非量表问卷需要做哪些分析

1. 数据清洗与预处理：对收集到的问卷数据进行清洗，包括删除重复、无效或错误数据，并进行必要的数据转换和编码。

2. 文本挖掘与主题分析：通过文本挖掘技术，提取问卷中的关键词、短语和主题，并进行主题分析，了解受访者的主要关注点和意见。

3. 情感分析：运用自然语言处理技术，对问卷回答进行情感分析，了解受访者对于不同话题的情感倾向，如积极、消极或中性。

4. 关联分析：通过统计方法，探索问卷中的变量之间的关联关系，例如使用相关系数、卡方检验或逻辑回归等方法，了解不同变量之间的关联程度和影响因素。

5. 文本分类与聚类：将问卷回答进行分类或聚类，根据相似性将相近的回答归为一类，以便更好地理解受访者的不同意见和观点。

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