问卷中存在量表题时（有的文献中将所有的问卷题目，包括选择题都当做量表题，本文中的量表题专门指的是类似于likert量表的量表），而使得对整份问卷的分析变得复杂，不过量表也是我们为了得出更加深入的信息所必须加入的题型。那么在问卷中设计了量表题，我们应该如何去充分挖掘其中收集到的信息呢？

其本身是数值型题目，它所收集的数据是一组数字，因此我们可以对这组数字求平均值，对这组数字做一个分布图。举个例子（数据为《问卷与量表数据分析》课程用问卷数据，回复“高等教育”可以收到这份问卷）。拿第1个量表第一题来说，我们对该题求均值和标准差。均值为3.22，标准差为0.898.表示平均打分高于中间值3分，但是仅仅是高了那么一点而已。

再来看一下分布图

从分布图可以看出，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，说明大部分被调查者对老师“能激发学生兴趣”表示……嗯嗯，我就不明说了吧！

可以结合选择题进行均值比较，方差分析。比如要比较不同性别的学生对于“老师能够激发学生兴趣”的评价。利用两独立样本T检验过程进行比较。

主要对第二个表格进行解读，注意第二个表格分为两行，而且有两个P值（sig），说明进行了两次假设检验，第一次是检验方差是否相同的。本题中，假设方差相等的假设检验P值为0.847>0.05，接受原假设，这里的原假设就是“方差相等”，因此第一个假设检验的结果就是：方差相等。然后进行第二个假设检验，检验男女两个组得分均值是否有差别，P值为0.455>0.05，接受原假设，原假设认为“男女之间得分没有差异”。因此整个检验的结果就是男女之间得分没有差异。

量表一般是有结构的。我们来看一张图：

这张图是对拥有31个题目的量表进行因子分析，也就是说结构效度分析后，得到的结果。将这些题目分成了6个组，每个组代表了不同的维度，而这每一个维度则对应着原来31个题目中的某几个题目。在完成因子分析，并且对这些因子命名之后，我们可以利用因子分析的结果，进一步进行回归分析，方差分析，相关分析等等。

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（备注：数据分析相关工作不限行业，可涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理，大数据架构等内容。）

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