智能问卷算法

A. 怎么统计问卷调查数据啊

我们做问卷调查研究，一般的思路是：

设计问卷——收集数据——分析数据

一、问卷设计

1、从目标入手，找关键词，结合研究目标设计题项。

问卷设计的最终目的是通过问卷收集数据，了解某个问题的原因状况并且给出科学的建议。因此问卷题目的设置始终都要围绕着目标展开。不用急于开始设计问卷，首先要确定好研究的主题，相信这不是什么难事，有了这一点，接下来就好办很多。 从这一主题入手可以看看，这个主题下可以细分出什么关键词。

比如，要研究“网购情况和社交媒体使用关系的情况”。从中可以看出，有两个明显的关键词，“网购”和“社交媒体”，那么接下来就可以用具体的问题表示这两个关键词。

2、问卷结构尽量简单明了，便于后续分析。

问卷的题目不是一拍脑袋，想到什么题目就加上什么。每个问题都应该有它出现在那里的道理。一份好的问卷一定会有一个清晰的结构框架。

比如上面例子提到的，“网购情况和社交媒体使用关系的情况”，可以围绕着‘’网购行为情况-网购态度情况--网购行为影响因素-社交媒体使用情况-社交媒体态度情况-社交媒体使用影响因素“这一线索设计题目。再加入一些共性的问卷题目，比如性别，年龄，学历，收入，消费等基础信息，一份比较完整的问卷就已经完成。

3、从数据分析角度入手设计问卷

如果思路上更偏向于差异关系研究，比如不同收入人群对于网购的态度差异。那么收入是个关键词，网购态度则可以使用比如规范的量表题进行设计，这样便于进行方差分析对比差异性；如果不是使用量表题，那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用，则对应需要使用多样的问题设计，并且预期上就需要进入差异对比的范畴。

如果思路上更偏向于研究影响关系，比如满意度对于忠诚度的影响，看上去，满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示，那设计成量表题没有问题，因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外，还有一种情况可以考虑，即logistic回归，满意度影响最终是否再次购买，是否再次购买被满意度影响，这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用，此时满意度对应的问题则需要有量表题，还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。

如果预期数据需要进行统计上的信度分析，此时请记住一定需要设计成量表题，否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类，即比如将样本分成3种人群，此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。

二、收集数据

这一步主要就是发放问卷，可以先做预调研，确定问卷有效，问题表达准确，选项设置合理，就可以正式调研了。样本数量对于量表类问卷，样本量的常见标准是量表题项的5倍或者10倍，一般要在100以上；对于非量表类问卷，通常需要在200个以上。

三、数据分析

数据分析通常大家都会用SPSS进行分析，推荐使用SPSSAU，可以直接进行在线分析，“拖拽点一下”三步出结果，非常方便，小白也可以轻松完成分析工作。

很多时候，比较困扰我们的不是怎么使用SPSS，而是看不懂指标，不知道怎么解读，SPSSAU针对这个问题，设计了智能化分析系统，可以对标你的数据进行智能化文字分析，结果一目了然，就不用再担心看不懂的问题了。

