金融理財產品調查問卷數據

❶ 金融投資理財調查運用問卷調查法有哪些處

根據調查結果分析用戶對金融投資理財需求，進而根據分析結果對現有產品進行改良

❷ 金融市場的調查問卷設計有哪些原則

金融市場調研是產品研發及顧客需求的第一步，這就需要通過已有顧客的售後反饋初步設計問卷。在設計問卷時，需要遵循以下原則。

（一）相關性：即所設計的問題要與問卷主題相關。不同的產品滿足的客戶需求不同，同樣的產品注重的點也不同。這就要求企業對產品要有清晰的定位，明確顧客需求。例如，由商業銀行和正規金融機構自行設計並發行的產品，需要了解怎樣的理財產品能夠吸引客戶，同時是否有合適的期限以及科學的收益分配分方式等。要盡量避免問卷中出現與主題不相關的問題。

（二）一般性：即問卷問題是否符合一般的常識。問卷問題如果出現常識性錯誤，不僅不利於問卷的數據分析，還會使被調查者輕視調查者水平，降低調查質量。

（三）邏輯性：問卷的設計要有整體感，這種整體感即是問題與問題之間要具有邏輯性，獨立的問題本身也不能出現邏輯上的謬誤。問題設置要有相關性，調查對象就會感到問題集中、提問有章法。相反，假如問題是發散的、帶有意識流痕跡的（比如在基礎信息部分提問產品相關問題，然後又問基礎信息），問卷就會給人以隨意性而不是嚴謹性的感覺。那麼，將市場調查作為科學經營決策過程的企業就會對調查失去信心。邏輯性的要求是與問卷的條理性、程序性分不開的。在一個綜合性問卷中，調查者可將差異較大的問卷分塊設置，從而保證每個「分塊」中的問題都密切相關。

（四）明確性：明確性即問卷的問題要清晰明確，這是單就問題本身而言的。首先要求問題本身不能有歧義，沒有語病；其次要求問題便於回答。一般問卷填寫時間應在20分鍾之內，若問題復雜，會對被調查者的體驗造成影響。

（五）非誘導性：非誘導性就是問題中不能攜帶個人感情，更不能通過心理效應誘導顧客。誘導顧客的情況是要堅決避免的，這會導致數據分析出現毀滅性誤差，進而影響產品設計。另外一個無法避免的問題是問卷設計者會帶入個人的價值觀。這是與生俱來與後天個人經歷所致的，無論個人怎麼控制都無法擺脫。這就需要進行團隊合作，多個成員共同對問題進行修改。

（六）便於整理分析：企業或個人自媒體發布問卷的最終目的是通過問卷調查進行數據分析，進而了解顧客需求。如果所設計的問卷整理分析困難，那便失去了意義。因此數據要能夠進行累加，且累加後的相對數要有意義，能為實際問題提供參考。拿手機來說，顏色就是一個不錯的調查項目，因為選擇某種顏色的次數可以累加，可以得出各顏色的百分比，還可以知道哪種顏色是最受歡迎的。這些結果可以為設計手機顏色提供參考。

❸ 金融理財產品哪些比較好啊

目前，個人投資理財產品類型比較多，有寶寶類貨幣基金、大額存單、智能存款、國債、基金、黃金、信託、保險證券理財等，不同產品的投資起點不一，對應的風險級別也不相同，需要選擇適合自己風險偏好、目標收益、流動性偏好的產品。例如，比較安全的產品有貨幣基金、大額存單、智能存款等，但其收益就相對較「低」，而權益類基金風險較大，但是獲取超額收益的概率也大。

目前「最靠譜」的理財產品可以選擇「銀行存款」產品，按照存款保險保障制度，50W以內100%賠付。當然「存款」並不是說直接就去銀行存活期、或定期，可以關注一下中小型銀行發行的智能存款產品或者大額存單，收益率都能在4%左右。

現階段，度小滿理財APP（原網路理財）平台上就有一些包括活期、定期銀行存款產品，如活期產品「三湘銀行活期」，提前支取收益3.8%左右，隨時存取，當日起息，節假日無限制，任意自然日支取，當日實時到賬，無交易日限制，無限額限制，50萬以內100%賠付；如定期銀行理財產品「振興智慧存」，年化收益率在4.8%左右，屬於銀行存款產品，50萬以內100%賠付，適合穩健型及以上投資者。投資有風險，理財需謹慎哦！

