1、样本背景分析

       样本背景信息主要是是指人口统计学变量，包括性别、年龄、学历、职业等。对这些题目可以进行基本的频数分析。

2、样本特征行为分析

       样本基本行为特征是指问卷中有关样本行为，或者认知态度的相关问题，比如研究手机依赖的现状及影响因素，那应该对应有“手机使用时长、手机使用频率”等题目。这些题目也可使用频数分析进行汇总，进一步了解清楚样本特征情况。

3、指标归类分析

       在完成样本背景信息，及样本基本行为特征题目的分析后，接下来即可开始分析核心研究变量。该部分为核心内容，通常是李克特量表题。针对指标归类分析，如果有量表题具体应该分为多少个维度，并不完全确定，此时可使用因子分析进行浓缩，得出几个维度（因子），并且找到维度与题项的对应关系情况，同时此步也可以检验量表的效度。

4、信度分析

       数据是否可靠，是否有信度是最基础的，一般放在样本基本背景特征情况分析之后进行。信度的检验可以通过不同的方法来实现。首先，可通过SPSSAU[问卷研究]—[信度]计算Cronbachα系数，来测量题目间的内部一致程度。

5、效度分析

       效度是指一个测验或量表实际能测出的所要测量内容的程度，即测验达到测验目的的程度。对量表效度进行检验，可了解量表设计的是否合理。结构效度指测量题项与测量维度之间的对应关系。测量方法有两种，一种是探索性因子分析，另外一种是验证性因子分析。其中，探索性因子分析是当前使用最为广泛的结构效度测量方法。