量表问卷结果分析方法主要包括以下五个核心步骤，结合数据预处理、统计分析及结果解读，确保分析的科学性和有效性：

一、数据预处理

1. 数据清洗

   剔除重复记录、修正格式错误，处理缺失值（如均值填补、插值法）及异常值（箱线图检测）。

2. 数据标准化

   通过归一化或标准化将数据缩放到统一尺度，便于后续分析。

二、信度分析

1. Cronbach's Alpha系数

   评估量表内部一致性，系数≥0.7通常认为信度可靠。

2. 分半信度/重测信度

   通过拆分量表或重复测量验证稳定性。

三、效度分析

1. 内容效度

   通过专家评审或专家评分检验量表内容与测量目标的相关性。

2. 结构效度

   • 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。

   • 验证性因子分析（CFA） ：适用于成熟量表，通过因子载荷、AVE、CR等指标验证结构。

四、描述性统计与探索性分析

1. 描述性统计

   计算均值、中位数、标准差等指标，结合频数分布表、直方图等可视化工具分析数据分布。

2. 探索性数据分析（EDA）

   通过箱线图、散点图等发现数据模式和潜在关系，为后续假设检验提供依据。

五、高级统计分析

1. 回归分析

   探讨自变量对因变量的影响关系，验证研究假设。

2. 因子分析

   简化数据结构，识别潜在变量关系。

六、结果解读与建议

结合理论背景，分析变量间因果关系，提出实际应用建议。注意信度与效度结果对结论的影响。