统计分析 Eviews软件更好用。一般做统计分析excel就够了,其实方法简单复杂不重要,合适就好。
问题五:如何用Excel分析调查问卷数据 看图演示。
其中开始新建了一个叫“汇总”的表,作为模板,然后复制这个表,改名叫1,输入第一张问卷结果,再复制一张表,输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。
然后在汇总表输入求和公式。
B2公式如下:
=SU哗('汇总 (2):汇总 (4)'!B3)
其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名,汇总 (4)是最后一张问卷表名,我这图为了简便就做了3个结果表,然后复制公式到所有单元格。
问题六:录入好的调查问卷,该如何进行数据分析? 在设计时就需要考虑到统计方便,才能便于汇总。用excel就可以。
问题七:急~如何进行问卷调查的统计分析 可以做不同特征的被调查者的比较
我替别人做这类的数据分析蛮多的
工具有无数种,spss是最常用的
问题八:如何分析调查问卷 5分 如果是针对一份具体鸡问卷调查来进行分析,首先要清楚问卷调查的目的是什么。因为围绕着这个目的,下设的每一项问题都有着极其明确的相关性。其次,统计出每一项问题各种回答的具体数字。这些数字直接反映出被调查人的行为以及心理状况。第三,就是最重要最繁琐也是最细微的工作了,分析数字后面直接或间接的能够告诉我们什么情况。如:十个人早餐状况,二人在家吃,五人在外买,二人有时吃,一人不吃。数字表面说明十分之七的人有吃早餐的习惯,十分之三的人不规律。继续挖掘下去会得出,多数人比较重视早餐,少数人忽视早餐作用。如果问题仍有细化小项,还可以继续研究重视早餐的人数中,早餐是否科学等等。需要强调的是,每一项的结果都要与调查目的息息相关,围绕目的去分析。第四,根据各项分析结果做出总的结论。
一管之见,仅供参考。
问题九:如何处理问卷调查数据进行统计分析 你提到了统计分析表格,这个提法是错误的
没有这个说法
你可以先设计研究目的,做出研究假设,然后根据假设做分析,然后制作成表格
我经常帮别人做这类的数据统计分析
㈣ 我在问卷星上发布的问卷,现在收集好了,但是后续的数据分析统计该怎么办
当收集到问卷数据后,点击页面数据按钮,进入“统计分析”,可查看基本图表、交叉图表、答卷详情、来源概览。
问卷星是一个专业的在线问卷调查、考试、测评、投票平台,专注于为用户提供功能强大、人性化的在线设计问卷、采集数据、自定义报表、调查结果分析等系列服务。与传统调查方式和其他调查网站或调查系统相比,问卷星具有快捷、易用、低成本的明显优势。
使用步骤
1、在线设计问卷:问卷星提供了所见即所得的设计问卷界面,支持49种题型以及信息栏和分页栏、并可以给选项设置分数(可用于考试、测评问卷),可以设置关联逻辑、引用逻辑、跳转逻辑,同时还提供了千万份量级专业问卷模板。
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4、查看调查结果:可以通过柱状图、饼状图、圆环图、条形图等查看统计图表,卡片式查看答卷详情,分析答卷来源的时间段、地区和网站。
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㈤ 问卷星查看已提交的 教你如何看最终的统计结果
1、在所有人都填完问卷后,这时你就需要点开问卷星的主页面去查看已提交的结果。
2、在问卷星的主页面,找到自己想查看的问卷,确定好问卷的ID,然后点击下方的“分析下载”选项,就可以查看最终已提交的问卷的结果了。
㈥ 录入好的调查问卷,该如何进行数据分析
SPSS分析调查问卷数据的方法
当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.
Spss处理:
第一步:定义变量
大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).
我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:
1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?
A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59
那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的,即选择Numeric, width宽度为4,decimals即小数位数位为0(因为答案没有小数点),label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号,会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59;Missing,用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号,会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮,默认值为最上方的“无缺失值”;第二项为“不连续缺失值”,最多可以定义3个值;最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”,在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图;Colomns,定义显示列宽,可自己根据实际情况设置;Align,定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式;Measure,定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.
