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    洛阳问卷调查系统电话

    更新时间:2020-09-08   浏览数:21
    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
    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。
    洛阳问卷调查系统电话
    问卷又称调查表,是社会调查研究中收集资料的一种工具,其形式是以问题的形式系统的记载调查内容的一种印件,其实质是为了收集人们对于某个特定问题的态度行为特征价值观观点或信念等信息而设计的一系列问题。问卷调查也称问卷法,是设计者运用统一设计的问卷向被调查者了解情况或征询意见收集信息的调查方法。
    洛阳问卷调查系统电话
    问卷调查,根据载体的不同,可分为纸质问卷调查和网络问卷调查。纸质问卷调查就是传统的问卷调查,调查公司通过雇佣工人来分发这些纸质问卷,以回收答卷。这种形式的问卷存在一些缺点,分析与统计结果比较麻烦,成本比较高。
    而另一种网络问卷调查,就是用户依靠一些在线调查问卷网站,这些网站提供设计问卷,发放问卷,分析结果等一系列服务。这种方式的优点是无地域限制,成本相对低廉,缺点是答卷质量无法保证。目前国外的调查网站surveymonkey提供了这种方式,而国内则有问卷网、问卷星、调查派提供了这种方式。
    问卷调查,按照问卷填答者的不同,可分为自填式问卷调查和代填式问卷调查。其中,自填式问卷调查,按照问卷传递方式的不同,可分为报刊问卷调查、邮政问卷调查和送发问卷调查;代填式问卷调查,按照与被调查者交谈方式的不同,可分为访问问卷调查和电话问卷调查。
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    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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