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。但一次問卷調查不是那么容易就可以完成的，隨着問卷收集完畢，大量的數據等待着被整理、統計、分析。這么多的數據擺在面前，該從什么地方開始入手呢？又應該用什么具體的方法分析呢？
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，旅游管理，市場營銷等，以及心理學類專業，教育學，師范，語言類專業等。具體針對這五種思路分析框架的說明如下：
1、影響關系類研究
影響關系類研究最為常見，研究影響關系時，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系，並且是影響關系的研究。比如各種因素對員工薪酬滿意度的影響關系研究，員工離職傾向影響關系研究，消費者重復購買意願影響關系研究等。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、旅游類、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：
- 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。
- 如果研究中涉及樣本的特征情況，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征情況。
- 影響關系研究時，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系情況。（ 備注：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）
- 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征背景情況之后，原因在於首先得知道是一群什么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。
- 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。
- 數據可靠，並且研究量表有效之后，接着需要對具體維度（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。
- 完成量表題項，各維度的描述性分析之后，再使用相關分析去研究關系情況，為回歸分析作准備。
- 在數據有着相關的前提之下，再研究回歸影響關系才具有意義。因而回歸分析需要放在相關分析之后。並且通常情況下需要使用回歸分析去驗證假設。
- 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。
2、現狀政策類研究
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：
- 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
- 分別針對“分組”進行分析，每個“分組”作為一個部分進行分析。
- 差異關系研究：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）
- 如果說希望研究影響關系，比如研究“認知”(X)，“態度” (X)分別對於“行為” (Y)的影響關系，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。
- 備注：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。
- 備注：非量表數據請勿使用信度，效度等研究方法。
3、調節/中介類研究
調節/中介作用研究框架，類似於第一類即“影響關系研究”。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，基余部分與“影響關系研究”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着調節作用。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系后，才能進行分析（即先有理論依據，然后再使用研究方法進行驗證），否則會出現邏輯問題。
4、實驗類差異研究
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系，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系研究，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，通常問卷里面會有不同情景，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。
5、聚類樣本類研究
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；分了類別之后，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，用於了解樣本的特征情況。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:
- 首先對研究數據樣本基本特征情況（比如性別、年齡、學歷等）進行分析
- 如果有涉及樣本群體的特征、行為、或者態度相關項，則可單獨一部分進行分析
- 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系情況。
- 接着對量表項進行信度和效度分析（ 備注：因子分析已經得出維度與題項對應關系，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)
- 完成因子分析后，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，然后結合每類群體的特征，給每個聚類類別進行命名。 （備注：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）
- 得到聚類類別之后，接着需要對比不同類別群體的差異性；包括比如在“特征”、“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。
了解了每一種問卷類型的分析思路后，對應着找到自己設計的問卷所屬的類型，按照步驟進行分析即可。具體分析可在SPSSAU中進行，一鍵拖拽生成智能分析結果。
