要使用R語言進行復雜調查數據的分析，一般的步驟如下：
數據導入：首先要將調查數據導入到R環境中，可以使用read.csv()或者其他讀取數據的函數讀取數據文件。
數據清理：對數據進行清理，包括缺失值的處理、異常值的處理等，確保數據的質量。
描述性統計：使用summary()或者其他描述性統計函數對數據進行初步的探索性分析，包括均值、中位數、標準差等。
可視化分析：使用ggplot2等可視化工具對數據進行可視化分析，包括繪制直方圖、散點圖、箱線圖等。
因子分析：使用主成分分析（PCA）或者其他因子分析方法對數據進行降維處理，提取數據的主要因素。
回歸分析：使用線性回歸、邏輯回歸等回歸分析方法對數據進行建模分析，探索變量之間的關系。
聚類分析：使用聚類分析方法對數據進行分類，發現數據中的潛在群體。
預測分析：使用機器學習方法對數據進行預測分析，包括決策樹、隨機森林等。
通過以上步驟，可以對復雜調查數據進行深入分析，并得出結論。在R語言中，有豐富的數據分析工具和包可以幫助進行復雜數據的分析。
