问卷数据分析怎么写？

一、问卷数据分析怎么写？

对于问卷数据的分析，以下是一般的写作步骤：

1. 描述问卷的概况：在开始分析时，首先描述问卷的概况，包括问卷的设计目的、调研时间、样本规模、回收问卷的比例等信息。这有助于读者了解分析数据的背景和范围。

2. 数据整理和清洗：对被收集的数据进行整理和清洗，包括数据清洗和校对错误，在这个过程中可以初步了解问卷调查回收数据的质量以及可能存在的问题。

3. 描述和分析基本统计特征：通过基本统计特征如描述性统计学指标（均值、标准差、频次等）来描述被调查者的基本特征、态度或行为，比如对某个问题的回答比例、平均值等。

4. 进行统计假设检验：对于某些问题或者变量之间的关联，可以使用统计方法进行检验，比如相关性检验、t检验、方差分析、回归分析等。

5. 结果解释和讨论：在对数据进行分析之后，要对分析结果进行解释并展开讨论，指出分析的发现，陈述研究意义，并指出研究的局限性和孰未来研究方向。

这些步骤可以帮助你完成问卷数据分析的相关写作。在写作过程中，还要遵守学术规范和统计学原理，以保证数据分析的准确性和科学性。

二、用了问卷星以后，怎么分析数据？

1、在网页上找到问卷星官网，并打开；

2、在登录页面输入账号登录；

3、进入问卷星首页会出现你创建的问卷，在问卷下方，找到“分析下载”选项；

4、点击“分析下载”选项，在出现的选择栏里选择“查看下载答卷”；

5、进入“下载答卷”页面后，右上方有个“下载答卷数据”按钮，点击下拉选择“按文本选项下载”；

6、然后就会出现下载任务对话框，设置好文件名称和保存路径后，点击“下载”；

7、然后就可以看到文件数据被导出来成了excel格式文件了。

三、在问卷网上收集的问卷数据，怎么进行数据分析？

我整理了8种常见的问卷分析方法和模型，按照问卷分析整个流程给大家讲解下问卷分析的步骤

常见的问卷分析方法和模型

很多问卷用户表示收集完问卷后不知道怎么深度分析，下面我将详细讲下以上图的分析步骤。

• 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（如图）

• 信度分析

确定了用户画像后，可以利用信度分析进行验证，信度指标多以相关系数表示，主要考察问卷的可信度 ，是数据分析的一个基础，一般来说，问卷的信度分析只针对量表，性别年龄等背景信息是存在较大的差异情况的，因此一般不纳入信度分析。

案例教程：

• 效度分析

信度没问题后，接下来需要分析的是问卷的效度，也就是问卷设计的合理不合理，一般来说，我们基于研究目的，会设置多个题目收集意见，按统计学来说，这几个问题的线性相关会很高，所以通过因子分析后，是会被纳入一个因子成分（研究目的）上的，如果有这时候某一选择题不在这个因子成分上，说明该题目设计有问题；

• 指标聚合分析

通过效度分析后，因为我们基于研究目的，会设置多个题目收集意见，多个题目其实线性相关，表达的都是同一个看法，所以通过指标归类分析可以把这几个题目浓缩为一个整体，这时可以采用因子分析或者主成分分析进行因子归类浓缩，以便后面进行回归分析。

案例教程：

• 样本特征分析

将冗余的题目浓缩后，我们此时无需分析多次分析多个意见相同的题目，因此可以进行这些浓缩后因子（研究目的）的分析了，可以使用交叉分析或者对应分析，这一步就是给这些数据加上样本背景，例如不同性别对该城市生活满意度的看法等等；

• 变量相关分析

以上才算完成了全部数据的描述性统计，展示了问卷数据的看法，影响类问卷调研通常是通过线性回归分析影响关系，但是在这之前，我们需要验证纳入自变量的数据是否存在线性相关，有着相关的前提下，可以使用相关性分析，再研究回归才有意义；

• 研究假设检验分析

线性回归是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程（非线性回归就没有方程，人脑就类似一个非线性回归），然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测，所谓回归，就是向某个理想的状态或平衡状态的趋向发展，通过回归可以找出哪些影响因素，对结果的影响规律；

• 差异性分析

最后，我们还需要尽可能地对比不同人群的看法，这需要基于第一步的用户画像，现实场景下，我们收集的问卷调研群体五花八门，我们可以通过设置条件筛选的方式去尽可能分析不同人群对影响结果的看法，分析其是否存在差异，验证自己的结果是具有普适性，可以使用卡方检验、方差分析等等。

案例教程：

按照以上流程，就可以完成一份完整的分析报告了！

四、怎么分析问卷调查的数据?

