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1、调研问卷中多选题的分析方法探讨引子使用调研问卷的定量研究中，为了更全面地了解研究内容、更 广泛地收集信息，经常会用到多选题，但由于多选题多指向性的特点，除了频数 表和交叉表（只能与单选题做交叉），较少用到其他的分析方法，损失了很多有 用的信息。其实，如果调研时能善用多选题，并在分析时选取适当的方法，就能 够充分利用多选题包含的信息，得到更有价值的结论。本篇主要探讨带有分类性质的多选题，如何进行深入分析，得 出分类相关的结论，也可以对各类别进行排序。带有分类性质的多选题一般而言，在设置多选题时，并没有想到分类，只是想了解各 种情况的排序情况。其实，某些多选题，已经隐含了分类的信息，透过这种潜在
2、的分类信息，能够更深入地了解用户的内在想法、心理特征，甚至推测他们的行 为习惯，与其他行为题目相互照应。带有分类价值的多选题一般具备以下几个特征：1、题干本身包含分类的含义，如最常遇到的障碍、最亟待解决 的问题、最需要的功能、最常用的工具等，或直接询问：哪些服务最适合划分为 一类。2、选项涵盖内容较分散，如果选项都是集中某一个细节层面， 那就没有分类的必要；只有当选项内容包含多个方面的细节点，且每个方面不止 一个细节点，才有分类的必要。此时的方面、细节需根据业务辩证地看，主要取 决于选项是否有分类的意义。3、选项一般超过10个，选项太少没有分类的必要，只有超过 一定数量，分类才有价值，分类的目
3、的是为了通过细节概括出看问题的维度，更 深入地解读用户心理或行为。4、限选，这不是必须的，主要根据经验判断，用户在做选择时， 是否会倾向于全选，跟题干的问法有关。无法做出准确判断，且需要对选项做出 优先级排序时，通常采用限选的方式，可以根据研究目的，限定全部选项数量的 一半，或1/3。5、数据为0/1格式，即每个选项一个变量，选中为1，未选中 为0，多选题转换成此种格式，宜于做深入分析。Dendrogram using Ward Linkage!R.escaled Distance Clusto-r Combine当有了带有分类价值的多选题，就可以采用下文介绍的方法进 行深入分析。本文中的例子
4、是半年前做过的一次定量调研，带有分类价值的多选题，主要考察：淘宝卖家在经营店铺时，最需要的功能。聚类分析首先，采用谱系聚类(Hierarchical clus ter)的分析方法， 为了使得变量的分类趋于均匀，选择Wards法，二分类变量(Binary)欧式平 方距离(Squared Euclidean distance)测距方法，查看相应的统计量(略)， 并结合业务，找出分类数。谱系聚类的树状图查看分类结果比较清楚，也比较方 便，建议多用。综合分析可知，本例的卖家功能划分五类或七类比较合适，但个别分类不易解释，且 出现单个类别中只有一个功能，后续应用的价值有限。$就佯槻俪帚彳：V； 1-11
5、05 h=!i h斟矍iS侃腔皆咄电瞞慌闍代电奇秫对曲!囁峯牌唱申广幅出號叫林悄 卿#吊噸学rfiUt广 靈:HJ 丫背茁A檢卡 北航介HiilUtilM馴卜汴tnfei肃他厅带MtflH緋子分析聚类分析结果不理想，也可以采用因子分析的方法。经多次尝试，17 个变量中去掉“直通车关键字检索”，单独成为一类。剩余变量利用主 成分分析法（Principal componentS ,方差最大正交旋转（Varimax ）进行运算，得到KMO 值为0.545, Bar tie t球形检验的值为1041.324 （df=120 ）达到显著，表明可以做因子分析。 最终萃取出7个公因子，累积方差贡献率为55.
