最近需要完成市场调查⼤赛，就打算把问卷分析的知识点整理⼀下，我的这类笔记是根据麦⼩哲博主的数据和《问卷数据-破解的六类分析思路》记录的，捋顺⼀下思路。 ⼀、样本背景分析
设⽴样本背景信息和针对研究题⽬的筛选题项。⼀般⽤频数分析、描述性分析的⽅法描述样本的基本背景信息，如年龄，学历，性别等 ⼆、样本特征、⾏为分析
设⽴样本特征信息和基本态度题项。⼀般也是⽤频数分析，描述性分析，图形展⽰来分析样本的特征⾏为，还可以⽤题项的平均值来描述。上述⼀般是⾮量表题项，⼀般⽤来做差异性分析，建议题量在3-8个。
三、核⼼题项部分总述
影响关系研究中要提出⾃变量对因变量的影响，问卷设置了若⼲核⼼题项进⾏相关研究。这部分题项需要有量表参考依据或者直接引⽤，以免导致后续信度效度不达标；⾃变量可能有K 个不同⽅⾯，每⼀⽅ ⾯尽可能⽤4-7个题项表⽰，能更好表达信息；若要研究影响关系，则因变量也要有对应的测量题项；若有反向题，建议修改为正向题或者反向处理结果；若涉及中介效应或调节效应，对应变量题项需要有理论⽂献参考，若要研究中介效应或者调节效应，则中介变量或调节变量需要有对应题项。
分析⽅法：信度分析，效度分析，相关分析，回归分析，因⼦分析，聚类分析等
四、指标归类分析
探索性因⼦分析功能：提取因⼦；效度验证；权重计算（先略，后⾯我再补充）。
1.提取因⼦（提取因⼦和效度验证步骤⼀致，本⽂⽤麦⼩哲博主的数据举例）
step1.分析-降维-因⼦分析
step2.将分析变量选⼊变量框
step3.设置相关选项-确定
【描述】-KMO和Bartlett的球形度检验-继续
【提取】-输⼊提取因⼦的数量-继续：若确认分为⼏个变量就填提取⼏个因⼦，若⽆法确认也可基于特征值⼤于1 来进⾏后续判断
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【旋转】-最⼤⽅差法-继续
【选项】-按⼤⼩排序-排除⼩系数（⼀般排除0.4以下的数）
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kmo>0.7且Bartlett球形检验p值为0，说明适合做因⼦分析。
共同度通常⼤于0.4为标准，若⼩于0.4，说明因⼦不能很好地表达题项信息。根据此表格可以适当删除题项。
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每个因⼦旋转后的⽅差均⼤于10%，前四个因⼦累计⽅差解释率为76.882%，说明因⼦分析结果良好。
上表展⽰了题项与因⼦的对应关系，并设置了不显⽰低于0.4的因⼦载荷系数值。上表说明题项就各个因⼦的测量⽐较好。若不是已经分好因⼦的情况下，通过上表格归纳出各题项与因⼦的紧密关系。
2.权重计算
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除了提取因⼦完全⼀样的步骤外，【选项】-保存为变量-显⽰因⼦得分系数矩阵..
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上表展⽰了各题项与各因⼦间的得分系数，反过来说，就是各题项在某因⼦中权重。
五、信度分析
信度分析的⽬的在于研究样本数据是否真实可靠，受访者是否真实回答了问题或者题设不规范可能导致信度不达标。信度分析分为四类，⽤⼀个就⾏：系数；折半信度；复本信度；重测信度。
1.系数，内部⼀致性系数（问卷信度分析常⽤）
系数最好在0.8以上，0.7-0.8可以接受，若低于0.6，则需要考虑修改量表。⼀般来说，变量对应的题项越多，样本量越⼤，该值会越⼤。
⽤作问卷前测时，结合CITC和删除某项后系数值来判断是否修正。⼀般citc⼩于0.4，或者删除某项后系数值反⽽上升0.1左右，考虑修正或者删除该项。
step1.分析-标度-可靠性分析
海布圣地城step2.将同⼀因⼦紧密相关的题项或者说潜变量相关题项选⼊项中
step3.若要进⾏前测 选择【统计】-删除项后标度-继续
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系数值⼤于0.8，信度⽔平较⾼
PU1题项被删除后，系数提⾼0.01，与原来整体系数差别不⼤，其他被删除后，系数降低，因此三个题项不能被删除，信度⽔平较⾼。
2.折半信度
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折半信度是将变量对应的题项按照单双号分为两组，计算两组题项的相关系数，然后通过公式计算得到折半信度系数值，以此衡量信度质量。
step1.分析-标度-可靠性分析
step2.将同⼀因⼦紧密相关的题项或者说潜变量相关题项选⼊项中-模型-折半
step3.【统计】-删除项后的标度
3.复本信度
4.重测信度
六、效度分析
效度分析的⽬的在于判断研究题项是否可以有效地测量研究⼈员需要测量的变量，即测量问卷题项是否准确有效。效度分析：内容效度；结构效度；校标效度
1.内容效度
(1)专家判断。研究题项设计是否有参考量表、获得专家的认可
(2)问卷前测。通过前测问卷并结合结果进⾏题项的修正
内容效度直接⽤⽂字描述以上两⽅⾯的情况来说明问卷的有效性。
2.结构效度
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