问卷调查作为一种最常用的省时省力的调查方法，无论是在日常工作中还是在学术研究中都很流行。
现在有了问卷，数据已经收集整理完毕，可以开始数据分析了，但是问题又来了！面前这么多数据，应该从哪里入手呢？应该用什么方法来分析呢？
本文从问卷设计的思路出发，具体细分了不同类型的问卷或题目，阐述了五种常见类型问卷的数据分析思路，即影响关系研究、现状政策研究、调控/调解研究、“班级实验”差异研究、整群样本研究。
按照五个分析思路，通常适用于社会科学专业，包括工商管理、旅游管理、市场营销等，以及心理学专业、教育学专业、师范院校、语言专业等。具体来说，这五个思路的分析框架解释如下:
影响关系类研究
影响关系的研究最常见。在研究影响关系时，我们通常先画出模型结构框架，一个框架表达整体的研究结构思路，研究框架是核心。这种分析思维比关系更重要，是影响关系的学问。比如各种因素与员工薪酬满意度的关系研究，员工离职意向与消费者重复购买意向的关系研究等。
这个分析框架中的大部分项目应该是尺度项目，小项应该是非尺度项目。心理学、管理学、旅游学、市场营销等专业都频繁使用这个分析框架，适合所有读者。
具体调研内容:
1.首先对收集到的数据进行基本频率分析，如性别、年龄、学历分布的统计。
2.如果研究涉及到样本的特征，比如基本行为或者认知态度的相关性，还可以使用频率分析来总结和进一步了解样本的特征。
3.在影响关系的研究中，问卷通常涉及大量的量表问题。如果不完全确定量表题应该分成多少个维度，那么可以用因子分析来浓缩，得到几个维度(因子)，找出维度与条目的对应关系。(注意:一个维度由多个标题项表示。如果要将多个标题项汇总成一个整体，需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均”功能)
4.数据的可靠性是否可靠是最基本的，通常放在样本基本特征的背景之后，因为首先要知道回答问题的是什么样的样本总体。同时，信度只针对量表数据，不针对性别、年龄等背景信息项。
5.除了可靠的数据，还需要研究量表条目的可靠性。在分析有效之前，数据是可靠的，这是一种常见的结构。效度分析和信度分析也可以互换。
6.在数据可靠、研究量表有效后，还需要描述和分析具体维度(量表条目等。)研究样本人群对量表条目的基本态度。
7.完成量表条目和维度的描述性分析后，用相关分析研究关系，为回归分析做准备。
8.在数据相关的前提下，研究回归影响的关系是有意义的。所以回归分析需要放在相关分析之后。并且通常需要使用回归分析来验证假设。
9.可能需要比较不同人群，如性别、年龄等群体，以及他们对量表条目的态度，所以一般可以用方差分析或T检验进行分析。如果想研究不同背景(如性别、年龄)的人的样本行为差异，建议可以使用交叉卡方分析等。同时，如果涉及到选择题的交叉分析，也可以相应地选择所需的方法。
当前形势与政策研究
时局政策研究很常见，分析思维侧重于时局和基本态度，以及差异的比较研究，从而了解群体的基本认知、态度、观点或行为。通常，现状政策研究多为非量表项，这种研究框架的核心在于“分组”。
第一件事是“分组”；比如有30个问题，这30个问题怎么归纳成几个方面？比如基本背景，认知，态度，行为，原因等等。
第二件事是把“分组”作为一个部分来分析。
第三件事是分组项和分组项的交集。社会学、传媒等相关专业会使用这种分析框架进行相关研究，企业问卷研究更适合这种分析框架。
具体调研内容:
1.首先对收集到的数据进行基本频率分析，比如统计性别、年龄、学历等分布情况。
2.分别分析“群”，每个“群”作为一个部分来分析。
3.差异关系的研究:比如基础背景与认知、态度、行为、理智的差异(通常采用交叉分析，当然涉及选择题时，应选用选择题应采用的交叉法)。
4.如果要研究影响关系，比如认知(x)与态度(x)与行为(y)的影响关系，这个时候可以考虑使用二元logit回归分析。但需要注意的是，“行为”(y)必须只有愿意和不愿意、购买和不购买两个选项，并且必须分别用数字1和0表示。比如研究网购态度对“是否购买代购产品”的影响，要用数字1代替数字0。
注:如果问卷中有量表题，也可以使用信度分析、方差分析等研究方法。
注:对于非量表数据，不要使用信度、效度等研究方法。
关于监管/调解的研究
调节/中介作用的研究框架类似于第一类，即影响关系的研究。但这种框架在学术研究中比较常见，所以可能有两部分:调解或调整，其余部分基本类似于“影响关系研究”。
这种分析侧重于对调解或调节的研究。比如在研究员工工作生活平衡对离职意向的影响时，工作满意度是否起到中介作用。不同收入水平在产品感知对口碑传播意愿的影响中是否起到调节作用。与第一个分析框架类似，这个框架中的大量条目为量表条目，只有少部分条目为非量表条目。工商管理、市场营销、心理学、教育学等专业更喜欢使用这种分析框架，更适合有一定统计学基础的读者。
需要注意的是，对于调解或调节的研究在学术领域是非常谨慎的研究，所以如果需要这两种研究，就需要在文献综述部分详细描述调解与调节的关系，然后才能进行分析(即先有理论基础，再用研究方法进行验证)，否则就会出现逻辑问题。
实验班差异研究
实验研究，又称“情境”研究等。这种框架在市场调研中比较常见。相对而言，这类研究的核心在于互动关系，通常是使用量表式问卷。
这种分析思维是针对采用实验方法和问卷调查的关系研究。通常，问卷设计将包括不同的场景。比如在百货商店音乐刺激对消费意向影响的研究中，问卷中通常会有不同的场景，比如有背景音乐或者没有背景音乐，或者不同类型的背景音乐等。这种分析框架强调不同情景或不同实验情境下的差异比较，通常量表条目较多。市场营销、心理学、传媒等相关专业会使用这个分析框架进行各种研究。
聚类样本类研究
聚类研究的分析思想倾向于样本“分类”，即把样本总体分成若干类；分类后通常需要比较不同人群的差异，比如不同人群的态度和行为的差异。在设计问卷时，需要注意的是，在对样本进行聚类时可能会用到量表项，并且这类问卷中有很多非量表项，用于了解样本的特征。
社会学、市场营销相关专业经常使用这种分析框架进行研究，这种分析框架更适合有一定统计学基础的读者。
具体调研内容:
1.首先，分析研究数据样本的基本特征(如性别、年龄、教育背景等。).
2.如果有与样本群体的特征、行为或态度相关的相关项目，可以单独分析。
3.如果研究尺度数据不知道如何划分成几个维度，比如有20个尺度问题，不确定应该划分成多少个维度。这时候就可以用因子分析法了。找出应该划分的维度(因素)，以及项目与维度的对应关系。
4.然后，分析量表条目的信度和效度(注:因子分析得到了维度和条目的对应关系，表示效度。有效性分析有时候可以舍弃，建议从内容完整性方面放)
5.因子分析完成后，已经确认得到了几个维度，可以将这些维度进行聚类，得到几个类型的群，然后根据每个群的特点命名每个聚类类别。(注意:一个维度由多个项目表示。如果要将多个项目汇总成一个整体，需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均”功能)
6.获得聚类类别后，我们需要比较不同群体的差异；比如性格、行为或态度上的差异。方便结合不同群体提供不同的建议和措施。
资料来源:定量研究方法
