量表式调查问卷分析需遵循科学步骤，确保数据可靠性和结论有效性。以下是核心分析流程：

一、数据准备与基础分析

1. 数据清理

   处理缺失值（如均值填补、插补）、异常值（如剔除或修正）及重复数据，确保数据完整性和准确性。

2. 描述性统计

   计算均值、标准差、频数分布等，初步了解数据集中趋势、离散程度及选项选择情况。

二、信度分析

1. Cronbach's Alpha系数

   验证量表内部一致性，通常要求α≥0.7。低信度需重新审视量表设计。

2. 其他信度检验

   可结合巴特利特球形检验等，进一步确认数据可靠性。

三、效度分析

1. 探索性因子分析（EFA）

   适用于量表开发阶段，通过KMO、Bartlett球形检验等指标评估结构合理性。

2. 验证性因子分析（CFA）

   适用于成熟量表，通过因子载荷（≥0.5）、AVE（≥0.5）、CR（≥0.7）等指标验证结构效度。

四、样本特征与行为分析

1. 描述性统计

   分析年龄、性别、学历等人口统计学特征，以及各选项的频数和百分比。

2. 相关性分析

   探讨量表得分与其他变量（如满意度、态度）的关联，常用皮尔逊相关系数。

五、高级分析

1. 回归分析

   分析自变量对因变量的影响，识别关键影响因素。

2. 中介/调节效应

   研究变量间的间接关系或条件影响，需结合路径分析等复杂模型。

六、结果解释与报告

1. 结合理论与实际

   将统计结果与研究假设对比，解释变量间关系及实际意义。

2. 可视化呈现

   使用图表展示关键发现，增强报告说服力。

注意事项 ：信度与效度分析需优先进行，数据质量直接影响后续结论；分析目标需明确，避免偏离研究问题。