分析性问卷调查目的？

一、分析性问卷调查目的？

问卷调查的目的，是要通过问卷上的封闭式问题和开放式问题了解调查对象。意义是为了收集足够的、真实的和有效的信息为企事业单位等的其他活动和策略所服务，为管理部门提供参考依据。利用市场调查的部门可以是企业、公司、团体以及任何一切企事业单位的管理。

所谓问卷是一组与研究目标有关的问题，或者说是一份为进行调查而编制的问题表格，又称调查表。它是人们在社会调查研究活动中用来收集资料的一种常用工具。调研人员借助这一工具对社会活动过程进行准确、具体的测定，并应用社会学统计方法进行量的描述和分析，获取所需要的调查资料。

二、问卷调查数据分析描述？

数据可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

· 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据

· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女

（1）定量数据一般使用描述分析，比如样本的平均身高是多少，在什么区间波动、标准差是多少？

描述分析-SPSSAU

（2）定类数据一般使用频数分析，比如男女比例、各专业占比等，同时可用饼状图、柱形图等可视化图形进行展示。

频数分析-SPSSAU

饼图

三、问卷调查分析怎么写？

一、问卷类型

问卷调查分为两大类：即量表问卷和非量表问卷。

量表问卷通常更多使用于学术研究，其特点在于更多的态度认知题项，体现样本人群对于某事物的态度看法态度情况等，通过对各研究变量的关系研究，找出其中内涵逻辑关系。

非量表问卷更多体现对某现状的事实情况和基本态度调研，比如样本进行网购的原因，不进行网购原因，网购平台的使用现状情况等。此类问卷更多在于分析思路的逻辑和现状情况的了解分析，以及样本的基本态度情况。

二、分析方法

从分析方法上，量表类问卷最大的特点是：非常多的量表题，而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。

非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少 有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和 “非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。

三、分析结果

问卷数据一般使用SPSS进行分析即可，分析基础薄弱的，可使用SPSSAU进行分析。分析结果生成的是“类三线表”的格式，系统会自动生成指标解读报告。

SPSSAU智能分析

四、撰写调研报告

根据问卷分析顺序将分析结果写成有逻辑性的报告，并且在结论基础上对应提出有意义有价值的建议措施等。

关于数据报告的撰写，单独从数据分析角度上看，建议以实际需求出发，比如研究差异关系，那么首先得需要知道有没有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时，对应的建议措施应该如何。按照这样的思路，相信数据研究报告的撰写并非难事。

四、问卷调查如何分析和整理？

从你的提问，是要了解如何分析和整理调查得来的数据。

通常使用表格“整理数据”，用“条形图”、折线图或“扇形图”等来“描述数据”。

用表格整理数据时，要注意列表，第一列是你要了解的情况“分类”，第二列就是“划记”，第三列是“人数”，第四列是“百分比”。

用划记法记录数据时，通常用“正”字，一笔代表一个数据。

分类的人数统计表做好后，就可以利用“条形图”或折线图或“扇形图”来“描述数据”，也可以用“频率分布直方图”来分析数据。

五、智慧出行的swot分析？

智慧出行是一个发展迅速的领域，为我们的出行带来了很多便利和改变。下面是智慧出行的SWOT分析：

SWOT分析包括以下四个方面：优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）

1. 优势（Strengths）

智慧出行的优势在于其提供了更加高效、智能的交通解决方案。通过使用智能化的技术手段来调配交通资源，优化交通路线等，可以更加快速、便捷地出行。此外，智慧出行还具有数据可视化、个性化出行等特点，能够更好地满足不同人群出行需求。

2. 劣势（Weaknesses）

智慧出行的劣势主要在于其技术的复杂程度和高昂的成本。要实现智慧出行需要很多先进的信息技术，而这些技术并不是所有地区都能够轻易获取和应用。此外，智慧出行需要大量的数据和精准的算法，在某些情况下可能会受到网络和系统崩溃等问题的影响。

3. 机会（Opportunities）

智慧出行的机会在于其未来发展的潜力巨大。随着信息技术的不断更新，智慧出行将会变得更加便利和高效，同时也会涌现出更多的新型出行方式。此外，政策的支持和市场的需求也将是智慧出行发展的重要推动力。