B. 市场问卷调查方法

如何设计市场调查问卷
市场营销的起点是商业调查，因为它是发现顾客需求的最佳方法之一。能够在商业经营中明了顾客的需求至关重要，但是如何明了顾客的需求却又是相当困难。一项成功的市场调查可以了解顾客如何看待自己的产品、服务，甚至于公司在顾客心目中的形象，这些数据经过整理加工后将会有助于企业改善经营，从而提高公司的收入和利润。通过市场调查还可以了解顾客的潜在需求、竞争对手在顾客心目中的地位、顾客的生活方式等等，这些信息的收集都有助于企业根据顾客的需求来重新更新产品的设计，使得产品能够更贴近顾客的需求，而且如果这一切你都在你的竞争对手之前完成的话，就可以在竞争中占得先机。以往市场调查主要是通过电话调查、现场调查和邮寄调查来进行的，而现在随着互联网的迅速发展，出现了以网络在线为特征的调查新形式，特别是某些具体的针对某些特定顾客群进行的市场调查，逐渐代替了原来调查形式，有效的降低市场调查的成本。在在线市场调查最为流行的美国，随着在线市场调查的深度和广度的不断提高，在线市场调查已经逐渐成为市场调查的中不可忽视的一股新兴力量。
一、制定在线市场调查的目标
在线市场调查是通过调查问卷进行的，在设计市场调查问卷之前，应首先确定调查的目标，即在此次市场调查中，你希望通过这次调查达成什么样的目标？比如希望知道顾客如何评价企业所提供的产品与服务？知悉访问者如何评价企业网站？企业网站的邮件订阅者是否对企业邮件服务满意？企业产品的潜在顾客群是否对本企业的新产品感兴趣？所以在线商业调查重要的是在开始就制定调查的目标，包括调查对象、调查方法、甚至于调查的发布媒体。但是实际上，只要你确定了在线商业的目标，你也就随之确定了在线调查的对象，在线调查方法等各个主要方面。
在知道了调查对象之后，选择何种调查方法就变得容易。如果你希望向企业网站的访问者作调查，那么可以通过在企业网站中设置弹出式窗口，来吸引访问者完成调查问卷；如果你的调查对象是目前企业产品和服务的已有顾客，在线调查可以通过E-mail的方式来进行；如果你的调查目标不仅仅是局限于本企业的产品和服务，而是希望能够研究目前某细分市场的发展趋势的话，你也可以向专门公司购买包含目标调查对象的邮件地址数据库。
在线商业调查之所以能够逐渐替代传统的商业调查方法就在于其能够以相对较低的成本来获得与传统市场调查一样，甚至于更好的调查结果，从而能够帮助企业改善产品和服务，确定企业发展的战略方向。
二、设计在线调查问题
在线调查的成功在于是否能够设计有效的调查问卷。这就意味着，为了能够获得良好的调查反馈，你不仅仅只是关心你在问卷中想要问客户的问题，而且还要考虑如何向被调查者询问这些问题。错误表达的调查问题所得到的调查数据，对企业改善经营管理毫无帮助，甚至于如果问卷中存在某种偏见的话，经验表明，许多受调查者会主动放弃填写调查问卷。在撰写在线调查问卷时需要注意的要点包括以下几个方面：
1. 调查问题要简短明快，要尽量能够切中要害。
这需要在问题中使用尽量浅显易懂的表达方式，避免在问卷中使用一些行业术语和缩写词，你在问卷中表达的越浅显清楚，受调查者愿意完成整个调查问卷的可能性也就会越大。过于专业化的概念可能会使得被调查者不知该如何回答问卷上的问题。
2. 避免建立在假设前提基础上的问题。
比如说，你不应该撰写这样的问题：“你家的电视机是海尔牌还是长虹牌？”这样的问题建立在被调查者有海尔牌或长虹牌电视的前提基础上，而忽略了如果被调查人家中并没有这两种电视的可能性。
3.避免具有误导性的问题。
比如说，你不应该撰写这样的问题：“在我们的调查中我们发现许多访问者更愿意购买海尔牌的电视，您喜欢哪一种品牌的电视机？”这样的问题显然对被调查者有明显的误导作用。
4.避免询问被调查者敏感或者是尴尬的问题。
即使由于调查需要，你必需在问卷中向被调查者询问令其尴尬的问题时，最好的选择就是将问题放在问卷的最后，而在这之前能够安排一些内容相关但并不令其尴尬的问题。
5.在问卷中多采用封闭式提问法。