1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value 、Missing两项不设置即可.
2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在spss中的具体操作.比如如下一例:
请问您通常获取新闻的方式有哪些( )
1 报纸 2 杂志 3 电视 4 收音机 5 网络
在spss中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.
使用该窗口,我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
到此,我们的定义变量的工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据的录入了.首先,我们要回到数据录入窗口,这很简单,只要我们点击软件左下方的Data View标签就可以了.
第二步:数据录入
Spss数据录入有很多方式,大致有一下几种:
1.读取SPSS格式的数据
2.读取Excel等格式的数据
3.读取文本数据(Fixed和Delimiter)
4.读取数据库格式数据(分如下两步)
(1)配置ODBC (2)在SPSS中通过ODBC和数据库进行
但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在spss的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.
1. 在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.
2. 在数据录入窗口中,我们可以看到表格上方出现了1、2、3、4、5…….的标签名,这其实是我们在第一步定义变量中,我们为问卷的每一个问题取的变量名,即1代表第一题,2代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题的答案即可完成问卷的数据录入.比如上述年龄段查询的例题,如果问卷上勾选了A答案,我们在1下面输入1就行了(不要忘记我们通常是用1、2、3、4来代替A、B、C、D的).
3.我们知道一行代表一份问卷,所以有几分问卷,就要有几行的数据.
在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.
第三步:统计分析
有了数据,可以利用SPSS的各种分析方法进行分析,但选择何种统计分析方法,即调用哪个统计分析过程,是得到正确分析结果的关键。这要根据我们的问卷调查的目的和我们想要什么样的结果来选择.SPSS有数值分析和作图分析两类方法.
1.作图分析:
在SPSS中,除了生存分析所用的生存曲线图被整合到Analyze菜单中外,其他的统计绘图功能均放置在graph菜单中。该菜单具体分为以下几部分::
(1)Gallery:相当于一个自学向导,将统计绘图功能做了简单的介绍,初学者可以通过它对SPSS的绘图能力有一个大致的了解。
(2)Interactive:交互式统计图。
(3)Map:统计地图。
(4)下方的其他菜单项是我们最为常用的普通统计图,具体来说有:
条图
散点图
线图
直方图
饼图
面积图
箱式图
正态Q-Q图
正态P-P图
质量控制图
Pareto图
自回归曲线图
高低图
交互相关图
序列图
频谱图
误差线图
作图分析简单易懂,一目了然,我们可根据需要来选择我们需要作的图形,一般来讲,我们较常用的有条图,直方图,正态图,散点图,饼图等等,具体操作很简单,大家可参阅相关书籍,作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析的,这样的效果更好.
2.数值分析:
SPSS 数值统计分析过程均在Analyze菜单中,包括:
(1)、Reports和Descriptive Statistics:又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提,通过基本统计分析,用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握,从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。Reports和Descriptive Statistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析。
Descriptive Statistics包括的统计功能有:
Frequencies(频数分析):作用:了解变量的取值分布情况
Descriptives(描述统计量分析):功能:了解数据的基本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理
Explore(探索分析):功能:考察数据的奇异性和分布特征
Crosstabs(交叉分析):功能:分析事物(变量)之间的相互影响和关系
Reports包括的统计功能有:
OLAP Cubes(OLAP报告摘要表):功能: 以分组变量为基础,计算各组的总计、均值和其他统计量。而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息。
Case Summaries(观测量列表):察看或打印所需要的变量值
Report Summaries in Row:行形式输出报告
Report Summaries in Columns:列形式输出报告
(2)、Compare Means(均值比较与检验):能否用样本均值估计总体均值?两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体?换句话说,两组样本某变量均值不同,其差异是否具有统计意义?能否说明总体差异?这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。
以下是进行均值比较及检验的过程:
MEANS过程:不同水平下(不同组)的描述统计量,如男女的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语:水平数(指分类变量的值数,如sex变量有2个值,称为有两个水平)、单元Cell(指因变量按分类变量值所分的组)、水平组合
T test 过程:对样本进行T检验的过程
单一样本的T检验:检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。
独立样本的T检验:检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体(均值是否相同,如男女的平均收入是否相同,是否有显着性差异)
配对T检验:检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较,如训练效果,治疗效果)
one-Way ANOVA:一元(单因素)方差分析,用于检验几个(三个或三个以上)独立的组,是否来自均值相同的总体。
(3)、ANOVA Models(方差分析):方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效;农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决
(4)、Correlate(相关分析):它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:
1、线性相关分析:研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。
2、偏相关分析:它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性,如控制年龄和工作经验的影响,估计工资收入与受教育水平之间的相关关系
3、相似性测度:两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似,而不相似性用距离或不相似性来描述,大值表示相差甚远
(5)、Regression(回归分析):功能:寻求有关联(相关)的变量之间的关系在回归过程中包括:Liner:线性回归;Curve Estimation:曲线估计;Binary Logistic:二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic:多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit:概率单位回归;Nonlinear:非线性回归;Weight Estimation:加权估计;2-Stage Least squares:二段最小平方法;Optimal Scaling最优编码回归;其中最常用的为前面三个.