4. 威胁（Threats）

智慧出行的威胁来自于各方面的风险。比如，随着智能交通网络的扩张，网络安全风险也会相应增加。此外，由于智慧出行是一个较新的领域，相关的法规和标准还不完善，这可能会影响它的发展。同时，也有可能存在着社会和心理因素等方面的阻碍，使得人们对智慧出行的接受程度不高。

综合而言，智慧出行是一项发展前景广阔的领域，但是要想在其竞争激烈的市场中取得成功，需要克服许多技术、成本、政策等方面的挑战。

六、智慧零售是什么？

智慧零售指的是运用互联网、物联网技术，感知消费习惯，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化的产品和服务。智慧零售发展在于三大方面，一是要拥抱时代技术，创新零售业态，变革流通渠道；

二是要从B2C转向C2B，实现大数据牵引零售；

三是要运用社交化客服，实现个性服务和精准营销。

七、如何分析零售数据分析？

大量来自零售企业的BI数据可视化分析咨询就已足够说明：在大数据飙升、市场竞争越来越讲究效率的当下，系统自带的报表功能早已满足不了零售数据分析高效、深入、直观易懂的分析需求。无法及时对大量零售数据进行深度分析挖掘，也就无法有效地指导经营决策。

零售数据分析软件不更新换代，失去的不是短时间的盈利，是更长远巨大的商机。系统自带的报表功能能够实现固定报表自动化，如日报、周报、月报等重复性报表的数据查询，但在响应业务变化挖掘数据信息，实现数据驱动业务等效果上却无法给予有效支持。而BI智能零售数据分析软件则可面向不具备IT背景的业务人员。在无需IT协助的前提下，通过自主分析实现业务探索、追踪业务落地情况，真正实现“数据驱动业务”的效果。

简单来说，使用BI数据分析技术做零售数据分析，你将获得以下的明显改变：

1、你将以更快的速度掌握销售趋势、门店销售、成本利润等零售数据分析

奥威BI零售数据分析_会员销售分析

如果你在使用奥威BI数据可视化分析软件的同时，还搭配了奥威BI零售行业数据分析方案，那么恭喜你。只需更新数据，你就能立即获得一整个企业完整的零售数据分析。这是因为奥威BI零售行业数据分析方案自带分析模型与零售数据分析报表模板，因此只需更新数据，系统即可智能匹配并完成各项数据运算、分析挖掘，形成图形化零售数据分析报表。

即使没有搭配奥威BI零售数据分析方案，在以拖拉拽为报表制作模式、点击应用为智能分析功能使用模式的奥威BI数据可视化分析软件上，你也能根据业务变化快速制作新的零售数据分析报表。

2、你将可以根据自己的分析思维和需要，秒速获得所需的分析报表

奥威BI零售数据分析_联动效果

根据自己的思维变化、个性化分析需求去灵活分析数据，秒速获得更适合自己的数据分析报表，才能更灵活及时地掌握销售变化规律，以数据为动力支持引导销售，提高零售企业的销售额、销售利润。同样地，由于可更灵活地根据需求自助式分析数据，不同部门的员工都能实现数据驱动业务，提升业务能力的效果。

在奥威BI数据可视化分析软件的demo平台上，打开任意零售数据分析报表，都能体验秒响应的自助式数据分析效果。

3、对同一组数据，你将获得意想不到的观察分析效果

别人家的零售数据分析报表只有一个固定的分析角度，但BI零售数据分析报表却具有多个。高效联动、智能钻取（任意钻取）、筛选、多维动态可视化分析等，在众多智能分析功能的共同支持下，你能通过联动多个主题分析图表进行联合分析，或者以数据关联为纽带顺藤摸瓜挖出整个数据链，又或者自行筛选数据、修改字段与维度组合来切换不同视角分析数据。在这种多维度的分析挖掘下，你将得到一个更为高效、透彻的零售数据可视化分析体验。

4、你将能够更直观清晰地看到整个零售情况

只需简单地点击，大到整个零售数据业务，小到个人业务完成分析都将一一直观呈现在眼前。因此不管是要发现并解决眼前的零售业务问题，还是要制定整个企业的战略策略，你都能通过简单的操作来获得足够的数据支持。

零售企业要提升零售利润不能只着眼于当下，还需放眼于未来，能够随时根据零售市场动向快速制定、修正经营策略，而在这个过程中少不了借助BI零售数据分析报表的帮助。

八、怎么分析问卷调查的数据?