提问分为封闭式提问法和开放式提问法。封闭式提问法即在提问的同时给出答案供被调查者选择，这种类型的问题由于其简单，容易回答而受到了被调查者的欢迎。开放式提问法即提出问题后由被调查者自由回答，这种类型的问题一般被调查者很少能耐心将其回答完。
6.问卷的问题应少而精
在设计调查问卷时最重要的一条是不要期望在一份问卷里放下你所有想要知道答案的问题，而无论这些问题是否有助你的调查效果。调查问卷中的问题越少，每个问题能够得到被调查者的注意力也就越多，而调查答案也就更有效，只有这样才能够有效的完成在线调查。
三、选择调查问卷中的问题的安排方式
常常被调查者忽视的一个问题就是在进行在线调查时需要非常注意调查的形式以及安排，这对于最终的在线调查的效果有非常之大的影响。显然，调查问卷中的问题的安排格式由在线市场调查的形式所决定，如果你使用普通的文本格式通过E-mail的形式来进行在线调查，那么调整调查问卷中的问题的安排方式的余地就很小，而相反，如果在线调查是通过Web的形式进行发布的话，问题的安排格式的选择余地就大了，你就可以选择字体、色彩甚至于是插入图像来增强调查问卷的可读性。在设计在线市场调查的形式时需要注意以下几个方面：
1. 尽量在问卷中多使用封闭式提问法。
在上文提到过在问卷中需要限制用开放式提问法，而要尽量选择封闭式提问法。比如说打分题，如“如果用1-10来表示你的否定程度，你认为……”；又如程度选择题，如“天空是蓝色的，你强烈相信/相信/不太确定/不相信/强烈不相信”；再如是否题、多项选择题等。绝大部分的被调查者都倾向回答多项选择题，而不是那些需要进行文字回答的问题，在使用多项选择问题时，也有些小技巧，比如在多项选择题中选项之外增加“其它”选项，这让被调查者可以填写你在设计问题没有想到的内容。
2. 安排好问题的次序。
如何才能安排好问卷中所要涉及的问题？设计问卷切忌在问卷开始就向被调查者提出令被调查者尴尬的问题，另外，调查中最需要知道的信息需要尽量放在问卷的前部分，如果被调查者在接受调查时，中途放弃完成调查问卷，这样至少能够获得你最想知道的那部分信息。另外，正如在前文提到的，在调查的问卷的开始安排几个相对简单的问题，从而使得被调查者能够完成整个问卷，从而不至于在问卷的开始就吓着被调查者，使得被调查者不会由于反感而拒绝完成整个调查问卷，从而保证调查能够得到更准确、更有价值的信息。
3.注意问题之间的逻辑关系
整个调查问卷中的问题排列的逻辑性也很重要。一份成功的调查问卷之中的问题相互之间必然要存在强烈的逻辑关系，如果问卷的问题相互之间缺乏逻辑性，而给被调查者一种不连续的感觉的话，那么调查的结果也就可想而知。
四、发布在线市场调查
目前在在线市场调查使用最多的发布方法是通过E-mail的形式来发布调查问卷。使用E-mail来发布调查问卷的最大优点在于其花费低廉，这就是说，如果你有被调查者的邮件地址的话，只需要花费时间设计一份调查问卷，然后通过E-mail将调查问卷发送给被调查者，再通过E-mail的形式收回调查结果，进行分析就可以完成在线商业调查。通过E-mail方式来进行市场调查的缺点在于这种调查形式就决定了所能调查的问题有限，而反馈而来的调查结果也需要你根据E-mail的回邮用手工录入数据库，这是相当花费时间与精力的工作。所以说，如果被调查对像在200名以内，调查问卷限制在20个问题以内，通过E-mail形式来进行在线调查是一种可以接受的、高效率的调查方法。而反之，如果被调查者的数目相当大，又或你希望设计相当复杂的调查问卷的话，基于Web方式的在线市场调查是更佳的选择。