(6)、Nonparametric Tests(非参数检验):是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时,用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法。由于这些方法一般不涉及总体参数故得名。
非参数检验的过程有以下几个:
1.Chi-Square test 卡方检验
2.Binomial test 二项分布检验
3.Runs test 游程检验
4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验
5.2 independent Samples Test 两个独立样本检验
6.K independent Samples Test K个独立样本检验
7.2 related Samples Test 两个相关样本检验
8.K related Samples Test 两个相关样本检验
(7)、Data Rection(因子分析)
(8)、Classify(聚类与判别)等等
以上就是数值统计分析Analyze菜单下几项用于分析的数值统计分析方法的简介,在我们的变量定义以及数据录入完成后,我们就可以根据我们的需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们的问卷数据进行统计分析,来得到我们想要的结果.
第四步:结果保存
我们的spss软件会把我们统计分析的多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口(output),由于spss软件支持复制和粘贴功能,这样我们就可以把我们想要的结果复制﹑粘贴到我们的报告中,当然我们也可以在菜单中执行file->save来保存我们的结果,一般情况下,我们建议保存我们的数据,结果可不保存.因为只要有了数据,如果我们想要结果的,我们可以随时利用数据得到结果.
总结:
以上便是spss处理问卷的四个步骤,四个步骤结束后,我们需要spss软件做的工作基本上也就结束了,接下来的任务就是写我们的统计报告了.值得一提的是.spss是一款在社会统计学应用非常广泛的统计类软件,学好它将对我们以后的工作学习产生很大的意义和作用.
SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案,首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点:一区分变量的度量,Measure的值,其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类;二 注意定义不同的数据类型Type
各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型,他们的变量的定义和处理的方法各有不同,我们详细举例介绍如下:
1 单选题:答案只能有一个选项
例一 当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统?
A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断
编码:只定义一个变量,Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。
录入:录入选项对应值,如选C则录入3
2 多选题:答案可以有多个选项,其中又有项数不定多选和项数定多选。
(1)方法一(二分法):
例二 贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群?画钩时请把所有提示
考虑在内。
A月薪员工 B日薪员工 C钟点工
编码:把每一个相应选项定义为一个变量,每一个变量Value值均如下定义:“0” 未选,“1” 选。
录入:被调查者选了的选项录入1、没选录入0,如选择被调查者选AC,则三个变量分别录入为1、0、1。
(2)方法二:
例三 你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项:
1( ) 2 ( ) 3( )
A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主
D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作
编码:定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号,三个变量Value值均同样的以对应的选项定义,即:“1” A,“2”B,“3” C,“4” D,“5” E,“6” F
录入:录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF,相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF,则在三个变量下分别录入1、3、6。
注:能用方法二编码的多选题也能用方法编码,但是项数不定的多选只能用二分法,即方法一是多选题一般处理方法。
3 排序题: 对选项重要性进行排序
例四 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是(请填代号重新排列)
第一位 第二位 第三位 第四位 第五位
编码:定义五个变量,分别可以代表第一位 第五位,每个变量的Value都做如下定义:“1” 品牌,“2” 流行,“3” 质量,“4” 实用,“5” 价格
录入:录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项,如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。
4 选择排序题:
例五 把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重
的目标是那三项,并按重要性从高到低排序”,选项不变。
编码:以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量,每个变量的Value都做同样的如下定义:“1” 未选,“2” 排第一,“3” 排第二,“4” 排第三。
录入:以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF,则该题的6个变量的值应该分别录入:1(代表A选项未选)、1、 3(代表C选项排在第二)、1、2、4。
注:该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法,对一般排序题(例四)也同样适用,只是两者用的分析方法不同(例四用频数分析、例五用描述分析),输出结果从不同的侧面反映问题的重要性(前一种方法从位次从变量的频数看排序,后一种方法从变量出发看排序)。
