问卷调查是社会科学研究中最普遍的数据收集方式之一。问卷数据的分析过程是将收集到的数据进行整理和探索，并根据研究问题和研究假设使用不同的统计方法进行分析。下面是问卷数据分析的基本过程：
1. 数据质量控制：进行数据质量检查，包括删除缺失数据、非数字数据和无效数据。通过数据质量控制来确保分析数据的有效性和准确性。
2. 数据描述分析：进行数据概述和表述，包括数据分布、数据描述性统计等。通常使用直方图、散点图、箱线图等方法进行数据可视化，以便更加深入地了解数据的分布情况。
3. 数据关联分析：分析各个变量之间的相关关系，研究变量之间的因果关系和影响程度。通常使用相关系数、回归分析等方法进行分析，确定变量之间的关系强度和方向。
4. 数据比较分析：比较不同组别、不同时间段之间的数据差异和变化趋势。通常使用t检验、方差分析等方法进行分析，从中发掘出重要的结论，为决策提供有价值的参考。
5. 建立模型分析：构建数学模型，如线性回归、逻辑回归等，对变量之间的关系进行建模。通过建立的模型对变量进行预测和解释。
以上是常见的问卷数据分析的基本过程。在实际应用中，需要根据不同的研究内容和目的，选取合适的分析方法和工具，从而更好地利用问卷数据，得出科学而准确的结论。
问卷数据分析一般需要经过以下基本过程：
第一步：数据清洗
对收集到的数据进行清理，包括数据录入、数据规范化、异常值检测和处理等。确保数据的完整性、准确性和一致性。
第二步：数据描述
对数据进行描述性统计分析，分析指标包括频数、百分比、均值、标准差、中位数、众数等，描述数据的特征，统计样本中各项指标的分布情况。
第三步：数据分析
通过数据分析，对样本数据中的变量关系与相关性进行分析。有多种分析方法可以使用，如相关分析、因子分析、聚类分析和回归分析等，以此发现变量间的内在联系，揭示潜在的结构和模式，并做出科学的结论和推断。
第四步：数据解释
根据数据分析的结果，将得到的信息进行解释，确保结论可靠、有说服力。在解释中需要考虑样本的有效性和代表性，尽量减少潜在偏差。
第五步：数据应用
根据数据解释，得出结论并将结论应用于实际问题中。对于需要进行业务决策的问题，应该制定具体的行动计划并进行实施。
以上是问卷数据分析的常规基本过程，具体的分析方法应根据数据采集的目的和问卷设计的问题具体而定。
在处理问卷数据时，踢出无效数据是至关重要的步骤。无效数据可能来源于填写不完整、填写错误、填写不一致或明显不合逻辑的答案。为确保数据的准确性和可靠性，我们可以采取一系列方法来识别和踢出这些无效数据。
首先，我们可以设置自动筛选规则，如检查是否所有必答题都已完成，或者识别出明显不合逻辑的答案。其次，我们可以进行人工审核，对每一份问卷进行仔细检查，识别出填写错误或不一致的答案。此外，我们还可以通过与其他可靠数据进行对比，来验证问卷数据的真实性。
在踢出无效数据后，我们可以进行进一步的数据清洗和整理，以确保数据的完整性和一致性。这样，我们才能更好地利用问卷数据进行后续的分析和研究。总之，踢出无效数据是确保问卷数据质量的关键步骤，我们需要采用多种方法来识别和剔除这些无效数据。