《心理学量化分析平台》是问卷数据处理的EXCEL插件。本工具中包括数据录入、纵向数据匹配、数据预处理（问卷编码、反向计分、缺失值处理）、描述统计、t检验、方差分析、信效度、三线表等几十个实用的小功能。这些功能可以帮大家快速完成那些需要不断重复的操作，避免疲惫感、保持心情舒畅。给大家留出更多时间和精力投入到更具创造性的工作中去。

• 由于文章较长，建议按【Ctrl+F】搜索关键词查找相应功能的使用方法。

插件安装成功后，在EXCEL中出现名为【心理学量化分析平台】的选项卡。文末可查看插件的下载、安装方法。

三线表

简单斜率图

点击【图表】【简单斜率图】，生成下图模板。在红框中填写上相应的数据即可。

参考视频：

描述统计

指定任意个连续变量、按任意分组变量进行描述统计（如频数、平均数、标准差、方差、偏度、峰度等）。

• 点击【分析】【描述统计】，弹出如下对话框。在对话框中输入描述变量和分组变量名称即可。这里举3个例子介绍使用方法，以满足不同的使用需求。

例一：输入【math,english】，表示对math和english两个变量描述统计。多个描述变量用逗号分隔。

例二：输入【math,english grade】，表示对math和english两个变量按照grade变量分组进行描述统计。其中描述变量与分组变量间用空格分隔。如果有多个分组变量，多个分组变量间用逗号分隔。

例三：输入【math,english grade gender,town】，表示对math和english两个变量按照一级分组（grade变量）和二级分组（gender和town）的两两组合进行描述统计。

• 上面三个例子均以描述math和english两个变量为例，其中例一无分组变量，例二有一个分组变量grade。例三又新增了gender和town两个分组变量作为grade的下一级分组。按照这样的逻辑，大家可以根据自己的需求，指定任意分组级数、任意分组变量数、以及任意描述变量数进行分析，这样灵活性大大增加，效率翻番。
• 还需要注意，我们使用逗号（中文或英文均可）和空格作为分隔开各个变量的标记，因此变量名不应该再包括任何的逗号或空格，不然会提示错误。
• 另外、对于结果准确性，大家可使用SPSS中【分析】【比较平均值】【平均值】验证。

视频教程：

数据录入

提供调查问卷数据录入功能。可实现在EXCEL中录入问卷数据时，自动跳到下一个单元格，无需频繁按Tab键跳转。

第一步：根据自己的问卷数据情况，建立如下图模板（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【数据录入】生成），其中：

• 第一行填写变量名，根据自己的问卷实际增加修改即可。
• 第二行填写变量的最小值，如果变量是字符串，填写无。
• 第三行填写变量的最大值，如果变量是字符串，填写无。
• 说明：当变量设置了最小值、最大值时（如上图中的B列到J列），在相应单元格中输入数字时，会自动跳转到下一个单元格，无需按Tab。

第二步：打开录入窗口，选择录入数据的第一个单元格，然后在录入框中输入问卷上的数据即可。

• 其他说明：
• 对于姓名、学校等字符变量，由于输入长度不固定，需按Enter跳转。
• 输入【.】或【~】 表示输入缺失值"NA"。
• 以前版本的数据录入功能已经删除，这是新做的一版，功能尚有不足之处，欢迎留言提供建议。

频数统计

统计变量中每个值出现的频数和百分比。

• 选中任意变量列，点击【频数】【单选题】。结果如下

• 如果选择多个变量，则效果如下：

交叉频数

返回两个变量的交叉表频数统计结果。

• 选中任意两个变量列，点击【频数】【交叉频数】。结果如下

多列去重

适用于多列拼接组合后的频数统计。

• 选择【grade】和【town】两个变量列，点击【频数】【多列去重】。结果如下

相关系数

计算相关系数矩阵。

• 选择需要计算相关矩阵的变量列。
• 点击【分析】【相关矩阵】。

项目分析

项目分析的主要用来检验量表中各个题目的质量，其结果可作为个别题目取舍的参考。

• 准备数据。将某个量表的所有题目放到一张新的工作表中（不要其他变量）。
• 点击【量表分析】【项目分析】即可。

原始数据计算HTMT

HTMT（heterotrait-monotrait ratio）叫异质-单质比率， 是评估区分效度的指标之一 。任意两个特质（潜变量）之间可计算一个HTMT值。此功能是基于原始数据（已经处理过缺失值、反向计分的数据）计算MTMT值。

