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        问项构造须考虑两件事1一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;繁琐的问卷令人讨厌;草率的语句或凌乱的问题次序令人失去时心。数据效率高,是指问卷的答案信息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,或者数据分时才发现有些变量还欠缺数据,补救已来不及。因此,要求间卷提供论证所必要的全部信息,而且所收集到的信息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设计之后再设计间卷,从假设所含的变量出为了设计好问一在出发按每个待测变量衍生出一套问项,而不是假设和变量设计之后再设计问先设计间项,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。

       先变量设计后间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,或利用现有序,在假设和变量还不清楚甚至研究问题尚未问项,然后去凑合所研究的问题确定的情况下,便去设计间卷,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。

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