僅我過往寫論文時常用的分析內容和思路，供參考：

1 信效度檢驗

對研究中所有用到的問卷/量表（或其他測量方法，如有）的信度、效度指標進行呈現，目的是告訴大家，我用這些工具/方法收集上來的資料是可信的，也是準確的，這一步是後續分析的基礎，只有資料沒問題，後續分析才是有意義的。

2 描述性統計

包括了被試的總樣本量、群體人口學特徵（如性別、年齡、學歷等其他資訊的人群佔比），測量出的各個變數的均值、標準差。這一步，是告訴大家，我都測了誰（樣本情況），以及資料最直接呈現出來的資訊是什麼。

3 假設檢驗

從這開始，就要圍繞你文章最開始提出的研究假設進行論證了。具體使用的分析方法，要根據你的研究假設、資料特徵等進行選擇。可能包括以下幾點：

3.1 差異性分析

透過t檢驗或者方差分析的方法，證明不同群體間，在某個/某些變數上是存在明顯差異的。

3.2 相關性分析

透過相關分析，證明某些變數之間是存在顯著的正/負相關關係。

3.3 迴歸分析

構建迴歸方程，證明某些變數之間是存在顯著的因果關係/預測效應的。

3.4 其他效應分析（如中介、調節等）

透過相應的分析方法（視你要證明的效應不同，而決定），證明多個變數之間的相互作用機制是什麼樣的，比如A透過B影響了C（中介效應），或者A能影響C，但在B處於不同情況下，A對C的影響也有所差異（調節效應）

基本上，到這一步，最常見的、最基礎的問卷資料分析就能夠做的差不多了。總結一下，最基本的分析邏輯就是：

①大家看，我的資料是沒問題的；（信效度分析）

②我們先看看，我都獲得了哪些資料；(描述性統計）

以上回答沒有結合著你的文章內容來說，畢竟資料分析沒有特別固定的流程或套路，而且其關鍵也不在於從哪些角度或者用了什麼厲害的方法，它本質是用於證明你的思路和想法的，所以說最關鍵的是，你想要探索什麼樣的關係或者獲得什麼樣的結果（即你的研究假設是什麼）。