《心理学量化分析平台》是问卷数据处理的EXCEL插件。本工具中包括数据录入、纵向数据匹配、数据预处理（问卷编码、反向计分、缺失值处理）、描述统计、t检验、方差分析、信效度、三线表等几十个实用的小功能。这些功能可以帮大家快速完成那些需要不断重复的操作，避免疲惫感、保持心情舒畅。给大家留出更多时间和精力投入到更具创造性的工作中去。

• 由于文章较长，建议按【Ctrl+F】搜索关键词查找相应功能的使用方法。

插件安装成功后，在EXCEL中出现名为【心理学量化分析平台】的选项卡。文末可查看插件的下载、安装方法。

三线表

简单斜率图

点击【图表】【简单斜率图】，生成下图模板。在红框中填写上相应的数据即可。

参考视频：

描述统计

指定任意个连续变量、按任意分组变量进行描述统计（如频数、平均数、标准差、方差、偏度、峰度等）。

• 点击【分析】【描述统计】，弹出如下对话框。在对话框中输入描述变量和分组变量名称即可。这里举3个例子介绍使用方法，以满足不同的使用需求。

例一：输入【math,english】，表示对math和english两个变量描述统计。多个描述变量用逗号分隔。

例二：输入【math,english grade】，表示对math和english两个变量按照grade变量分组进行描述统计。其中描述变量与分组变量间用空格分隔。如果有多个分组变量，多个分组变量间用逗号分隔。

例三：输入【math,english grade gender,town】，表示对math和english两个变量按照一级分组（grade变量）和二级分组（gender和town）的两两组合进行描述统计。

• 上面三个例子均以描述math和english两个变量为例，其中例一无分组变量，例二有一个分组变量grade。例三又新增了gender和town两个分组变量作为grade的下一级分组。按照这样的逻辑，大家可以根据自己的需求，指定任意分组级数、任意分组变量数、以及任意描述变量数进行分析，这样灵活性大大增加，效率翻番。
• 还需要注意，我们使用逗号（中文或英文均可）和空格作为分隔开各个变量的标记，因此变量名不应该再包括任何的逗号或空格，不然会提示错误。
• 另外、对于结果准确性，大家可使用SPSS中【分析】【比较平均值】【平均值】验证。

视频教程：

数据录入

提供调查问卷数据录入功能。可实现在EXCEL中录入问卷数据时，自动跳到下一个单元格，无需频繁按Tab键跳转。

第一步：根据自己的问卷数据情况，建立如下图模板（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【数据录入】生成），其中：

• 第一行填写变量名，根据自己的问卷实际增加修改即可。
• 第二行填写变量的最小值，如果变量是字符串，填写无。
• 第三行填写变量的最大值，如果变量是字符串，填写无。
• 说明：当变量设置了最小值、最大值时（如上图中的B列到J列），在相应单元格中输入数字时，会自动跳转到下一个单元格，无需按Tab。

第二步：打开录入窗口，选择录入数据的第一个单元格，然后在录入框中输入问卷上的数据即可。

• 其他说明：
• 对于姓名、学校等字符变量，由于输入长度不固定，需按Enter跳转。
• 输入【.】或【~】 表示输入缺失值"NA"。
• 以前版本的数据录入功能已经删除，这是新做的一版，功能尚有不足之处，欢迎留言提供建议。

频数统计

统计变量中每个值出现的频数和百分比。

• 选中任意变量列，点击【频数】【单选题】。结果如下

• 如果选择多个变量，则效果如下：

交叉频数

返回两个变量的交叉表频数统计结果。

• 选中任意两个变量列，点击【频数】【交叉频数】。结果如下

多列去重

适用于多列拼接组合后的频数统计。

• 选择【grade】和【town】两个变量列，点击【频数】【多列去重】。结果如下

相关系数

计算相关系数矩阵。

• 选择需要计算相关矩阵的变量列。
• 点击【分析】【相关矩阵】。

项目分析

项目分析的主要用来检验量表中各个题目的质量，其结果可作为个别题目取舍的参考。

• 准备数据。将某个量表的所有题目放到一张新的工作表中（不要其他变量）。
• 点击【量表分析】【项目分析】即可。

原始数据计算HTMT

HTMT（heterotrait-monotrait ratio）叫异质-单质比率， 是评估区分效度的指标之一 。任意两个特质（潜变量）之间可计算一个HTMT值。此功能是基于原始数据（已经处理过缺失值、反向计分的数据）计算MTMT值。

