問卷是一種非常好的數據收集方式，問卷有着小巧靈活輕便的天生優越性，簡單方便，任何人都能設計一份問卷數據，然後進行數據分析和研究。但可曾知，糟糕的問卷設計會帶來糟糕的數據分析，無法得到預期結果，無法進行一系列有效的研究。可惜的是，問卷研究設計，如果設計一份專業的問卷，并沒有得到應有的重視。本文會從三大部分講解專業問卷的設計内幕，分别是“問卷設計訣竅”，“問卷設計的坑”和“問卷研究報告”。

問卷設計并非難事，但太多的人不會設計問卷，原因很簡單，沒有思路，也不會有人講解思路情況，事實上點撥一下，不會的‘小白’也能設計出專業的問卷。

本部分會分别講解三種思路，分别是：關鍵詞法，研究方法匹配法和場景應用法。接下來逐一闡述。

很多人第一次設計問卷沒有經驗，完全不知從何下手，也不知道需要設計什麼樣的問題，多少個問題合适。事實上問卷中應該設置多少個問題，問題設計成什麼類型，這些重要性相對較低，最核心的在于你的思路是什麼？有了思路，一切都會有解決方案。那如何讓自己的問卷具有思路呢？比如說你想研究“消費者網購情況和社交媒體使用的關系情況”，首先确認好是這樣的主題，我想這并非難事，至少得知道自己要研究什麼。有了這一點，接下來就好辦很多。 從這一主題可以看出，核心想研究的點包括兩個關鍵詞，分别是網購和社交媒體；有了此兩個關鍵詞後，接着需要做的是細分；網購可以用一些什麼樣的問題表示呢？，社交媒體應該用一些什麼樣的問題表示呢。

通常情況下，一個關鍵詞下屬對應有4~7個題即可，不需要太多。如果按照此邏輯，2個關鍵詞就隻有8~14個題，還是比較少，怎麼辦呢？一個關鍵詞下是否可以再繼續拆分呢？比如常見的拆分可以分成兩類，包括基本行為和基本态度，那麼網購就可以再拆分成網購行為和網購态度兩個方面。類似的，社交媒體也可以拆分成，社交媒體使用情況和社交媒體态度情況兩個方面。

再這樣的思路前提下，将一個研究題目分折成4~7個關鍵詞，每個關鍵詞4~7個題，整個研究就會充實飽滿。這樣做的目的非常簡單，一是對整個研究思路有清楚的梳理，并且用具體問題進行量化表達呈現出來；二是也隻有這樣後續才會進行有效的研究分析。

如果最終拆分成5個關鍵詞，每個關鍵詞對應着6個題目，則有30個題目；接着需要加入一些共性的問卷題目，比如性别，年齡，學曆，收入，消費等基礎信息；一份比較完整的問卷就已經完成。為什麼需要加入性别，年齡等基礎信息呢？在統計角度上看，人口統計學變量(即性别，年齡，學曆等），通常均會對某個關鍵詞有着可能的差異性，不同的人對于同樣一個問題，也會産生完全不同的看法或者觀點，因而有必要加入此類問題，便于在進一步研究時深入剖析。至少，首先需要知道研究的是這樣一群人，才會有後續的分析研究等。

上述即為關鍵詞法的一種常見思路框架，此類方法屬于"萬變不離其宗",任何問卷設計均可以進行此類參考。接下來講解第二類訣竅即“研究方法匹配法"。

上一部分講解關鍵詞法之後，相信大部分人已經會設計出一份比較不錯，思路清晰，結構良好的問題。接着再深入一點，即匹配着研究方法進行問卷設計。

研究方法通常可以分為三大類，分别是差異關系，相關關系和其它關系。

• 如果思路上更偏向于差異關系研究，比如不同收入人群對于網購的态度差異。那麼收入是個關鍵詞，網購态度則可以使用比如規範的量表題進行設計，這樣便于進行方差分析對比差異性；本人是比較建議使用較多規範的量表題，因為量表規範性很強且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表題，那麼就可以考慮卡方分析進行研究。如果進行更多豐富的研究方法使用，則對應需要使用多樣的問題設計，量表題和非量表題均需要有，并且預期上它們就需要進入差異對比的範疇。
  
• 如果思路上更偏向于研究影響關系，比如滿意度對于忠誠度的影響，看上去，滿意度和忠誠度均可以使用量表題進行表示，那設計成量表題沒有問題，因為可以使用線性回歸分析進行研究。除此之外，還有一種情況可以考慮，即logistic回歸，滿意度影響最終是否再次購買，是否再次購買被滿意度影響，這類情況是應該使用logistic回歸分析。如果是希望兩類研究方法均使用，此時滿意度對應的問題則需要有量表題，還有比如“是否願意再次購買”一類的定類數據問題。
  
• 如果預期數據需要進行統計上的信度分析，此時請記住一定需要設計成量表題，否則無法進行信度分析。以及如果預期思路上有分類，即比如将樣本分成3種人群，此時需要考慮使用更多規範的量表題數據。
  

總結上看，研究方法的匹配使用，事實上應該是在問卷設計前就進入考慮範疇。問卷研究設計完成後，大部分的問卷研究方法均已經确定，因而需要提前将問卷研究方法納入考慮中，便于可以進行更豐富的數據分析。相對來看，量表題是可以匹配更多的研究方法，而且也更規範，建議更多的使用量表題較好。