使用基于Web方式的在线商业调查方式的优点不仅仅在于其能够选择字体、色彩甚至于是插入图像来增强问卷的可读性，而且可以能够使得问卷调查“智能化”起来，这意味着你可以根据被调查者对于上一调查问题的回答智能化的设计问卷。举例来说，如果公司同时在市场上销售三种产品，而被调查者并不是购买过所有三种产品，这时你就因此可以设计“智能化”的调查问卷，在顾客回答完“你曾经购买了哪一种本公司的产品？”，而“智能化”的问卷设计可以根据顾客对于此题的回答而自动的选择下一个适合此顾客回答的调查问题。基于Web方式的在线市场调查的缺点与优点一样明显，由于这种调查方式包括根据不同选项设置问题、分类和储存调查结果、到最后如何调用这些调查结果，都需要较深的计算机知识和编程技巧，即使现在目前已经有专业软件公司提供网上在线调查的商业软件，但是由于网上在线调查业务的复杂性，这些专业软件需要专业人员的设置，这就意味着仍然需要专业人士提供帮助。因此，坦率地说，如果公司面对需要增加人员和预算来从事基于Web方式的在线商业调查的话，将其外包给专业在线商业调查公司是更符合公司利益的选择。
如果公司选择将在线市场调查外包给专业的第三方公司的话，这同时也是大多数公司的选择，将能够使得公司获得专业化、智能化的及时数据跟踪与分析服务。大多数的商业调查公司只需要将向顾客调查的问题以模板或是简单的文档文件提交给调查公司即可。由第三方提供在线商业调查的解决方案的优点是显而易见的，首先，本企业的网站由于访问量有限通常不能够满足在线市场调查的需要，而第三方调查通过在门户网站或是专业网站里设置调查问卷，从而能够满足企业调查能够面向大量潜在顾客，其次，如果公司的在线市场调查针对的访问本公司企业网站的潜在用户的话，那么即使是调查是基于第三方网站，也可以通过编程的方法使得调查看上去是在公司企业网站上进行，而调查问卷通常以与企业网站一致的Logo、色彩、设计来出现。但是基于第三方的解决方案也有其自己的缺点，第一，如果是通过电子邮件进行在线市场调查的话，那么对于公司来说，被调查者的邮件地址数据库对于企业来说是一笔巨大的财富，所以在委托第三方进行商业调查的话，第三方也许会以业务需要的理由坚持索要被调查者邮件地址数据库，这在一些小型的收费较低的在线商业调查公司中尤为常见，此时，公司应该坚持把被调查者数据库放在自己的控制之下。第二要小心那些要价较低的小型商业调查公司。这些公司通常针对一定数量，如1000名调查者索要相对较低的价格，但是在调查进行中时会针对超过限额的被调查者再索取一笔高额的额外费用。因此，公司将在线市场调查委托给第三方进行时，切忌不要被小型的不正规的调查公司所提出的种种的优惠条件所迷惑，而要将在线市场调查的业务委托给值得信任的正规的大型的商业调查公司。
五、提高在线商业调查的质量
提高商业调查质量的关键就是如何能够最大限度的激励你的现实顾客和者潜在顾客，即被调查者能够准确地、全面地填写调查问卷，一般来说，为了激励被调查者完成调查问卷，调查者通常能够采取以下几种方法：
1.适当的物质奖励
最常见的方法就是调查者为完成调查问卷的被调查者提供奖品或者抽奖机会。据统计，这样通常能够提高调查问卷17%的合格率。
2.告诉被调查者他所回答的问卷将会被严格保密。
从而使被调查者在回答尴尬的问题和隐私问题时打消顾虑。
3. 在调查问卷中注明调查公司的名称和地址。
尤其是对于一些名声很响的大公司来说，这样做能够吸引到更多的被调查者。
4.在调查问卷的结尾向被调查者表示感谢，并且告诉被调查者他们有机会获得的奖品或是抽奖的机会。
5.在正式进行调查之前可以在小范围内进行调查来预估调查的质量。
这样做的目的是测试是否在措词或是其它方面不够准确、达意，如果调查问卷存在这方面的问题的话，这些存在问题必须在在线市场调查正式进行之前解决，从而才能够确保在线调查的质量。
6.在调查结束后，应该认真分析所获得的信息。
公司应该妥善的利用这些调查而来的信息从而改善企业的产品与服务，即使调查结果存在着某些不合理或者是完全的批评与指责，也应该以客观的、顾客角度来理解调查所获得的信息，而不是仅仅将调查信息放置一边。
以上这些虽然简单但都是经过实践证明很有效的方法，能够促进被调查者积极参与调查，能够让他们理解这次调查的目的就是为了给他们提供更好的产品与服务，而且可以使得他们能够从参与调查中获得物质上的收益。

