描述性统计分析 包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。Cronbacha信度系数分析 信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
问卷调查的数据分析的步骤包括用户画像分、信度分析、效度分析、指标聚合分析、样本特征分析等。用户画像分析 通过基础算法频数分析、描述性分析，统计性别，年龄，学历的分布情况如何等；通过基础算法列联表分析（卡方分析）或者分类汇总，分析不同学历的年龄分布，不同性别的年龄分布等等。
统计数据转换为百分数 所有的数据都统计完之后，需要把单元格格式转换成以百分比的形式显示，这样的显示更为直观。最后将需要的有用的数据复制到一个新的表格中，但是在这里粘贴的时候需要将公式和数据一同粘贴过去，因此一定要选择“选择粘贴”方式。
交叉分析：将两个或多个问题的数据进行交叉对比，观察不同类别之间的关系。这有助于发现变量之间的潜在联系。因子分析：如果问卷中包含量表题，可以使用因子分析来识别潜在的结构和维度，减少数据的复杂性。通过因子分析，可以将多个相关的标题项概括成一个整体维度。
个问卷调查分析方法： 用户画像分析：利用基础算法频数分析、描述性分析，统计性别、年龄、学历等分布情况，通过卡方分析或分类汇总，分析不同学历的年龄分布、不同性别的年龄分布等。文中分析工具：九数云 信度分析：在确定用户画像后，通过相关系数等信度指标验证问卷的可信度。
对调查问卷数据进行清洗的过程主要包括以下几个步骤：处理缺失数据、识别并处理异常值、检测和处理重复数据、以及数据格式化和标准化。首先，处理缺失数据是关键的一步。在调查问卷中，缺失数据是常见的问题，可能是由于被调查者漏填或拒绝回答某些问题。处理缺失数据的方法取决于数据的性质和缺失值的比例。
处理缺失值 处理缺失值指的是在数据分析过程中处理缺失值（即数据集中缺少的数据）的方法。删除重复项 删除重复项指的是识别并消除数据集中重复或冗余的条目。这是数据清理和预处理中的一个重要步骤，可以确保对唯一且准确的数据执行分析。
数据清理流程的流程是：收集数据、数据预处理、数据清洗、数据验证、数据存储。首先，数据清理的第一步是收集数据。这一阶段涉及到从各种来源获取原始数据，这些数据可能来自数据库、日志文件、外部API、调查问卷或其他任何数据源。
数据整理 数据清洗 这是数据分析的第一步，需要剔除无效、不完整或明显错误的问卷数据，确保数据的准确性和可靠性。 数据分类与编码 对于问卷中的开放性问题，需要进行适当的分类并编码，以便于后续的数据处理和分析。
数据准备阶段 数据清洗：检查数据质量，删除重复记录，纠正错误和不一致的数据。对于缺失值，可以选择删除、填充估计值或使用插补方法进行处理。数据编码：如果问卷中包含开放式问题，需要对这些问题的答案进行分类和编码，以便进行后续的数据分析。
1、选择适当的样本量：根据研究的需要和资源的限制，确定合适的样本量。如果调查对象总体可控，一般来说，样本量在几百到一千之间比较合适。 确定合适的统计方法：根据问卷设计和调查目的，选择适合的统计方法。例如，简单随机抽样、整群随机抽样等。 对样本进行标准化处理：包括性别、年龄、日期等。
2、统计人数方法一：使用COUNTIF函数 例如，在单元格B17中输入公式 =COUNTIF（$B$2：$B$11，1），即可计算出问题一中选择第一个选项的人数。使用绝对引用可以避免在复制公式时出错，但这并非必须。
3、单选题统计，使用COUNTIF函数，在单元格中输入=COUNTIF，点击需要统计的项，先进行筛选，筛选完之后一定要再改回全部，为了避免影响其他问题的筛选。当问卷特别多时，需要冻结字段行，这样才能使字段行和统计区能够在同一个屏幕上。
4、在统计分析、分类统计中选择条件为“省份”或“城市”，然后选择需要的地区，就可以根据所填地区进行分类统计。使用分类统计功能可以以问卷中任何一道或多道选择题的选项、填写者IP所在省份或城市、答卷来源渠道为依据进行分类从而得到每一类答卷的统计报告。
数据图表分析 纸质问卷统计到头晕眼花？使用问卷星在线调查，系统自动分析统计，工作一秒完成。报表、饼状图、圆环图、柱状图、条形图应有尽有。想下载报告？0词频分析 做大学生消费习惯调查，主观题看答案看到怀疑人生？词频分析一秒揭示消费偏好，支持词云图、饼状图、柱状图、条形图、折线图。
录入问题选项 把问卷中所有问题的选项录入到Excel表格中，但是需要注意的是，对每一份问卷做好编号，其问题的选项改成数字表述，最后将录入好的表格的第一格做冻结处理。
首先打开《问卷星》并登录自己的个人账号。其次点击主页右上角的数据并进入。最后选中全部数据并点击左下角的处理分类即可。
自定义查询提供了极大的灵活性，你可以根据填写日期、员工编号等条件筛选数据，挖掘出具体细节。例如，通过查看特定省份、性别和时间范围的数据，了解特定群体的行为倾向。最后，如果你希望进行更专业的深度分析，问卷星的SPSSAU工具是你的得力助手。
1、单选题统计，使用COUNTIF函数，在单元格中输入=COUNTIF，点击需要统计的项，先进行筛选，筛选完之后一定要再改回全部，为了避免影响其他问题的筛选。当问卷特别多时，需要冻结字段行，这样才能使字段行和统计区能够在同一个屏幕上。
2、问卷调查数据整理分析的方法有描述性统计分析、信度系数分析、探索性因素分析和验讧性因素分析、结构方程模型分析、综合评价法。描述性统计分析 包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。
3、统计分析方法 描述性统计分析：对问卷数据进行基本的描述和分析，包括数据的集中趋势、离散程度、频数分布等。常用的统计量有均值、中位数、众数、标准差等。 推论性统计分析：主要用于推断样本数据背后的总体特征。这包括假设检验和回归分析等方法，用于验证样本结果是否可以推广到总体。
1、使用饼状图，百分比等来统计。重视程度分析方法其实有很多，如普及率和响应率都是通过百分比计算，普及率适合用柱状图、条形图表现；响应率适合用饼图等图表展现。我们在设置答案的时候，最好是设置百分数，这样才能体现得更具体。
2、封闭式问题：提供预定义选项，便于数据分析和统计，但可能限制回答范围。 开放式问题：允许自由收集丰富信息，但难以分析和量化。 选择式问题：提供选项供选择，可收集多个相关信息，例如：“您有哪些兴趣爱好？（多选） 阅读 运动 旅游 音乐 画画。
3、排序式问题要求受访者按照某种标准对一组选项进行排序。这种问题可以了解受访者对不同选项的相对重视程度。例如，在调查消费者对某品牌的多个产品特性的重要性排序时，可以使用排序式问题：请将以下产品特性按照重要性从高到低进行排序： 价格 质量 外观 功能。
4、封闭式问题 提供预定义选项，便于数据分析和统计，但可能限制回答范围。例如，关于产品满意度的单选题。 开放式问题 允许自由收集深入信息，但分析和量化较难。例如，关于产品使用体验的开放式问题。 选择式问题 提供选项供选择，受访者可多选，适用于收集多个相关信息。
5、如果问题仍有细化小项，还可以继续研究重视早餐的人数中，早餐是否科学等等。需要强调的是，每一项的结果都要与调查目的息息相关，围绕目的去分析。第四，根据各项分析结果做出总的结论。一管之见，仅供参考。