1.问卷设计不简单，是一个耗时耗力的活，而且往往会出现各种失败，所以不要迷信各种问卷调查结果，其中至少有90%是不合规范的。

2.问卷的终极目标是验证或提供某个问题的因果解释，即解决问题，其次才是描述情况。

3.问卷设计是一个项目，不是一张纸上写几道问题。这其中包含许多程序。

问卷设计一项最基本道理是：因为适合所以优秀一个优秀的问卷设计，如同一款优秀的工业产品，是在一系列规范流程和经验丰富的操作人员下产生的。

问卷设计流程

首先，历数一下问卷调查中的几个问题最直观的：

其一，乱答问卷，或置之不理；

其二，问卷题目过于泛泛，不切中要理，最明显的表征就是，问卷作出来的结果拿到上司面前，上司看完就回一句：“哦”；

其三，问卷题目设计有基本技术错误，如偏向性、选项不完备等等。

不直观的：

其一，问卷不能反映实际人群，不具有代表性，问卷没有价值；

其二，问卷设计的题目和选项有误，没有统计价值；

其三，问卷没有逻辑，只局限于描述情况，不能解决问题，问卷价值不大。这些问题的出现都与对问卷理解偏差，设计问卷没有走规范流程，没学过统计有关。

问卷设计流程

一、问卷设计的前期工作

1.主持问卷设计者，必是深入了解情况者。要做问卷，自然要圈定一个问题范围，即想了解哪些方面？要解决什么问题？这是问卷大方向，如果这里出现偏差，那此后的工作基本就是无用功。

2.文献铺垫可阅读相关的行业研究报告或类似靠谱的问卷研究，这有助于避免走错方向，也能提供新思路。如有条件，可以找到相关的数据，先刨一下数据，做些数据分析，这非常有利于问卷将来设计和发放。

3.了解被访者。你得去和被访者聊天，专业点叫“访谈”。在这个阶段最重要的是：去了解他们对于你想了解的领域和想解决的问题，怎么想？怎么看？哪些才是你要发问卷的对象，如何发问卷，才不会出现高概率拒绝——严格地说，如果一个问卷出现高概率拒绝，那么这个问卷设计是失败的且没有意义的其次才是问卷语言怎么设计，才会比较贴近被访者的情况。访谈最好分为两个阶段：第一阶段，小组访谈（Focus Group）找十个左右各有特点的被访者坐在一起，围绕着你想理解的主题，大家进行闲聊。这种方式有助于快速全面的了解信息，但信息真假和权重是不明确的；

第二阶段，深度访谈找有典型意义的被访者深度聊天，你可以把之前的了解的信息与这位被访者共享，看他的态度和想法，一般做3-5个足矣。以上只是建议，如果精力和财力不足，做一次小组访谈。但是访谈必须是要做的。

4.形成前期（定性）研究报告：提出假设你需要根据你目前了解的定性材料（报告和访谈），做一个全面的剖析.

5.将你的假设，转变成一个公式，形成一个逻辑。以“金坷垃”牌口香糖市场调查为例，口香糖的销量=性别+年龄+销售场所+口味，翻译成大白话就是，口香糖受性别，顾客年龄，销售场所以及口味的影响。而你的假设内涵，举个例子，则是：年轻女性对口香糖销量贡献较多，她们喜好在街边购买，对口味也有自己的特殊要求。

6.围绕假设，设置题目有了前面的铺垫，这个阶段的题目设置倒不费心思。我们的问卷自然而然会偏重去了解性别、年龄、销售场所、口味选择、销售频次和数量。

在这个环节，除以上领域外，最好能够多设置一些问题，以了解其他方面，毕竟谁也不能保证我们提的假设就一定是准确无误的，如果出了问题，还可以在一定程度上补救。

设计重复性的题目，能极大帮助你分辨哪些是胡乱填的，哪些不是。这算是我自己的经验总结，主要借鉴了一些心理学量表的做法。还是以口香糖为例：1.你喜欢什么口味的口香糖，选项A、B、C；2.以下哪种味道的口香糖你最愿意购买，选项A、B、C，注意两道题之间的选项内容要打乱，比如上一题的A是下一题的C。

7.确定问卷发放方式和发放量

在问卷领域，最关注的是“代表性”，而非数量。

国内很多媒体经常会用样本数量来证明为自己调查结果是真实的。比如多少网友表示。这其实是错误，你的样本再大，调查人数再多，如果是有偏颇的，那也是没有意义的。

就企业和工作实际情况而言，如果是做问卷，尽量别搞路遇抽样——随意发放，起码做整群抽样，按被访者类别发放问卷。一份包含15个问题的问卷，有效问卷，即没有随意填答且所有问题都回答的问卷，数量至少达到200份以上。

二、问卷设计的中期工作

1.试发放和修改阶段：尝试性的发放一些问卷，推荐是在100-200份左右。通过回收，分析答案填答情况，可以及时修正问卷的错误。如有效问卷回收过低，部分答案总是不填，剔除部分效力不高的题目等等。

2.发放和回收阶段这里面又牵扯到网络回收、防止调研员胡乱填答等等问题，这不属于问卷设计

三，问卷回收分析

1.数据分析：通过一些数据分析软件，如SPSS、STATA等，分析数据。实在不行，用Excel也可以实现，只是复杂点，需要些写一些公式。

2.形成研究报告：展现在你上司面前，将不只是几个饼图，条形图，而是包含一套关于问题的详细描述的解决方案，而且是用数据详细论证的方案。

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