Relate 功能分析

Relate 提供了两个变量之间的联合分析能力。

Matrix Categories 与 Matrix Numbers 不直接参与 Relate 分析，而是由其子变量以 Categories 及 Numbers 类型参与分析。

元信息变量内部 Relate

元信息之间无法进行 Relate 分析

元信息与题目变量进行 Relate

1. 收集器/渠道

• with Categories
  给出和各类别的交叉计数及各百分比
  

• with Checkboxes
  给出和各选项（区分选中与未选中）的交叉计数及各百分比。
  

• with Numbers
  给出在各收集器/渠道下的分值分布(柱状图）、平均数、中位数、样本计数信息。
  

2. 耗时（暂未完成）
3. 提交时间（暂未完成）

题目变量内部 Relate

1. Categories with Numbers
   给出各类别与目标变量的交叉分布结果，可得到分值分布(柱状图）、平均数、中位数、样本计数信息。
   

2. Checkboxes with Numbers
   同 Categories with Numbers 类似，此处是基于各选项（区分选中与未选中）与目标变量的交叉分布。
   

3. Numbers with Numbers

• 可得到完整的分值交叉分布点状图（未完成）
  

• 可得到各个变量的数值统计表及分值分布柱状图
  

4. Categories with Categories
   可得到交叉分布表，包含样本计数及各百分比。
   

5. Categories with Checkboxes
   可得到交叉分布表
   

6. Checkboxes with Checkboxes
   可得到交叉分布表
   

Analysis

数据分析系统基于变量进行分析，但为了用户方便理解，本文从题目角度尝试进行分析。

先附上变量类型示例图，或可参考 #1 从变量角度进行理解。

概述

1. 对元信息的分析，均围绕 样本数量 进行。
2. 对题目的分析，主要可围绕 基于类别的样本数量 及 数值分析 两部分进行。
3. 若结果基于类别，则大多数情况下也可利用选项编号转为数值分析。
4. 反之，若结果为数值分析，也可能根据数值将其转换为基于类别后，进行样本数量分析。

Describe

元信息变量

基于四类元信息变量，可得到围绕样本数量进行的统计结果。

单选类型变量

可根据变量类型不同，得到不同的统计结果

1. （Categories）基于各个类别，围绕样本数量进行的统计结果。
2. （Numbers）基于选项编号（暂定），给出数值分析结果：

• 样本总数、平均数、中位数、最小值、最大值、方差
• 常规 percentiles 数值
• 分值分布柱状图

多选类型变量

1. 基于题目（Checkboxes）可得到基于选项，围绕样本数量进行的统计结果
2. 基于选项（Categories）可得到基于对应选项的选中状态，围绕样本数量进行的统计结果。

级连下菜单题选项变量

同 多选类型变量 的基于选项分析。

矩阵题选项变量

同 多选类型变量 的基于选项分析。

分值类型选项变量

可根据变量类型不同，得到不同的统计结果

1. （Numbers）得到数值分析结果，同上。
2. （Categories）基于各结果的可能性，给出围绕样本数量进行的统计结果。

排序题选项变量

（Numbers）可得到数值分析结果，同上。

排序题题目变量

可根据变量类型不同，得到不同的统计结果：

1. （Matrix Numbers）基于各选项的数值分析
2. （Matrix Categories）基于各选项及排序结果的交叉结果（计数及百分比）

Relate

1. 排序题目变量不参与 Relate，若选中排序题目变量，则自动展开为各个排序题选项变量与目标变量 Relate。
2. 元信息变量内部不进行 Relate。
3. 元信息变量中，仅 收集器 与 渠道 可与 题目变量 进行 Relate。
4. 题目变量 可自身两两进行 Relate，结果由各自变量类型决定。

数据分析（Analysis） 功能描述

概述

在问卷数据收集后（或收集中），用户往往有对数据进行简单分析的需求，所以我们提供了该功能，使用户可以在不借助专业工具的前提下，非常方便的对已有数据进行简要分析。

该系统基于变量进行数据分析。问卷相关元信息，及问卷题目均会转换为相关的分析变量后，进行 个体分析（Describe） 或 关联分析（Relate）。

分析结果类型

分析结果大体分为两类：围绕样本数量产生的基于类别的分析，以及围绕数值产生的数字分析。

1. 基于类别的样本数量的分析（下文称为数量分析）
   绝大多数分析基于此类型分析，可得到基于类别的数量、百分比等信息。

2. 基于数值的数字分析（下文称为数值分析）
   与数值相关的变量分析，会针对一组数值得到诸如平均数，中位数，方差，最大值，最小值，percentiles，数值分布柱状图等分析结果。

