1.4.1　数据分析的常规流程

数据分析是进行问卷调查和数据整理的必不可少的环节。统计学的数据分析一般包括收集数据、加工和整理数据、分析数据三个主要阶段，一般可分为五个步骤。

1．确定数据分析目标

确定数据分析目标是数据分析的出发点。确定数据分析目标就是要明确本次数据分析要研究的主要问题和预期的分析目标。只有确定了数据分析的目标，才能正确地制订数据收集方案，即收集哪些数据、采用怎样的方式收集等，为数据收集做好准备。

2．正确收集数据

正确收集数据是指依据分析目标，排除干扰因素，正确收集服务于既定分析目标的数据。正确的数据对于实现数据分析目的将起到关键性的作用。

排除数据中那些与目标不关联的干扰因素是数据收集中的重要环节。收集的数据是否真正符合数据分析的目标，其中是否包含其他因素的影响，影响程序怎样，应如何剔除这些影响等问题都是数据分析过程中必须注意的重要问题。

3．数据的加工整理

在明确数据分析目标的基础上收集到的数据，还需要进行必要的加工整理。数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，它能够帮助研究者掌握数据的分布特征，是使数据分析具有有效性的基础。

4．数据分析处理

数据加工整理完成后一般就可以进行数据分析了。分析时应切忌滥用和误用统计分析方法，这主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。另外，统计软件的不断普及和应用中的不求甚解也会加重这种趋势。因此，在数据分析中应首先确定适合的分析程序，否则，得到的分析结论可能会偏差较大，甚至发生错误。

5．正确解释分析结果

数据分析的直接结果是统计量和统计参数。正确理解它们的统计含义是一切分析结论的基础，它不仅能帮助使用者有效避免毫无根据地随意引用统计数字的错误，同时也是证实分析结论正确性和可信性的依据，而这一切都取决于研究者能否正确地把握统计分析方法的核心思想。只有将各学科的专业知识与统计量和统计参数相结合，才能得出令人满意的分析结论。

数据统计分析的流程如图1-15所示。