在硕士论文中，调查问卷的设计质量直接影响数据的有效性和研究结论的可靠性。以下是针对问卷设计的关键注意事项，以及关于问题类型和问卷数量的建议：
一、问卷设计的核心注意事项
1. 明确研究目标
问卷内容必须紧密围绕研究问题展开，避免无关问题。
每个问题都应服务于具体的假设或分析维度。
2. 问题类型的选择
封闭性问题（选择题、量表题等）
优点：便于量化分析，适合统计检验（如SPSS、R等工具），受访者填写效率高。
适用场景：需要标准化数据（如满意度、频率、程度等）。
示例：Likert量表（1-5分评价）、多选题。
开放性问题（填空题）
优点：获取深度、个性化信息，弥补封闭性问题的局限。
缺点：分析难度大（需文本编码或主题分析），受访者可能不愿填写。
适用场景：探索性研究、补充质性数据（如“您对XX政策的其他建议？”）。
建议比例：以封闭性问题为主（80%以上），开放性问题控制在1-3题内。
3. 问题设计的规范性
避免诱导性提问：如“您是否同意XX政策的优秀成效？”（带有倾向性）。
确保清晰简洁：避免专业术语或复杂句式（如双重否定）。
逻辑顺序：从易到难，先事实性问题（如年龄、职业），再态度性问题。
预测试（Pilot Test）：先在小样本（10-20人）中测试，修正歧义或冗余问题。
4. 量表的选择与信效度
使用成熟量表（如CES-D抑郁量表）可提升信效度；若自编量表，需通过Cronbach's α检验信度，因子分析检验效度。
Likert量表建议5级或7级（避免“中性选项”过多导致数据偏差）。
5. 伦理与隐私
匿名处理，说明数据用途（需在问卷开头附知情同意说明）。
避免敏感问题（如收入、宗教信仰），若必需，提供“不愿回答”选项。
二、开放性问题 vs. 封闭性问题的选择建议
优先封闭性问题：适用于大多数定量研究（如验证假设、相关性分析）。
谨慎使用开放性问题：
当现有选项无法涵盖潜在回答时（如“其他，请注明”）。
需要受访者提供具体案例或细节（如“请描述您遇到的主要困难”）。
混合使用：在封闭性问题后追加开放性问题（如“选择‘其他’的原因”）。
三、问卷数量的建议
1. 主问卷数量：通常只需1份核心问卷，但可根据研究需要分版本：
不同受访群体：如针对“用户”和“专家”设计两版问卷。
研究阶段：先导研究（Pilot）用简化版，正式研究用完整版。
2. 子问卷或分卷：若研究涉及多维度（如“满意度”“使用行为”“人口统计”），可拆分为逻辑模块，但建议整合为一份问卷以提高回收率。
3. 避免冗余：设计时需平衡全面性与效率，一般建议：
硕士论文问卷时长控制在5-10分钟内（约15-30题）。
若需大量数据，可通过增加样本量而非问卷数量解决。
四、其他实用建议
工具选择：使用专业工具（如问卷星、Qualtrics）支持逻辑跳转、数据导出。
样本量计算：根据统计学要求（如G*Power软件）确定最小样本量，通常需200份以上有效问卷（具体因分析方法而异）。
交叉验证：结合访谈或文献分析，弥补问卷法的局限性。
五、要点总结
问题类型：以封闭性问题为主，开放性问题为辅。
问卷数量：1份主问卷（可分模块或版本），避免过度分散。
关键原则：紧扣研究目标、保证信效度、尊重伦理规范。
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