调查问卷数据怎么统计？

一、调查问卷数据怎么统计？

调查问卷数据统计方法主要包含描述性统计和分析性统计两个方面。

一、描述性统计

描述性统计是统计学的初级方法，它通过汇总并整理问卷数据，以描述问卷的整体情况。以下是一些具体的步骤：

1. 选择适当的样本量：根据研究的需要和资源的限制，确定合适的样本量。如果调查对象总体可控，一般来说，样本量在几百到一千之间比较合适。

2. 确定合适的统计方法：根据问卷设计和调查目的，选择适合的统计方法。例如，简单随机抽样、整群随机抽样等。

3. 对样本进行标准化处理：包括性别、年龄、日期等。这有助于消除由于样本结构与总体结构不一致而产生的误差。

4. 评估统计结果并进行检查和修正：通过计算平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，对数据进行初步分析。同时，检查数据的有效性和可信度，如有需要，进行修正。

二、分析性统计

分析性统计是统计学的中级方法，它通过更复杂的统计模型来分析问卷数据，以揭示问卷中隐藏的规律和关系。以下是一些具体的步骤：

1. 建立数学模型：根据研究目的和先验知识，建立适当的数学模型，如概率模型或假设检验。

2. 选择合适的分析工具：根据所使用的统计方法和数学模型，选择适合的数据分析工具。例如，Excel、SPSS等。

3. 对数据进行分类和归纳：将问卷数据分类并归纳为几个类别，以便于后续的统计分析。

4. 进行统计分析：根据所使用的统计方法和数学模型，对分类后的数据进行统计分析。例如，卡方检验、方差分析、回归分析等。

5. 解释和说明分析结果：在分析过程中，需要充分考虑各个因素的影响，并对分析结果进行解释和说明。如果发现任何异常或不符合预期的结果，需要进行深入的研究和分析。

总之，调查问卷数据的统计方法应充分考虑研究的需要和目的，选择适当的统计方法和工具，对数据进行准确的描述和分析，以得出有价值的结论和建议。

二、调查问卷数据怎么刷？

首先你要发布一份在线问卷，可以考虑使用人人调查网的系统，然后你需要把这个问卷分享给好友作答，或者让人人调查付费收集（均价1元/份），这样就能得到你要的总数了。希望能帮到你。

三、调查问卷数据如何整理？

1.对收集到的数据进行基本频率分析，例如性别、年龄、学历分布等。

2.如果研究涉及到样本的特征状况，例如基本行为或认知态度，也可以通过频率分析进行总结，以进一步了解样本特征。

3.在影响关系研究时，问卷中经常会涉及到许多量表题，但是在这段时间内不能完全确定被分成多少个维度(因素)，因此可以用因子分析加以浓缩，找出维度与题项的对应关系。(注解：一个维度由多个标题项表示，希望将多个标题项整合成一个整体，此时您需要使用SPSSAU中“生成变量”的“平均”功能)

4.数据的可靠性，是否可信，是最基础的，通常是根据样本的基本特征背景情况，这是因为首先要知道回答问题的是哪种样本人群。同时信任度的研究仅限于量表类数据，不能针对性别、年龄等背景信息进行分析。

5.除了数据可信度之外，还要求进行量表项目的可靠性研究。先数据可靠，再分析有效，这是一般结构，效度分析和信度分析也可以互换。

6.数据可靠，在研究量表起作用之后，需要对特定维度(尺度项目，等等)进行描述分析，研究样本群体对量表项的基本态度。

7.完成量表题项，在每个维度的描述分析之后，再利用相关分析研究关系状况，为回归分析做准备。

8.在数据存在一定关联性的情况下，对回归影响关系进行再研究。因此回归分析需要放在相关分析之后。这些假设常常需要用回归分析来验证。

9.对于性别、年龄等不同的人群，由于对量表题项的态度有差异，所以可采用方差分析、T检验等方法来分析。为了研究不同背景人群(如性别、年龄)对样本行为的差异性，建议可采用交叉卡方分析等方法，同时如涉及多选题的交叉分析等，也要相应选择所需的方法。

四、问卷调查的数据如何录入？

问卷调查的数据录入是将问卷结果转换为可供分析的电子数据的过程。以下是一些常见的问卷调查数据录入方法：

1. 手动录入：最简单的方法是手动将问卷数据输入到电子表格或其他统计分析软件中。这种方法成本低，但容易出错且耗时。

2. 光学字符识别（OCR）：对于纸质问卷，可以通过OCR软件将其转换为电子数据。OCR软件可以识别问卷上的文字并将其转换为计算机可读的形式。这种方法相对较快，但准确性可能因问卷设计和印刷质量而异。