• 准备数据。示例数据可点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【示例数据】生成。
• 提取变量、设置因子。点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【规则】来提取工作表中的变量名，在新生成工作表中B列，设置A列变量名对应的因子名称。最后点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【计算】即可。
• 可以一次设置多个因子，此时将输出多个特质两两之间的HTMT值矩阵，同时也会输出每个HTMT值的计算过程。

相关矩阵计算HTMT

基于相关矩阵数据，计算各特质之间的HTMT值

• 准备数据。可点击【量表分析】【相关数据计算HTMT】【示例数据】生成示例数据，示例数据来自

（如果是自己的数据，则以B2单元格作为相关矩阵的起点，分别向下、向右放变量名称，并在矩阵中放对应的相关系数）

• 设置变量所属因子。 根据B列的变量名称，在A列填写变量对应的因子名称，作为计算因子间HTMT的依据。 点击【量表分析】【相关数据计算HTMT】【计算】，结果如下：
• 可以一次设置多个因子，此时将输出多个特质两两之间的HTMT值矩阵，同时也会输出每个HTMT值的计算过程。

简单线性回归

指定一个因变量和一个自变量进行简单线性回归分析。

• 点击【分析】【简单线性回归】，在对话框中输入【因变量 自变量】，确定即可。
• 例一：输入【math english】，表示以math为因变量，english为自变量进行简单线性回归，分析english对math的影响。

独立样本t检验

指定任意个连续变量和分组变量进行独立样本t检验。

• 点击【分析】【独立样本t检验】，在对话框中输入【连续变量 分组变量】，确定即可。
• 例一：输入【math gender】表示分析不同性别（gender）学生的数学成绩（math）上是否存在显著差异。
• 例二：输入【math,english gender,town】表示同时执行4次独立样本t检验，分别是【math gender】【math town】【english gender】【english town】。

配对样本t检验

指定任意组变量，一次进行多个配对样本t检验。

• 点击【分析】【配对样本t检验】，在对话框中输入【变量A 变量B】，确定即可。
• 例一：输入【math,english】，表示使用math和english两个变量进行配对样本t检验分析。
• 例二：输入【math,english math,chinese english,chinese】，表示一次分析三对配对样本t检验。

单因素方差分析

当分组变量大于两个水平时，使用独立样本t检验分析不同水平在因变量上的差异不再适用，此时可用单因素方差分析。此功能可指定任意个连续变量和分组变量进行单因素方差分析。

• 点击【分析】【单因素方差分析】，在对话框中输入【连续变量 分组变量】，确定即可。
• 例一：输入【math grade】，表示分析不同年级（grade）学生的数学成绩（math）上是否存在显著差异。
• 例二：输入【math,english gender,grade】，表示同时执行4次单因素方差分析，分别是【math gender】【math grade】【english gender】【english grade】。

方差同质性检验

分析不同组的方差是否同质。

• 准备数据。示例数据来自程琮的《Levene 方差齐性检验》（示例数据可按住CTRL点击【分析】【方差同质性检验】生成）。
• 点击【分析】【方差同质性检验】，在对话框中输入【连续变量名 分组变量名】，确定即可。

新变量

用于计算并增加一列新变量，比如总分、平均分。Z分数、中心化分数等。

总分、平均分

• 选择需要计算总分或平均分的变量。
• 点击【量表分析】【新变量】【总分】或【平均分】即可。

Z分数，中心化

方法与上面的求和一样，唯一的区别是计算标准分数、中心化分数时，只能选择一列。

高低分组

在做项目分析的时候，有时需要根据总分变量，按照一定的百分比（通常是27%），将高分组被试和低分组被试标记出来，再做独立样本t检验。此功能可指定百分比进行高低分组。

• 点击【量表分析】【新变量】【高低分组】，输入总分变量，空格，百分位（不用百分号）即可。

百分位数

指定一个变量，计算该变量从0到100之间各个百分位的百分位数。

步骤：点击【量表分析】【新变量】【百分位数】，输入变量名即可。

区间分组

将一个连续变量按一定的区间进行分组，并生成一个新的分组变量。

• 点击【量表分析】【新变量】【区间分组】
• 在输入框中输入【math 65 70】，表示将math变量进行分组，参数中的65和70是任意一个分组的上边界和下边界。效果如下图。

