python怎么實現調查問卷

本篇內容介紹了“python怎么實現調查問卷”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

• 案件回顧

傳統吉祥物還是萌系美少女

1. 商業街想設計一個吉祥物做宣傳
   

2. 對商業街店主和顧客發放調查問卷
   

3. 調查問卷的問題中有對吉祥物的偏好調查。也有對商業街的魅力調查，選項包括：活動，促銷，商品齊全和服務態度好。（問題：店主和顧客對這些問題的回答是否有區別？從調查問卷中可以獲得怎樣的運營建議？）

   
   

• 數據導入與列聯表

將數據存儲為csv格式，導入python。并且計算顧客和店主對商業街魅力的支持情況，生成列聯表。

import pandas as pd

＃導入數據

survey = pd.read_csv('survey.csv', encoding = 'utf-8')

＃計算顧客和店主對商業街魅力的支持情況

su1 = pd.DataFrame({'顧客':survey[survey.立場=='顧客'].回答6.value_counts()})

su2 = pd.DataFrame({'店主':survey[survey.立場=='店主'].回答6.value_counts()})

＃合并數據框，生成列聯表

survey2 = pd.concat([su1,su2],axis=1)

survey2

為了使觀察更直觀，下面繪制關于列聯表的堆積柱狀圖。

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import *  

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  

survey2.T.plot(kind='bar', stacked=True, color=['black','gold','red','green'], grid=False)

plt.show()

從圖中可直觀看出，店主們比較重視商品是否齊全，顧客們更關注的是實惠。店主們對活動方面花了不少心思，但顧客們興趣不大，反而更注重店家的服務態度。并且，35名顧客對商業街對服務表示滿意，而店主中選擇服務態度好的人數只有9名，一定程度上說明店主對自己的服務態度缺乏自信。

雖然可以從圖中分析出一些結論，但為了客觀的說明顧客與店主的意見是否存在顯著偏差，要進行獨立性檢驗。

• 獨立性檢驗（卡方檢驗）

1. 零假設    店主與顧客的回答是獨立的，即無顯著不同
   

2. 備擇假設    店主與顧客的回答意見受各自立場影響，即意見不同

3. 概率不足顯著性水平（5%）    否定零假設，即顧客與店主的意見是否存在顯著偏差

4. 概率等于或超過顯著性水平（5%）    保留零假設，即顧客與店主的意見不受各自立場影響

from scipy.stats import chi2_contingencychi2_contingency(survey2)

結果為：

(55.488971138570164,
 5.3999746517395078e-12,
 3,
 array([[ 25.36945813,  24.63054187],
        [ 30.44334975,  29.55665025],
        [ 22.32512315,  21.67487685],
        [ 24.86206897,  24.13793103]]))

其中，第一個值代表卡方值，第二個值代表pvalue，即概率，第三個值代表自由度。這里概率值幾乎等于零，顯然不足5%，因此，店主與顧客對商業街的期待有所不同。

接下來分析顧客和店主對吉祥物的選擇上是否有分歧。

su11 = pd.DataFrame({'顧客':survey[survey.立場=='顧客'].回答7.value_counts()})

su22 = pd.DataFrame({'店主':survey[survey.立場=='店主'].回答7.value_counts()})

survey3 = pd.concat([su11.T,su22.T],axis=0)

survey3

明顯，顧客和店主的意見有分歧。沒填答案的顧客太多，且幾乎所有店主都選擇了萌系美少女，選傳統吉祥物的只有3人，數據分析中，存在不足5的頻數，要盡量避免使用卡方檢驗。顧客回答兩邊基本一樣多，且很多人沒有填答案，證明顧客對這個不感興趣。結合回答6的分析，顧客更期待的是促銷。因此，與其設計吉祥物，不如搞一些打折促銷的活動。

• 幾個小概念

獨立性檢驗：分析列聯表2個屬性之間是否存在關聯性的方法。首先提出零假設，“兩個屬性相互獨立”，即不具有關聯性。如果概率不足5%，則拋棄零假設，選取備擇假設，即“2個屬性不相互獨立”。如果概率大于等于5%，保留零假設。

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