问卷数据分析的流程可分为以下五个核心步骤，确保数据从清洗到解读的完整性和准确性：

一、数据清洗

• 处理缺失值 ：删除或填补缺失数据（如均值/插值法）

• 删除重复数据 ：通过去重操作避免重复计算

• 纠正错误数据 ：筛选不合理回答或异常值（如箱线图检测）

• 规范数据格式 ：统一日期、数值等格式

二、数据编码

• 将定性数据（如性别、品牌）转换为数值形式（如1/2），便于统计分析

三、信度与效度检验

• 信度分析 ：通过Cronbach's α等指标验证数据可靠性

• 效度分析 ：

  • 探索性因子分析（EFA） ：适用于量表开发，检验结构合理性

  • 验证性因子分析（CFA） ：通过因子载荷、AVE等指标验证成熟量表

四、描述性统计分析

• 计算频数、百分比、均值等，描述数据基本特征（如年龄分布、满意度打分）

五、推断性统计分析

• 比较差异 ：独立样本T检验、卡方检验等

• 探索关系 ：相关分析、回归分析（如皮尔逊相关、线性回归）

六、结果可视化与解读

• 使用柱状图、折线图等展示数据分布和趋势

• 将统计结果转化为结论，为决策提供依据

注意事项 ：不同场景需灵活调整步骤，例如量表类问卷需重点进行信效度检验，而描述性分析适用于初步结果展示。