• 准备数据。示例数据可点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【示例数据】生成。
• 提取变量、设置因子。点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【规则】来提取工作表中的变量名，在新生成工作表中B列，设置A列变量名对应的因子名称。最后点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【计算】即可。
• 可以一次设置多个因子，此时将输出多个特质两两之间的HTMT值矩阵，同时也会输出每个HTMT值的计算过程。

相关矩阵计算HTMT

基于相关矩阵数据，计算各特质之间的HTMT值

• 准备数据。可点击【量表分析】【相关数据计算HTMT】【示例数据】生成示例数据，示例数据来自

（如果是自己的数据，则以B2单元格作为相关矩阵的起点，分别向下、向右放变量名称，并在矩阵中放对应的相关系数）

• 设置变量所属因子。 根据B列的变量名称，在A列填写变量对应的因子名称，作为计算因子间HTMT的依据。 点击【量表分析】【相关数据计算HTMT】【计算】，结果如下：
• 可以一次设置多个因子，此时将输出多个特质两两之间的HTMT值矩阵，同时也会输出每个HTMT值的计算过程。

简单线性回归

指定一个因变量和一个自变量进行简单线性回归分析。

• 点击【分析】【简单线性回归】，在对话框中输入【因变量 自变量】，确定即可。
• 例一：输入【math english】，表示以math为因变量，english为自变量进行简单线性回归，分析english对math的影响。

独立样本t检验

指定任意个连续变量和分组变量进行独立样本t检验。

• 点击【分析】【独立样本t检验】，在对话框中输入【连续变量 分组变量】，确定即可。
• 例一：输入【math gender】表示分析不同性别（gender）学生的数学成绩（math）上是否存在显著差异。
• 例二：输入【math,english gender,town】表示同时执行4次独立样本t检验，分别是【math gender】【math town】【english gender】【english town】。

配对样本t检验

指定任意组变量，一次进行多个配对样本t检验。

• 点击【分析】【配对样本t检验】，在对话框中输入【变量A 变量B】，确定即可。
• 例一：输入【math,english】，表示使用math和english两个变量进行配对样本t检验分析。
• 例二：输入【math,english math,chinese english,chinese】，表示一次分析三对配对样本t检验。

单因素方差分析

当分组变量大于两个水平时，使用独立样本t检验分析不同水平在因变量上的差异不再适用，此时可用单因素方差分析。此功能可指定任意个连续变量和分组变量进行单因素方差分析。

• 点击【分析】【单因素方差分析】，在对话框中输入【连续变量 分组变量】，确定即可。
• 例一：输入【math grade】，表示分析不同年级（grade）学生的数学成绩（math）上是否存在显著差异。
• 例二：输入【math,english gender,grade】，表示同时执行4次单因素方差分析，分别是【math gender】【math grade】【english gender】【english grade】。

方差同质性检验

分析不同组的方差是否同质。

• 准备数据。示例数据来自程琮的《Levene 方差齐性检验》（示例数据可按住CTRL点击【分析】【方差同质性检验】生成）。
• 点击【分析】【方差同质性检验】，在对话框中输入【连续变量名 分组变量名】，确定即可。

新变量

用于计算并增加一列新变量，比如总分、平均分。Z分数、中心化分数等。

总分、平均分

• 选择需要计算总分或平均分的变量。
• 点击【量表分析】【新变量】【总分】或【平均分】即可。

Z分数，中心化

方法与上面的求和一样，唯一的区别是计算标准分数、中心化分数时，只能选择一列。

高低分组

在做项目分析的时候，有时需要根据总分变量，按照一定的百分比（通常是27%），将高分组被试和低分组被试标记出来，再做独立样本t检验。此功能可指定百分比进行高低分组。