❹ 問卷調查，「數據分析」具體指什麼

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

(4)金融理財產品調查問卷數據擴展閱讀

數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：

1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

參考資料來源：網路-數據分析

❺ 調查問卷數據如何處理

這里有一個例子,你看看
本調查板共有三個文件：顯示調查問題(research.html)、處理用戶選擇(select.asp)、瀏覽調查結果(viewresult.asp)。設計思路為：ASP取得由表單發來的信息，並據此修改記錄調查得票數的資料庫，然後ASP讀取資料庫，獲得各個調查問題的得票數目，通過得票數多少來調節對應條形圖顯示的寬來直觀比例地給出調查結果。在程序的關鍵處，我都給出了較為詳細的注釋，這里就不再講述ASP的基本知識。讀者可以到陶吧ASP專欄查閱。當然，我希望你在自己的伺服器上調試程序時，有不懂的地方，還是查查身邊的ASP技術手冊，看看對象、方法或函數的詳細語法試著修改，看看結果如何變化--這可是學習編程的一個好方法呢。

調查問題的設計要依據實際情況，或講究實用性或講究趣味性，在網頁上顯示的風格也或樸素或活潑，本例中是筆者主頁上的一個關於「21世紀最重要的是什麼？」的趣味調查，為說明問題，下面的代碼中省略了美觀修飾的代碼，你自己動手設計時完全可以使用表格等技巧美化調查問題的顯示。為了使提換蜾�賴韃槭輩揮跋斕鼻耙趁媯�絛蛑懈�雋說�魴麓翱詰姆槳浮?BR＞

researchindex.html:

＜ html ＞

＜ title ＞調查板測試＜ /title ＞

＜ head ＞

＜ !-- start：定義新開的窗口-- ＞

＜ script language=javascript ＞

＜ !--

var newWindow = null

function OpenWindow(htmurl)

{

if (! newWindow newWindow.closed)

{

newWindow =

window.open(htmurl,"newwin","toolbar=no,resiza =no,scrollbars=no,width=400,height=280");

}else

{

newWindow.focus();

}

}

//-- ＞

＜ /script ＞
＜ !-- end：定義新開的窗口-- ＞
＜ /head ＞
＜ body ＞
＜ !-- start：調查題目、選項 -- ＞
＜ p ＞您認為21世紀最重要的是什麼？＜ /p ＞
＜ form method="POST" action="vote/select.asp" name="research" LANGUAGE="javascript"
onSubmit="OpenWindow()" target="newwin" ＞
＜ p align="left" ＞
＜ br ＞
＜ input type="radio" value="1" name="Options" ＞知識（知識就是力量）＜ br ＞
＜ input type="radio" value="2" name="Options" ＞學歷（學歷社會沒有終結）＜ br ＞
＜ input type="radio" value="3" name="Options" ＞金錢（經濟就是基礎）＜ br ＞
＜ input type="radio" value="4" name="Options" ＞愛情（永不進入墳墓的愛情）＜ br ＞
＜ input type="radio" value="5" name="Options" ＞理想（天啦，理想是什麼）＜ br ＞
＜ input type="radio" value="6" name="Options" >民主意識（關心政治）< br >
< input type="radio" value="7" name="Options" >科學思想（科教興國）< br >
< input type="submit" value="提交" name="voting" >
< input type="button" value="查看" name="viewing" onClick="OpenWindow(vote/viewresult.asp)" >
< /form >
< !-- start：調查題目、選項 -- >
< /body >
< /html >

