使用MAXQDA进行问卷分析

问卷分析 – 变得简单

来自各个领域的研究人员经常使用问卷来收集意见、态度和行为，并确定趋势或相关性。问卷分析的最大优点是问卷提供了一种结构化且有效的方法来收集大量个人的数据。研究人员使用问卷分析方法来解释收集到的回答。它涉及从收集的数据中提取有价值的见解和模式，使研究人员或分析师能够得出结论并根据结果做出明智的决策。使用MAXQDA作为您的多合一问卷分析软件，您可以轻松导入和分析标准化和开放式问题，并使用各种分析方法从问卷数据中获得见解，例如内容分析、情感分析、统计方法、混合方法方法等等。

如何使用MAXQDA进行问卷分析

使用 MAXQDA，进行问卷分析很容易，因为您可以轻松地直接从 SPSS 或 Survey Monkey 导入标准化和开放式问题，或者作为 Excel 电子表格导入。您可以自由定义是否应将问题的响应视为变量、代码或两者兼而有之。此外，MAXQDA可以处理各种数据类型，从二分法响应到自由格式的文本响应，并为每种数据类型提供专门的分析工具。但还有更多——作为一款多合一的问卷分析软件，MAXQDA提供了用于展示结果和存档数据的工具。

步骤一：规划问卷分析

在 MAXQDA 中分析数据之前，应仔细规划分析。计划问卷分析是成功进行调查的关键步骤。适当的规划可确保您收集相关数据，使用适当的分析方法，并从响应中得出有意义的见解。为此，请清楚地阐明研究目标并确定目标受众。在此基础上，选择已经建立的调查问卷或开发自己的调查问卷。尝试制定清晰简洁、不偏不倚的问卷项目。由于可能会出现数据缺失、响应不完整和响应粗心大意的情况，因此请在收集数据之前决定如何处理这些事件。

第二步：导入调查响应

当您有足够的问卷回复或数据收集的时间窗口结束时，您可以轻松地在大多数在线调查工具中以各种数据格式导出您的回复。使用 SurveyMonkey 进行数据收集时，您可以将调查数据直接从 SurveyMonkey 导入到打开的 MAXQDA 工程中，以便使用所有 MAXQDA 工具分析问卷响应。或者，可以将 SPSS 文件中可用的调查数据集导入到 MAXQDA 工程中。为了顺利导入 Excel 文件，请按如下方式组织数据：每行代表一个受访者，每列代表一个调查问题或变量。为了轻松识别变量或问题，请确保使用清晰简洁的标题，因为这将是变量/代码的名称。无论您选择哪种方式导入问卷回答，在导入数据时，在线调查的每个案例都会成为MAXQDA文档。

第三步：设置导入选项

在所有情况下，导入调查响应后，将打开一个窗口，您可以在其中指定导入设置。您可以自由定义哪一列包含文档名称，如果需要，还可以定义哪一列包含文档组的名称。您可以将响应作为编码文本作为变量导入，也可以同时选择两者。根据列的内容，MAXQDA会自动建议是将问题的回答作为变量还是编码文本导入。当然，您可以调整这些建议。选择“代码”时，MAXQDA将自动创建一个带有列名称的新代码。当选择“变量”时，MAXQDA将自动创建一个相应变量格式的文档变量。最后但并非最不重要的一点是，MAXQDA提供了一个表格，您可以在其中选择目标变量并指定变量类型。

使用MAXQDA进行问卷分析

导入问卷回复后，您可以浏览您的材料。使用MAXQDA作为您的问卷分析软件，您可以分析数据和撰写最终报告，这是不可能全部完成的。因此，我们在这里只能提供工具的一个子集。请务必查看我们关于使用MAXQDA进行问卷分析的文献，以发现更多的可能性。

