怎么对问卷结果进行量化分析
faq量表评分？
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适应行为评定量表
适应行为评定量表多是在一些问卷的基础上进行结构化、数量化而发展起来。其突出特点是简便易作，评价时多采用原始分直接评定。另外，也不像心理测验那样严格控制，有些可公开发表，非专业人员稍加训练即可掌握。
定量分析方法中数据处理方法有哪些？
定性研究：主要手段：深度访谈、座谈会、日记、观察。可用性测试、启发式走查等等定量研究：对相关数据进行量化处理、检验和分析从而获得有意义的结论，主要手段：问卷调查、A/B测试、行为数据分析、眼动分析等等
定性研究步骤：1、准备
确定被访对象（准备甄别用户的checklist）
设计访谈提纲（少问产品、开放式提问）
2、介绍
自我介绍、获取录音和拍照的准许
鼓励用户按日常的模式工作
3、访谈
5个关键点
需要确保所有预期任务都被涵盖
要学会倾听、观察。并及时追问讨论，获得具体解释和细节
记得做详细的笔记以便事后分析
尽量不要用计算机做记录，会显得不够专注
不要强求用户完成任务而要自己找出原因
注意事项
不要过度引导用户，注意表达方式
用户说的不一定是真的
访谈中需要记录的内容
用户的基本信息
用户的使用习惯
用户的关键任务
他们试图做什么？怎么做？为什么这么做？
在完成任务中遇到的困难，原因
使用的工具的有点和缺点
用户有什么期望和关键原话
4、总结
5、可以采用5why的询问方法，多问为什么？
定量研究步骤1、沟通准备
调研目标是什么？
想要验证什么？当前有哪些信息？缺少哪些信息？
这些信息会如何帮助决策？
问卷将会通过什么方式投放？
投放对象是谁？
预计投放多少？回收多少份？
2、设计问卷
确定结构
设计问题
设计选项
编排顺序（先筛选用户、先简后难、兴趣优先、先封闭后开放、敏感问题放后）
3、发布回收
4、分析总结
大数据主要学习哪些内容？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。
由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。
不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！