说明：

• 分组的左边界和右边界是自由定义的，输入【math 0 5】也能得到和上面一样的结果。
• 分组方式为左闭右开，即包括左边界，而不包括右边界。

纵向数据匹配

在纵向研究中，需要对同一批被试在不同时间收集多次数据。此功能可实现将相同被试在不同时间的数据一一对应起来，并对匹配过程中数据发生的变化作详细记录。

例如收集到下面3次数据，需要根据姓名匹配，其中有些姓名缺失，有些姓名重复，

匹配到后，排除无姓名、重复姓名的情况，最后成功匹配4个被试的数据。结果如下图：

数据匹配详情如下：

具体功能使用方法，请参考下面文章：

数据预处理

在收集到一手数据后，这些数据并不能直接用于最终的数据分析，还需要对这些数据进行预处理。本工具中的【预处理】功能创造性地解决问卷数据预处理中的如下关键性问题：

• 问卷数据编码。如将男编码为1，女编码为2，大一编码为1，大二编码为2等。
• 反向计分。如将1、2、3、4的编码方式转为4、3、2、1的编码方式。
• 删除缺失值。如将空单元格（空值）或异常值所在的行删除。
• 平均值替换。将指定值（如缺失值、异常值）替换为平均值。

步骤

• 选择变量。选择需要处理的变量。如下图中的4个变量：

其中【math】变量包括两个空值和一个999异常值；【grade】变量包括2个空值；【SES1】和【SES2】变量均包括1、2、3、4这4个选项。

• 提取变量值。按住Ctrl点击【量表分析】【数据预处理】，程序会将变量值提取出来，如下图，其中：
• B列是变量名
• C列是原数据表中的值
• D列是值对应的频数，用来初步了解数据情况
• 如果原数据中单元格是空值，将被转换为【空值】。

• 设置新值。与C列对应，在E列中填写对应的处理方式，当前提供如下处理方式：
• 编码（或反向计分）。如将大一编码为1，大二编码为2。或将SES1中的1反向计分为4，2反向计分为3。或者将grade中的空值转换为4。
• 删除特定值所在的行。如要删除math中的空值所在的行，在【E10】单元格填写【删除行】。
• 平均值替换。如将math中的【999】替换为该变量的平均值，则在【E9】单元格填写【平均值替换】。
• 如果不想做任何处理，E列对应单元格留空。

• 处理。点击【量表分析】【数据预处理】，程序会生成一张新工作表，表中包括了处理后的数据。结果如下：

经过处理的单元格背景颜色会被标记，并且单元格批注中会显示原来的值。

多选题编码

实现对问卷多选题数据的拆分、编码、统计分析。

示例数据如下图，您喜欢在什么终端追剧？终端包括：手机、电视、平板、电脑、(跳过) 。

• 点击【量表分析】【多选题】【拆分】，输入多选题变量名和选项分隔符，用空格分隔。点击确定后即可得到拆分后的选项，1表示选择，0表示未选择。效果如下图：

多选题统计

针对上面拆分后的多选题，选择BCDEF列，点击【量表分析】【多选题】【统计】即可。

组内评分者信度（Rwg）

组内评分者信度用来评价组内成员回答一致性达的程度。如果团队中的成员全部选择3，则组内成员的一致性高。假如一半的成员选择1，另一半成员选择5，此时平均分也为3，但一致性程度不高。Rwg即可作为衡量回答一致性程度的指标。细节请参考罗胜强《管理学问卷调查研究方法》（p268）书中相关章节。

• 准备数据。这里使用书中的数据来演示，如下图（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【组内评分者信度】生成）。

• 点击【量表分析】【组内评分者信度】，在弹出的输入框中输入计分级数即可，结果如下：

在计算rwg时，每一个题目可以计算一个Rwg值，所以在第4行中有多个Rwg值。同时整个量表也可以计算Rwg值。细节可参考《管理学问卷调查研究方法》（p268）。

名外，上图结果与书上的结果存在一定差异，原因是书上的结果是使用平均值、方差四舍五入后计算得来，此功能中未做四舍五入处理，理论上更精确，大家可自行测试。

组内相关系数（ICC）

组内相关系数（Intra-Class Correlation，ICC）是除Rwg外另一个评分一致性指标，是跨层研究前的必要步骤，也是信度评价的指标之一。ICC的概念与方差分析相似，如果组内方差远小于组间方差，则小组内的评分较一致；相反，如果组内方差远大于组间方差，就很难说小组内的评分一致。

