​​调查问卷的统计分析方法主要包括描述性统计分析、推断统计分析、因子分析、回归分析、相关性分析等，​​通过频数、均值、方差、因子提取等手段揭示数据规律并挖掘潜在信息。

1. ​​描述性统计分析​​作为基础方法，通过频数统计计算问题答案的出现次数，结合百分比分析量化各选项的占比，从而呈现数据分布特征。中心位置分析进一步利用均值、中位数和众数概括集中趋势，而离散程度分析借助方差与标准差衡量数据波动性，适用于初步总结问卷信息。
2. ​​推断统计分析​​通过样本数据推导总体结论，如卡方检验可分析分类变量（如性别与购买行为）的关联性，帮助判断变量间是否存在显著关系。这类方法需配合样本代表性设计，常见于验证假设或关联度研究。
3. ​​因子分析​​适用于多变量场景，通过降维合并高度关联问题形成公共因子，简化复杂数据并提炼核心维度，例如消费者偏好研究中从十余项问题中归类为“价格敏感度”和“品牌忠诚度”两大主成分。
4. ​​回归分析​​聚焦因果关系，量化自变量对因变量的影响程度，如探究广告投入与销售额的关联以优化预算分配。模型构建需验证变量显著性与拟合优度，确保结论可靠性。
5. ​​信效度检验​​是确保分析质量的关键，通过Cronbach’s α系数评估内部一致性，效度分析验证指标有效性，避免无效问卷干扰结果。定量分析前还需清洗数据，去除重复项、异常值及缺失值以保障准确性。
6. ​​文本分析辅助技术​​补充传统方法，针对开放性问题进行编码归纳，通过主题分析识别高频词汇或语义关联，挖掘隐性见解，常与定量数据交叉验证提升说服力。

调查问卷分析需结合研究目标灵活选择方法，定量与定性手段协同补充。初期可用描述性方法快速定位核心发现，后续结合推断统计深挖关联，复杂场景引入因子及回归模型强化洞察深度，同时严格把控数据质量以提升结论可信度。