问卷星的数据分析方法可分为基础分析工具和进阶分析技术，具体如下：

一、基础分析工具

1. 数据清洗

   包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据和统一数据格式，确保数据准确性和完整性。

2. 数据描述统计

   计算平均值、中位数、众数、标准差、极值等，初步了解数据分布特征，如通过柱状图展示各选项比例。

3. 交叉分析

   通过交叉表对比不同变量（如性别与购买意愿），揭示数据间关联性，例如生成不同性别在特定问题上的回答频率表。

4. 多选题分析

   • 选项间差异分析 ：探究多选题中不同选项的选择偏好；

   • 与其他题项交叉分析 ：分析多选题答案与其他题项的关系。

二、进阶分析技术

1. 频率分析

   统计各选项出现频率，了解数据基本分布，适用于大多数问卷数据的初步描述。

2. T检验与方差分析

   • T检验 ：比较两组数据差异（如男女生回答差异）；

   • 方差分析 ：适用于多组数据比较，分析不同组间差异。

3. 数据可视化

   使用柱状图、饼图、折线图等直观展示数据趋势，例如用饼图展示各选项占比。FineBI等工具支持交互式筛选和钻取功能。

三、其他实用功能

• 数据筛选 ：按年龄、性别等条件筛选特定人群，如筛选18-25岁回答者；

• 导出数据 ：支持导出为Excel、CSV等格式，便于进一步分析（如使用SPSS、Python等工具）。

四、分析流程建议

1. 数据收集与清洗 ：使用问卷星内置功能完成数据收集，导入后进行清洗预处理；

2. 基础分析 ：通过描述统计和交叉分析快速了解数据特征；

3. 深入挖掘 ：结合T检验、方差分析或数据建模（如回归分析）挖掘因果关系；

4. 结果呈现 ：利用图表和报告直观展示分析结果，辅助决策。

通过以上方法，可系统化分析问卷数据，发现潜在规律并支持决策制定。