在线网络调查问卷设计中的常见问题有哪些

网上有关“在线网络调查问卷设计中的常见问题有哪些”话题很是火热，小编也是针对在线网络调查问卷设计中的常见问题有哪些寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

1．调查问卷说明要简单明了，打动人心

问卷调查表的说明关系到调查的质量与效果，一般要用委婉、感人的语气，说明调查的目的、意义，尤其是要让被调查者觉得调查对自己有作用和意义，或者能够帮助别人，激发他们助人为乐的积极性。

2．避免用不确切的词

一些副词和形容词，如“很久”、“经常”、“一些”等，各人理解往往不同，在问卷调查表设计中应避免或减少使用。

例如，“您是否经常生病?”

“您上月生了几次病?”或者“最近半年内您生了几次病?”。

“您在哪儿出生?”

“您在哪个地方出生(请注明省、市或

3．避免提断定性问题例如，“您一天抽多少支烟?”这种问题即为断定性问题，被调查者如果根本不抽烟，就会造成无法回答。

正确的处理办法是在此问题前加一条“过滤”性问题。如“您抽烟吗?”。如果回答“是”，可继续提问，否则就终止提问。

4．避免引导性提问

引导性提问指所提出的问题暗示出研究者的观点和见解，有使被访者跟着这种倾向回答的可能。

例如，“有人认为被动吸烟会导致肺癌，您同意吗?”。

0=不同意 2=不知道 3=同意

“被动吸烟会导致肺癌”。

0=不同意 2=不知道 3=同意

5．避免令被访者难堪和禁忌的敏感问题

包括各地风俗和民族习惯中忌讳的问题、涉及个人利害关系的问题、个人隐私问题等。

例如，“您是否有婚外性关系?有过多少次?’’

敏感问题调查的处理方法：

1、释疑法：即在问题前面写一段消除顾虑的文字，或在调查表引言中写明替被调查者严格保密，并说明将采取的保密措施。

2、假定法：用一个假定条件句作前提，然后再询问被访者的看法。

3、转移法：把本应由被访者根据自己的实际情况回答的问题，转移到由被访者根据他人的情况来阐述自己的想法。

6．避免提笼统、抽象或不确切的问题

容易误解的概念应明确限定。

例如，年龄有虚岁、实岁；

收入是仅指工资，还是包括奖金、补贴、其他收入、实物发放折款收入在内；

家庭人口有常住人口和生活费开支在一起的人口。

7．避免一问多答的问题

一个项目最好只问一个要点，一个项目中如果包含过多询问内容，会使被访者无从回答，给统计处理也带来困难。

例如，“您的父母是知识分子吗?’’

“您的父亲的文化程度是?’’

“您的母亲的文化程度是?’’

8．表中每一问题均有明确的目的

对于每一个问题，必须明确为什么要提出这一问题，这一信息将用来做什么样的分析，如何编码和分析

9．最大限度地保证信息质量

问题的表达和顺序有利于启发被调查者(应答者)，问题要使人感兴趣，并易于回忆，要避免那些难以回答、浪费时间、使人感到窘迫的问题。

10．要做到文字简洁、问题流畅

注意与应答者中文化程度最低者的沟通技术。

一个问题转到另一问题时，注意逻辑关系、用词和语气，如从一般到个别、容易到困难等。

如何避免问卷里的哪些“坑”？多的是你不知道的事

你好 我是社会学研究生，也经常搞问卷。关于第一个问题，300份问卷中可能会存在无效问卷，这个在你呈现结果时候说清楚有效问卷多少份，无效多少份就好了。

关于第二个问题，代表性的问题主要在于随机性，只要是严格按照随机概率抽取的调查对象，就能保证代表性。你所说的这个60份是你想要的，那么你这就不是纯粹的随机的问卷，而是在随机基础上的选择性抽取样本，这种方法也是问卷调查的一种，我建议你直接统计这60份即可，如果从中抽取30份也是可以的，只是样本容量有所减少，必然会影响到代表性，但仍然是具有代表性的。

高中生现在就搞统计，真心很不错啊。希望对你有所帮助~

学术研究中，通过问卷收集数据，进行分析的情况越来越多。但在问卷收集数据时，难免会出现填写者乱填，或者不知道如何填写等，最终导致收集数据不准确，研究结论不可靠等问题。

如果问卷收集数据不准确，通常会带来数据信度和效度的影响。单独从肉眼看数据都挺正常，但使用研究方法进行测量就会立刻现出原形。

学术研究上使用量表居多，而且也只有量表也才能进行信度和效度测量，数据的信度即可靠性是最为基础，同时数据的有效性也是数据质量的基本要求。研究者可通过SPSSAU问卷研究模块进行信度和效度测量。