3. 双人录入：这种方法涉及两个数据录入员同时独立录入同一份问卷。完成后，比较两人的录入结果，如有差异则进行修正。这种方法相对准确，但成本较高。

4. 条形码：在问卷上设置条形码，以便快速扫描和录入数据。条形码可以印在问卷上，或者作为独一无二的二维码发给受访者。这种方法相对快速且准确，但需要额外的条形码生成和扫描设备。

5. 在线问卷：通过在线问卷平台收集数据。这些平台通常允许受访者在线填写问卷，并将结果直接存储在平台上。这种方法非常方便，可以节省大量的数据录入时间，但可能需要支付平台使用费。

无论采用哪种方法，都要确保数据录入的准确性。在录入过程中，可进行随机抽查，以确保数据的准确性。录入完成后，进行数据清理和一致性检查，以确保数据质量。

五、问卷调查数据分析描述？

数据可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

· 定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据

· 定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女

（1）定量数据一般使用描述分析，比如样本的平均身高是多少，在什么区间波动、标准差是多少？

描述分析-SPSSAU

（2）定类数据一般使用频数分析，比如男女比例、各专业占比等，同时可用饼状图、柱形图等可视化图形进行展示。

频数分析-SPSSAU

饼图

六、问卷调查之后，怎么整理数据？

1 数据整理非常重要，可以帮助我们更好地了解问卷调查结果。2 首先，需要将所有的回答录入到电子表格中，然后进行数据清洗，去除重复或无效数据，统计每个选项的频数和百分比。3 接下来，可以使用图表或统计分析软件将数据可视化，比如绘制柱状图、饼图或散点图等，以便更直观地展示结果。4 最后，可以根据数据分析结果得出结论和建议，为后续的工作提供参考和指导。结论：对于问卷调查数据的整理，需要进行数据清洗、统计和可视化处理，以得出准确的分析结果。

七、论文调查问卷数据怎么处理？

处理论文调查问卷数据是一个重要的步骤，通常包括以下步骤：数据收集：通过在线或离线问卷的方式收集数据。数据筛选：删除无效或缺失的数据，确保数据的完整性和准确性。数据编码：对于问卷中的开放性问题，需要进行编码，将答案转化为可以分析的数据格式。数据统计与分析：使用统计分析方法，如描述性统计、因子分析、回归分析等，对数据进行分析，提取有意义的信息。结果呈现：将分析结果以图表、表格等形式呈现，便于理解。在处理问卷数据时，需要注意以下几点：确保问卷设计的合理性和有效性，避免问卷过于复杂或模糊导致数据不准确。在数据收集过程中，要确保问卷的匿名性和保密性，保护受访者的隐私。在数据分析过程中，要使用正确的统计分析方法，确保结果的准确性和可信度。在结果呈现时，要清晰明了地表达分析结果，避免过于复杂或模糊的表述。

八、调查问卷如何用分析数据？

对于如何分析调查问卷的数据，这涉及几个关键步骤，以下是一般的流程和需要注意的事项：

1.数据收集：首先，需要收集所有相关数据。这通常涉及设计问卷、分发问卷，然后收集答案。

2.数据筛选：在分析数据之前，需要先筛选出那些不完整或者明显错误的答案。例如，可以删除那些超过特定范围的答案或者与平均值偏差过大的数据。

3.描述性分析：这是初步的数据分析步骤，主要是对数据进行描述，比如求平均值、中位数、众数、标准差等，以此来了解数据的集中趋势、离散程度等基本特征。

4.信度分析：信度分析主要是检验问卷的一致性。常用的方法有Cronbach's Alpha系数和重测信度法等。

5.效度分析：效度分析是检验问卷是否真实反映了你想要研究的内容。可以分为内容效度、结构效度和验证效度。内容效度一般由专家评审，结构效度可以通过因子分析等方法进行评估，验证效度则需要与其他已知效度高的测验进行对比。