• 点击【量表分析】【新变量】【高低分组】，输入总分变量，空格，百分位（不用百分号）即可。

百分位数

指定一个变量，计算该变量从0到100之间各个百分位的百分位数。

步骤：点击【量表分析】【新变量】【百分位数】，输入变量名即可。

区间分组

将一个连续变量按一定的区间进行分组，并生成一个新的分组变量。

• 点击【量表分析】【新变量】【区间分组】
• 在输入框中输入【math 65 70】，表示将math变量进行分组，参数中的65和70是任意一个分组的上边界和下边界。效果如下图。

说明：

• 分组的左边界和右边界是自由定义的，输入【math 0 5】也能得到和上面一样的结果。
• 分组方式为左闭右开，即包括左边界，而不包括右边界。

纵向数据匹配

在纵向研究中，需要对同一批被试在不同时间收集多次数据。此功能可实现将相同被试在不同时间的数据一一对应起来，并对匹配过程中数据发生的变化作详细记录。

例如收集到下面3次数据，需要根据姓名匹配，其中有些姓名缺失，有些姓名重复，

匹配到后，排除无姓名、重复姓名的情况，最后成功匹配4个被试的数据。结果如下图：

数据匹配详情如下：

具体功能使用方法，请参考下面文章：

数据预处理

在收集到一手数据后，这些数据并不能直接用于最终的数据分析，还需要对这些数据进行预处理。本工具中的【预处理】功能创造性地解决问卷数据预处理中的如下关键性问题：

• 问卷数据编码。如将男编码为1，女编码为2，大一编码为1，大二编码为2等。
• 反向计分。如将1、2、3、4的编码方式转为4、3、2、1的编码方式。
• 删除缺失值。如将空单元格（空值）或异常值所在的行删除。
• 平均值替换。将指定值（如缺失值、异常值）替换为平均值。

步骤

• 选择变量。选择需要处理的变量。如下图中的4个变量：

其中【math】变量包括两个空值和一个999异常值；【grade】变量包括2个空值；【SES1】和【SES2】变量均包括1、2、3、4这4个选项。

• 提取变量值。按住Ctrl点击【量表分析】【数据预处理】，程序会将变量值提取出来，如下图，其中：
• B列是变量名
• C列是原数据表中的值
• D列是值对应的频数，用来初步了解数据情况
• 如果原数据中单元格是空值，将被转换为【空值】。

• 设置新值。与C列对应，在E列中填写对应的处理方式，当前提供如下处理方式：
• 编码（或反向计分）。如将大一编码为1，大二编码为2。或将SES1中的1反向计分为4，2反向计分为3。或者将grade中的空值转换为4。
• 删除特定值所在的行。如要删除math中的空值所在的行，在【E10】单元格填写【删除行】。
• 平均值替换。如将math中的【999】替换为该变量的平均值，则在【E9】单元格填写【平均值替换】。
• 如果不想做任何处理，E列对应单元格留空。

• 处理。点击【量表分析】【数据预处理】，程序会生成一张新工作表，表中包括了处理后的数据。结果如下：

经过处理的单元格背景颜色会被标记，并且单元格批注中会显示原来的值。

多选题编码

实现对问卷多选题数据的拆分、编码、统计分析。

示例数据如下图，您喜欢在什么终端追剧？终端包括：手机、电视、平板、电脑、(跳过) 。

• 点击【量表分析】【多选题】【拆分】，输入多选题变量名和选项分隔符，用空格分隔。点击确定后即可得到拆分后的选项，1表示选择，0表示未选择。效果如下图：

多选题统计

针对上面拆分后的多选题，选择BCDEF列，点击【量表分析】【多选题】【统计】即可。

组内评分者信度（Rwg）

组内评分者信度用来评价组内成员回答一致性达的程度。如果团队中的成员全部选择3，则组内成员的一致性高。假如一半的成员选择1，另一半成员选择5，此时平均分也为3，但一致性程度不高。Rwg即可作为衡量回答一致性程度的指标。细节请参考罗胜强《管理学问卷调查研究方法》（p268）书中相关章节。

• 准备数据。这里使用书中的数据来演示，如下图（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【组内评分者信度】生成）。

