上述统计分析方法比较简单。但是，仅靠简单的统计方法来处理问卷调查数据是十分可惜的，因为大量的数据信息还没有充分利用。所以，设计问卷时，就应该注意到，让收集到的调查数据能做多因素统计分析（如：回归分析，因子分析等）。下面是我帮助或指导有关单位做过的统计分析实例：

例1：2005年国民体质监测的调查问卷内容中，包括了各人的文化程度，职业，工作、生活和体育锻炼等方面的许多问题。为了分析这些调查内容和各人的体质有什么关系，找出哪些因素对体质的好坏特别有关？在进行统计分析时，就需要把体质监测的指标和问卷调查的内容联系起来进行统计。

在成年组调查问卷内容中可进行计算的12个问题是：受教育程度，职业，平均每周工作时间，平均每天睡眠时间，睡眠质量，平均每天步行时间，平均每天坐姿活动时间，吸烟状况，运动感受，平均每周锻炼次数，平均每次锻炼时间，坚持锻炼时间。把这些作为X₁, X₂, ……X₁₂，再把每个人体质监测中的体质总分作为Y，就可以进行逐步回归分析计算。

某省成年男甲组4242人的数据用逐步回归分析计算结果是：从12个指标中依次选出了X ₁ (受教育程度)，X₁₂ (坚持锻炼时间)， X₁₀(平均每周锻炼次数)，X₇(平均每天坐姿活动时间) 4个指标。得到回归方程：

Y = 21.85+ 1.02 X ₁ -0.20 X₇+ 0.34 X₁₀ + 0.28 X₁₂    F=101.92 (P<0.01)

复相关系数  R= 0.296                                                                                                         

根据回归方程的系数就可以知道：受教育程度高，平均每周锻炼次数多，坚持锻炼时间长，平均每天坐姿活动时间少的人体质总分就高。反之就低。而这个结论只做一般的调查表百分比统计，是得不到的。

例2：某市开展《超重与肥胖人群运动与营养综合干预实验研究》12周后，对参加者进行了问卷调查，内容有：每天进餐情况（分为：五分饱，八分饱，十分饱），每周快走次数（分为：3次以下，3次，4次，5次及以上），每次快走时间（分为：30分钟以内，30～60分钟，60～90分钟，90分钟以上），每次快走距离（分为：3公里以下，3～4公里，5公里及以上）等。

如果仅统计各个问卷内容的百分比，只能计算出如：每次快走时间30分钟以内的29人占22.1%，30～60分钟的47人占35.9%，60～90分钟的19人占14.5%，90分钟以上的36人占27.5% 等等，这样的统计结果并不能说明什么问题。更无法分析出哪些是对减肥有效果的因素。

但是，把问卷调查的内容与参加12周实验后各人体重下降值联系起来统计，情况就不同了。如可以分别计算出：每周快走次数、每次快走时间等指标与体重下降值的相关系数。当计算出以上指标都和体重下降值呈中度或低度相关时，还可以进一步用回归分析的方法计算出标准回归系数或偏回归平方和来分析各指标对体重下降的作用大小。

本例有131人参加实验，为了用数学表达式来描述：饮食、运动量和降体重的关系。把调查表内容转换成数字后，选择了X₁（每天进餐情况）、X₂（每周快走次数）、X₃（每次快走距离）与Y（体重下降值）计算出三元回归方程：

Y= 1.26－1.30 X₁ +0.59 X₂ +1.70 X₃           F=13.855 (P<0.01)

复相关系数  R = 0.4966

从回归方程可以看到，在吃八分饱的情况下，增加每周快走次数和每次快走距离，降体重的效果更好。

可见，当采用了多元回归分析方法后，可以充分利用调查表里的信息从而获得比简单的统计百分比更多的研究结果。

例3：某市对学生体质下降原因进行调研时，设计的调查表内容包括：学生、家长、学校等方面30多项指标。为了分析调查的各指标对学生身体素质影响的主次关系，从调查表中选出可进行因子分析计算的26个指标进行了R型因子分析计算。

Ｒ型因子分析通过计算，可找出控制着所有指标的几个主要因素。计算后，原来的许多指标重新组合成较少的几个新的综合指标──公因子。这些公因子相互独立而且反映了原来指标的绝大部分信息。通过Ｒ型因子分析的结果，可以看出哪些指标是同一类的，每一个指标以哪一公因子为主，其他公因子所占比例如何，从而分析该指标的特点。还可根据贡献率较大的几个公因子中所包括的指标，来分析出各指标的主次关系。

对3699名中学生的调查数据作R型因子分析计算后，从贡献率最大的5个公因子所包括的调查指标看，归入第1公因子的7个指标，都和参加体育活动有关，因此把第一公因子命名为体育活动因子，归入第2公因子的2个指标，是反映学生家长文化水平的学历，归入第3公因子的2个指标，是反映学生是否关心自己体质、健康的指标，归入第4公因子的2个指标，是反映学校是否关心和组织学生体育活动的指标，归入第5公因子的2个指标，是反映学生家长对体育运动的态度的指标。

从而可以分析出，对学生体质影响最大的第一因素是学生参加体育活动的情况，第二因素是家长的文化水平高低，第三因素是学生自己是否关心自己的体质、健康情况。第四因素是学校是否关心和组织学生参加体育活动，第五因素是家长是否喜爱体育活动是否支持学生参加体育活动。

因子分析的优点在于用一个或少数几个综合指标概括原始数据中尽量多的信息，它能够实现对问题的高度概括，并揭示出一般的特征和规律。本例通过因子分析的统计方法，从学生填在26个调查问卷中的信息，分析出了对学生体质影响的几个主要因素。