5 开放性数值题和量表题:这类题目要求被调查者自己填入数值,或者打分
例六 你的年龄(实岁):______
编码:一个变量,不定义Value值
录入:即录入被调查者实际填入的数值。
6开放性文字题:
如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码,转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的,应对这类问题直接做定性分析。
三 问卷一般性分析
下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法,操作以版本spss13.0为例,以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下
1频数分析:Frequencies过程可以做单变量的频数分布表;显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数;获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。
适用范围:单选题(例一),排序题(例四),多选题的方法二(例三)
频数分析也是问卷分析中最常用的方法。
实现: Descriptive statistics……Frequencies
2 描述分析:Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差,最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。
适用范围:选择并排序题(例五)、开放性数值题(例六)。
实现: Descriptive statistics……Descriptives,需要的统计量点击按钮Statistics…中选择
3 多重反应下的频次分析:
适用范围:多选题的二分法(例二)
实现:第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起,给新的集合变量取名,在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。
4 交叉频数分析:解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题
适用范围:,适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表,对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况,可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。
实现:第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项,确定控制变量和解释变量(如上例中不同工作性质的人是控制变量,使用交通工具是解释变量)。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs
四 简单图形描述介绍
在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形,简单方便,同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下,功能强大,图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下
1饼图:又称圆图,是以圆的面积代表被研究对象的总体,按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形,用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。
2曲线图:是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。
3面积图:用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。
4条形图:利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。
五 问卷深入分析
除了以上简单的分析,spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析,比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析(参数检验)、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识,下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍:
1聚类分析
样本聚类,可以将被调查者分类,并按照这些属性计算各类的比例,以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。
2 相关分析
相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法,要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量,要采用斯皮尔曼相关系数。
其中可以用卡方检验,其是对两变量之间是否具有显着性影响的分析方法
3均值的比较与检验
(1)Means过程:对指定变量综合描述分析,分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。
(2)T 检验:
独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如,研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。
如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。
4 回归分析
问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型,一般是逻辑斯蒂模型,解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如,研究对某商品的消费受收入的影响程度。
问卷调查表
可以进行很多种统计分析的,包含描述性分析,信度,效度分析,差异性分析,相关性分析,回归分析等等
分析方法太多了
我替别人做这类的数据分析蛮多的
把你问卷发一份过来[email protected]