上一部分從分析方法的角度講解了問卷如何設計，事實上問卷設計還會受到實現研究應用的影響，比如學術研究中更多地提到模型二字，大量的使用規範的研究量表。但在企業研究中，則更多的關注于現狀情況以及提出政策建議等實用性的東西。不同的應用場景，問卷設計會有非常大的區别，尤其是學術和企業應用中。

學術研究中，強推量表題的設計，原因很簡單，量表可以匹配非常多的研究方法，并且建立模型，便于推廣；但是也有一定的問題在于，實用性相對較弱。企業應用中，不關注于模型如何，而對問題是什麼以及解決辦法是什麼更加關注，因而對于量表題的使用相對較少，更可能使用一些非量表式的問題，比如多選題，多項選擇題等。

相對來講，建議學術研究中加入小部分（約1/5)的非量表題，便于在研究報告撰寫時，可以有一些結合實際情況更深入的研究，比如研究“網購滿意度和忠誠度”的關系，滿意度影響到忠誠度，然後又如何呢？企業有什麼幫助呢，可以考慮設計一些題目，比如如何才能提高滿意度，加一些新的小功能點，多做一些優惠活動？

以及企業應用場景時，也可以适當于加入一些量表題目，便于豐富研究方法，從不同角度不同分析方法上去對數據分析，否則的話，來回隻能進行交叉對比，無法深入挖掘一些新的研究點。

上一部分将問卷設計訣竅進行概述後，本部分将對問卷設計中的一些常見的問題進行彙總，避開問卷設計過程中的"坑"，這樣才能得到完美的研究報告。問卷一旦完成，數據收集完成，最終卻無法進行希望進行的分析，試想這是多麼糟糕的事情。接下來一一總結。

1.研究影響關系，但是缺少Y

影響關系是X影響Y的意思，如果問卷中僅僅設計了關鍵詞X對應的題目，但是沒有設計Y對應的題目；這會導緻最終無法分析。比如研究“影響網購滿意度"的因素，問卷中僅設計出一些影響因素對應的量表題目，但是少了一個"Y"即，滿意度情況如何。

除此之外，X和Y這兩個詞不能出現在一個标題中；比如想研究”産品影響滿意度“，不能設計出這樣的問題”産品會影響滿意度“，将兩個關鍵詞放入同一個句子中，即X和Y沒有拆分開；正确的做法是X和Y完全拆分，使用不同的問題去表示。

2.信度和效度分析，不是量表題

如果研究的最後希望使用統計學研究方法，進行信度和效度分析，但是卻沒有将關鍵詞對應設計出量表題目；這會導緻無法進行分析。統計學角度上的信度和效度分析，都隻是針對量表題；尤其是學術研究中通常需要報告信度和效度情況，因此需要設計出對應的量表題目才可以。

3.問卷中邏輯太多

一份思路清晰的問卷，應該是任何人一看就完全理解想做什麼，如果問卷中邏輯太多，比如選擇一個第1題，才能回答第5題；然後選擇第3題才能回答第4題；各類邏輯非常多；這種情況的産生會導緻最終進行研究分析時非常糟糕，因為邏輯過多很難理解和分析。建議一份問卷中的邏輯保持在4個以内。如果說确實邏輯就很多，可以首先畫流程圖，将邏輯進行梳理，把有邏輯的地方進行彙總，盡量簡化邏輯跳轉。

4.填空題少用

填空題是一種開放題型，可以收集到一些意想不到的信息。但此類題型有個大問題即非常不規範，比如性别使用填空題，很可能得到這樣的回答比如男，male，m，男生，男的，男同學，男士，男人等等。這類非常不規範的答項會導緻無法進行分析，一定要分析，那需要先整理成規範的答案，非常的費時費力。

如果是出于收入更多開放信息，那确實需要使用填空題，如果不是此類需求，建議盡可能少的使用填空題，因為它無法進行數據分析方法的使用。

5.事實上問卷設計時還會遇見很多問題，比如某個選項居然沒有人選擇，也或者多選題居然設計出2個問項。這種情況都是比較細節性的問題。建議設計問卷中稍加注意即可，此類情況隻會導緻最終的研究報告質量比較糟糕，并不會影響到實質性不能進行分析的情況。稍加注意即可，建議設計問卷時，站在被試即回答問卷問題的角度考慮一下，避免出現一些比較常規性質的問題。

問卷研究中，量表是一種比較規範而且簡單容易理解，最為關鍵的是，其可以匹配非常多的研究方法。因而筆者建議可以盡量多的使用量表題。
在學術研究中，量表題是非常常見的一種題型，而且大量廣泛的使用，絕大多數研究方法均隻能匹配量表題。但是在企業研究中，量表題使用相對較少，而是使用更多的多選題，單選題，排序題等。可以考慮互補，即學術研究在大量使用量表題基礎上，加入一些非量表題比如多選和排序題；而企業研究中适量的引入量表題。

在問卷設計完成後，事實上自然就會有對應的研究方法匹配，以及研究思路的确實，研究報告的框架結構目錄也大緻确定好。

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