❻ 城鄉居民對銀行金融服務和理財產品看法調查問卷

小城市的金融服務實在太差，理財產品有時候連銀行工作人員都一知半解

❼ 金融投資理財調查問卷調查法有哪些好處

問卷調查法是市場調查的一部分。可以確認目標人群的需求。根據調查結果制定適合運營的方案。當然，調查的問題也要根據實際情況來想的。

❽ 錄入好的調查問卷，該如何進行數據分析

SPSS分析調查問卷數據的方法

當我們的調查問卷在把調查數據拿回來後,我們該做的工作就是用相關的統計軟體進行處理,在此,我們以spss為處理軟體,來簡要說明一下問卷的處理過程,它的過程大致可分為四個過程:定義變數﹑數據錄入﹑統計分析和結果保存.下面將從這四個方面來對問卷的處理做詳細的介紹.
Spss處理:
第一步:定義變數
大多數情況下我們需要從頭定義變數，在打開SPSS後，我們可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View兩個標簽,只需單擊左下方的Variable View標簽就可以切換到變數定義界面開始定義新變數。在表格上方可以看到一個變數要設置如下幾項:name(變數名)、type(變數類型)、width(變數值的寬度)、decimals(小數位) 、label(變數標簽) 、Values(定義具體變數值的標簽)、Missing(定義變數缺失值)、Colomns(定義顯示列寬)、Align(定義顯示對齊方式)、Measure(定義變數類型是連續、有序分類還是無序分類).
我們知道在spss中,我們可以把一份問卷上面的每一個問題設為一個變數,這樣一份問卷有多少個問題就要有多少個變數與之對應,每一個問題的答案即為變數的取值.現在我們以問卷第一個問題為例來說明變數的設置.為了便於說明,可假設此題為:
1.請問你的年齡屬於下面哪一個年齡段( )?
A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59
那麼我們的變數設置可如下: name即變數名為1，type即類型可根據答案的類型設置,答案我們可以用1、2、3、4來代替A、B、C、D,所以我們選擇數字型的，即選擇Numeric, width寬度為4，decimals即小數位數位為0（因為答案沒有小數點），label即變數標簽為「年齡段查詢」。Values用於定義具體變數值的標簽,單擊Value框右半部的省略號，會彈出變數值標簽對話框,在第一個文本框里輸入1,第二個輸入20—29,然後單擊添加即可.同樣道理我們可做如下設置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59；Missing，用於定義變數缺失值, 單擊missing框右側的省略號，會彈出缺失值對話框, 界面上有一列三個單選鈕，默認值為最上方的「無缺失值」；第二項為「不連續缺失值」，最多可以定義3個值；最後一項為「缺失值范圍加可選的一個缺失值」，在此我們不設置預設值,所以選中第一項如圖；Colomns，定義顯示列寬,可自己根據實際情況設置；Align，定義顯示對齊方式,有居左、居右、居中三種方式；Measure，定義變數類型是連續、有序分類還是無序分類。
以上為問卷中常見的單項選擇題型的變數設置,下面將對一些特殊情況的變數設置也作一下說明.
1.開放式題型的設置:諸如你所在的省份是_____這樣的填空題即為開放題,設置這些變數的時候只需要將Value 、Missing兩項不設置即可.
2.多選題的變數設置:這類題型的設置有兩種方法即多重二分法和多重分類法,在這里我們只對多重二分法進行介紹.這種方法的基本思想是把該題每一個選項設置成一個變數,然後將每一個選項拆分為兩個選項項,即選中該項和不選中該項.現在舉例來說明在spss中的具體操作.比如如下一例:
請問您通常獲取新聞的方式有哪些( )
1 報紙 2 雜志 3 電視 4 收音機 5 網路
在spss中設置變數時可為此題設置五個變數,假如此題為問卷第三題,那麼變數名分別為3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然後每一個選項有兩個選項選中和不選中,只需在Value一項中為每一個變數設置成1=選中此項、0=不選中此項即可.
使用該窗口，我們可以把一個問卷中的所有問題作為變數在這個窗口中一次定義。
到此,我們的定義變數的工作就基本上可以結束了.下面我們要作就是數據的錄入了.首先,我們要回到數據錄入窗口,這很簡單,只要我們點擊軟體左下方的Data View標簽就可以了.
第二步:數據錄入
Spss數據錄入有很多方式,大致有一下幾種:
1.讀取SPSS格式的數據
2.讀取Excel等格式的數據
3.讀取文本數據（Fixed和Delimiter)
4.讀取資料庫格式數據(分如下兩步)
