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論文調查問卷怎么設計(問項和量表)

來源:MBA學位論文研究及寫作指導 作者:李懷祖
發布于:2020-04-29 共4821字

  設計問卷猶如設計測量儀器。測量儀器設計是大學工科專業好幾]課程的內容,而作為管理研究測量工具的問卷,雖然沒有儀器設計那么多復雜的技術原理,但也同樣有許多專業要求,沒有任何知識準備就設計出合格的問卷是絕無可能的。

  問卷以問答形式出現,通過被測者回答問題,收集個人信息。管理類的學術期刊刊登的論文,多數都靠問卷調查的數據進行論證。最早的大規模問卷調查要追溯到1907年美國匹茲堡進行的一項需求調查,考察工業化過程帶來的諸多問題,如貧困者的生活條件和工業事故等。

  問卷主要包含問項和量表(答案)兩項內容。訪談法則由訪談人向被訪者提出問題并記錄答案,訪談或問卷都要提出問題和收集答案,都涉及問項構造和量表設計。.

  1.問項構造

  問項構造須考慮兩件事:一是回收率高;二是數據效率高。為了回收率高,問卷要簡明且有吸引力,便于回答。篇幅過長的問卷令人望而生畏;繁瑣的問卷令人討厭;草率的語句或凌亂的問題次序令人失去耐心。數據效率高,是指問卷的答案信息確切地符合驗證研究假設的需要。如果問卷信息在數據分析階段用不上,就徒然浪費了研究者和被測者的時間,或者數據分析時才發現有些變量還欠缺數據,補救已來不及。因此,要求問卷提供論證所必要的全部信息,而且所收集到的信息都能在數據分析中用上。

  為了設計好問卷,-定要在提出假設和變量設計之后再設計問卷,從假設所含的變量出發,按每個待測變量衍生出一套問項,而不是先設計問項,或利用現有問項,然后去湊合所研究的問題和變量。先變量設計后問卷設計,這個次序不能顛倒,有的研究生忽視這個次序,在假設和變量還不清楚甚至研究問題尚未確定的情況下,便去設計問卷,這種問卷必然大而全,問項很多,雜亂無章。待到數據分析階段還會發現應該收集的數據尚未收集,而收集到的數據卻有很多沒有用上,收集數據和變量設計脫節,論證工作的邏輯順序也就中斷。

  不遵守先有變量后設計問卷的原則,往往導致生搬硬套文獻上的問卷,如“滿意度”和“工作倦怠”等都有現成的英文問卷,若翻譯過來就用,不僅有文化差異引起的偏差,而且,原問卷設計者與自己的研究背景和目的不同,問卷的有效性也成問題。類似的情況還有,設計一個口徑很大的問卷,企圖涵蓋所研究領域的全部方面,以為數據多多益善,一次收集數據能為多項研究或多篇論文所用。其實,這樣脫離了研究假設而設計的問題導向不明的問卷,一定效率不高。

  問卷調查的目的不外乎兩類。第一類是調查被測者本人的特征,如被測者的智商、高層管理者的風險態度;第二類是調查被測者對某種事件的評價。以企業的市場調查為例,如果著眼于客戶分類,所設計的問卷要用來辨識時尚型、大眾型等不同特點的客戶,便屬于第一類。如果要調查客戶對產品功能和質量的看法,那就要關注被測者對產品功能和質量的意見,屬于對事件的評價,被測者特征的差異便較為次要。

  第一類問題涉及自我評價的內容,一般不能直接提問,如不能夠提問“你認為自己的智商屬于高、中、低的哪一種” ,或者要管理者自已回答風險意識高低能力強弱、自己的薪酬偏高或偏低等,因為這些牽涉到自身利益和心理因素,自我直接判斷的精度很差。

  2.量表設計

  問卷調查的結果是被測者對于問項的答案。為了便于將答案的主觀判斷結果轉換為定量數據,問卷要包含量表。“量表”( scale)指由一組符號或一組數字 ,按照一定規則和格式建構的答案表。被測者按此量表給出符號或數字答案,據此可轉換出變量屬性的定量值。量表猶如測量儀器的指示儀表,用數字表示測量的結果。量表和問項構成問卷的主體,但不是全部,問卷還有封面信、指導語等部分。

  量表設計中,答案要和問項綜合考慮,遵循的原則是有利于信度的提高。量表的答案形式,大體可分為兩類:一是“是否型”,被測變量屬性只能是“有”或“無”兩種;二是“分級型”,答案能反映被測變量屬性差異的程度。

  (1)“是否型”答案。

  對于“是否型”答案,其問項的相應表達形式如表4-1 ,這是一份測度員工對公司態度的量表,包括四個問項。答案是在“是否欄”中選一項。

  