既然数据问题会带来信度和效度问题，那应该如何防范呢，出现问题时又如何解决呢？本文从两个部分进行阐述，如何保证数据质量。

首先从防范的角度来看，从问卷设计和问卷收集两个角度提供以下六点建议：

1. 题目不能过多

题目过多会导致填写者不耐烦，越到后面的问题越不准确，如果是学术研究，通常有一个标准是测量变量的5倍左右，比如测量变量有10个，每个测量变量通常对应4~7个题，那么加起来共有50个题左右，除此之外再加上一些基本的个人信息题和一些样本行为特征题即可。因此如果研究越复杂，研究变量越多，那么问卷设计的题目也会越多，对于收集数据的质量控制也应该越高；问卷设计时不是题越多越好，而应该以刚好匹配研究目的为准。

2. 设置测谎题

问卷设计时可加入个别测谎题，此种做法的好处是可以在后续处理时很好的进行识别出无效样本，快速地检查出样本是否真实回答问卷。

3. 问卷整体规范

比如问卷设计时措词表达的简洁易懂，问卷结构的清晰简单，问卷是给用户填写使用的，一定需要站在填写问卷人的角度进行换角度考虑，设计出结构清晰简单易懂的问卷，别人也更加愿意为你填写。

4. 互填问卷需谨慎

问卷研究时样本数量一般要求是量表题的5倍，严格是10倍。比如问卷中有40道量表题，那至少需要200个样本才适合。问卷设计好后，通常是让朋友同学进行填写，但是数量有限，还是不够，所以现在出现较多的问卷互填QQ群，陌生人帮助填写等，陌生人为你填写，也没有利益问题，所以此类样本的准确度没办法保证，因此在问卷设计时有个测谎题就可以用于后面的识别。

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5. 收费样本需谨慎

当前有比较多的问卷网站提供样本收集服务，如果使用此类服务，建议自己设置一些测谎题用于判断是否真实有效的样本。

6. 问卷预测试

上述已经说明，问卷是否真实可靠，是否有效，肉眼根本无法识别，但是使用分析方法一下子就能看出。因此一般可以先收集小部分（比如50个）数据后，进行预测试分析，一般是做信度分析，大概看下效度分析情况。先做到心中有数，如果预测试出现大的问题，提前发现问题，修改一些问卷规范，重新找有效的样本等。

上述六种办法，已经做好各种防范，相信问卷中无效样本已经非常少，余下的都是有效样本了。但实际上并非如此，比如说会出现这样的样本，很多个量表题都选择同一个答案（比如‘同意’）。也或者填空年龄，结果出现一个数字110。类似这样的都属于无效，应该进行处理。

如果对无效样本不进行处理，肯定会导致分析出现问题。因此在做好各种防范后，还需要在数据收集完成后对数据无效性进行处理。接下来以 SPSSAU无效样本 和 异常值 处理这两个功能进行说明。

1. 无效样本

首先找到SPSSAU提供的无效样本处理功能。数据处理》无效样本，如下图：

SPSSAU提供两种情况的无效样本设置：第一种是完全相同数字超过一定比例时设置成无效样本。不认真填写者通常有个特别是完全选择相同的答案，一般以量表题选择相同数字超过70%作为标准。

性别、学历这种是样本本身的属性，到底是男还是女，无法测试。所以一般选中问卷中的所有量表题，比如30道题表题，30个量表题中70%都是相同数字，意味着21个题都选择同样一个答案，这种一般就算无效样本。这里70%是常见处理方式，当然也可以设置成60%或者80%的标准。

除了相同数字识别成无效样本，SPSSAU还提供缺失样本比例超过某数字后，也设置成无效样本。如果一大堆答案都不选择，那肯定也属于无效。具体有多少比例的答案没有做出回答算成无效，没有固定的标准，一般70%以上肯定是无效样本。

设置好无效样本后，默认会新生成一个标题，用来标识那些样本是有效，那些是无效，在分析的时候直接进行筛选下就好。

2. 异常值

除上述无效样本外，还有一种情况是异常值也需要特别注意，比如有一个题是问年龄，样本回答为1岁，那肯定这个数字是有问题的，有可能填写者没有看清楚，也或者看清楚了写错了，也可能乱填，都有可能。

无论如何，当出现此种情况下都需要进行处理。SPSSAU数据处理里面的异常值功能可进行设置，并且提供多种选项处理方式等，如下图：

异常值的判断标准上，可按数字为null即‘缺失数字’当成是异常值，也可以设置在某个范围的数字（比如年龄大于100或小于0）为异常值，当然还有一种标准是数据超过3个标准差当成异常值。

异常值标准设定后，具体如何处理，正常情况下是设置成null值。当然也可以考虑进行填补，用正常的数据特征（比如平均值）去填补异常数据。具体情况视研究者偏好而定，没有固定的标准。

本文针对问卷无效样本的防范，以及通过SPSSAU对无效样本进行处理进行说明。除此之外还特别提示大家，如果问卷是量表题，多做信度和效度分析等，利用科学的研究方法进行分析，这样才具有说服力，数据是否真实可靠，问卷设计是否规范，不是个人说了算，而是通过科学的研究结论进行论证。

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