6.高级统计分析：在完成初步的描述性分析和检验问卷的信效度之后，可以根据研究目的进行更高级的统计分析，如回归分析、因子分析等。

7.结果解释与报告：最后，需要对分析结果进行解释，并根据研究目的撰写报告。报告应该清晰、准确地阐述研究问题、方法、结果和结论。

总的来说，对于如何分析调查问卷的数据，最重要的是要先了解研究目的，然后根据目的设计问卷和选择合适的统计分析方法。在进行统计分析时，需要遵循描述性分析、信度分析和效度分析的步骤，最后根据结果撰写报告。

九、问卷星调查问卷数据分析模板是什么？

问卷星调查问卷在生成统计分析结果时，采用简单易用的数据分析模板。大致上分为三个部分：

1. 概述：包括问卷结果的样本容量、回收率等概括性信息。

2. 分析：包括各个问题的统计分析结果，例如单选题、多选题、填空题和矩阵题等，分别以表格、条形图、饼图、折线图等图表方式展示。

3. 解读：对问卷结果进行解读，提出一些分析结论和建议，帮助用户更好地理解和应用分析结果。

问卷星的数据分析模板不仅具有可读性和易用性，而且还提供了多种导出文件格式和数据下载方式，方便用户进一步分析和应用问卷结果。

十、怎么分析问卷调查的数据?

《心理学量化分析平台》是问卷数据处理的EXCEL插件。本工具中包括数据录入、纵向数据匹配、数据预处理（问卷编码、反向计分、缺失值处理）、描述统计、t检验、方差分析、信效度、三线表等几十个实用的小功能。这些功能可以帮大家快速完成那些需要不断重复的操作，避免疲惫感、保持心情舒畅。给大家留出更多时间和精力投入到更具创造性的工作中去。

• 由于文章较长，建议按【Ctrl+F】搜索关键词查找相应功能的使用方法。

插件安装成功后，在EXCEL中出现名为【心理学量化分析平台】的选项卡。文末可查看插件的下载、安装方法。

三线表

简单斜率图

点击【图表】【简单斜率图】，生成下图模板。在红框中填写上相应的数据即可。

参考视频：

描述统计

指定任意个连续变量、按任意分组变量进行描述统计（如频数、平均数、标准差、方差、偏度、峰度等）。

• 点击【分析】【描述统计】，弹出如下对话框。在对话框中输入描述变量和分组变量名称即可。这里举3个例子介绍使用方法，以满足不同的使用需求。

例一：输入【math,english】，表示对math和english两个变量描述统计。多个描述变量用逗号分隔。

例二：输入【math,english grade】，表示对math和english两个变量按照grade变量分组进行描述统计。其中描述变量与分组变量间用空格分隔。如果有多个分组变量，多个分组变量间用逗号分隔。

例三：输入【math,english grade gender,town】，表示对math和english两个变量按照一级分组（grade变量）和二级分组（gender和town）的两两组合进行描述统计。

• 上面三个例子均以描述math和english两个变量为例，其中例一无分组变量，例二有一个分组变量grade。例三又新增了gender和town两个分组变量作为grade的下一级分组。按照这样的逻辑，大家可以根据自己的需求，指定任意分组级数、任意分组变量数、以及任意描述变量数进行分析，这样灵活性大大增加，效率翻番。
• 还需要注意，我们使用逗号（中文或英文均可）和空格作为分隔开各个变量的标记，因此变量名不应该再包括任何的逗号或空格，不然会提示错误。
• 另外、对于结果准确性，大家可使用SPSS中【分析】【比较平均值】【平均值】验证。

视频教程：

数据录入

提供调查问卷数据录入功能。可实现在EXCEL中录入问卷数据时，自动跳到下一个单元格，无需频繁按Tab键跳转。

第一步：根据自己的问卷数据情况，建立如下图模板（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【数据录入】生成），其中：

• 第一行填写变量名，根据自己的问卷实际增加修改即可。
• 第二行填写变量的最小值，如果变量是字符串，填写无。
• 第三行填写变量的最大值，如果变量是字符串，填写无。
• 说明：当变量设置了最小值、最大值时（如上图中的B列到J列），在相应单元格中输入数字时，会自动跳转到下一个单元格，无需按Tab。

第二步：打开录入窗口，选择录入数据的第一个单元格，然后在录入框中输入问卷上的数据即可。

• 其他说明：
• 对于姓名、学校等字符变量，由于输入长度不固定，需按Enter跳转。
• 输入【.】或【~】 表示输入缺失值"NA"。
• 以前版本的数据录入功能已经删除，这是新做的一版，功能尚有不足之处，欢迎留言提供建议。

