做了问卷调查，有了问卷，数据也都收集整理好，可以开始进行数据分析，用什么分析方法来分析这些数据，该从什么地方开始入手，其实是有套路框架的，下面是五种常见类型问卷的数据分析思路，以供参考：针对五种分析思路，通常适用于社会科学专业，包括工商管理，旅游管理，市场营销等，以及心理学类专业，教育学，师范，语言类专业等。具体针对这五种思路分析框架的说明如下：1、影响关系类研究影响关系类研究最为常见，研究影响关系时，通常会先画出模型结构框架，一个框架表述整体研究结构思路情况，研究框架为核心。这类分析思路倾重于关系，并且是影响关系的研究。比如各种因素对员工薪酬满意度的影响关系研究，员工离职倾向影响关系研究，消费者重复购买意愿影响关系研究等。此类分析思路框架大部分题项应该为量表题，小量题项为非量表题。心理学、管理类、旅游类、市场营销等专业使用此分析思路框架频率较高，此分析思路框架适用于所有读者。具体研究内容上：1. 首先对收集数据进行基本的频数分析，比如统计性别，年龄，学历的分布情况如何等。2. 如果研究中涉及样本的特征情况，比如基本行为，或者认知态度相关性，也可使用频数分析进行汇总，进一步了解清楚样本特征情况。3. 影响关系研究时，问卷中通常会涉及非常多的量表题，如果量表题具体应该分成多少个维度，并不完全确定，此时可使用因子分析进行浓缩，得出几个维度（因子），并且找到维度与题项的对应关系情况。（ 备注：一个维度由多个标题项表示，想将多个标题项概括成一个整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功能即可）4. 数据的可靠性，是否有信度，是最基础的，一般放在样本基本特征背景情况之后，原因在于首先得知道是一群什么样的样本人群在回答问题。同时信度仅针对量表类数据进行研究，无法针对比如性别，年龄之类的背景信息项进行分析。5. 除开数据可信，还需要研究量表题项具有可靠性。先有数据可靠，再分析有效，这是常见的结构，效度分析和信度分析也可互换位置。6. 数据可靠，并且研究量表有效之后，接着需要对具体维度（量表题项等）进行描述分析，研究样本人群对于量表项的基本态度情况。7. 完成量表题项，各维度的描述性分析之后，再使用相关分析去研究关系情况，为回归分析作准备。8. 在数据有着相关的前提之下，再研究回归影响关系才具有意义。因而回归分析需要放在相关分析之后。并且通常情况下需要使用回归分析去验证假设。9. 有可能还需要对比不同人群，比如性别，年龄等不同群体，他们对于量表题项的态度差异情况，因而一般可使用方差分析，或者T检验等进行分析。如果说想研究不同背景人群（比如性别，年龄）对于样本行为上的差异性，建议可使用交叉卡方分析等，同时如果涉及多选题的交叉分析等，也对应选择需要的方法即可。2、现状政策类研究现状政策类研究是非常普遍的，分析思路倾重于现状及基本态度，和差异对比研究，了解群体的基本认知，态度，观点意见或者行为等。通常情况下现状政策类研究更多是非量表题项，此类研究框架的核心在于“分组”。第一件事情为“分组”；比如有30个题，那此此30个题项可以分别归纳为几个方面呢？比如基本背景，认知，态度，行为，原因等五个方面。第二件事情是将“分组”分别作为一个部分进行分析。第三件事情是分组题项与分组题项之间进行交叉。社会学类、媒体等相关专业会使用此分析框架进行相关研究，以及企业问卷研究较适用于此类分析思路框架。具体研究内容上：1. 首先对收集数据进行基本的频数分析，比如统计性别，年龄，学历的分布情况如何等2. 分别针对“分组”进行分析，每个“分组”作为一个部分进行分析。3. 差异关系研究：比如基本背景分别与“认知”，“态度”，“行为”，“原因”上的差异性（通常是使用交叉分析，当然涉及多选题时，应该选择对应多选题应该使用的交叉方法）4. 如果说希望研究影响关系，比如研究“认知”(X)，“态度” (X)分别对于“行为” (Y)的影响关系，此时可考虑使用二元logit回归分析。但需要特别注意一点是：“行为” (Y)必须只有两个选项，比如愿意和不愿意，购买和不购买，并且必须使用数字1和0分别表示。比如研究网购态度 对于 “是否购买代购产品”的影响，愿意应该用数字1表示，不愿意用数字0表示。备注：如果问卷中有量表题，也可以使用信度分析，方差分析等研究方法。备注：非量表数据请勿使用信度，效度等研究方法。3、调节/中介类研究调节/中介作用研究框架，类似于第一类即“影响关系研究”。但此类框架更常见于学术研究，因而可能会多出中介作用，或者调节作用这两部分，基余部分与“影响关系研究”基本类似。这类分析思路倾重中介作用，或者调节作用的研究。比如研究员工工作生活平衡对离职倾向影响时，工作满意度是否起中介作用。产品质量认知对口碑传播意愿影响时，不同收入水平是否起着调节作用。类似第一种分析思路框架，此类分析思路框架在问卷设计上大量题项均为量表题，仅小部分题项为非量表题项。