C. 问卷调查方法有哪些各自的优缺点是什么

问卷调查法的优点：
1、问卷法节省时间、经费和人力。
2、问卷法调查结果容易量化。问卷调查是一种结构化的调查，其调查问题的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是固定的，而且是一种文字交流方式，因此，任何个人，无论是研究者，还是调查员都不可能把主观偏见代入调查研究之中。其调查的统计结果一般都能被量化出来。
3、问卷调查结果便于统计处理与分析。现在有大量的相关统计分析软件可以帮助我们进行数据分析，有些甚至能直接帮助我们设计问卷，方便实施和分析，也方便进行数据挖掘。
4、现在的电子问卷克服了纸质问卷的一些缺点，方便实施与调整。虽然他不可能取代面对面的问卷调查，但由于成本更低，更容易及时调整问卷设计上的不足，越来越多的问卷采用电子问卷的形式，可以通过网站，e－mail 进行发布与回收。数据直接使用数据库记录，方便筛选与分析。线上回收可选择各大问卷网站或沃销众填等平台。
5、问卷调查法可以进行大规模的调查。无论研究者是否参与了调查，或者参与的多少，都可以从问卷上了解被访者的基本态度与行为。这种方式是其任何方法也不可能做到的，而且问卷调查可以周期的进行而不受调查研究人员变更的影响 ,可以跟踪某些问题用户的变化。
问卷调查法的缺点：
1、面向设计的问题问卷调查比较难，面向未来的调查（为设计进行的调查）很多时候需要了解用户的意图、动机和思维过程。问卷调查这类问题往往效果不佳，或者说问题设计比较难。而开放式的问题，回收质量、分析和统计等工作也会受影响。
2、问卷调查设计难，调查问卷的主体内容设计的好坏，将直接影响整个专项调查的价值。问题的设计需要大量的经验，不同的人针对同一个问题，尤其是面向思维的问题，设计问卷差别可能会很大，信度和效度控制需要丰富经验。
3、调查结果广而不深。问卷调查是一种用文字进行对话的方法， 如果问题太多， 被访者会产生厌烦情绪， 因此，一般的问卷都比较简短，也就不可能深入探讨某一问题及其原因；
4、问卷调查结果的质量常常得不到保证。因为在被访者填答问卷时，用户的调查过程我们很难得知，是我们需要调查的真实用户吗？
5、问卷调查的回收率难以保证。问卷调查必须保证有一定的回收率，否则资料的代表性就会受到影响，回收率受问卷长度，问题难易程度，是否涉及隐私，参与调查获得回报多少等因素相关。另外，网络调查的回收率一般都不高，质量也难以保证。

D. 最好用的调查问卷统计分析软件是哪种

SPSSAU是一款专业的在线智能统计分析工具，提供了非常全面的数据分析方法。适合科研人员、市场调研人员、统计小白、论文分析困难户使用。

E. 问卷调查所能用的统计方法有哪些

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坏特别有关？在进行统计分析时，就需要把体质监测的指标和问卷调查的内容联系起来进行统计。

在成年组调查问卷内容中可进行计算的12个问题是：受教育程度，职业，平均每周工作时间，平均每天睡眠时间，睡眠质量，平均每天步行时间，平均每天坐姿活动时间，吸烟状况，运动感受，平均每周锻炼次数，平均每次锻炼时间，坚持锻炼时间。把这些作为X1, X2, ……X12，再把每个人体质监测中的体质总分作为Y，就可以进行逐步回归分析计算。

某省成年男甲组4242人的数据用逐步回归分析计算结果是：从12个指标中依次选出了X 1 (受教育程度)，X12 (坚持锻炼时间)， X10(平均每周锻炼次数)，X7(平均每天坐姿活动时间) 4个指标。得到回归方程：

Y = 21.85+ 1.02 X 1 -0.20 X7+ 0.34 X10 + 0.28 X12 F=101.92 (P<0.01)