频数统计

统计变量中每个值出现的频数和百分比。

• 选中任意变量列，点击【频数】【单选题】。结果如下

• 如果选择多个变量，则效果如下：

交叉频数

返回两个变量的交叉表频数统计结果。

• 选中任意两个变量列，点击【频数】【交叉频数】。结果如下

多列去重

适用于多列拼接组合后的频数统计。

• 选择【grade】和【town】两个变量列，点击【频数】【多列去重】。结果如下

相关系数

计算相关系数矩阵。

• 选择需要计算相关矩阵的变量列。
• 点击【分析】【相关矩阵】。

项目分析

项目分析的主要用来检验量表中各个题目的质量，其结果可作为个别题目取舍的参考。

• 准备数据。将某个量表的所有题目放到一张新的工作表中（不要其他变量）。
• 点击【量表分析】【项目分析】即可。

原始数据计算HTMT

HTMT（heterotrait-monotrait ratio）叫异质-单质比率， 是评估区分效度的指标之一 。任意两个特质（潜变量）之间可计算一个HTMT值。此功能是基于原始数据（已经处理过缺失值、反向计分的数据）计算MTMT值。

• 准备数据。示例数据可点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【示例数据】生成。
• 提取变量、设置因子。点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【规则】来提取工作表中的变量名，在新生成工作表中B列，设置A列变量名对应的因子名称。最后点击【量表分析】【原始数据计算HTMT】【计算】即可。
• 可以一次设置多个因子，此时将输出多个特质两两之间的HTMT值矩阵，同时也会输出每个HTMT值的计算过程。

相关矩阵计算HTMT

基于相关矩阵数据，计算各特质之间的HTMT值

• 准备数据。可点击【量表分析】【相关数据计算HTMT】【示例数据】生成示例数据，示例数据来自

（如果是自己的数据，则以B2单元格作为相关矩阵的起点，分别向下、向右放变量名称，并在矩阵中放对应的相关系数）

• 设置变量所属因子。 根据B列的变量名称，在A列填写变量对应的因子名称，作为计算因子间HTMT的依据。 点击【量表分析】【相关数据计算HTMT】【计算】，结果如下：
• 可以一次设置多个因子，此时将输出多个特质两两之间的HTMT值矩阵，同时也会输出每个HTMT值的计算过程。

简单线性回归

指定一个因变量和一个自变量进行简单线性回归分析。

• 点击【分析】【简单线性回归】，在对话框中输入【因变量 自变量】，确定即可。
• 例一：输入【math english】，表示以math为因变量，english为自变量进行简单线性回归，分析english对math的影响。

独立样本t检验

指定任意个连续变量和分组变量进行独立样本t检验。

• 点击【分析】【独立样本t检验】，在对话框中输入【连续变量 分组变量】，确定即可。
• 例一：输入【math gender】表示分析不同性别（gender）学生的数学成绩（math）上是否存在显著差异。
• 例二：输入【math,english gender,town】表示同时执行4次独立样本t检验，分别是【math gender】【math town】【english gender】【english town】。

配对样本t检验

指定任意组变量，一次进行多个配对样本t检验。

• 点击【分析】【配对样本t检验】，在对话框中输入【变量A 变量B】，确定即可。
• 例一：输入【math,english】，表示使用math和english两个变量进行配对样本t检验分析。
• 例二：输入【math,english math,chinese english,chinese】，表示一次分析三对配对样本t检验。

单因素方差分析

当分组变量大于两个水平时，使用独立样本t检验分析不同水平在因变量上的差异不再适用，此时可用单因素方差分析。此功能可指定任意个连续变量和分组变量进行单因素方差分析。

• 点击【分析】【单因素方差分析】，在对话框中输入【连续变量 分组变量】，确定即可。
• 例一：输入【math grade】，表示分析不同年级（grade）学生的数学成绩（math）上是否存在显著差异。
• 例二：输入【math,english gender,grade】，表示同时执行4次单因素方差分析，分别是【math gender】【math grade】【english gender】【english grade】。

方差同质性检验

分析不同组的方差是否同质。

• 准备数据。示例数据来自程琮的《Levene 方差齐性检验》（示例数据可按住CTRL点击【分析】【方差同质性检验】生成）。
• 点击【分析】【方差同质性检验】，在对话框中输入【连续变量名 分组变量名】，确定即可。

