问卷数据，该如何着手分析呢？

工作中用到的调研问卷，探索的内容相对具体，涉及的变量也比较少，一般不会用到太复杂的分析方法，Excel+SPSS即可搞定，本文整理了几类常见的问卷分析思路。

拿到一份问卷数据，该如何着手分析呢？且慢，要做分析得先检查数据是不是完整、可信，所以先从数据清洗开聊。

一、数据清洗

（1）一份数据可能经历过编码、合并、拆分等，先检查数据是否完整，是否有异常值？

选择题、排序题这类封闭题型的答案是有限制范围的，针对这类题型，在spss内使用频率统计功能，查看每个题目的总量，缺失值，是否有异常值。比如：性别只有1、2两个选项，出现其他选项则说明有问题。有个小技巧，在Excel中可以使用筛选功能，快速查看每个题目的结果是否有异常值。

（2）有些用户可能会不认真填答，因此需要检查逻辑合理性，是否有前后矛盾的情况？

有些问卷，前后题目有逻辑关系，可以用这类题目做测谎题，筛选出前后矛盾的答案，比如前边用户选择了主要的出行方式是“自己开车”，后边却选择自己的年龄“小于18岁”，那么这类问卷可以视为不认真填答的，删除。

如果没有合适的题目做测谎题，也可以在编制问卷的时候设置测谎题，两种设计思路：

同一个题目前后问两遍，检查答案是否一致，如：请从下列选项中选出你最常用的地图APP。注意避免使用有两个答案的问题，比如问用户爱车的品牌就不合适，因为用户前后填答不一致，不一定都是不认真填答，也可能是因为用户本身有两辆车。

设置一个有明显错误答案的问题，检查是否选择了错误的答案，如：你最常用的地图APP是哪个：混淆选项可以用 ：京东。不过我们只是想检验用户的认真程度，而非考验用户的记忆力，所以测谎题要简单明确，只要认真看题就不会错。比如问用户最常用的地图APP是哪个，混淆选项用“微信”就不合适，因为用户不认真想的话，很容易把微信自带的地图当成地图APP。

如果技术支持，也可以通过后台数据和用户问卷中的数据做匹配，常用的是性别、年龄、常居地之类的数据，也可以问一些明确的行为数据，比如是否用地图买过火车票。

需要注意的是：选择稳定的明确的数据来做校验题目，不要使用需要回忆的数据来校验，用户的记忆是模糊的有误差的，使用频率、使用年限，这些都不适合做校验，因为用户的记忆很可能与实际行为不完全相符。

二、样本加权

问卷调研绝大部分是抽样调研，如果想通过样本的情况去推测整体的情况，除了要考虑最小样本量之外，还需要考虑样本的代表性。群体有很多属性，并不是要求样本的每个属性都和整体一致，而是关注那些对研究问题最有影响的属性，在该属性上样本和整体尽量保持一致。

假设：年龄对用户忠诚度的影响非常大，对出行方式没有影响，那么在研究忠诚度时就需要考虑到年龄因素，而在研究出行方式时，就无需考虑年龄因素了。

一种是事前控制，区分出不同年龄段的用户，分桶按比例发放，该方法成本高很少用。

另一种是事后控制——加权 。比如问卷收集到的用户，与整体用户群分布不一致，但是我们想知道整体用户的忠诚度，此时可以通过加权的方式去调整。

具体方法如下：

先根据整体和样本的年龄分布，计算出权重值，然后再使用spss的权重功能，给数据加权。加权后再统计忠诚度。

值得注意的是，不要为了省事儿，直接计算出样本各年龄段的值，然后给个年龄段的值赋个权重，求均值。这样的结果是不对的，必须要使用spss的加权功能。

如果有多个因素，挑选最重要的一个因素加权。如果非要考虑多个因素，那么需要了解多个因素交叉后的整体分布。比如既要考虑性别、又要考虑年龄，那么需要将性别和年龄交叉，知道整体男性的年龄分布、女性的年龄分布，再计算权重，成本太高了。

三、分析思路

我们先假设一份调研问卷，带着这份问卷来看分析思路。

假设要针对大学生群体使用地图APP的情况做个调研，设计了以下问卷，通过这个问卷我们能做哪些分析呢？

3.1 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。

通过这个问卷，我们可以得到：

在大学生群体中，各手机地图的市场占有率，如果有整体的地图市场占有率数据，还可以比较得到，在学生群体中哪个地图更有优势。