（1）配置ODBC （2）在SPSS中通過ODBC和資料庫進行
但是對於問卷的數據錄入其實很簡單,只要在spss的數據錄入窗口中直接輸入就可以了,只是在這里有幾點注意的事項需要說明一下.
1. 在數據錄入窗口,我們可以看到有一個表格,這個表格中的每一行代表一份問卷,我們也稱為一個個案.
2. 在數據錄入窗口中,我們可以看到表格上方出現了1、2、3、4、5…….的標簽名,這其實是我們在第一步定義變數中,我們為問卷的每一個問題取的變數名,即1代表第一題,2代表第二題.以次類推.我們只需要在變數名下面輸入對應問題的答案即可完成問卷的數據錄入.比如上述年齡段查詢的例題,如果問卷上勾選了A答案,我們在1下面輸入1就行了(不要忘記我們通常是用1、2、3、4來代替A、B、C、D的).
3.我們知道一行代表一份問卷,所以有幾分問卷,就要有幾行的數據.
在數據錄入完成後,我們要做的就是我們的關鍵部分,即問卷的統計分析了,因為這時我們已經把問卷中的數據錄入我們的軟體中了.
第三步:統計分析
有了數據，可以利用SPSS的各種分析方法進行分析，但選擇何種統計分析方法，即調用哪個統計分析過程，是得到正確分析結果的關鍵。這要根據我們的問卷調查的目的和我們想要什麼樣的結果來選擇.SPSS有數值分析和作圖分析兩類方法.
1.作圖分析:
在SPSS中，除了生存分析所用的生存曲線圖被整合到Analyze菜單中外，其他的統計繪圖功能均放置在graph菜單中。該菜單具體分為以下幾部分：:
(1)Gallery：相當於一個自學向導，將統計繪圖功能做了簡單的介紹，初學者可以通過它對SPSS的繪圖能力有一個大致的了解。
(2)Interactive：互動式統計圖。
(3)Map：統計地圖。
(4)下方的其他菜單項是我們最為常用的普通統計圖，具體來說有：
條圖
散點圖
線圖
直方圖
餅圖
面積圖
箱式圖
正態Q-Q圖
正態P-P圖
質量控制圖
Pareto圖
自回歸曲線圖
高低圖
交互相關圖
序列圖
頻譜圖
誤差線圖
作圖分析簡單易懂,一目瞭然,我們可根據需要來選擇我們需要作的圖形,一般來講,我們較常用的有條圖,直方圖,正態圖,散點圖,餅圖等等,具體操作很簡單,大家可參閱相關書籍,作圖分析更多情況下是和數值分析相結合來對試卷進行分析的,這樣的效果更好.
2.數值分析:
SPSS 數值統計分析過程均在Analyze菜單中，包括：
(1)、Reports和Descriptive Statistics：又稱為基本統計分析.基本統計分析是進行其他更深入的統計分析的前提，通過基本統計分析，用戶可以對分析數據的總體特徵有比較准確的把握，從而選擇更為深入的分析方法對分析對象進行研究。Reports和Descriptive Statistics命令項中包括的功能是對單變數的描述統計分析。
Descriptive Statistics包括的統計功能有：
Frequencies(頻數分析)：作用:了解變數的取值分布情況
Descriptives(描述統計量分析)：功能：了解數據的基本統計特徵和對指定的變數值進行標准化處理
Explore(探索分析)：功能:考察數據的奇異性和分布特徵
Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（變數）之間的相互影響和關系
Reports包括的統計功能有：
OLAP Cubes(OLAP報告摘要表)：功能: 以分組變數為基礎，計算各組的總計、均值和其他統計量。而輸出的報告摘要則是指每個組中所包含的各種變數的統計信息。
Case Summaries(觀測量列表)：察看或列印所需要的變數值
Report Summaries in Row：行形式輸出報告
Report Summaries in Columns：列形式輸出報告
(2)、Compare Means(均值比較與檢驗)：能否用樣本均值估計總體均值？兩個變數均值接近的樣本是否來自均值相同的總體？換句話說，兩組樣本某變數均值不同，其差異是否具有統計意義？能否說明總體差異？這是各種研究工作中經常提出的問題。這就要進行均值比較。
以下是進行均值比較及檢驗的過程:
MEANS過程：不同水平下（不同組）的描述統計量，如男女的平均工資,各工種的平均工資。目的在於比較。術語：水平數（指分類變數的值數，如sex變數有2個值，稱為有兩個水平）、單元Cell（指因變數按分類變數值所分的組）、水平組合
T test 過程：對樣本進行T檢驗的過程
單一樣本的T檢驗：檢驗單個變數的均值是否與給定的常數之間存在差異。
獨立樣本的T檢驗：檢驗兩組不相關的樣本是否來自具有相同均值的總體（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有顯著性差異）
配對T檢驗：檢驗兩組相關的樣本是否來自具有相同均值的總體(前後比較，如訓練效果，治療效果)