工商管理类、市场营销、心理学、教育学等专业偏好于使用此种分析思路框架，此分析思路框架更适用于有一定统计基础的读者。需要注意的是，中介作用或者调节作用研究在学术上是非常谨慎的研究，因而如果需要此两类研究，需要在文献综述部分详细描述清楚中介或者调节作用关系后，才能进行分析（即先有理论依据，然后再使用研究方法进行验证），否则会出现逻辑问题。4、实验类差异研究实验类研究，通常也称作“情景”类研究等。此类框架在市场研究中相对较为常见。相对来讲，此类研究的核心在于交互关系，而且通常均是使用量表类问卷题。这类分析思路针对于使用实验式方法和问卷形式进行的关系研究，通常问卷设计会包括不同情景设置。比如百货商店音乐刺激对于消费意愿的影响研究，通常问卷里面会有不同情景，比如有背景音乐或者无背景音乐，也或者有不同类型背景音乐等。此类分析思路框架强调不同场景或者不同实验情况下的差异比较，通常情况下会有较多的量表题项。市场营销、心理学、媒体等相关专业会使用此分析框架进行各类研究。5、聚类样本类研究聚类样本研究的分析思路倾向于样本“分类”，即样本人群应该分成几个类别；分了类别之后，通常肯定是需要对比不同类别人群的差异性，比如不同类别群体在态度，行为上的差异性等。问卷设计时应该注意到量表题项可能用于聚类样本时使用，以及此类问卷也会有较多非量表题项，用于了解样本的特征情况。社会学类、市场营销类相关专业常使用此分析框架进行研究，此分析思路框架更适用于有一定统计基础的读者。具体研究内容上:1. 首先对研究数据样本基本特征情况（比如性别、年龄、学历等）进行分析2. 如果有涉及样本群体的特征、行为、或者态度相关项，则可单独一部分进行分析3. 如果研究量表数据并不知道分成几个维度，比如有20个量表题，应该分成几个维度并不确定，此时可使用因子分析方法进行。找出应该分成几个维度（因子），以及题项和维度的对应关系情况。4. 接着对量表项进行信度和效度分析（ 备注：因子分析已经得出维度与题项对应关系，此时说明已经有效度，有时也可放弃效度分析，从内容完整性上建议放入)5. 完成因子分析后，已经确认得到几个维度，可将此几个维度进行聚类，得到几种类别的群体，然后结合每类群体的特征，给每个聚类类别进行命名。 （备注：一个维度由多个题项表示，想将多个题项概括成一个整体，此时需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均值”功能即可）6. 得到聚类类别之后，接着需要对比不同类别群体的差异性；包括比如在“特征”、“行为”或者“态度”上的差异性。便于结合不同群体提供不同的建议措施等。这样可以根据自身的问卷研究类别来选择一个大致的分析思路进行数据分析，对于分析工具的选择，推荐SPSSAU，它是一款在线统计数据分析工具，不需要寻找安装包，免去繁琐安装，适合对统计知识不太了解以及没有时间熟悉命令代码但仍需要做数据分析研究的小白同学，操作相当简单，三个步骤可以得出分析结果。SPSSAU提供各种常用数据分析方法与专业领域研究方法；自动提供智能化文字分析与数据可视化，根据数据对标合适的分析选项，得出规范化结论并生成智能分析建议。部分分析方法SPSSAU支持的部分分析方法操作简单友好提供非常简单直接的操作体验，尤其是整理数据结果时，一键出结果，同时所有结果格式已经进行规范处理，直接可以使用。不再需要自己一个数据一个数据整理，可以极大的减少重复性劳动。常见的统计软件没有结果分析解释，这就要求使用者要具备一定统计学知识。SPSSAU针对数据结果提供智能化文字分析，直接得到规范化分析文字。即使是新手小白，也能完美掌握。帮助手册提供完备帮助手册，针对每个分析方法都有详细的文字讲解以及视频教程，旨在使不懂得统计学知识的人群也可以很快上手。帮助手册人工客服另外在使用SPSSAU过程中遇到帮助手册没有的特殊问题，无论是专业知识、或者SPSSAU使用过程中的问题，可以在【人工客服】留言提问，会有专业统计分析人员随时在线，尽快负责地解答，帮助完成数据分析工作。相关阅读SPSSAU：如何设计一份合格的调查问卷？「了解SPSSAU，欢迎登陆官网免费体验」}

在实证分析过程中，可采取“描述性统计”“基准回归”“机制分析”“稳健性检验”“异质性分析”等环环相扣的分析。l “描述性统计”旨在观察变量的基本特征，对变量的分布特征和内部结构获得一个直观的感性认识。l “基准回归”研究核心解释变量对被解释变量的影响关系。l “机制分析”研究的是解释变量对被解释变量的影响关系具体是通过什么机制进行的，一般包括中介效应分析和调节效应分析，中介效应分析即解释变量A对被解释变量B的影响和作用是否是通过中介变量C展开的，即A影响了C，然后C影响了B。调节效应分析即解释变量A对被解释变量B的影响和作用是否因为调节变量D的存在而得到放大或缩小。l “稳健性检验”研究的是解释变量对被解释变量的影响关系是否足够稳健，不应过于敏感，否则无法进行泛化和推广。常用的稳健性检验方法包括变量替换法、模型替换法、验证前提条件、补充变量法、删除变量法、调整样本期、改变样本容量法、更换新的数据源等。