(一)整理资料

    整理资料的过程一般包括:①对原始资料进行审核，订正。审核所有被调查单位的资料是否齐全，有无差错，并对差错进行审核订正。②编码。将问卷的信息(包括调查问题和答案)转化为同一设计的计算机可识别的代码。③数据的录人。对于计算机辅助电话调查，计算机辅助面访以及网络调查，数据的收集与录人可以同时进行，无须再进行数据的录人。对于面访，邮寄调查等，还需要对数据进行录人。④数据的清洁和预处理。在调查的清洁和预处理阶段，主要的工作是进行一致性检查和逻辑检查，以及缺失数据的处理，而对于缺失数据的处理方法主要有删除个案，删除缺失值，插补法以及加权组调整法等。

    对原始资料进行了上述整理之后，便可以开始进行资料统计分析了。统计分析是运用统计学的方法对调查所得的数据资料进行定量分析，以揭示事物内在的数量关系、规律和发展趋势的一种资料分析方法。常用的统计方法有很多，主要有描述分析、推理分析、多元统计等。

    (二)描述分析

    描述分析主要着重于对数量水平或其他特征的描述，通过具体指标反映某一方面的特征。

    1。单变量集中趋势分析

    集中趋势就是一组数据的代表值，它能说明一组数据的一部分全貌，即它们的典型情况。它用一个典型值来代表变量所拥有的所有数据。这样一个典型值就叫做集中趋势统计量。常用的指标有:平均数、中位数和众数。

    平均数适用于定距或定比变量，其优点是资料利用率比较高。受每个观察值影响比较稳定，而缺点是容易受极端数值的影响，如果观测值中有明显的极端值，则平均数的代表性较差。

    中位数适用于定序、定距、定比变量。特别是分布不规则的数据，其优点是不受极端数值的影响，而缺点是没有充分利用资料的全部信息，稳定性差于平均数，优于众数。

    众数主要适用于定类、定序变量，其优点是不受极端值的影响，尤其是分布明显呈偏态时，众数的代表性更好，而缺点是没有充分利用资料的全部信息，缺乏敏感性和稳定性。

    2。离散趋势分析

    集中趋势反映了一组数据的典型情况。但是各个数据之间仍然存在着差异，还不足以反映这组数据的全貌。因此，要全面反映数据的规律性，除了反映数据的一般水平之外，还要反映数据的离散水平。所谓的离散水平是指数据对集中趋势的偏离程度，如果数据的离散程度越大，则集中趋势对该组数据的代表性越差。如果离散程度越小，则集中趋势的代表性越好。常用的反映离散程度的指标主要有异众比率、四分位差、标准差等。

    3。多变量相关分析

    相关就是指变量与变量之间的相互关系。有的关系是确定性的，也就是说当一个变量确定之后，另一个变量也就完全确定了，比如圆的面积与半径的关系，当半径知道了，圆的面积也就知道了。这种关系称之为函数关系。

    而有的关系却不那么明确。一个变量确定了，但另一个变量却不确定。比如农作物的产量除了施肥量的影响外，还受气候、土壤等许多因素的影响。在收人确定的情况下，消费者的购买行为还与商场促销、购物环境、同事的评价等息息相关。这些现象表面上看起来并不相关，但是通过大量的调查研究还是可以发现其中某些变量之间是有

规律可循的。

    把这些变量之间的相互关系称之为相关关系，而对于这类相关关系的研究理论和方法称之为相关分析。

    变量之间的相关关系主要有线性相关和非线性相关、正相关和负相关等。如果变量之间的关系近似的表现为一条直线，则称之为线性相关。在线性相关中，如果两个变量的变化关系相同，当一个变量增大或减小时。另一个变量的数值也随着增大或减小，则称之为正相关。如果变化关系相反，称之为负相关。

    (三)推理分析

    在市场调研中，通常很少做普查，更多地是进行抽样调查。这样，必须除了对样本数据的特征进行描述之外，还需要根据样本的特征对总体作出推断，这就是推理分析。推理分析主要包括参数估计和假设检验。