  “是否型”答案的量表分兩種情況,表4-1所示的量表各問項之間無包容關系。問項后的數字表示該問項的得分值,得分值可以在量表設計時用層次分析法(AHP)之類的權重估算法來確定。還有一種量表存在包容關系,如表4-2所示,表中第4問項包容性最大,同意第4問項的被調查者,也必然同意3、2、1問項,同意第3項的也必然會同意2.1項,以此類推。

  

  (2)“分級型”答案

  “分級型”答案的量表如較常用的李克特量表( Likert scale) ,較之“是否型”答案的量表應用更廣泛。它具有不少優點,答案不只是“是”或“否”,可以有多種選擇,表達支持或不支持的程度。從“是否型”答案的0,1變量,轉換成有五種或七種屬性的變量,計量尺度則由定類尺度換成定比尺度,能應用統計工具進行較多的運算。例如管理者要弄清員工對一項改革措施的態度或后果就可用這種量表。表4-3是調查工作滿意度的量表,答案分五級。

 

  “分級型”答案的量表,答案也可由成對的兩極形容詞構成。如調查年輕人、老年人或某個群體的特征,可用表4-4形式的問卷。

  

  (3)計分辦法

  量表的答案格式不同,計分辦法也不同。“是否型”答案,可以賦予每一問項分數值,然后根據被測者選“是”的問項,算出分數均值。被測者如選擇表4-1的問項1到4項為“是”,則該問卷的計分為(10.4+8.5+5.1)/3=8。如系包容性順序,則包容性級別越大的問項,其分值越大,如選擇表4-2第4項答案為“是”,則其他三項必然為“是”,得分為4;第3項為“是”,則得分為3。

  “分級型”答案的李克特量表如表4-3所示,問卷答案一般分五級——很贊成(5分)贊成(4分)、無所謂(3分)、反對(2分)、強烈反對(1分),將各問項分數加總即得該被測者所給分值。

  “兩極分級型”的問卷,可以用作圖形式來匯總各問卷的測度結果,如問卷用于評估人員對每位應聘人員評分,加總后平均所得數據有表4-5的形式,可表示應聘人員每項指標分值之差異,也可算出均值或加權平均值。

  表4-5表示評估人員對每位應聘人員評分,加總后平均所得數據。統計分數時,表中各答案的左端都是高分,右端是低分,不再是測試時的混雜順序。

  

  3.問項和量表的語言表述

  問卷中,問項和量表所涉及的概念名詞要清晰,以免引起不同的理解。例如問項:“你每天接待本單位職工要花費的時間”,答案:很多、較多、一般、較少、少。這種答案的表述就不清晰。有的管理者可能認為一個小時已經很多了,有的則認為3小時才算很多,不如具體說明時間:“你每天接待本單位職工要花費的時間:2小時以上,1 ~2小時,半小時到1小時,少于半小時,0小時”。或者找出一個參照點,不是問你花費多少時間,而是“與制度實施前比較起來”或“與規定的接待職工時間比較”,你的接待職工時間是較多還是較少等。

  問項構建要注意以下各點:

  ①避免引導性問題和敏感性問題。例如:“不論在職人員工資怎樣提高,老人退休金都不增加,你贊成嗎?”這種表述多少會使被測者感受到,提問者意欲得到某種預期的答案,可能會選擇反對答案。又如問一位管理者“你對工作是高標準要求嗎?”,這猶如問一位母親“你愛你的小孩嗎?”“你考試作弊了嗎?”這種問題本身褒貶含義明顯,選擇性很差。

  ②避免不可靠的前提設定。例如:“你對去年工資增加情況滿意嗎?”前提是去年工資增加,如果被測者沒有加工資,就無法回答。這種情況下,最好事先附加提問“去年你的工資增加了嗎”。又如問項“你一周喝酒幾次?”言下之意,被測者一定喝酒。不如問:“下面的幾種描述,哪一種適合于你喝酒的情況?不喝酒?每周1~2次?每周3~5次?每周5次以上?”。

  ③避免一個問項包含兩個或更多的問題。例如:“你支持教育經費和科技經費增加嗎?”就應該將教育和科技經費分成兩個問項。有的是隱含多個問題,如“你對本市的城市建設滿意嗎?”城市建設包含的內容很多,這樣籠統的提問,往往得不到確切的信息。

  ④避免用否定式提問。如“校長不應該直接指定系主任嗎?是?否?”,容易引起誤解,不如改成“校長應該直接指定系主任嗎?是?否?”。又如問“你是否贊成不進行年終考核?”,這種繞了個彎的提問,容易引起誤解,被測者往往不愿費時仔細推敲問項的原意,很可能贊成年終考核的人,看過此問項后憑大概的印象就投了“贊成”的票,選擇的答案正好和實際意圖相反,不如直接問“你是否贊成年終考核?”。