one-Way ANOVA：一元(單因素)方差分析，用於檢驗幾個（三個或三個以上）獨立的組，是否來自均值相同的總體。
(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是檢驗多組樣本均值間的差異是否具有統計意義的一種方法。例如:醫學界研究幾種葯物對某種疾病的療效；農業研究土壤、肥料、日照時間等因素對某種農作物產量的影響;不同飼料對牲畜體重增長的效果等,都可以使用方差分析方法去解決
(4)、Correlate(相關分析)：它是研究變數間密切程度的一種常用統計方法,常用的相關分析有以下幾種:
1、線性相關分析：研究兩個變數間線性關系的程度。用相關系數r來描述。
2、偏相關分析：它描述的是當控制了一個或幾個另外的變數的影響條件下兩個變數間的相關性，如控制年齡和工作經驗的影響，估計工資收入與受教育水平之間的相關關系
3、相似性測度：兩個或若干個變數、兩個或兩組觀測量之間的關系有時也可以用相似性或不相似性來描述。相似性測度用大值表示很相似，而不相似性用距離或不相似性來描述，大值表示相差甚遠
(5)、Regression(回歸分析)：功能:尋求有關聯（相關）的變數之間的關系在回歸過程中包括：Liner：線性回歸;Curve Estimation：曲線估計;Binary Logistic：二分變數邏輯回歸;Multinomial Logistic：多分變數邏輯回歸;Ordinal 序回歸;Probit：概率單位回歸;Nonlinear：非線性回歸;Weight Estimation：加權估計;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling最優編碼回歸;其中最常用的為前面三個.
(6)、Nonparametric Tests(非參數檢驗)：是指在總體不服從正態分布且分布情況不明時，用來檢驗數據資料是否來自同一個總體假設的一類檢驗方法。由於這些方法一般不涉及總體參數故得名。
非參數檢驗的過程有以下幾個:
1.Chi-Square test 卡方檢驗
2.Binomial test 二項分布檢驗
3.Runs test 遊程檢驗
4.1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一個樣本柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗
5.2 independent Samples Test 兩個獨立樣本檢驗
6.K independent Samples Test K個獨立樣本檢驗
7.2 related Samples Test 兩個相關樣本檢驗
8.K related Samples Test 兩個相關樣本檢驗
(7)、Data Rection(因子分析)
(8)、Classify(聚類與判別)等等
以上就是數值統計分析Analyze菜單下幾項用於分析的數值統計分析方法的簡介,在我們的變數定義以及數據錄入完成後,我們就可以根據我們的需要在以上幾種分析方法中選擇若干種對我們的問卷數據進行統計分析,來得到我們想要的結果.
第四步:結果保存
我們的spss軟體會把我們統計分析的多有結果保存在一個窗口中即結果輸出窗口(output),由於spss軟體支持復制和粘貼功能,這樣我們就可以把我們想要的結果復制﹑粘貼到我們的報告中,當然我們也可以在菜單中執行file->save來保存我們的結果,一般情況下,我們建議保存我們的數據,結果可不保存.因為只要有了數據,如果我們想要結果的,我們可以隨時利用數據得到結果.
總結:
以上便是spss處理問卷的四個步驟,四個步驟結束後,我們需要spss軟體做的工作基本上也就結束了,接下來的任務就是寫我們的統計報告了.值得一提的是.spss是一款在社會統計學應用非常廣泛的統計類軟體,學好它將對我們以後的工作學習產生很大的意義和作用.
SPSS的問卷分析中一份問卷是一個案，首先要根據問卷問題的不同定義變數。定義變數值得注意的兩點：一區分變數的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定類；二 注意定義不同的數據類型Type
各色各樣的問卷題目的類型大致可以分為單選、多選、排序、開放題目四種類型，他們的變數的定義和處理的方法各有不同，我們詳細舉例介紹如下：
1 單選題：答案只能有一個選項
例一 當前貴組織機構是否設有面向組織的職業生涯規劃系統？
A有 B 正在開創 C沒有 D曾經有過但已中斷
編碼：只定義一個變數，Value值1、2、3、4分別代表A、B、C、D 四個選項。
錄入：錄入選項對應值，如選C則錄入3
2 多選題：答案可以有多個選項，其中又有項數不定多選和項數定多選。
（1）方法一（二分法）：
例二 貴處的職業生涯規劃系統工作涵蓋哪些組群？畫鉤時請把所有提示
