调查问卷数据分析中经常遇到对数据进行加权的问题，什么是加权？沈浩老师博客中这样描述：让一些人变得比另一些人更重要！那为什么要加权？为了让调查数据在特征的分布上更接近实际情况。
比如在会员数据中，男女比例是6:4，而调查问卷的比例是7:3，为了使调查结果更贴近真实，首先需要对问卷进行加权处理，让问卷的分布结构跟实际分布保持一致。
从概念上，加权：通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即加权因子-权重)，使样本呈现希望的相对重要性程度。通俗一些的公式：设计加权=某个变量或指标的期望比例/该变量或指标的实际比例。
有一家数码产品专营店，它有一大批忠实的会员经常购买。为了更好的经营好自己即将要开设的网店，在会员中进行了一次购买习惯的问卷调查。在问卷的校验过程中，他们发现回收的问卷在人口特征的分布上与实际情况不符，会员中男女比例是6:4，而问卷中是7:3，并且男女会员实际在教育水平（1、2、3、4个档）的占比均为2:2:4:2。考虑到这两个因素可能对分析结果有较大的影响，现在需要对问卷数据进行加权处理，使得加权后的性别和教育水平能够符合实际比例。
汇总问卷数据，计算加权的权重
根据“权重=变量的会员比例/该变量问卷比例”来计算最终的权重（本案例用这个公式）。
熟悉excel电子表格的话，也可以利用excel的透视表功能快速对问卷数据进行汇总并计算权重，这里略过。
表格的“会员比例”即男女会员在教育水平的占比2:2:4:2，男性0.6，女性0.4。最后一列即根据公式计算而得到的“权重”。