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       问项构造须考虑两件事:一是回收率高二是数据效率高。为了回收率高,问卷要简明且有吸引力,便于回答。篇幅过长的问卷令人望而生畏;繁琐的问卷令人草率的语句或凌乱的问题次序令人失去耐心。数据效率高,是指问卷的答案确切地符合验证研究假设的需要。如果问卷信息在数据分析阶段用不上,就徒然浪费了研究者和被测者的时间,或者数据分析时才发现有些变量还欠缺数据,补救已来不及。因此,要求问卷提供论证所必要的全部信息,而且所收集到的信息都能在数据分析中用上。

       为了设计好问卷,一定要在提出假设和变量设计之后再设计问卷,从假设所含的变量为了设计好问卷,一定要在提出发按每个待测变量衍生出一套间项,而不是假设和变量设计之后再设计先设计问项,或利用现有问项,然后去凑合所卷,从假设所含的变量出发,按研究的问题和变量。先变量设计后问卷设计,每个待测变量衍生出一套问项,这个次序不能颠倒,有的研究生忽视这个次而不是先设计问项,或利用现有问项,然后去凑合所研究的问题
序在假设和变量还不清楚甚至研究问题尚未确定的情况下,便去设计问卷,这种问卷必然和变量。大而全,问项很多,杂乱无章。待到数据分析阶段还会发现应该收集的数据尚未收集,而收集到的数据却有很多没有用上,收集数据和变量设计脱节,论证工作的逻辑顺序也就中断。
       不遵守先有变量后设计问卷的原则,往往导致生搬硬套文献上的问卷,如“满意度”和“工作倦怠”等都有现成的英文问卷,若翻译过来就用,不仅有文化差异引起的偏差,而且,原问卷设计者与自己的研究背景和目的不同,问卷的有效性也成问题。类似的情况还有,设计一个口径很大的问卷,企图涵盖所研究领域的全部方面,以为数据多多益善,一次收集数据能为多项研究或多篇论文所用。其实,这样脱离了研究假设而设计的问题导向不明的问卷,一定效率不高。问卷调查的目的不外乎两类。第一类是调查被测者本人的特征,如被测者的智商、高层管理者的风险态度;第二类是调查被测者对某种事件的评价。以企业的市场调查为例,如果着眼于客户分类,所设计的问卷要用来辨识时尚型、大众型等不同特点的客户属于第一类。如果要调查客户对产品功能和质量的看法,那就要关注被测者对产品功能和质量的意见,属于对事件的评价,被测者特征的差异便较为次要。

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