考慮在內。
A月薪員工 B日薪員工 C鍾點工
編碼：把每一個相應選項定義為一個變數，每一個變數Value值均如下定義：「0」 未選，「1」 選。
錄入：被調查者選了的選項錄入1、沒選錄入0，如選擇被調查者選AC，則三個變數分別錄入為1、0、1。
（2）方法二：
例三 你認為開展保持黨員先進性教育活動的最重要的目標是那三項：
1（ ） 2 （ ） 3（ ）
A、提高黨員素質 B、加強基層組織 C、堅持發揚民主
D、激發創業熱情 E、服務人民群眾 F、促進各項工作
編碼：定義三個變數分別代表題目中的1、2、3三個括弧，三個變數Value值均同樣的以對應的選項定義，即：「1」 A，「2」B，「3」 C，「4」 D，「5」 E，「6」 F
錄入：錄入的數值1、2、3、4、5、6分別代表選項ABCDEF，相應錄入到每個括弧對應的變數下。如被調查者三個括弧分別選ACF，則在三個變數下分別錄入1、3、6。
註：能用方法二編碼的多選題也能用方法編碼，但是項數不定的多選只能用二分法，即方法一是多選題一般處理方法。
3 排序題： 對選項重要性進行排序
例四 您購買商品時在 ①品牌 ②流行 ③質量 ④實用 ⑤價格 中對它們的關注程度先後順序是（請填代號重新排列）
第一位 第二位 第三位 第四位 第五位
編碼：定義五個變數，分別可以代表第一位 第五位，每個變數的Value都做如下定義：「1」 品牌，「2」 流行，「3」 質量，「4」 實用，「5」 價格
錄入：錄入的數字1、2、3、4、5分別代表五個選項，如被調查者把質量排在第一位則在代表第一位的變數下輸入「3「。
4 選擇排序題：
例五 把例三中的問題改為「你認為開展保持黨員先進性教育活動的最重
的目標是那三項，並按重要性從高到低排序」，選項不變。
編碼：以ABCDEF6個選項分別對應定義6個變數，每個變數的Value都做同樣的如下定義：「1」 未選，「2」 排第一，「3」 排第二，「4」 排第三。
錄入：以變數的Value值錄入。比如三個括弧里分別選的是 ECF，則該題的6個變數的值應該分別錄入：1（代表A選項未選）、1、 3（代表C選項排在第二）、1、2、4。
註：該方法是對多選題和排序題的方法結合的一種方法，對一般排序題（例四）也同樣適用，只是兩者用的分析方法不同（例四用頻數分析、例五用描述分析），輸出結果從不同的側面反映問題的重要性（前一種方法從位次從變數的頻數看排序，後一種方法從變數出發看排序）。
5 開放性數值題和量表題：這類題目要求被調查者自己填入數值，或者打分
例六 你的年齡（實歲）：______
編碼：一個變數，不定義Value值
錄入：即錄入被調查者實際填入的數值。
6開放性文字題：
如果可能的話可以按照含義相似的答案進行編碼，轉換成為封閉式選項進行分析。如果答案內容較為豐富、不容易歸類的，應對這類問題直接做定性分析。
三 問卷一般性分析
下面具體介紹SPSS中問卷的一般處理方法，操作以版本spss13.0為例，以下提到的菜單項均在Analyze主菜單下
1頻數分析：Frequencies過程可以做單變數的頻數分布表；顯示數據文件中由用戶指定的變數的特定值發生的頻數；獲得某些描述統計量和描述數值范圍的統計量。
適用范圍：單選題（例一），排序題（例四），多選題的方法二（例三）
頻數分析也是問卷分析中最常用的方法。
實現： Descriptive statistics……Frequencies
2 描述分析：Descriptives:過程可以計算單變數的描述統計量。這些述統計量有平均值、算術和、標准差，最大值、最小值、方差、范圍和平均數標准誤等。
適用范圍：選擇並排序題（例五）、開放性數值題（例六）。
實現： Descriptive statistics……Descriptives，需要的統計量點擊按鈕Statistics…中選擇
3 多重反應下的頻次分析：
適用范圍：多選題的二分法（例二）
實現：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多選問題中定義了的所有變數集合在一起，給新的集合變數取名，在Dichotomies Counted value中輸入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做頻數分析。
4 交叉頻數分析：解決對多變數的各水平組合的頻數分析的問題
適用范圍：，適用於由兩個或兩個以上變數進行交叉分類形成的列聯表，對變數之間的關聯性進行分析。比如要知道不同工作性質的人上班使用交通工具的情況，可以通過交叉分析得到一個二維頻數表則一目瞭然。
實現：第一步根據分析的目的來確定交叉分析的選項，確定控制變數和解釋變數（如上例中不同工作性質的人是控制變數，使用交通工具是解釋變數）。第二步選擇Descriptive statistics……Crosstabs

