在各类研究和调查场景中，非量表类问卷作为数据收集的重要工具，其分析方法涵盖多个关键环节，对于精准解读数据、提炼有价值的结论起着决定性作用。下面详细介绍非量表类问卷的分析方法。

一、样本背景分析

样本背景分析借助描述性统计方法，对样本的年龄、性别、学历、收入等基础信息进行量化处理。这些数据能够清晰地勾勒出样本的基本特征，帮助研究者全面了解参与调查人群的构成状况。

二、样本特征、行为分析

对于非量表类问卷，深入剖析样本的背景情况以及其基本特征和行为表现是至关重要的。当问卷中的题项数量较多时，可以将这部分内容细分为多个子部分分别进行阐述。主要运用频数和百分比统计（描述性统计）方式来呈现数据。

三、基本现状分析

此部分主要围绕研究话题的基本现状展开，将其单独列为一个部分进行分析，这样的逻辑架构更为清晰明了。依旧采用频数和百分比统计方法，能够使研究者深入洞察当前研究话题的实际状况，从而为后续提出切实可行的建议和措施提供有力依据。例如，在研究某一地区的环保现状时，通过这一分析环节可以全面了解垃圾处理、资源利用等方面的实际情况。

四、样本态度分析

除了对基本现状进行分析之外，样本的基本态度同样是不可忽视的重要内容。运用频数和百分比统计方法对样本态度数据进行分析。比如，在调查公众对某项政策的态度时，能够清晰地呈现出不同态度的分布情况以及重要程度的排序。

五、差异分析

差异分析是整个分析过程中的核心环节。在完成样本的基本特征、行为以及态度分析之后，需要对不同样本在题项（涵盖基本态度或行为特征等方面）上的差异进行对比，深入挖掘不同背景样本之间的态度差异。由于非量表类问卷的题项大多属于分类数据，通常会采用卡方检验进行研究，进而为提出科学合理的建议提供可靠的数据支持。

六、影响关系分析

在某些特定的研究中，还需要探究相关因素对样本态度或现状的影响。由于因变量 Y 值大多为分类数据，因此使用 Logistic 回归分析来研究这种影响关系是较为合适的选择，这有助于明确关键的影响因素，为相关决策提供重要的参考依据。

七、其他

对于问卷中的多选题，采用多重响应分析方法。该方法可以有效处理多选数据，挖掘各选项之间潜在的关联以及它们对研究结果的影响。通过这种分析，能够更全面地理解样本在面对多种选择时的行为模式和内在逻辑，为研究结论的丰富性和准确性增添助力。