l “异质性分析”本质上就是分样本回归，主要思想是充分考虑不同的样本对于所得的结果具有不同的敏感性，常见的样本分类方法包括按照行业分类、按照人口规模分类、按照地理位置分类、按照城乡分类、按照性别不同分类等，具体需要紧密结合样本的特点。具体可参见《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜 杨维忠 清华大学出版社 2023年 本书手把手教会使用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析，常用统计学原理、实证研究的套路、调查问卷设计、信度分析、效度分析、T检验、ANOVA分析、相关性分析、回归分析、中介效应、调节效应、因子分析、聚类分析……一应俱全SPSS入门方面，建议一定边看书边操作，通过边学知识边上手操作的方式学习，会事半功倍，也有解决问题的成就感。推荐三本避雷避坑、亲测可行的网红图书，也是杨维忠、张甜老师撰写的SPSS三部曲：1、《SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版)》杨维忠 张甜 清华大学出版社 2022年。侧重SPSS统计分析操作，体现在对于窗口选项设置和运行结果解读都非常全面、细致、到位；2、《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜 杨维忠 清华大学出版社 2023年。为使用SPSS写作实证研究类论文所精心设计，实现零基础入门学会用SPSS写论文的目的。3、《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》杨维忠 张甜 清华大学出版社 2021年。侧重使用SPSS开展数据挖掘、机器学习以及统计分析的综合应用。《SPSS统计分析入门与应用精解（视频教学版）》杨维忠 张甜 编著 清华大学出版社。这是一本精解SPSS统计分析基础入门与应用的教材，山东大学陈强教授作序推荐，通过“精解统计分析原理、精解SPSS窗口选项设置、精解SPSS输出结果”三要素，帮助读者真正掌握常用统计分析软件SPSS的应用。适用于经济金融、管理、市场营销、教育学、心理学、医学等各类专业。全书共14章。第1章为SPSS基础与应用操作概述；第2~7章介绍SPSS的基本统计分析方法，包括描述统计分析方法、比较平均值分析方法、非参数检验方法、相关分析方法、一般线性模型、各类常用回归分析方法等；第8~13章介绍SPSS的常用高级统计分析方法，包括时间序列预测方法、聚类分析方法、决策树分析与判别分析方法、生存分析方法、降维分析方法等；第14章为如何使用SPSS进行高质量综合性研究。每章有教学重点提示，章后有“知识点总结与练习题”，帮助读者增强学习效果，形成了“从基础原理到操作精解，从数据分析到案例应用”的完整教学闭环。与本书配套的还有教学PPT和作者新讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现最佳教学效果。本书可作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的在校本、专科大学生及研究生学习、应用SPSS的主要教材，还可作为职场人士掌握SPSS应用、提升数据分析能力，进而提升工作效率、改善绩效水平的工具书。如果是写论文使用SPSS，则推荐《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜 杨维忠著 清华大学出版社《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜 杨维忠著 清华大学出版社本书手把手教会使用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析常用统计学原理、实证研究的套路、调查问卷设计、信度分析、效度分析、T检验、ANOVA分析、相关性分析、回归分析、中介效应、调节效应、因子分析、聚类分析……一应俱全。如果是使用SPSS开展数据挖掘、机器学习以及统计分析的综合应用，推荐《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》杨维忠 张甜编著 清华大学出版社 2021年 。国内众多高校作为核心专业课程教材。在51CTO举办的“2021年度最受读者喜爱的IT图书作者评选”中，《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》荣获“数据科学领域最受读者喜爱的图书TOP5”。京东、当当、淘宝各大平台均在热销中，搜索书名即可。创作不易，恳请大家多多点赞支持！也欢迎大家关注我，让我们一起学习Stata、SPSS、Python知识。多谢！}