問卷調查作為一種最常用的省時省力，能對事物進行比較全面系統的調查方法無論是在日常工作還是學術研究中都倍受青睞。
那麼現在有了問卷，數據也都收集整理好，可以開始進行數據分析，可是問題又來了！這麼多的數據擺在面前，該從什麼地方開始入手呢？又應該用什麼方法分析呢？
本文就從問卷設計思路出發，具體細分不同類型的問卷或者話題，為大家講解五種常見類型問卷的數據分析思路，分別是影響關係類研究，現狀政策類研究，調節/中介類研究，「類實驗」類差異研究 和 聚類樣本類研究。
針對五種分析思路，通常適用於社會科學專業，包括工商管理，旅遊管理，市場營銷等，以及心理學類專業，教育學，師範，語言類專業等。具體針對這五種思路分析框架的說明如下：
影響關係類研究最為常見，研究影響關係時，通常會先畫出模型結構框架，一個框架表述整體研究結構思路情況，研究框架為核心。這類分析思路傾重於關係，並且是影響關係的研究。比如各種因素對員工薪酬滿意度的影響關係研究，員工離職傾向影響關係研究，消費者重複購買意願影響關係研究等。
此類分析思路框架大部分題項應該為量表題，小量題項為非量表題。心理學、管理類、旅遊類、市場營銷等專業使用此分析思路框架頻率較高，此分析思路框架適用於所有讀者。
具體研究內容上：
1. 首先對收集數據進行基本的頻數分析，比如統計性別，年齡，學歷的分布情況如何等。
2. 如果研究中涉及樣本的特徵情況，比如基本行為，或者認知態度相關性，也可使用頻數分析進行匯總，進一步了解清楚樣本特徵情況。
3. 影響關係研究時，問卷中通常會涉及非常多的量表題，如果量表題具體應該分成多少個維度，並不完全確定，此時可使用因子分析進行濃縮，得出幾個維度（因子），並且找到維度與題項的對應關係情況。（ 備註：一個維度由多個標題項表示，想將多個標題項概括成一個整體，此時需要使用SPSSAU中「生成變量」的「平均值」功能即可）
4. 數據的可靠性，是否有信度，是最基礎的，一般放在樣本基本特徵背景情況之後，原因在於首先得知道是一群什麼樣的樣本人群在回答問題。同時信度僅針對量表類數據進行研究，無法針對比如性別，年齡之類的背景信息項進行分析。
5. 除開數據可信，還需要研究量表題項具有可靠性。先有數據可靠，再分析有效，這是常見的結構，效度分析和信度分析也可互換位置。
6. 數據可靠，並且研究量表有效之後，接著需要對具體維度（量表題項等）進行描述分析，研究樣本人群對於量表項的基本態度情況。
7. 完成量表題項，各維度的描述性分析之後，再使用相關分析去研究關係情況，為回歸分析作準備。
8. 在數據有著相關的前提之下，再研究回歸影響關係才具有意義。因而回歸分析需要放在相關分析之後。並且通常情況下需要使用回歸分析去驗證假設。
9. 有可能還需要對比不同人群，比如性別，年齡等不同群體，他們對於量表題項的態度差異情況，因而一般可使用方差分析，或者T檢驗等進行分析。如果說想研究不同背景人群（比如性別，年齡）對於樣本行為上的差異性，建議可使用交叉卡方分析等，同時如果涉及多選題的交叉分析等，也對應選擇需要的方法即可。
現狀政策類研究是非常普遍的，分析思路傾重於現狀及基本態度，和差異對比研究，了解群體的基本認知，態度，觀點意見或者行為等。通常情況下現狀政策類研究更多是非量表題項，此類研究框架的核心在於「分組」。
第一件事情為「分組」；比如有30個題，那此此30個題項可以分別歸納為幾個方面呢？比如基本背景，認知，態度，行為，原因等五個方面。
第二件事情是將「分組」分別作為一個部分進行分析。
第三件事情是分組題項與分組題項之間進行交叉。社會學類、媒體等相關專業會使用此分析框架進行相關研究，以及企業問卷研究較適用於此類分析思路框架。
具體研究內容上：
1. 首先對收集數據進行基本的頻數分析，比如統計性別，年齡，學歷的分布情況如何等
2. 分別針對「分組」進行分析，每個「分組」作為一個部分進行分析。