对开放式问题的回答进行分类

在进行问卷分析时，许多研究人员对开放式问题的文本回答进行编码。编码是指为材料的片段分配类别的过程。由于MAXQDA是研究人员为研究人员设计的问卷分析软件，因此它通过专用工具支持多种编码方法，例如体内编码，表情符号编码等。使用MAXQDA，您可以轻松地创建代码并按层次结构进行组织。只需转到“代码”窗口，然后单击新代码。突出显示文本片段并通过拖放应用代码。

或者，您可以使用 MAXQDA 的分类调查数据工具。该工具专门设计用于帮助您通过其交互式表格窗口高效且有效地分析调查中未解决问题的回答。响应以表格形式列出，可以使用现有或新开发的代码进行分类。此外，您可以编写有关每个响应的注释并显示变量值。

分类调查数据工具的更多优势

对调查回复进行分类的工具还有更多功能。例如，借助 AI Assist，您可以汇总开放式调查响应。MAXQDA的文本搜索和自动编码工具以及使用字典自动编码工具特别适合大量文本。这些工具允许您浏览大量文本，而无需先阅读或编码它们。搜索关键字（或关键字字典），只需单击几下即可自动编码。此外，您还可以对调查响应执行情绪分析，以自动评估文本响应是消极的、中性的还是积极的。可以根据问卷的情绪对问卷回答进行排序和筛选。为了进行进一步分析，您可以使用各自的情绪自动对响应进行编码。像这样的工具和功能有助于您的问卷分析。

管理和分析变量

要查找您作为文档变量导入的问题，请转到“变量”选项卡，然后单击“文档变量列表”。在这里，您可以自由定义将被视为缺失值的值、变量是否为分类变量，以及选择收藏的变量。此外，还可以更改变量类型，例如将数值变量转换为文本变量。您可以对这些变量进行统计分析，也可以使用它们来定义组，以比较它们之间的文本响应。除文档变量外，MAXQDA还包括代码变量，例如编码段的数量或使用相应代码编码的文本段的百分比。与文档变量一样，您可以使用代码变量进行统计比较。

使用MAXQDA的文档变量统计和代码变量统计工具，只需单击几下即可轻松创建变量的频率表和图表。通过调整颜色、标题和标签来自定义图表，并选择是否应在图表中显示绝对值和/或百分比。

统计分析

MAXQDA Analytics Pro添加了统计模块，您可以使用该模块对问卷回答进行统计分析。无缝量化您的定性数据，并通过证据和合理性丰富您的分析。在其他统计程序中，您可以计算变量或代码的描述性统计量，通过推论统计量（如 t 检验、方差分析）比较组或发现相关性。此外，统计模块还包括用于分析多个响应和矩阵问题的工具。此功能使您能够使用交叉表和分组条形图比较子组之间的结果。您还可以执行聚类分析。测试不同数量的聚类，在更新的分类表中查看结果，并在折线图中可视化聚类距离。

可视化结果

谚语“一张图片胜过千言万语”也适用于问卷分析。因此，MAXQDA提供了多种可视化工具，使您能够快速了解数据，并帮助您识别模式。当然，您可以以各种格式导出可视化效果，以丰富最终报告。对于调查问卷分析特别有用的是代码关系浏览器，它经常出现成对的类别和代码图。代码图以类似地图的显示方式显示代码之间的关系。两个代码一起分配的频率越高，它们在地图上的位置就越近，形成一个集群。这些集群可以存储为变量。

QTT：综合您的结果并撰写评论

MAXQDA 2022 引入了一个全新的创新工作区，用于收集重要的可视化、注释、细分和其他分析结果。组织您的想法和数据的完美工具。为您的主题和研究问题创建一个单独的工作表，用 MAXQDA 的相关分析元素填充它，并随时添加您的结论、理论和见解。例如，您可以添加词云、重要的编码片段和文献摘要，并写下您的见解。随后，您可以查看所有分析元素和见解，以得出最终结论。新的问题-主题-理论工具非常适合帮助您完成文献综述报告。只需单击一下，您就可以导出工作表并将其用作文献综述报告的起点。