新变量

用于计算并增加一列新变量，比如总分、平均分。Z分数、中心化分数等。

总分、平均分

• 选择需要计算总分或平均分的变量。
• 点击【量表分析】【新变量】【总分】或【平均分】即可。

Z分数，中心化

方法与上面的求和一样，唯一的区别是计算标准分数、中心化分数时，只能选择一列。

高低分组

在做项目分析的时候，有时需要根据总分变量，按照一定的百分比（通常是27%），将高分组被试和低分组被试标记出来，再做独立样本t检验。此功能可指定百分比进行高低分组。

• 点击【量表分析】【新变量】【高低分组】，输入总分变量，空格，百分位（不用百分号）即可。

百分位数

指定一个变量，计算该变量从0到100之间各个百分位的百分位数。

步骤：点击【量表分析】【新变量】【百分位数】，输入变量名即可。

区间分组

将一个连续变量按一定的区间进行分组，并生成一个新的分组变量。

• 点击【量表分析】【新变量】【区间分组】
• 在输入框中输入【math 65 70】，表示将math变量进行分组，参数中的65和70是任意一个分组的上边界和下边界。效果如下图。

说明：

• 分组的左边界和右边界是自由定义的，输入【math 0 5】也能得到和上面一样的结果。
• 分组方式为左闭右开，即包括左边界，而不包括右边界。

纵向数据匹配

在纵向研究中，需要对同一批被试在不同时间收集多次数据。此功能可实现将相同被试在不同时间的数据一一对应起来，并对匹配过程中数据发生的变化作详细记录。

例如收集到下面3次数据，需要根据姓名匹配，其中有些姓名缺失，有些姓名重复，

匹配到后，排除无姓名、重复姓名的情况，最后成功匹配4个被试的数据。结果如下图：

数据匹配详情如下：

具体功能使用方法，请参考下面文章：

数据预处理

在收集到一手数据后，这些数据并不能直接用于最终的数据分析，还需要对这些数据进行预处理。本工具中的【预处理】功能创造性地解决问卷数据预处理中的如下关键性问题：

• 问卷数据编码。如将男编码为1，女编码为2，大一编码为1，大二编码为2等。
• 反向计分。如将1、2、3、4的编码方式转为4、3、2、1的编码方式。
• 删除缺失值。如将空单元格（空值）或异常值所在的行删除。
• 平均值替换。将指定值（如缺失值、异常值）替换为平均值。

步骤

• 选择变量。选择需要处理的变量。如下图中的4个变量：

其中【math】变量包括两个空值和一个999异常值；【grade】变量包括2个空值；【SES1】和【SES2】变量均包括1、2、3、4这4个选项。

• 提取变量值。按住Ctrl点击【量表分析】【数据预处理】，程序会将变量值提取出来，如下图，其中：
• B列是变量名
• C列是原数据表中的值
• D列是值对应的频数，用来初步了解数据情况
• 如果原数据中单元格是空值，将被转换为【空值】。

• 设置新值。与C列对应，在E列中填写对应的处理方式，当前提供如下处理方式：
• 编码（或反向计分）。如将大一编码为1，大二编码为2。或将SES1中的1反向计分为4，2反向计分为3。或者将grade中的空值转换为4。
• 删除特定值所在的行。如要删除math中的空值所在的行，在【E10】单元格填写【删除行】。
• 平均值替换。如将math中的【999】替换为该变量的平均值，则在【E9】单元格填写【平均值替换】。
• 如果不想做任何处理，E列对应单元格留空。

• 处理。点击【量表分析】【数据预处理】，程序会生成一张新工作表，表中包括了处理后的数据。结果如下：

经过处理的单元格背景颜色会被标记，并且单元格批注中会显示原来的值。

多选题编码

实现对问卷多选题数据的拆分、编码、统计分析。

示例数据如下图，您喜欢在什么终端追剧？终端包括：手机、电视、平板、电脑、(跳过) 。

• 点击【量表分析】【多选题】【拆分】，输入多选题变量名和选项分隔符，用空格分隔。点击确定后即可得到拆分后的选项，1表示选择，0表示未选择。效果如下图：

多选题统计

针对上面拆分后的多选题，选择BCDEF列，点击【量表分析】【多选题】【统计】即可。

组内评分者信度（Rwg）

组内评分者信度用来评价组内成员回答一致性达的程度。如果团队中的成员全部选择3，则组内成员的一致性高。假如一半的成员选择1，另一半成员选择5，此时平均分也为3，但一致性程度不高。Rwg即可作为衡量回答一致性程度的指标。细节请参考罗胜强《管理学问卷调查研究方法》（p268）书中相关章节。

