量表类问卷数据分析需系统化处理，结合统计方法与数据可视化，确保结果可靠有效。以下是核心分析思路与方法：

一、数据分析流程

1. 数据预处理

   • 清洗数据：去除重复值、异常值及格式错误

   • 处理缺失值：采用均值填补、插值法或删除缺失项

   • 标准化数据：归一化或标准化处理不同量纲的数据

2. 信度分析

   • 使用Cronbach's Alpha系数检验量表内部一致性，通常要求α≥0.7

   • 可结合重测信度或分半信度进一步验证

3. 效度分析

   • 结构效度：通过探索性因子分析（EFA）或验证性因子分析（CFA）验证因子载荷、AVE等指标

   • 内容效度：通过专家评审或专家评分评估量表内容合理性

4. 描述性统计

   • 计算均值、中位数、标准差等集中趋势指标，结合频数分布图展示数据分布

   • 通过箱线图、直方图等可视化工具分析数据特征

5. 样本特征与行为分析

   • 描述年龄、性别、收入等人口学特征，分析样本背景对结果的影响

   • 通过频数统计、百分比计算揭示样本对量表题项的态度倾向

6. 统计推断分析

   • 相关分析：探讨变量间线性关系（如皮尔逊相关系数）

   • 回归分析：建立自变量与因变量关系模型，检验因果关系

   • 因子分析：简化数据结构，识别潜在变量关系

7. 结果解释与报告

   • 结合统计指标与可视化结果，分析量表效度、信度及变量关系

   • 通过图表（如散点图、回归图）直观展示分析结论

二、注意事项

• 方法选择 ：根据数据类型（连续/分类）和研究目标选择合适统计方法

• 工具应用 ：SPSS、FineBI等软件可辅助完成数据预处理、可视化及分析

• 结果验证 ：通过交叉验证或敏感性分析检验结果的稳健性