非量表题的分析通常涉及以下几个步骤：

数据清洗与预处理

删除重复、无效或错误数据。

进行必要的数据转换和编码。

文本挖掘与主题分析

提取问卷中的关键词、短语和主题。

进行主题分析，了解受访者的主要关注点和意见。

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。

关联分析

探索问卷中的变量之间的关联关系。

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。

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。

样本特征分析

使用频数分析或可视化图形进行描述。

了解样本的基本情况，并结合分析结果提出建议。

差异分析

研究样本之间的差异关系。

结合人口变量学进行研究，如年龄、性别以及学历等。

使用卡方检验等方法进行差异判断。

影响关系分析

研究相关因素对样本群体态度的影响情况。

如果因变量为定类（分类）变量，可以使用logit回归分析。

结构框架

分析样本背景、样本特征、样本态度等。

结合频数和百分比描述，使用图形展示数据。

非量表问卷内容效度分析

检验问卷设计的合理性和有效性。

进行内容效度评价，以证明问卷内容的恰当性。

以上步骤可以帮助研究者对非量表问卷数据进行全面的分析，从而得出有意义的结论和建议。需要注意的是，在分析过程中，研究者应保持客观，避免主观偏见影响分析结果