最近处理了一下问卷数据，趁着刚做完想记录下问卷数据分析的感受，主要是谈谈问卷数据分析过程中的基本处理手段及方法。
1.对各个题目的描述性统计
现在一般问卷数据就是用问卷星等工具来做的，然后问卷星里可以输出各个题目的描述性统计情况，也可以输出各个题目的图表，比如柱状图、折线图、条形图等等。
2.两个题目的相关性
想要分析两个题目间的相关性，需要分情况讨论。
2.1 单选题与单选题的相关性
单选题间的相关性是最好做的了，可以用卡方检验结合交叉分析进行，判断出两个题目之间是否有相关关系，相关关系的强弱怎么样，这个强弱可以通过卡方检验的列联系数或V系数等来判断，详细介绍点这里看一下
2.2 单选题（多选题）与排序题
涉及到排序题就会有些犯难了，因为我没有了解到有什么好的统计分析手段，只能是一些简单的分析，问卷星里就有计算各个选项得分的分析手段，可以对单选题（多选题）的各个选项的得分情况进行观察，来得出一些结论
2.3单选题（多选题）与多选题
涉及到多选题时也会有困难，没有非常好的统计分析手段，最为常见的就是多重响应分析了，这个可以直接网上搜索一下，SPSS做起来也非常简单，其实也就是做一下交叉分析这样子。此外如果两个题可能有因果关系，分析一个量对另一个量的影响时可以考虑使用logistics回归分析。
3.回归分析
第三，自然就是更进一步地利用问卷数据进行分析了，通常这就是利用回归来进行深入分析了，分析一些变量对一个因变量的影响，由于问卷数据的特性，最为常用的也就是二元logistics回归或是多元有序/无序logistics回归分析。
spss做多元有序logistics回归可以参见这个例子：多元有序logistics回归教程
无序多分类可以看这个教程：多元无序logistics回归
但是，对于其中参数的解读我自己做的结果和这个教程里是相反的，不知道为什么，可能是我没有理解到位吧，不管怎样，我个人建议做多元logit回归后，再继续做一个交叉分析来看看，借助交叉分析的结果来解读多元logit的参数的含义，这样可以保证正确。
4.总结
由于最近做的这个分析也比较简单，所以基本只用到了上述的三种方法，当然其实还有很多其他的分析手段啦，像典型相关分析、聚类分析、对应分析等等。由于我对问卷数据分析也做的很少，对于这方面的了解也颇为薄弱，若有不对请指正，若大佬能有所指点，更是感谢！