常见问题

什么是问卷分析？

问卷分析是指检查和解释通过问卷或调查收集的回答的过程。它涉及从收集的数据中提取有价值的见解和模式，使研究人员或分析师能够得出结论并根据结果做出明智的决策。通过进行彻底的问卷分析，研究人员可以更深入地了解收集到的数据，并提取有意义的信息，帮助他们实现研究目标或做出明智的决定。

什么是问卷分析方法？

问卷分析方法是指用于分析从问卷或调查中收集的数据的技术和方法。这些方法涉及各种统计和定性技术，以从调查数据中获得有意义的见解并得出结论。以下是一些常用的问卷分析方法：

• 定量方法：
  1. 描述性统计：描述性统计提供了数据主要特征的摘要。这包括平均值、中位数、众数、标准差和频率分布等度量。描述性统计对于理解响应的中心趋势和可变性很有用。
  2. 推论统计：推论统计是统计学的一个分支，涉及根据从样本收集的数据对总体进行推断或预测。它用于从该组（样本）的较小子集（样本）中得出关于较大组（总体）的结论。
• 定性方法：如果您的调查包含开放式问题，则定性方法适合分析相应的回答。通常，研究人员对这些开放式反应进行编码。编码是指为材料的片段分配类别的过程。之后，您可以比较代码频率或总结参与者提到的主题。
• 混合方法：混合方法旨在将定性和定量方法和方法结合起来，以更全面地了解研究问题或主题。例如，基于定量数据分析，您可以对参与者进行分组，以便比较各组之间的文本响应。MAXQDA作为用于混合方法研究的#1软件，提供了许多工具来评估这两种类型的数据。

进行问卷分析的最佳方法是什么？

进行问卷分析的最佳方式取决于具体的研究问题、研究设计和背景。但是，遵循系统和有组织的方法始终是最好的方法。这包括明确定义研究问题和分析目标，并创建一个简洁的编码方案来指导分析。当使用MAXQDA作为您的问卷分析软件时，您可以利用该软件的各种特性和功能，如上所述。

如何完成问卷分析？

完成问卷分析涉及系统地检查从问卷中收集的回答，并从数据中得出有意义的结论。该过程可以分为几个步骤，以下是帮助您完成该过程的一般指南：

1. 定义目标和研究问题：通过分析制定您想要回答的具体研究问题，并决定如何分析问卷回答。
2. 数据准备：收集所有已完成的问卷，并确保它们组织和格式正确。通过检查任何缺失或不一致的响应来清理数据，并适当地解决这些问题
3. 描述性分析：通常，研究人员使用描述性统计开始分析封闭式问题，以总结数据，例如计算平均值、中位数、标准差和频率分布。为了便于理解和呈现数据，您可以创建图表和图形来可视化响应的分布。
4. 数据分段：如果适用，根据特定变量（如年龄组、位置或任何其他相关因素）对数据进行分段。这将帮助您识别不同组之间响应的模式或差异，并允许您比较组，例如使用交叉表或推断统计。
5. 分析开放式问题：如上所述，您可以通过创建代码并将这些代码应用于文本片段来分析对开放式问题的回答。使用内容分析等定性分析方法，从基于文本的回复中获得有意义的见解。
6. 交叉制表和相关性：进行交叉制表以探索不同变量之间的关系。例如，您可以查看对一个问题的回答如何根据另一个问题的答案而有所不同，或者计算相关系数以了解数值变量之间关系的强度和方向。
7. 推论统计（可选）：如果您的样本量足够大，并且您的研究需要将结果推广到更大的人群，请考虑执行推论统计，例如假设检验或回归分析。
8. 解释和结论：根据您的研究问题和目标解释您的分析结果。确定从数据中出现的任何重要发现、模式或趋势，并根据分析得出结论并解释其含义。
9. 报告写作：最后一步是将整个分析总结成一份清晰简洁的报告。通过包含图表和图形等可视化效果来支持您的发现，从而丰富您的报告。