老吴评析：

多数实证论文需借助量化数据来验证研究假设或回答研究问题，揭示数据背后的规律和趋势，为研究结论提供支持和证据，帮助研究者更好地理解和解释研究结果，提高研究的可信度和可靠性。论文的数据分析较为复杂，过程包括数据清洗、数据可视化、描述性统计分析、推论性统计分析等，本文对论文数据分析常用的分析进行梳理。

想要论文眼前一亮，数据分析是必不可少的，它既可以清楚直观的表现出你的研究结果，又可以让导师了解到你的科研基本能力。想要深入分析问卷数据，那么就要对每种分析方法有充分的了解，知道什么数据用什么方法分析。在此基础之上，结合自己的问卷，有条理有逻辑的设计分析思路进行分析。

那么今天就来为大家盘点下论文中常见的数据分析方法。

样本背景分析

一般情况下，问卷的开头会加入样本基本信息题项，也就是指人口统计学变量，比如学历、年龄、性别、月收入等方面的题项，不同背景的样本，对同一件事情可能有不同的态度，因此会针对这些题项收集的数据进行基本的频数分析。

指标归类分析

在影响关系研究时，通常会涉及很多量表题，通常是李克特量表题。对于量表题具体应该分成几个维度并不完全确定时，可以使用因子分析进行浓缩，得出几个维度（因子），并且找到维度与题项的对应关系情况。

信度分析

数据是否可靠，是否有信度是最基础的，如问卷题目之间是否具有良好的相关性进行分析，被调查者的答案是否存在矛盾，是否可靠等等。

一般放在样本基本背景特征情况分析之后进行，信度的检验可以通过不同的方法来实现，常用的方法有：克隆巴赫系数、折半信度、重测信度。

同时，在进行可靠性分析时，可以对每一个影响因素的题目数进行分析一次，看是否每一个自变量的设计的问题都具有较好的信度。

值得注意的是，信度分析仅针对量表类的数据，对于性别、年龄之类的背景信息题项无法分析。

效度分析

效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致，通常分为内容效度和结构效度：

内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性。

结构效度是指测量题项与测量维度之间的对应关系，测量方法有两种：探索性因子分析和验证性因子分析，其中实证分析通常更着重分析结构效度，而探索性因子分析则是目前使用较为广泛的检验量表结构有效度的方法。

相关分析

相关性分析是应用于简单的分析数据之间的相关性关系，研究连续性的数值变量或者量表的数据，分析两个变量之间的相关性关系。通常用于回归分析之前。

回归分析

回归分析是一种预测性的建模技术，研究的是因变量和自变量之间的关系，通常用于预测分析、时间序列模型及发现变量之间的因果关系。同时，回归分析需要看模型摘要图、ANOVA、系数图等等。

以上为常规量表数据分析的方法，总的来说，结合问卷，找到适合自己问卷的数据分析方法是可以事半功倍的。