罗胜强《管理学问卷调查研究方法》（p276）中计算ICC的例子如下图：

• 准备数据。上图中的数据每一组放在一列中，共4组。为方便使用，需要重新组织数据（与单因素方差分析相同，一个分组变量，一个因变量），如下图所示（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【组内相关系数ICC】生成）。

• 点击【量表分析】【组内相关系数ICC】，在出现的对话中输入【因变量名 分组变量名】即可。

如前所述，ICC的计算基于单因素方差分析结果表，这里列出相应数据，方便核对结果正确性。

Alpha信度

用来计算量表的alpha信度。

准备数据。将某个量表的所有题目放到一张新的工作表中（不要其他变量）。

点击【量表分析】【alpha信度】即可。

组合信度，平均方差抽取量，

点击【量表分析】【组合信度】生成模板。从A2开始依次往下输入某维度下各变量标准化因子载荷，结果即会自动出来。

参考视频：

双因子模型计算信度

基于双因子模型的因子负荷计算各种信度系数。参考的文献及示例数据均来自顾红磊的《多维测验分数的报告与解释_基于双因子模型的视角》。

• 准备4列数据。A列为变量名。B列为变量对应的因子名称，C列为变量对应的全局因子负荷。D列为变量对应的局部因子负荷，如下图所示（示例数据可按住CTRL点击【双因子模型计算信度】生成）。
• 点击【量表分析】【双因子模型计算信度】即可。

排名

对选中的单元格区域数值进行排名。会返回1/2/2/4、1/2.5/2.5/4、1/2.5/2.5/4这3种排名方式。

• 选择需要排名的单元格区域，点击【分析】【排名】。

下载地址

在QQ群文件中下载：849063127

安装方法

• 安装前，建议关闭360等安全软件。为了提供更好的使用体验，部分功能会在硬盘、注册表中保存一些个人数据，方便下次直接使用，而不用再次输入，这些操作会被安全软件视作危险操作。
• 双击【心理学量化分析平台.exe】文件，直接安装，一直下一步即可。
• 打开EXCEL，出现下图，点击安装。

• 打开EXCEL，如果出现下图选项卡，说明安装成功。
• 本工具不是一个独立的软件，在桌面不会生成相应的应用程序图标，而是作为EXCEL的扩展功能存在。
• 由于功能时有更新，实际的界面布局和下图中会有所有不同，属于正常现象。

安装常见问题

Q1：为什么插件没有安装成功？

OFFICE版本原因。买电脑时赠送的office家庭和学生版会安装不上，需下载安装其它OFFICE版本，版本从下图位置查看。

EXCEL版本原因。如果您安装的是EXCEL 2010，建议直接安装更高版本的EXCEL。

• 如果一定要用2010，可先卸载已经安装的插件，下载并安装群文件中的vstor_redist.exe这个程序（仅首次需要安装），再次安装插件即可。

系统原因。不支持XP、Mac系统（不用再向我确认）。

权限原因。尝试以管理员身份运行安装插件。

Q2：WPS是否可以安装并使用？

WPS可以安装并使用，但未在WPS中做过多测试，存在少数不确定的bug，欢迎反馈。

Q3：如何升级？

下载最新版，覆盖安装即可。

五、Spss分析问卷怎样录入数据？

要在SPSS中录入问卷数据，可以按照以下步骤操作：1. 打开SPSS软件，创建一个新的数据文件。选择“文件”菜单，然后选择“新建”和“数据”。2. 在“定义变量”对话框中，输入每个变量的名称、类型和宽度。例如，如果问卷包含性别、年龄和收入等变量，可以创建名为"gender"、"age"和"income"的变量。3. 在数据文件的每一列中输入相应的数据。可以逐行输入每个被试的数据，或者在Excel或其他电子表格程序中准备好数据后，复制并粘贴到SPSS中。4. 在数据输入完成后，可以对数据进行一些检查和编辑。可以使用SPSS中的数据查看器检查数据是否录入正确，如果有错误可以进行修正。5. 如果问卷中有多个问题，可以为每个问题创建一个分组。在SPSS中选择“数据”菜单，然后选择“拆分文件”。在“按多个变量拆分”对话框中，选择要拆分的变量作为分组变量。6. 可以根据需要进行进一步的数据分析和统计。SPSS提供了各种数据分析方法，例如描述统计、回归分析、方差分析等。可以选择“分析”菜单，然后选择相应的分析方法进行进一步的数据分析。这是基本的SPSS数据录入过程，根据具体的问卷和分析需求，可能需要进行一些额外的步骤和调整。