复相关系数 R= 0.296

根据回归方程的系数就可以知道：受教育程度高，平均每周锻炼次数多，坚持锻炼时间长，平均每天坐姿活动时间少的人体质总分就高。反之就低。而这个结论只做一般的调查表百分比统计，是得不到的。

例2：某市开展《超重与肥胖人群运动与营养综合干预实验研究》12周后，对参加者进行了问卷调查，内容有：每天进餐情况（分为：五分饱，八分饱，十分饱），每周快走次数（分为：3次以下，3次，4次，5次及以上），每次快走时间（分为：30分钟以内，30～60分钟，60～90分钟，90分钟以上），每次快走距离（分为：3公里以下，3～4公里，5公里及以上）等。

如果仅统计各个问卷内容的百分比，只能计算出如：每次快走时间30分钟以内的29人占22.1%，30～60分钟的47人占35.9%，60～90分钟的19人占14.5%，90分钟以上的36人占27.5% 等等，这样的统计结果并不能说明什么问题。更无法分析出哪些是对减肥有效果的因素。

但是，把问卷调查的内容与参加12周实验后各人体重下降值联系起来统计，情况就不同了。如可以分别计算出：每周快走次数、每次快走时间等指标与体重下降值的相关系数。当计算出以上指标都和体重下降值呈中度或低度相关时，还可以进一步用回归分析的方法计算出标准回归系数或偏回归平方和来分析各指标对体重下降的作用大小。

本例有131人参加实验，为了用数学表达式来描述：饮食、运动量和降体重的关系。把调查表内容转换成数字后，选择了X1（每天进餐情况）、X2（每周快走次数）、X3（每次快走距离）与Y（体重下降值）计算出三元回归方程：

Y= 1.26－1.30 X1 +0.59 X2 +1.70 X3 F =13.855 (P<0.01)

复相关系数 R = 0.4966

从回归方程可以看到，在吃八分饱的情况下，增加每周快走次数和每次快走距离，降体重的效果更好。

可见，当采用了多元回归分析方法后，可以充分利用调查表里的信息从而获得比简单的统计百分比更多的研究结果。

例3：某市对学生体质下降原因进行调研时，设计的调查表内容包括：学生、家长、学校等方面30多项指标。为了分析调查的各指标对学生身体素质影响的主次关系，从调查表中选出可进行因子分析计算的26个指标进行了R型因子分析计算。

R型因子分析通过计算，可找出控制着所有指标的几个主要因素。计算后，原来的许多指标重新组合成较少的几个新的综合指标──公因子。这些公因子相互独立而且反映了原来指标的绝大部分信息。通过R型因子分析的结果，可以看出哪些指标是同一类的，每一个指标以哪一公因子为主，其他公因子所占比例如何，从而分析该指标的特点。还可根据贡献率较大的几个公因子中所包括的指标，来分析出各指标的主次关系。

对3699名中学生的调查数据作R型因子分析计算后，从贡献率最大的5个公因子所包括的调查指标看，归入第1公因子的7个指标，都和参加体育活动有关，因此把第一公因子命名为体育活动因子，归入第2公因子的2个指标，是反映学生家长文化水平的学历，归入第3公因子的2个指标，是反映学生是否关心自己体质、健康的指标，归入第4公因子的2个指标，是反映学校是否关心和组织学生体育活动的指标，归入第5公因子的2个指标，是反映学生家长对体育运动的态度的指标。

从而可以分析出，对学生体质影响最大的第一因素是学生参加体育活动的情况，第二因素是家长的文化水平高低，第三因素是学生自己是否关心自己的体质、健康情况。第四因素是学校是否关心和组织学生参加体育活动，第五因素是家长是否喜爱体育活动是否支持学生参加体育活动。

因子分析的优点在于用一个或少数几个综合指标概括原始数据中尽量多的信息，它能够实现对问题的高度概括，并揭示出一般的特征和规律。本例通过因子分析的统计方法，从学生填在26个调查问卷中的信息，分析出了对学生体质影响的几个主要因素。