• 准备数据。这里使用书中的数据来演示，如下图（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【组内评分者信度】生成）。

• 点击【量表分析】【组内评分者信度】，在弹出的输入框中输入计分级数即可，结果如下：

在计算rwg时，每一个题目可以计算一个Rwg值，所以在第4行中有多个Rwg值。同时整个量表也可以计算Rwg值。细节可参考《管理学问卷调查研究方法》（p268）。

名外，上图结果与书上的结果存在一定差异，原因是书上的结果是使用平均值、方差四舍五入后计算得来，此功能中未做四舍五入处理，理论上更精确，大家可自行测试。

组内相关系数（ICC）

组内相关系数（Intra-Class Correlation，ICC）是除Rwg外另一个评分一致性指标，是跨层研究前的必要步骤，也是信度评价的指标之一。ICC的概念与方差分析相似，如果组内方差远小于组间方差，则小组内的评分较一致；相反，如果组内方差远大于组间方差，就很难说小组内的评分一致。

罗胜强《管理学问卷调查研究方法》（p276）中计算ICC的例子如下图：

• 准备数据。上图中的数据每一组放在一列中，共4组。为方便使用，需要重新组织数据（与单因素方差分析相同，一个分组变量，一个因变量），如下图所示（示例数据可按住CTRL点击【量表分析】【组内相关系数ICC】生成）。

• 点击【量表分析】【组内相关系数ICC】，在出现的对话中输入【因变量名 分组变量名】即可。

如前所述，ICC的计算基于单因素方差分析结果表，这里列出相应数据，方便核对结果正确性。

Alpha信度

用来计算量表的alpha信度。

准备数据。将某个量表的所有题目放到一张新的工作表中（不要其他变量）。

点击【量表分析】【alpha信度】即可。

组合信度，平均方差抽取量，

点击【量表分析】【组合信度】生成模板。从A2开始依次往下输入某维度下各变量标准化因子载荷，结果即会自动出来。

参考视频：

双因子模型计算信度

基于双因子模型的因子负荷计算各种信度系数。参考的文献及示例数据均来自顾红磊的《多维测验分数的报告与解释_基于双因子模型的视角》。

• 准备4列数据。A列为变量名。B列为变量对应的因子名称，C列为变量对应的全局因子负荷。D列为变量对应的局部因子负荷，如下图所示（示例数据可按住CTRL点击【双因子模型计算信度】生成）。
• 点击【量表分析】【双因子模型计算信度】即可。

排名

对选中的单元格区域数值进行排名。会返回1/2/2/4、1/2.5/2.5/4、1/2.5/2.5/4这3种排名方式。

• 选择需要排名的单元格区域，点击【分析】【排名】。

下载地址

在QQ群文件中下载：849063127

安装方法

• 安装前，建议关闭360等安全软件。为了提供更好的使用体验，部分功能会在硬盘、注册表中保存一些个人数据，方便下次直接使用，而不用再次输入，这些操作会被安全软件视作危险操作。
• 双击【心理学量化分析平台.exe】文件，直接安装，一直下一步即可。
• 打开EXCEL，出现下图，点击安装。

• 打开EXCEL，如果出现下图选项卡，说明安装成功。
• 本工具不是一个独立的软件，在桌面不会生成相应的应用程序图标，而是作为EXCEL的扩展功能存在。
• 由于功能时有更新，实际的界面布局和下图中会有所有不同，属于正常现象。

安装常见问题

Q1：为什么插件没有安装成功？

OFFICE版本原因。买电脑时赠送的office家庭和学生版会安装不上，需下载安装其它OFFICE版本，版本从下图位置查看。

EXCEL版本原因。如果您安装的是EXCEL 2010，建议直接安装更高版本的EXCEL。

• 如果一定要用2010，可先卸载已经安装的插件，下载并安装群文件中的vstor_redist.exe这个程序（仅首次需要安装），再次安装插件即可。

系统原因。不支持XP、Mac系统（不用再向我确认）。

权限原因。尝试以管理员身份运行安装插件。

Q2：WPS是否可以安装并使用？

WPS可以安装并使用，但未在WPS中做过多测试，存在少数不确定的bug，欢迎反馈。

Q3：如何升级？

下载最新版，覆盖安装即可。