六、问卷调查怎么分析数据和总结？

问卷调查采用的是同一套试卷，用同一道试卷来问不同的人群进行分析，及他们的信息，让他们在信息之上进行填入，同时把收集到的信息放在一个软件叫意思要通过导入excel的话，它会自动的把相同的问题给提取出来，所以呢，你只要看提出来的数据，然后进行分析，把相同的数据分析记录下来并进行总结就可以

七、问卷调查数据分析怎么写？

对反馈数据进行清理，保证数据的有效性。

八、论文问卷数据分析怎么弄？

数据分析是一项需要严谨和专业的工作。在进行问卷数据分析之前，需要先对收集到的数据进行用户画像分析，确定调研群体，并对数据进行基础算法频数分析、描述性分析，统计性别、年龄、学历的分布情况等。

在确定了用户画像后，可以利用信度分析进行验证，信度指标多以相关系数表示，主要考察问卷的可信度，是数据分析的一个基础。一般来说，问卷的信度分析只针对量表，性别、年龄等背景信息是存在较大的差异情况的，因此一般不纳入信度分析。

在样本背景分析中，需要对样本基本信息进行收集和分析，包括学历、年龄、性别、月收入等方面的题项。对于量表题，需要分成几个维度并不完全确定时，可以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。

在进行可靠性分析时，需要对每一个影响因素的题目数进行分析一次，看是否每一个自变量的设计的问题都具有较好的信度。

在数据分析过程中，还需要进行指标归类分析，将量表题分成几个维度，并找到维度与题项的对应关系情况。

在效度分析中，需要检验问卷题目与研究目的是否相一致，通常分为内容效度和结构效度。内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性。结构效度是指问卷的结构是否合理，是否能够准确地测量出所需要的结果。

在数据分析完成后，需要对数据进行可视化呈现，包括散点图、柱状图、饼状图等，以便更好地理解数据，并对数据进行解读。

总之，数据分析是一项复杂而专业的工作，需要认真负责、细致入微的态度。

九、问卷网的数据怎么在SPSS分析？

若要将问卷网的数据导入SPSS进行分析，您可以按照以下步骤进行：

导出问卷网数据文件：首先，您需要在问卷网上找到自己想要导出的问卷，点击右上角“导出”按钮，选择“Excel”格式导出数据，保存到本地电脑上。

打开SPSS软件：在SPSS软件中，选择“打开文件”功能，并在弹出窗口中选择导出的Excel数据文件。

导入数据：在导入Excel数据文件后，根据需要选择数据文件中要导入哪些数据。选择完毕后，按照提示完成数据导入。

进行统计分析：导入数据后，可以使用SPSS中的各种统计分析函数，如描述性统计、变量分析、方差分析、回归分析等等，根据数据类型、问题类型和研究目的进行选择。

需要注意的是，在数据导入和统计分析过程中，需要尽量避免数据中的错误和异常值的影响。在分析前，可先查看数据是否有空缺、重复或不

十、spss怎么下载问卷星数据导入分析？

1. 第一步是从问卷星网站上下载调查数据。在问卷星网站上登录账号，进入数据管理页面，在需要导出的调查表格上选择“导出 Excel”按钮，选择“保存”下载数据。2. 打开 SPSS 软件。在 SPSS 软件中，选择“文件”菜单，然后选择“导入数据”选项。3. 在“导入数据”对话框中，选择“Excel”选项，浏览到下载的调查数据所在的位置，然后选择“打开”按钮。4. 在“导入数据向导”页面中，选择“数据格式”选项，然后点击“下一步”按钮。5. 在“变量属性”选项中，对每个变量进行设置。这些设置包括变量名称、测量层次和变量格式，然后点击“下一步”。6. 在“导入到工作表”选项中，选择数据库和工作表选项， 然后点击“完成”按钮。7. 在 SPSS 软件中，您现在可以分析您导入的数据了。可以添加频率表、交叉表和图表等面板，以帮助您分析数据。注意事项：在将问卷星数据导入 SPSS 中，应确保从问卷星下载的数据是正确的、完整的和一致的。应使用一致的命名约定、数据类型和格式来设置数据，以便正确地导入 SPSS 。在导入数据之前，最好对 SPSS 中数据词汇表和数据编辑器的设置进行评估和调整，以确保数据能够正确导入和处理。