如何设计出一份优秀的调查问卷?

来源:网络 作者:-- 日期:2020-12-12

问卷是一种非常好的数据收集方式,问卷有着小巧灵活轻便的天生优越性,简单方便,任何人都能设计一份问卷数据,然后进行数据分析和研究。

但可曾知,糟糕的问卷设计会带来糟糕的数据分析,无法得到预期结果,无法进行一系列有效的研究。可惜的是,问卷研究设计,如果设计一份专业的问卷,并没有得到应有的重视。本文会从三大部分讲解专业问卷的设计内幕,分别是"问卷设计诀窍","问卷设计的坑"和"问卷研究报告"。


问卷设计诀窍

问卷设计并非难事,但太多的人不会设计问卷,原因很简单,没有思路,也不会有人讲解思路情况,事实上点拨一下,不会的'小白'也能设计出专业的问卷。

本部分会分别讲解三种思路,分别是:关键词法,研究方法匹配法场景应用法。接下来逐一阐述。


1.关键词法

很多人第一次设计问卷没有经验,完全不知从何下手,也不知道需要设计什么样的问题,多少个问题合适。事实上问卷中应该设置多少个问题,问题设计成什么类型,这些重要性相对较低,最核心的在于你的思路是什么?有了思路,一切都会有解决方案。那如何让自己的问卷具有思路呢?

比如说你想研究"消费者网购情况和社交媒体使用的关系情况",首先确认好是这样的主题,我想这并非难事,至少得知道自己要研究什么。有了这一点,接下来就好办很多。 从这一主题可以看出,核心想研究的点包括两个关键词,分别是网购和社交媒体;有了此两个关键词后,接着需要做的是细分;网购可以用一些什么样的问题表示呢?,社交媒体应该用一些什么样的问题表示呢。


通常情况下,一个关键词下属对应有4~7个题即可,不需要太多。如果按照此逻辑,2个关键词就只有8~14个题,还是比较少,怎么办呢?一个关键词下是否可以再继续拆分呢?比如常见的拆分可以分成两类,包括基本行为和基本态度,那么网购就可以再拆分成网购行为和网购态度两个方面。类似的,社交媒体也可以拆分成,社交媒体使用情况和社交媒体态度情况两个方面。

再这样的思路前提下,将一个研究题目分折成4~7个关键词,每个关键词4~7个题,整个研究就会充实饱满。这样做的目的非常简单,一是对整个研究思路有清楚的梳理,并且用具体问题进行量化表达呈现出来;二是也只有这样后续才会进行有效的研究分析。

上述即为关键词法的一种常见思路框架,此类方法属于"万变不离其宗",任何问卷设计均可以进行此类参考。


2.研究方法匹配法

上一部分讲解关键词法之后,相信大部分人已经会设计出一份比较不错,思路清晰,结构良好的问题。接着再深入一点,即匹配着研究方法进行问卷设计。

研究方法通常可以分为三大类,具体研究方法的剖析可看另两篇文章:快速掌握SPSS数据分析和SPSS数据分析方法如何选择;分别是差异关系,相关关系和其它关系。


如果思路上更偏向于差异关系研究,比如不同收入人群对于网购的态度差异。那么收入是个关键词,网购态度则可以使用比如规范的量表题进行设计,这样便于进行方差分析对比差异性;本人是比较建议使用较多规范的量表题,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,则对应需要使用多样的问题设计,量表题和非量表题均需要有,并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。


如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如"是否愿意再次购买"一类的定类数据问题。


如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,即比如将样本分成3种人群,此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。

总结上看,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。

如果对于研究方法有不太理解的地方,可以参阅SPSSAU中的文章,从宏观上理解分析方法选择和问卷研究报告的结构。


3.场景应用法

上一部分从分析方法的角度讲解了问卷如何设计,事实上问卷设计还会受到实现研究应用的影响,比如学术研究中更多地提到模型二字,大量的使用规范的研究量表。但在企业研究中,则更多的关注于现状情况以及提出政策建议等实用性的东西。不同的应用场景,问卷设计会有非常大的区别,尤其是学术和企业应用中。


学术研究中,强推量表题的设计,原因很简单,量表可以匹配非常多的研究方法,并且建立模型,便于推广;但是也有一定的问题在于,实用性相对较弱。企业应用中,不关注于模型如何,而对问题是什么以及解决办法是什么更加关注,因而对于量表题的使用相对较少,更可能使用一些非量表式的问题,比如多选题,多项选择题等。


相对来讲,建议学术研究中加入小部分(约1/5)的非量表题,便于在研究报告撰写时,可以有一些结合实际情况更深入的研究,比如研究"网购满意度和忠诚度"的关系,满意度影响到忠诚度,然后又如何呢?企业有什么帮助呢,可以考虑设计一些题目,比如如何才能提高满意度,加一些新的小功能点,多做一些优惠活动?

以及企业应用场景时,也可以适当于加入一些量表题目,便于丰富研究方法,从不同角度不同分析方法上去对数据分析,否则的话,来回只能进行交叉对比,无法深入挖掘一些新的研究点。

问卷设计的坑

上一部分将问卷设计诀窍进行概述后,本部分将对问卷设计中的一些常见的问题进行汇总,避开问卷设计过程中的"坑",这样才能得到完美的研究报告。问卷一旦完成,数据收集完成,最终却无法进行希望进行的分析,试想这是多么糟糕的事情。接下来一一总结。


不能踩的坑

1.研究影响关系,但是缺少Y

2.信度和效度分析,不是量表题

3.问卷中逻辑太多

4.填空题少用

5.事实上问卷设计时还会遇见很多问题,比如某个选项居然没有人选择,也或者多选题居然设计出2个问项。这种情况都是比较细节性的问题。建议设计问卷中稍加注意即可,此类情况只会导致最终的研究报告质量比较糟糕,并不会影响到实质性不能进行分析的情况。稍加注意即可,建议设计问卷时,站在被试即回答问卷问题的角度考虑一下,避免出现一些比较常规性质的问题。


尽量多使用量表题

问卷研究中,量表是一种比较规范而且简单容易理解,最为关键的是,其可以匹配非常多的研究方法。因而笔者建议可以尽量多的使用量表题。在学术研究中,量表题是非常常见的一种题型,而且大量广泛的使用,绝大多数研究方法均只能匹配量表题。但是在企业研究中,量表题使用相对较少,而是使用更多的多选题,单选题,排序题等。可以考虑互补,即学术研究在大量使用量表题基础上,加入一些非量表题比如多选和排序题;而企业研究中适量的引入量表题。


问卷研究报告

在问卷设计完成后,事实上自然就会有对应的研究方法匹配,以及研究思路的确实,研究报告的框架结构目录也大致确定好。


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