大家好，我是小跳，我来为大家解答以上问题。课题调查问卷分析报告，调查问卷分析报告很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
1、一、数据分析思维
2、首先学会做基础数据分析并不难，掌握一些必要的知识就能很快上手，学习数据分析的路径如下共三部曲：数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析。
3、(1) 数据类型的识别
4、数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。
5、· 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据
6、· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女
7、(2)研究方法的选择
8、数据类型确认后，此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。
9、第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。
10、第二步即结合研究目的进行分析，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。
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12、(3)分析结果
13、分析基础比较薄弱，可使用SPSSAU进行分析，系统会自动生成指标解读报告。
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15、二、分析思路模板
16、研究框架是分析的核心，一般可分为非量表和量表问卷，然后再对照着框架进行分析即可。
17、量表类问卷最大的特点是：非常多的量表题，而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。
18、非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少 有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和 “非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。
本文到此讲解完毕了，希望对大家有帮助。