3. 差異關係研究：比如基本背景分別與「認知」，「態度」，「行為」，「原因」上的差異性（通常是使用交叉分析，當然涉及多選題時，應該選擇對應多選題應該使用的交叉方法）
4. 如果說希望研究影響關係，比如研究「認知」(X)，「態度」 (X)分別對於「行為」 (Y)的影響關係，此時可考慮使用二元logit回歸分析。但需要特別注意一點是：「行為」 (Y)必須只有兩個選項，比如願意和不願意，購買和不購買，並且必須使用數字1和0分別表示。比如研究網購態度 對於 「是否購買代購產品」的影響，願意應該用數字1表示，不願意用數字0表示。
備註：如果問卷中有量表題，也可以使用信度分析，方差分析等研究方法。
備註：非量表數據請勿使用信度，效度等研究方法。
調節/中介作用研究框架，類似於第一類即「影響關係研究」。但此類框架更常見於學術研究，因而可能會多出中介作用，或者調節作用這兩部分，基餘部分與「影響關係研究」基本類似。
這類分析思路傾重中介作用，或者調節作用的研究。比如研究員工工作生活平衡對離職傾向影響時，工作滿意度是否起中介作用。產品質量認知對口碑傳播意願影響時，不同收入水平是否起著調節作用。類似第一種分析思路框架，此類分析思路框架在問卷設計上大量題項均為量表題，僅小部分題項為非量表題項。工商管理類、市場營銷、心理學、教育學等專業偏好於使用此種分析思路框架，此分析思路框架更適用於有一定統計基礎的讀者。
需要注意的是，中介作用或者調節作用研究在學術上是非常謹慎的研究，因而如果需要此兩類研究，需要在文獻綜述部分詳細描述清楚中介或者調節作用關係後，才能進行分析（即先有理論依據，然後再使用研究方法進行驗證），否則會出現邏輯問題。
實驗類研究，通常也稱作「情景」類研究等。此類框架在市場研究中相對較為常見。相對來講，此類研究的核心在於交互關係，而且通常均是使用量表類問卷題。
這類分析思路針對於使用實驗式方法和問卷形式進行的關係研究，通常問卷設計會包括不同情景設置。比如百貨商店音樂刺激對於消費意願的影響研究，通常問卷裡面會有不同情景，比如有背景音樂或者無背景音樂，也或者有不同類型背景音樂等。此類分析思路框架強調不同場景或者不同實驗情況下的差異比較，通常情況下會有較多的量表題項。市場營銷、心理學、媒體等相關專業會使用此分析框架進行各類研究。
聚類樣本研究的分析思路傾向於樣本「分類」，即樣本人群應該分成幾個類別；分了類別之後，通常肯定是需要對比不同類別人群的差異性，比如不同類別群體在態度，行為上的差異性等。問卷設計時應該注意到量表題項可能用於聚類樣本時使用，以及此類問卷也會有較多非量表題項，用於了解樣本的特徵情況。
社會學類、市場營銷類相關專業常使用此分析框架進行研究，此分析思路框架更適用於有一定統計基礎的讀者。
具體研究內容上:
1. 首先對研究數據樣本基本特徵情況（比如性別、年齡、學歷等）進行分析
2. 如果有涉及樣本群體的特徵、行為、或者態度相關項，則可單獨一部分進行分析
3. 如果研究量表數據並不知道分成幾個維度，比如有20個量表題，應該分成幾個維度並不確定，此時可使用因子分析方法進行。找出應該分成幾個維度（因子），以及題項和維度的對應關係情況。
4. 然後對量表項進行信度和效度分析（ 備註：因子分析已經得出維度與題項對應關係，此時說明已經有效度，有時也可放棄效度分析，從內容完整性上建議放入)
5. 完成因子分析後，已經確認得到幾個維度，可將此幾個維度進行聚類，得到幾種類別的群體，然後結合每類群體的特徵，給每個聚類類別進行命名。（備註：一個維度由多個題項表示，想將多個題項概括成一個整體，此時需要使用SPSSAU中「生成變量」的「平均值」功能即可）
6. 得到聚類類別之後，接著需要對比不同類別群體的差異性；包括比如在「特徵」、「行為」或者「態度」上的差異性。便於結合不同群體提供不同的建議措施等。
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