問卷數(shù)值化是將問卷中的非數(shù)值信息轉(zhuǎn)化為數(shù)值形式的過程，這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)步驟之一。以下是一些常見的問卷數(shù)值化方法：

1. 定量數(shù)據(jù)數(shù)值化

對(duì)于已經(jīng)以數(shù)值形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)，如年齡、收入等，數(shù)值化通常不需要改變。

2. 定性數(shù)據(jù)數(shù)值化

對(duì)于定性數(shù)據(jù)，可以采用以下幾種方法：

2.1 等級(jí)賦值法

將定性變量按照一定的等級(jí)進(jìn)行賦值，如：

非常滿意 = 5

比較滿意 = 4

一般 = 3

不太滿意 = 2

非常不滿意 = 1

2.2 二分法

將定性變量轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)據(jù)，如：

是 = 1

否 = 0

2.3 順序編碼法

將定性變量按照一定的順序進(jìn)行編碼，如：

男性 = 1

女性 = 2

3. 量表數(shù)值化

對(duì)于量表數(shù)據(jù)，如李克特量表（Likert scale），可以按照以下步驟進(jìn)行數(shù)值化：

1. 確定量表的總分，如5分制。

2. 根據(jù)每個(gè)選項(xiàng)的描述，確定其對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)。

3. 將每個(gè)選項(xiàng)的分?jǐn)?shù)相加，得到總分。

例如，5分制李克特量表：

非常不同意 = 1

不同意 = 2

中立 = 3

同意 = 4

非常同意 = 5

4. 邏輯回歸數(shù)值化

對(duì)于需要進(jìn)行邏輯回歸分析的數(shù)據(jù)，可以將定性變量進(jìn)行二分處理，以便于模型分析。

注意事項(xiàng)

在數(shù)值化過程中，要確保數(shù)值化方法與數(shù)據(jù)的性質(zhì)和目的相符合。

數(shù)值化過程中可能會(huì)丟失一些信息，因此要盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。

在進(jìn)行數(shù)值化之前，最好先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，了解數(shù)據(jù)的分布和特征。

通過以上方法，可以將問卷中的數(shù)據(jù)數(shù)值化，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析打下基礎(chǔ)。