编写编程思维问卷分析时，可以遵循以下步骤：
明确调查目的
确定问卷旨在评估哪方面的编程思维，例如基础概念理解、问题解决能力、数学知识应用等。
设计问卷内容
根据调查目的，设计一系列问题来评估受访者在不同编程思维领域的表现。可以使用选择题、矩阵单选题、量表题等形式。
参考已有的问卷设计，如问题1至问题7，涵盖问题解决、知识转化、实践能力等方面。
收集数据
通过在线问卷、纸质问卷或面对面访谈等方式收集数据。
确保样本具有代表性，覆盖不同背景和学习阶段的受访者。
数据分析
对收集到的数据进行整理和统计，计算每个问题的平均得分、标准差等统计指标。
使用图表和图形展示数据分析结果，便于直观理解。
结果解读
根据数据分析结果，总结受访者在编程思维各方面的表现。
识别出表现较好和较差的领域，以及可能存在的问题和挑战。
提出建议
根据分析结果，提出针对性的建议，帮助受访者提高编程思维能力。
对于教育者，可以改进教学方法或课程内容，以更好地培养学生的编程思维。
撰写报告
将分析结果和建议整理成一份报告，详细描述调查过程、数据分析方法和结论。
报告应清晰、简洁，便于读者理解和使用。
编程思维问卷分析示例
1. 基本情况调查
学校：XX大学
年段：计算机科学与技术专业
编程语言：Python
2. 现状情况调查
问题1：我可以通过一系列步骤来思考编程问题的解决方案。[A]
问题2：我可以将现实生活中的问题简化为编程问题。[A]
问题3：我可以将日常生活中的问题解决的过程用数学知识表达出来。[B]
问题4：我觉得书本知识转化为实践能力很重要。[A]
问题5：我可以从编程问题中规划和设计解决方案。[A]
问题6：在解决问题时我会先做好计划。[A]
问题7：我能对提出的问题解决方案进行合理的解释。[A]
3. 数据分析
问题1至 问题7的平均得分分别为：A（4.5）, A（4.3）, B（3.5）, A（4.0）, A（4.5）, A（4.2）, A（4.0）
标准差分别为：0.5, 0.6, 0.7, 0.5, 0.5, 0.6, 0.5
4. 结果解读
问题1至 问题5的得分较高，表明受访者在这方面的编程思维较强。
问题6和 问题7的得分相对较低，可能需要在实际应用中加强计划和解释能力。
5. 建议
加强实践：通过更多的编程项目和实践，将理论知识转化为实际能力。
提升计划能力：在解决问题时，先制定详细的计划，确保思路清晰。
继续学习：继续学习编程相关知识，特别是数学知识和算法，以进一步提高编程思维能力。
6. 结论
受访者在编程思维方面表现较好，尤其在问题解决和知识转化方面较为突出。
需要在计划和解释能力方面进行提升，以更好地应对复杂的编程任务。
通过以上步骤，可以完成一份详细的编程思维问卷分析，并为提高编程思维能力提供有针对性的建议。