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磨刀不误砍柴工,在数据分析数据挖掘领域有一句经典话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。问卷的分析的结果都是基于问卷数据分析得到的,如果在问卷设计阶段就出现了问题,所以很多关键信息是获取不到的,所以说问卷的设计以及问卷的方法都非常的重要。
下边介绍问卷设计的方法,问卷的设计一般是分为两个部分的。
第一部分是基本信息部分,一般就是关于调查对象的基本信息的问题,比方说年龄、年级、职业、性别、薪水等级、教学年龄、生活费水平等等,这部分是结合问卷调查的对象群体特征维度以及自己论文研究的方向进行确定的。调查的对象为学生群体的话,基本信息应该是包含年级、年龄、性别、出生日期、班级、专业等等信息。
第二部分是重点需要研究的每个维度的题目。这个部分的题目一般都是采用的李克特量表的方式来做的,使用李克特量表原因主要是使用量表的形式,可以量化每个维度的数据,方便后续的比较大小,判断相关性等分析。比方说题目选项设定为"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五种回答,分别记为1,2,3,4,5,这个时候代表着数值越大越不同意,数值越小代表越是同意。
然后,问卷在设计的时候要做好维度的划分,维度划分是不少同学最头疼的地方。每个维度的题目一般在5个左右,维度内部的题目基本是用不同的语言表达相同的含义,不同的维度要有明确的划分,不能一个问卷下来所有维度的所有题目都是类似的含义。问卷维度的划分一定要结合自己论文研究的方向。问卷设计中还可以通过设定反向题目的方法,避免问卷填写者不思考,然后所有题目填写的数据都一样的情况发生。
问卷设计如果觉得比较繁琐,下边介绍一个简单的方法,如果问卷研究的方向有现成的可以参考的成熟的问卷,建议直接使用成熟的问卷,成熟的问卷一般在发放收集后的数据信度和效度都会比较好。这样可以避免踩到问卷设计过程中的坑,避免因为设计问卷不好造成的重新设计发放手机问卷的重复工作。(无数血泪史的经验)。