另外，当进行 关联分析（Relate）时，还可以得到相应的关联结果（例如，P值等，未实现）。

变量描述

系统内变量可分为两大部分：元信息变量 及 题目变量。

元信息变量

如图所示，基于此四类变量，可以进行相应的数量分析

题目变量

问卷内的题目（或选项）可以转换为对应的变量类型后，进行对应的分析。

1. 选择题、独立菜单题（非级联）、图标题、图片选择题、图片热点题。

• 为单选时

  • 题目可对应 Categories 或 Numbers 变量，进行数量分析或数值分析。（数值分析暂采用对应的选项编号作为具体数值参与统计）

• 为多选时

  • 题目对应 Checkboxes 变量，进行数量分析；
  • 选项对应 Categories，针对单一选项是否选中进行数量分析。

2. 打分题、权重题、演示评价题
   选项可对应 Categories 或 Numbers 变量，进行数量分析或数值分析。（数量分析基于结果中出现的可能分值进行分析，例如 打了x分的有多少人 等）

3. 排序题

• 题目对应 Matrix Numbers 或 Matrix Categories 变量，可对所有选项进行数量分析或数值分析。

• 选项根据题目变量类型，对应 Numbers 或 Categories 变量，分析类型同 打分题。

4. 矩阵题
   选项对应 Categories 变量，可基于选中与否，进行数量分析。

5. 菜单题（级联下）
   级联菜单题无对应变量，但级联下的菜单题同多选题：

• 题目对应 Checkboxes 变量，进行数量分析；
• 选项对应 Categories，针对单一选项是否选中进行数量分析。

Describe

#2

Relate

#3

Analysis 变量类型

数据分析系统基于变量实现，所以在此对变量进行描述。
变量分为元信息变量及题目变量两大类。

元信息变量

包含渠道、收集器、耗时以及提交时间四个类型，属于特殊类型变量。

问卷题目变量

共有 Categories、Checkboxes、Numbers、Matrix Numbers 及 Matrix Categories 共五大类型，其题型归属如下：

题目归类

1. 选择题
   选择题、菜单题（非级联）、图表题、图片选择题、图片热点题。
2. 打分题
   打分题、权重题、演示评价题
3. 其余类型题目各自成类（矩阵题、级联菜单题、排序题）

Categories

• 选择题（题目，单选）
• 选择题（选项，类别为选中及未选中）
• 打分题 （选项，类别为具体分值）
• 矩阵题（选项）
• 菜单题（选项，级联下）
• 排序题（选项，类别为具体排位）

Checkboxes

• 选择题（题目，多选）
• 菜单题（题目，级联下）

Numbers

• 打分题（选项）
• 排序题（选项）

Matrix Numbers

• 排序题（题目）

Matrix Categories

• 排序题（题目）

Describe 分析

每种变量，均可以进行 Describe 分析。

元信息变量（均不可导出）

1. 收集器/渠道
   柱状图（应该算是吧）根据不同收集器/渠道进行数量统计。
   
   

2. 提交时间（未完全完成）
   柱状图，可动态调整提交时间范围（未实现），得到各回复时间段内的回复数量。
   

3. 耗时（未完全完成）
   柱状图，可动态调整耗时范围（未实现），得到各耗时区间下的回复数量。
   

题目变量（可导出）

1. Categories

• 样本总数、类别数
• 各类别数量柱状图、数量、百分比、百分比累计值

2. Checkboxes

• 样本总数，选项计数，选项百分比，数量柱状图

3. Numbers

• 样本总数、平均数、中位数、最小值、最大值、方差
• 常规 percentiles 数值
• 分值分布柱状图

4. Matrix Categories

• 针对各子变量的类别的计数

5. Matrix Numbers

• 针对各子变量的计数，平均数，中位数，及各子变量的分值分布柱状图