​​问卷调查中SPSS数据分析的核心方法包括描述性统计、信效度检验、变量关系分析（相关/回归/因子分析）、差异性分析（t检验/方差分析/卡方分析）及聚类分析，针对性选择可精准揭示数据规律与洞察结论。​​

​​描述性统计是基础​​，通过频数分析、均值计算、百分比分布等工具快速掌握样本特征与变量分布，适用于初步数据概览；需进一步验证问卷质量时，​​信效度分析不可缺失​​，Cronbach's α系数判断内部一致性，探索性/验证性因子分析检验量表结构合理性。

针对量表类数据，​​变量关系挖掘依赖相关分析、线性回归及中介/调节效应检验​​，相关系数明确变量间方向与强度，回归模型量化因果关系，中介/调节分析揭示复杂机制；若探索潜变量结构，因子分析可提取关键维度并降维优化指标体系。

非量表数据需组合方法：​​差异性分析​​通过t检验对比两组均值、方差分析检验多组差异，卡方检验验证分类变量关联；​​聚类分析​​则根据特征分组，两步/快速聚类划分消费者画像或风险等级。

特殊场景下，​​项目分析评价题目鉴别度​​，AHP层次分析法权重赋值，熵值法处理多准则决策，结合SPSS与SPSSAU软件完成从数据清洗到交叉分析的全流程，确保结论科学严谨。

掌握这些方法并理解应用场景，能高效解析问卷数据，辅助决策优化；实际操作中可根据研究目标混合使用多种技术，提升分析深度与报告说服力。