非量表问卷分析需结合定性、定量及混合方法，通过系统化步骤处理非结构化数据。以下是核心分析流程及方法：

一、数据预处理

1. 数据清洗

   • 删除重复回答、修正拼写错误、处理缺失值（如删除或填补）。

   • 标准化数据格式，确保一致性。

2. 样本背景分析

   • 通过描述性统计（如年龄、性别、收入等）了解样本特征，为后续分析提供基础。

二、定性分析

1. 编码与主题分析

   • 开放编码 ：逐行阅读文本，识别关键词和主题，分配代码并聚合数据，揭示主要趋势。

   • 主题模型 ：使用机器学习算法（如LDA）自动分类文本，发现潜在主题。

2. 内容分析

   • 分析回答内容，提炼核心观点和情感倾向，结合研究背景解释发现。

三、定量分析

1. 描述性统计

   • 计算频数、百分比，分析样本特征（如态度分布、行为模式）。

2. 交叉分析与关联检验

   • 通过卡方检验、t检验等统计方法，对比不同群体差异（如性别与消费习惯）。

   • 注意区分关联与因果关系，警惕统计陷阱（如高卡方值不一定代表因果）。

四、综合分析

• 混合方法 ：结合定性结果解释定量数据，或通过定量分析验证定性发现。

• 差异分析 ：重点对比不同背景样本在关键题项上的态度差异，提出针对性建议。

五、工具与技术支持

• 使用FineBI等BI工具进行数据可视化（如二维表、热力图），提升分析效率。

• 结合自然语言处理技术（如情感分析、关键词提取）快速提取信息。

总结 ：非量表问卷分析需从数据清洗到结果解释全流程把控，灵活运用定性、定量及混合方法，确保分析的深度与广度。