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问卷调查数据怎么分析

发表时间:2024-07-08 00:02:23 来源:网友投稿

问题一:如何用数据分析方法对调查问卷进行分析看图演示。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:=SUM('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。

问卷调查数据怎么分析

问题二: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,

问题三: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

问题四:问卷调查,“数据分析”具体指什么就是对进行问卷调查后,回收回来的问卷数据进行分析。

首先你要明确数据分析的目的,也可以说是这个问卷调查的问题。

然后根据目的并结合问卷,来构思分析思路,通过怎么样的分析能够实现目的

之后就是用软件对数据进行分析以实现目的

问题五: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。

问题六: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。

问题七:如何写调查问卷的数据分析这个你要根据设计的问卷、然后结合你的分析思路,也就是你要通过问卷得出什么结论这个就是数据分析

问题八:发布了百度问卷调查,怎么看数据首先登陆我要调查网账号,然后进入会员中心点击会员中心的问卷列表,点击问卷右下角的统计分析按键,即可实时查看数据结果可以在页面上查看各个状态的数据,同时可以直接以Excel和Csv形式导出数据进行分析可以通过筛选功能,筛选出符合设置条件的数据

问题九:问卷调查如何分析和整理从你的提问,是要了解如何分析和整理调查得来的数据。

通常使用表格“整理数据”,用“条形图”、折线图或“扇形图”等来“描述数据”。

用表格整理数据时,要注意列表,第一列是你要了解的情况“分类”,第二列就是“划记”,第三列是“人数”,第四列是“百分比”。

用划记法记录数据时,通常用“正”字,一笔代表一个数据。

分类的人数统计表做好后,就可以利用“条形图”或折线图或“扇形图”来“描述数据”,也可以用“频率分布直方图”来分析数据。

问题十: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......>>

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