F. 问卷调查法具体步骤

调查问卷一般分10个环节，也就是我们常说的10个步骤。
一、设计好调查问卷的目的和内容。这一点也就是要把相关的规定和信息要明确。对那些直接参与设计的的人员来讲，要详细的了解本项问卷的目的和内容，将问题条理化、具体化和可操作化。
二、搜集相关的资料。要想把问卷调查设计好，在做问卷调查前还要做些充足的准备。因为问卷调查不仅仅是答题和整理信息这样简单的事情，它还需要系统化，需要我们在做调查前做好各项准备工作，包括素材的丰富和对研究问题的知识准备。
三、掌握好调查问卷的类型。不一样的调查形式在调查中会得到不一样的结果。为此在调查时我们要根据调查问卷的内容和要求，要充分考虑到调查问卷的类型。
四、明确答题的主要内容。在确立了答题的方法和类型后，我们就要根据具体要求细化答题内容，这是一项非常重要的环节，因为答题的内容是我们进行调查的关键，也是对调查相关的内容进行划分区间的一项重要工作。
五、把握答题的结构。也就是说我们要把调查问卷设计为封闭性的设计还是开放性的设计。
六、做好问题的措词。一字一意，一句一章要条理清楚，为此在对问题进行表述时一定要做好精准性，使被调查者一看就能知道其中的关键所在。
七、安排答案的次序。在设计时一定要对答案的次序进行合理的设计和安排，这里要说明的是，如果不是选择答案，而是开放性的填写性调查，还需要对答案进行区间处理。
八、确定格式和版面。
九、拟定问卷的初稿。
十、制作问卷。
以上就是问卷调查的具体流程，缺一不可。

G. 怎么用spss计算问卷星里问卷的信度

推荐用SPSSAU“在线SPSS”，里面可以做信度分析，以及智能分析答疑解惑等。

H. 问卷调查，“数据分析”具体指什么

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

(8)智能问卷算法扩展阅读

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：

1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

参考资料来源：网络-数据分析

I. 好用的问卷调查软件有哪些

1、问卷星

问卷星是国内最早也是目前最大的在线问卷调查、考试和投票平台，自2006年上线至今用户累计发布了超过4450万份问卷，累计回收超过30.97亿份答卷，并且保持每年100%以上的增长率。其用户已覆盖国内90%以上的高校和科研院所，是各行业领导企业信赖的问卷调查、考试、投票的知名品牌。

2、Microsoft Forms

Microsoft Forms 会实时收集回复，并自动提供图表以对数据进行可视化。最棒的是，导出到 Excel 即可使用 Excel 的完整功能实现自定义深入分析。

3、简道云

退可做问卷调查，进可做团队管理应用;优点是功能非常强大，数据搜集和报表分析很棒，里面各种各样的公式、流程学会了感觉可以横着走。

4、腾讯问卷

腾讯公司推出的免费、专业的问卷调查系统。提供多种方式创建问卷,简单高效的编辑方式,强大的逻辑设置功能,专业的数据统计和样本甄别。

5、麦客

麦客CRM是一款能够帮助你进行信息收集、市场开拓、客户挖掘并展开持续营销活动的管理平台。首先，你可以通过一张简单轻便的表单，收集各行各业、任何你想要的信息;然后，表单中有关于联系人的信息会进入联系人管理模块;你可以很方便地向这些联系人发送设计精美的EDM邮件或是各类通知短信。

6、番茄表单

一款极简易用的在线表单制作和数据收集工具。调查问卷、会议活动报名、用户投诉、使用反馈、考核测评等，都可以通过一张表单轻松实现。

7、金数据

帮助个人用户和企业客户快速设计表单，搭建业务系统，如调查、预约、登记、获客、抽奖、考试、订单等等，高效的收集和管理日常工作和业务运转数据，助力个人工作效率提升，成就企业商业价值。

8、乐调查

乐调查是一款问卷制作，收集数据和统计为一体的完整的问卷调查系统。不同于一般问卷工具，符合高度专业调研的技术要求，强大的智能报表分析算法，能完成复杂的国际调研项目。只在需要增值产品的样本和定制研究报告时收取服务费用。

J. 什么是AI和BI,商业智能有什么区别

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。

未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。