問卷中存在量表題時（有的文獻中將所有的問卷題目，包括選擇題都當做量表題，本文中的量表題專門指的是類似于likert量表的量表），而使得對整份問卷的分析變得復雜，不過量表也是我們為了得出更加深入的信息所必須加入的題型。那么在問卷中設計了量表題，我們應該如何去充分挖掘其中收集到的信息呢？

其本身是數值型題目，它所收集的數據是一組數字，因此我們可以對這組數字求平均值，對這組數字做一個分布圖。舉個例子（數據為《問卷與量表數據分析》課程用問卷數據，回復“高等教育”可以收到這份問卷）。拿第1個量表第一題來說，我們對該題求均值和標準差。均值為3.22，標準差為0.898.表示平均打分高于中間值3分，但是僅僅是高了那么一點而已。

再來看一下分布圖

從分布圖可以看出，打分在3分以上的人略多于低于3分的。而大部分的人打分是3分，說明大部分被調查者對老師“能激發學生興趣”表示……嗯嗯，我就不明說了吧！

可以結合選擇題進行均值比較，方差分析。比如要比較不同性別的學生對于“老師能夠激發學生興趣”的評價。利用兩獨立樣本T檢驗過程進行比較。

主要對第二個表格進行解讀，注意第二個表格分為兩行，而且有兩個P值（sig），說明進行了兩次假設檢驗，第一次是檢驗方差是否相同的。本題中，假設方差相等的假設檢驗P值為0.847>0.05，接受原假設，這里的原假設就是“方差相等”，因此第一個假設檢驗的結果就是：方差相等。然后進行第二個假設檢驗，檢驗男女兩個組得分均值是否有差別，P值為0.455>0.05，接受原假設，原假設認為“男女之間得分沒有差異”。因此整個檢驗的結果就是男女之間得分沒有差異。

量表一般是有結構的。我們來看一張圖：

這張圖是對擁有31個題目的量表進行因子分析，也就是說結構效度分析后，得到的結果。將這些題目分成了6個組，每個組代表了不同的維度，而這每一個維度則對應著原來31個題目中的某幾個題目。在完成因子分析，并且對這些因子命名之后，我們可以利用因子分析的結果，進一步進行回歸分析，方差分析，相關分析等等。

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（備注：數據分析相關工作不限行業，可涉及統計，數據分析，數據挖掘，數據庫，數據管理，大數據架構等內容。）

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