如何提高问卷调查数据的统计分析功能
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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、
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