四 簡單圖形描述介紹
在做上述頻數分析、描述分析等分析時就可以直接做出圖形，簡單方便，同時也可以另外作圖。SPSS的作圖功能在菜單Graphs下，功能強大，圖形清晰優美。現在把常用圖簡單介紹如下
1餅圖：又稱圓圖，是以圓的面積代表被研究對象的總體，按各構成部分佔總體比重的大小把圓面積分割成若干扇形，用以表示現象的部分對總體的比例關系的統計圖。頻數分析的結果宜用餅圖表示。
2曲線圖：是用線段的升降來說明數據變動情況的一種統計圖。它主要表示現象在時間上的變化趨勢、現象的分配情況和2個現象的依存關系等。
3面積圖：用線段下的陰影面積來強調現象變化的統計圖。
4條形圖：利用相同寬度條形的長短或高低表現統計數據大小及變化的統計圖。

五 問卷深入分析
除了以上簡單的分析，spss強大的功能還可以對問卷進行深入分析，比如常用的有聚類分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（參數檢驗）、相關分析、回歸分析等。因為涉及到很專業的統計知識，下面只將個人覺得比較有用的方法的適用范圍和分析目的簡單做介紹：
1聚類分析
樣本聚類，可以將被調查者分類，並按照這些屬性計算各類的比例，以便明確研究所關心的群體。比如按消費特徵對被調查者的進行聚類。
2 相關分析
相關分析是針對兩變數或者多變數之間是否存在相關關系的分析方法，要根據變數不同特徵選擇不同的相關性的度量方式。問卷分析中的多數用的變數都屬於分類變數，要採用斯皮爾曼相關系數。
其中可以用卡方檢驗，其是對兩變數之間是否具有顯著性影響的分析方法
3均值的比較與檢驗
（1）Means過程：對指定變數綜合描述分析，分組計算計算均值再比較。比如可以按性別變數分為男和女來研究二者收入是否存在差距。
（2）T 檢驗：
獨立樣本t檢驗用於不相關的樣本是否開來自具有相同均值的總體的檢驗。比如，研究購買該產品的顧客和不購買的顧客的收入是否有明顯差異。
如果樣本不獨立則要用配對t檢驗。比如研究參加職業培訓後 工作效率是否提高。
4 回歸分析
問卷分析中的回歸分析常採用的是用離散回歸模型，一般是邏輯斯蒂模型，解釋一個變數對另一變數的影響具體有多大。比如，研究對某商品的消費受收入的影響程度。

❾ 分析問卷調查數據應該用什麼描述性統計數據

數據可分為兩種類型，包括定性數據和定量數據。

· 定量：數字有比較意義，比如數字越大代表滿意度越高，量表為典型定量數據

· 定類：數字無比較意義，比如性別，1代表男，2代表女

（1）定量數據一般使用描述分析，比如樣本的平均身高是多少，在什麼區間波動、標准差是多少？

餅圖

❿ 如何調查核實領導幹部個人有關事項報告中的其它金融理財產品

畢業前的這些日子，時
間過的好像流沙，看起來漫長，
卻無時無刻不在逝去；想挽留，一伸手

，有限的時光卻在指間悄然溜走，
畢業答辯，散夥席筵，舉手話別，各奔
東西……一切似乎都預想的到，一切又走的太過無奈。