• 点击【量表分析】【组内评分者信度】，在弹出的输入框中输入计分级数即可，结果如下：

在计算rwg时，每一个题目可以计算一个Rwg值，所以在第4行中有多个Rwg值。同时整个量表也可以计算Rwg值。细节可参考《管理学问卷调查研究方法》（p268）。

名外，上图结果与书上的结果存在一定差异，原因是书上的结果是使用平均值、方差四舍五入后计算得来，此功能中未做四舍五入处理，理论上更精确，大家可自行测试。

组内相关系数（ICC）

组内相关系数（Intra-Class Correlation，ICC）是除Rwg外另一个评分一致性指标，是跨层研究前的必要步骤，也是信度评价的指标之一。ICC的概念与方差分析相似，如果组内方差远小于组间方差，则小组内的评分较一致；相反，如果组内方差远大于组间方差，就很难说小组内的评分一致。

罗胜强《管理学问卷调查研究方法》（p276）中计算ICC的例子如下图：

• 准备数据。上图中的数据每一组放在一列中，共4组。为方便使用，需要重新组织数据（与单因素方差分析相同，一个分组变量，一个因变量），如下图所示（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【组内相关系数ICC】生成）。

• 点击【量表分析】【组内相关系数ICC】，在出现的对话中输入【因变量名 分组变量名】即可。

如前所述，ICC的计算基于单因素方差分析结果表，这里列出相应数据，方便核对结果正确性。

Alpha信度

用来计算量表的alpha信度。

准备数据。将某个量表的所有题目放到一张新的工作表中（不要其他变量）。

点击【量表分析】【alpha信度】即可。

组合信度，平均方差抽取量，

点击【量表分析】【组合信度】生成模板。从A2开始依次往下输入某维度下各变量标准化因子载荷，结果即会自动出来。

参考视频：

双因子模型计算信度

基于双因子模型的因子负荷计算各种信度系数。参考的文献及示例数据均来自顾红磊的《多维测验分数的报告与解释_基于双因子模型的视角》。

• 准备4列数据。A列为变量名。B列为变量对应的因子名称，C列为变量对应的全局因子负荷。D列为变量对应的局部因子负荷，如下图所示（示例数据可按住CTRL点击【双因子模型计算信度】生成）。
• 点击【量表分析】【双因子模型计算信度】即可。

排名

对选中的单元格区域数值进行排名。会返回1/2/2/4、1/2.5/2.5/4、1/2.5/2.5/4这3种排名方式。

• 选择需要排名的单元格区域，点击【分析】【排名】。

下载地址

在QQ群文件中下载：849063127

安装方法

• 安装前，建议关闭360等安全软件。为了提供更好的使用体验，部分功能会在硬盘、注册表中保存一些个人数据，方便下次直接使用，而不用再次输入，这些操作会被安全软件视作危险操作。
• 双击【心理学量化分析平台.exe】文件，直接安装，一直下一步即可。
• 打开EXCEL，出现下图，点击安装。

• 打开EXCEL，如果出现下图选项卡，说明安装成功。
• 本工具不是一个独立的软件，在桌面不会生成相应的应用程序图标，而是作为EXCEL的扩展功能存在。
• 由于功能时有更新，实际的界面布局和下图中会有所有不同，属于正常现象。

安装常见问题

Q1：为什么插件没有安装成功？

OFFICE版本原因。买电脑时赠送的office家庭和学生版会安装不上，需下载安装其它OFFICE版本，版本从下图位置查看。

EXCEL版本原因。如果您安装的是EXCEL 2010，建议直接安装更高版本的EXCEL。

• 如果一定要用2010，可先卸载已经安装的插件，下载并安装群文件中的vstor_redist.exe这个程序（仅首次需要安装），再次安装插件即可。

系统原因。不支持XP、Mac系统（不用再向我确认）。

权限原因。尝试以管理员身份运行安装插件。

Q2：WPS是否可以安装并使用？

WPS可以安装并使用，但未在WPS中做过多测试，存在少数不确定的bug，欢迎反馈。

Q3：如何升级？

下载最新版，覆盖安装即可。

九、问卷调查怎么分析数据和总结？

问卷调查采用的是同一套试卷，用同一道试卷来问不同的人群进行分析，及他们的信息，让他们在信息之上进行填入，同时把收集到的信息放在一个软件叫意思要通过导入excel的话，它会自动的把相同的问题给提取出来，所以呢，你只要看提出来的数据，然后进行分析，把相同的数据分析记录下来并进行总结就可以

十、问卷调查数据分析怎么写？

对反馈数据进行清理，保证数据的有效性。