在量表类问卷研究领域，分析变量之间的影响关系是基础且常用的手段。一般先提出关于自变量 X 对因变量 Y 影响关系的假设，随后运用合适的统计方法进行验证，挖掘二者间规律，进而得出结论，为研究发展提供建议。具体分析步骤如下：                                        

在正式进行问卷分析前，首先要确保数据的准确性，即需要信度和效度检验

(1)信度检验

也称作可靠性分析，旨在证实数据的真实可信性。信度与效度存在特定逻辑联系：信度高并不必然意味着效度高，但信度低时效度必定低。所以，信度分析应先于效度分析进行。

(2)效度分析

完成信度分析后，便要开展效度分析。在问卷研究中，效度通常分为内容效度和结构效度，一般借助探索性因子分析（EFA）或验证性因子分析（CFA）来实现。

探索性因子分析（EFA）：适用于量表开发阶段，KMO>0.6，Bartlett球形检验显著

验证性因子分析（CFA）：适用于成熟量表，通过因子载荷（>0.5）、AVE（>0.5）、CR（>0.7）等指标验证结构

(3)样本背景分析

在信度和效度检验通过，确认数据真实有效后，需对样本背景展开分析，内容涵盖年龄、性别、学历、收入等，运用描述性统计方法量化样本的基本特征。

(4)样本特征，行为分析

多数问卷包含与样本特征、行为现状或态度相关的题目，其目的是更深入地了解样本状况。通过计算频数、百分比或平均值等方式，能进一步明晰样本人群的特征行为和基本态度。

(5)研究变量描述分析

当问卷通过信度和效度检验，表明研究数据可靠且有效。此时，计算各研究变量或具体题项的平均值，有助于深入了解样本对各研究变量的基本态度，并对研究变量进行详尽描述。

进行偏度/峰度检验数据正态性，为后续分析提供依据

(6)变量相关关系分析

该分析用于探究两个变量之间的关系，能让研究人员初步掌握变量间是否相关以及相关的紧密程度等信息，同时为后续的回归影响关系研究做好铺垫。需要注意的是，存在相关关系并不一定意味着存在回归影响关系，但存在回归影响关系则必然存在相关关系，因此相关关系分析应置于回归分析之前。

(7)研究假设验证分析

提出假设并进行验证分析是常见的研究思路。在 SPSS 软件中，回归分析是假设验证的常用方法。随着统计技术的不断发展，结构方程模型（SEM）也日益受到研究人员的青睐 。

量表类问卷分析方法SPSS实操已更新

以上仅是对于量表题的整体分析方法，实际问卷设计也有很多非量表题，可以根据自己的问卷增加相应的分析方法