6、 1% （详见下表），解释效果尚可。结合业务来看，这些分类能够很好地被解释，从而反映出卖家的心理特征和需求方向。 .-鹫国子1鉀子齐怦孑时縮子性穿子理公因子S公国子7共同度-.4-11.乩逊654- _ _I一十0.474抽奖送优悪券.6&90.52G村120.6961L- -0.604.659：- 10578一一 1.昭i聒豆.565=0.455店備售前决吿.701jD5的商歸促审礙展示於了！:0.476: !.5940.510勸品详葩勘0葡窗柱荐扌成S41闰至弟采广告悝推广一o.eis博客4S潯權广j,6939.590冥奉嗚查,7850.677厂5930.5741-4131i.:sei i
7、,2 就1254慣1-148!4Al4?.5i$注：由于本例是多选题，并非量表打分题，且侧重考查的不是变量间的建构效度，仅借用了因子分析的方法进行分类，因此MO检验和累积方差贡献率的具体值，并没有真正的因子 分析那么重要，但必须要查看，甚至需要做信度检验，也要查看重构的相关矩阵残差值，做 到心中有数，知其然也要知其所以然。本例中，重构的相关矩阵中，有超过半数残差值大于 0.05，如果按照真正的因子分析模型来判断，拟合效果并不好。相关分析还有一种简单易行的方法，就是相关分析。经统计学家研究表明， 0/1变量同样适用于皮尔逊相关系数（Pearson CorreiatioM。本例将 17 个功能做相
8、关分析，得到简化的相关矩阵如下表：* !*2:根据研究目的，此表只需看正向、且相关非常显著的选项即可，但17*17 个表格中127 个有关联，如何做深入分析呢？根据选项间的关系强弱、是否显著等，可以画出图形，如此， 就可以清晰地看出各选项之间的关系，进行分类。本例中，此种方式的分类结果（如下图），易于解释，且分类数量恰当，便于后续应 用。三种方法所得结果的对比以上提到的三种方法，所得结果如下表：活分折后台批量操作f后台扌H屋操作! * 卜商品详情中添加橱窗推荐菴莹融矿昔磁广,_1i - - - - - - !淘宝帮派广告位推广j塞娓体赣濒展示雾媒示多媒体flmsh展示twiwwjir-|輕车关
9、犍字检索相关舟析因子分析聚类分析眉舍批量燥作智能客服回真雳能喜服回复_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ ._,_._ 一一一、一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一_ J,I限时优重1 jF=-I融活湖站:la rs rn ri-rrrrrrn-ii-ii-innf in a1 * kb allsi商品促销标签展示j店捕活动预告離莎秦歳柜石転蒜B-*FrLLLLLLLTLLLT _ _ _ - F0 rT a W FE HE SH SB W HkMMMMWL*商品详情中烯加糠窗推荐I葫吴転宵一一买赢调查 蒔洁齟董买剥a晋浜家调負亘通军黄键字检索载搞分析数宿分析KB 9B aHH
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11、他方法的结果也 能起到补充的作用，以获得更加有价值的研究结论。进一步的应用得到合理的分类后，还可以结合选项的频率，给每一个类别赋值，得到类别的优先级 排序。如果最终选定了因子分析的分类结果，单个类别中每个选项的权重可以由因子载荷计 算而来；当然，也可以跟聚类分析、相关分析的结果一样，采用算数平均、或加权平均的方 法，计算每个类别的平均值。小结综上所述，带有分类性质的多选题，分析的流程如下：1、确定是否有带有分类价值的变量；2、尝试多种方法进行分析，找出最合理的分类；3、利用加权平均，或其他方法，计算每个类别的比例，进行排序。；4、使用关键变量（如星级、注册时长等）对样本总体分群，查看各细分群体
12、在多选题 分类上的差异，深入分析。带有求和性质的多选题问卷调研中，常会通过多选题考察用户在某个方面的多样性、或意识、能力等，此时， 选项求和所得总分能够反映用户在这个方面的综合情况，也是一种分析问题的方法。其实，带有求和性质的题目，多半是由量表题转换而来，而量表题涉及到 N 级量表， 相当于每个项目（选项）都是一个题目，为了节约用户的填答成本，常用多选题代替。当然， 量表题的相关选项求和，更能反映用户在某一方面的综合水平，此不赘述。带有求和性质的多选题一般具备以下几个特征：1、题目本身具有求和的价值，如卖家常用的第三方服务工具（考察工具应用的多样性）、 卖家日常采用的安全保护措施（考察预防意识
13、）、用户常用的网络功能（考察网络使用能力） 等，这类题目的选项求和所得总分，对于综合分析问题有一定的参考价值。2、选项涵盖的内容较全面，选项应该尽量包含考察方面的主要细节点，如果考察的方 面，范围相对较窄，最好能够穷尽主要细节点；如果考察的方面，范围相对较广，最好能由 浅入深、或同级区隔，分成若干层面，逐个选取主要细节点。3、选项一般超过5 个，选项太少没有求和的必要，只有超过一定数量，求和才有价值，求和的目的是为了通过归纳的方式，从总体认知的角度，概括地解读用户的行为或心理。4、通常不限选，如果限选，求和后，总分值差距不大，不易找出样本在考察方面的差 异，很难达到综合评估的目的。5、数据为 0/1格式，即每个选项一个变量，选中为1，未选中为 0，多选题转换成此 种格式，宜于做深入分析。当有了带有求和性质的多选题，就可以采用下文介绍的方法进行深入分析。本文中两个网络问卷调研的例子，分别是上个季度做的卖家安全需求调研，研究 模型中用一道多选题，考察了卖家安全保护措施的意识；四年前写毕
