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    吉林问卷调查系统

    更新时间:2020-08-28   浏览数:9
    所属行业:项目 技术 软件开发
    发货地址:山东省济南历下区  
    产品规格:
    产品数量:9999.00个
    包装说明:
    单 价:面议
    问卷调查问题的类型
    一般地,一个问卷要包括三类的问题:理论模型中的变量、辅助变量、与人口统计学特征。以下我们逐一解释。
    显然,一个问卷必须首先包括理论模型中的所有变量。在行为研究中,这些变量往往是心理变量。一个心理变量是用三个或三个以上的测度问题 (measurement item) 来测量的。一个心理变量往往对应于一组、而不是单一的语义。我们把这样的心理变量叫作一个理论构件或构件 (construct)。这些相关的细化的语义往往被叫作这个心理变量的概念空间 (concept space)。用多个问题来测量这个概念,就是要从这个概念空间中选择合适的表达方式,使这些表达方式作为一个整体可以更好地反映一个不可以直接测量的心理变量。这些被使用的问题又叫作测度项 (measurement item)。相应地,它们的记分标准叫做刻度 (scale)。心理计量学中有两种常见的刻度:特量表 (Likert scale) 与语义对比刻度 (semantic differential scale)。前者往往用“同意/不同意”来表示对一个测度项的认可程度,而后者则让调查对象在一组反义词中选择合适的位置。比如,为了测量满意度,我们的特量表问题可能是:
    1. 这个产品的让我满意。
    1. 非常不同意
    2. 有点不同意
    3. 既不反对也不同意
    4. 有点同意
    5. 非常同意
    吉林问卷调查系统
    有效性
    保证测度项的有效性
    我们已经提到测度项要有可靠性。但有效性不止于可靠性,还有更多的要求。有效性的基本要求是“问该问的问题”。要达到这一要求,首先,研究者对一个理论构件的定义要十分明确 。一个常犯的错误是研究者对一个理论构件还不熟悉就急于设计问卷。只有明确一个理论构件的定义(它的内涵),它的适用范围 (外延),研究者才能判断测度项的好坏。第二,测度项的产生过程要符合理论构件的定义。我们在讨论测度项的产生方法时已经提到了一些好的与不好的做法。这些做法归根到底是在保证测度项的有效性。第三,测度项设计好之后要进行内容有字面效性检查、预试 (pre-test) 、测度项分类、或预调查(pilot test)。为什么测度项按着明确的定义与合适的产生方法设计以后还要再做预试等等呢?这是因为产生步骤中考虑的主要是测度项与理论构件之间的关系,但没有考虑不同理论构件的测度项之间可能的混淆。这些方法具体的操作与统计分析可以参看《社会调查研究》
    吉林问卷调查系统
    问卷设计的程序
    1.确定主题和资料范围。根据调查目的的要求,研究调查内容、所需收集的资料及资料来源、调查范围等,酝酿问卷的整体构思,将所需要的资料一一列出,分析哪些是主要资料,哪些是次要资料,哪些是可要可不要的资料,淘汰那些不需要的资料,再分析哪些资料需要通过问卷取得、需要向谁调查等,并确定调查地点、时间及对象。
    2.分析样本特征。分析了解各类调查对象的社会阶层、社会环境、行为规范、观念习俗等社会特征;需求动机、潜在欲望等心理特征;理解能力、文化程序、知识水平等学识特征,以便针对其特征来拟题。
    3.拟定并编排问题。首先构想每项资料需要用什么样的句型来提问,尽量详尽地列出问题,然后对问题进行检查、筛选,看它有无多余的问题,有无遗漏的问题,有无不适当的问句,以便进行删、补、换
    4.进行试问试答。站在调查者的立场上试行提问,看看问题是否清楚明白,是否便于资料的记录、整理;站在应答者的立场上试行回答,看看是否能答和愿答所有的问题,问题的顺序是否符合思维逻辑。估计回答时间是否合乎要求。有必要在小范围进行实地试答,以检查问卷的质量。
    5.修改、复印。根据试答情况,进行修改,再试答,再修改,直到完全合格以后才定稿付印,制成正式问卷。
    吉林问卷调查系统
    第二类变量是人口统计特征(年龄、性别、种族、教育程度、省份、职业等)。这些变量在心理学研究中往往并不占据主要位置。它们可以用一个测试项来测定。而且,这些变量大多比较客观,报告误差不大。在一个问卷中包括这些变量的目的往往是为了检验一个样本是不是与群体有相似的组成,从而具有代表性。
    第三类变量是辅助变量。一类重要的辅助变量是控制变量 (control variables)。控制变量并不是理论模型中的主角。但是因为一个理论模型往往只从一个角度出发,所选变量有时不能有很好的充分性。这时,包括一些控制变量就可以用来表明即使另外一些重要的变量在场,所选的理论变量仍具有重要性,并表明理论变量具有有别于控制变量的额外作用。举例来讲,在组织中,如果我们的模型是信任度影响一个人向另一个人问取知识的频率,信任度是我们的理论变量。我们的控制变量可以包括私人友谊与业务上的相关性。这样,如果我们用统计方法先去除私人友谊与业务上的相关性对知识问取行为的影响后,我们还能够表明信任度可以解释这两个变量没法解释的知识问取行为,我们就可以更有力地表明信任度的作用。这样的控制变量虽然不是一个模型的主角,却是包括在统计分析中的。
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