  ⑤每一個問項的答案都應該屬于同一個層次。如不這樣做,會出現邏輯混亂,如問:“人們沉悶時,最常發生的是哪一類舉動?消極行為?破壞性行為?亢奮行為?喝酒?發脾氣?”,該量表中,“喝酒”和“發脾氣”與“亢奮行為”或“消極行為”不屬于同一層次,犯了邏輯層次紊亂的毛病。“喝酒”和“發脾氣”應屬“亢奮行為”的下一層次的概念,同時,“亢奮行為”“消極行為”這種分類準則不清晰,被測者對其內涵的理解可能有交叉,同樣不適當。

  ⑥不可忽視問項的次序安排。不當的問項次序,可導致回收率降低和答案偏差。一般來說,排在前面的問項更重要,被測者如對所提問題感興趣就會回答下去,如枯燥無味或難以回答,便擱置一旁。同時,一般來說開始回答問題時比較認真,誤差較小。此外,意見型問項與事實型問項相比,意見型問項放在前面為宜,涉及被測者個人信息如年齡、性別、收人等事實問項,則應避免放在前面,因為被測者經常要回答這類問項,易感厭煩而失去繼續回答的興趣。

  ⑦防止答案模式雷同。每個量表常設5級或7級答案,設計時要防止答案模式雷同。例如“強烈贊成”始終表示被測者對問項的正面支持態度,被測者有時會厭煩給出雷同的回答,便改變選項,這種改變不是出于被測者真實的判斷,而是出于對答案模式雷同厭煩的心理,這就影響量表的有效度。所以量表的各個問項,強烈贊成或強烈反對的答案都有可能表示被測者持正面或負面的態度。

  4.問卷設計的程序

  研究生學位論文工作中,問卷設計常出現一種不良傾向:只憑自己的設想或只是幾個人討論一下,寫出一些問項,設計出相應的量表就算完事,把第一次擬出的問卷當成最后使用的問卷。事實上,有效的問卷要運用一些規范的程序多次修改,才能設計出來,就像自然科學研究中的測量儀器需要精心制作。

  確定好問項表達形式和答案的格式以后,便可著手設計問卷。首先是擬訂和收集問項,其數量約三倍于最后問卷的問項。然后進行問項篩選和聚類,對于分級型答案的量表,要求問項能反映被測者態度的差異,不希望所有被測者的答案都集中在一個或兩個選項上面,如問:“互聯網與傳統圖書館相比,所提供的研究工作條件更為優越”,答案如果都集中在“強烈贊成”或“贊成”,那就發現不了被測者的態度差異或不同的社會心理特征,說明大家已形成共識,成為一種常識,用不著調查。所以,問項篩選中采用“差異值”( DP, discriminatory power score) 來辨析和刪除無差異問項。現舉例說明。

  問卷研發者邀請40~50名相關人員作為被測者,對初步擬訂出的問卷給出答案。被測者的量表答案計分后,將各問項得到的40 ~50個分數(Q,) ,按高低排序。

  從中劃出四分位值以上的人群(≥Q3,分數最高的那25%),即高分群,和低于四分位值(Q1)的人群(≤Q1 ,分數最低的那25% ) ,即低分群。然后,計算該兩組人群給分的差異值(DP)。

  表4-6說明量表中某個問項差異值DP的計算,被測者40名,高、低分群各占10人。高分群中,對該問項給出5分的有3人,給出4分的有4人,3分的2人,2分的1人,無人給0分。于是,高分群的總分為(1x0)+(2x1)+(3x2)+(4>4)+(5x3)= 39。低分群的總分相應為(1x2)+(8x2)+(3+4+5)x(0)= 18。平均分值各為3.90和1.80,差異值即兩組均值之差為DP=3.9-1.8=2.1。所有預選問項的DP值都計算出來以后,DP值最大的問項即是最合理的問項,表示高分群和低分群的差異顯著,一般選擇DP≥1作為篩選準則。表4-6的例子DP=2.1,表明該問項符合要求。

  

  經過問項篩選和聚類,問卷設計初稿完成以后,須先進行一次試調查,以發現問卷的缺陷和遺漏之處,不要急于正式調查。試用的方式有兩種。一種是客觀檢驗法,在正式調查的總體中選擇一個小樣本,試用問卷初稿。試用結果可以從回收率和答案來分析。回收率是對問卷的總體評價,如回收率低于60%,說明問卷設計有較大問題,,需要作修改。同時,還要注意有效回收率,即除去廢卷后的回收率,有些問卷回收率并不低,但亂填漏填之處甚多,仍說明問卷設計有問題。問卷中如有些問項普遍未給出答案,便需要找出原因,是太難還是太費時;如某些問項答案錯誤甚多,那很可能是問項的語句表述不夠清晰等。另一種是主觀檢驗法,請一些本研究領域的專家、同行或被調查者,對問卷初稿進行評論,提出修改意見。在實際研究工作中,客觀檢驗法是主要方式,主觀檢驗法可以輔助。

作者單位:
原文出處:李懷祖.MBA學位論文研究及寫作指導[M].重慶:重慶大學出版社,2018.84-91.
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