首先你可以计算每个部门每个工作职责满意不满意度,然后看那个业务在这个部门中不满意度最高,满意度最高,需要加强哪一个业务,需要表扬哪一个业务;然后部门之间进行比较,看看哪个部门满意度最高,哪个部门满意度最低,需要表扬需要批评的都知道了。
数据分析最重要的思维就是,不断确定业务中两组变量之间的关系,用以解释业务。
收入、转化、用户规模、用户活跃等,我们称为现象。而只有通过数据量化的现象,我们才能精准感知。所以,数据是用来描述现象的,是被量化的现象。
关于数据,有两种常见的情况。从腾讯出来的一个朋友曾告诉我“腾讯的数据太多,都不知道怎么看”,而另一个在创业公司工作的朋友告诉我“老板为了省开发资源,数据给的少得可怜”。这两种情况都有点走极端,那么,怎样看数据比较合理呢?答案是:需要想清楚3个问题。 1、我为什么要看数据? 看数据的理由有很多,有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风,也有的人是为了炫技,还有一些人是因为老板要他们这样做。但我认为,看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品,而数据能给你客观的建议 ”。如果你没有这个渴望,觉得“我已经做的很好了,没有几个人能比我做得更好”,不但可以不看数据,连用户都可以不要。 2、数据的由哪些成分组成?这些成分每天/周/月都发生了什么变化? 分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案发挥作用,数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。 拿PV来说,分析PV的地域结构,可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。 3、这些数据为什么发生了这些变化? 分析数据为什么变化,可以找到关键的原因,或者洞悉用户真正的需求,最终形成产品的改进。
免费的?建议先输入数据,然后按照教程练习以后自行分析吧
如果给钱,楼上估计应该会帮你分析的很好。
不过也有可能你人品大爆发,他不收你钱
首先要清楚spss数据分析软件,对于数据格式的要求。
通常用spss软件进行数据分析时,数据格式要求是横向一行为一份问卷,一列对应问卷中的一个题目,所以有多少份问卷,最终录完后就有多少行,而问卷中有多少个题目,最终就有多少列。
其次在录的时候 可以在excel中录,也可以直接在spss中录入,因为格式是完全一样的,如果对excel很熟悉,就可以现在excel中录,录完再通过spss直接可以打开excel数据就好了。
数据分析是以现有网站的内容为基础,展示用户喜欢的内容,降低网站的跳出率增加网站黏性,具体步骤如下:
1、分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长
通常情况下uv要大于ip,pv是uv的倍数关系,而pv:uv多少合适呢?要看同行业的平均数据,比如一个知识性网站,pv:uv的比例接近10:1,而如果是企业站,可能3:1或者4:1。
跳出率越高说明网站内容质量越差,平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。
2、分析来源、地域和搜索引擎
从来源分析可以评测外链和推广效果,可以选择效果更好的推广和外链方式,节省时间。地域分析可以帮我我们做地域关键词,搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯。
3、受访页面、着陆页和搜索词
分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果,分析搜索词可以得出现在内容排名效果。
受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多,被用户看到的概率越大。
着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果,如果没有关键词排名,可以直接评测推广、外链的效果。
可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量,以及访问的页面是哪些,访问页的跳出率是多少,是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。
4、分析页面点击图和页面上下游
页面点击图,可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角,颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除,或者放置在栏目页。
页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹,从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇,以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。
注意:数据分析的魅力是常人无法感受的,如果你的网站在中后期还是凭证感觉做,那么你就相当于盲人摸象,你的网站排名只能看运气了。
㈦ 调查问卷怎么用图表分析_如何统计调查问卷怎么用EXCEL统计调查问卷
2015年8月5日wenjuan调研网络
调查问卷的统计方法有很多,手写法简单,但不方便,对于繁杂的问卷就不太实用,目前最多用的是电子表格,下面我们就讲解一下如何用“EXCEL”进行调查问卷的统计。
第一,录入原始数据
也就是把你问卷中的选项分别录入到电子表格中。在录入前要对问卷进行编号,这是基础工作稿昌,一定要做好。其次要把问题答案的选项变为数字,1、2、3、4等,因为数字的录入要比字母的录入快捷。再次,就是要把表格的第一格录入后进行冻结。
第二,统计单选题
使用COUNTIF函数,在单元格中输入=COUNTIF,点击所要统计的项,然后再进行筛选,筛选后改回“全部”,这是为了不影响别的问题的筛选。
如果你的问卷较多,几百份或几千份时,就需要冻结字段行,才能使字段行和统计区处返敬激在同一屏上。
第三,统计多选
多选题的答案并不只含有1、2、3、4,而是多个,直接模仿统计单选题的方法时所用的公式。
第四,百分比算法
这个是最好弄的,需要的是把单元格的格式改成百分比就可以了。
统计完成后,需要所问卷中的相关数据复制到一个新建的表中,这里需漏袜要注意的是在“选择性粘帖”,把公式和数据同时进行粘贴。
电子表格EXCEL的数据处理能力还是比较强的,因此这也是我们进行问卷调查中常用的统计方法,如果你不太熟悉这个电子表格,现用现学也是很快的。
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