설문조사 데이터를 분석하는 방법은 무엇인가요?

1. 데이터 분석 사고

우선, 기본적인 데이터 분석을 배우는 것은 어렵지 않습니다. 필요한 지식을 익히면 학습의 길을 빠르게 시작할 수 있습니다. 데이터 분석은 *** 데이터 유형 식별, 연구 방법 선택, 결과 분석의 3단계로 이루어집니다.

(1) 데이터 유형 식별

데이터 유형은 모든 연구의 초석이자 데이터 연구 사고에서 가장 기본적이고 비판적인 사고입니다. 데이터의 진정한 정확성을 확인한 후, 즉 데이터 클리닝을 완료한 후 데이터 유형을 구분할 수 있습니다. 모든 데이터는 정성적 데이터와 정량적 데이터를 포함하여 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

· 정량적: 숫자는 비교 의미를 갖습니다. 예를 들어 숫자가 클수록 만족도가 높습니다.

· 분류: 숫자는 비교 의미가 없습니다. , 예를 들어 1은 남성, 2는 여성을 나타냅니다.

(2) 연구 방법 선택

데이터 유형이 확인된 후 데이터 분석 방법 선택은 다음에서 이해할 수 있습니다. 이번에는. SPSSAU와 마찬가지로 설계 시 데이터 유형을 구분할 뿐만 아니라 X와 Y도 구분합니다. 예를 들어 성별과 흡연 여부 사이의 관계에서 X는 성별이고 Y는 흡연 여부입니다. X와 Y는 모두 범주형 데이터입니다. 이때 '교차 카이제곱' 분석을 선택해야 합니다.

첫 번째 단계는 올바른 조사 방법, 즉 데이터 유형 식별을 선택하는 것입니다.

두 번째 단계는 연구 목적에 따라 분석을 수행하는 것입니다. 일반적인 연구 목적에는 데이터의 기본 설명, 영향 관계 연구, 차이 관계 연구 및 기타 관계가 포함됩니다.

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(3) 분석 결과

분석 기반이 상대적으로 약한 경우 SPSSAU를 사용하여 분석할 수 있으며, 시스템은 지표 해석 보고서를 자동으로 생성합니다.

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2. 분석 아이디어 템플릿

연구 프레임워크는 분석의 핵심이며 일반적으로 비규모로 나눌 수 있습니다. 그런 다음 설문지를 프레임워크와 비교하여 분석합니다.

척도 설문지의 가장 큰 특징은 척도 질문이 많고, 척도 질문이 '변수'나 '차원'에 해당한다는 점이다. '변수' 간의 관계를 연구하는 것이 편리합니다. 그리고 신뢰도, 타당성, 요인분석 등의 방법을 사용할 수 있다.

비척도형 문제의 가장 큰 특징은 단선형, 객관식, 정렬형 빈칸 채우기 문제 등이 대부분이지만 척도가 거의 없다는 점이다. 질문 (척도 질문은 유사 답변 항목을 의미합니다.) '전적으로 동의하지 않음', '약간 동의하지 않음', '보통', '약간 동의함', '매우 동의함' 등의 질문에 대해서는 보다 기본적인 빈도분석 및 교차분석을 사용하며, 그래프와 표를 이용하여 다양한 표시를 할 수 있습니다.