基于SPSS,如何设计问卷题项

张宏波 原创 | 2018-05-14 12:50 | 收藏 | 投票
关键字:中天华溥 

 基于SPSS,如何设计问卷题项

作者:中天华溥咨询顾问 程龑

企业管理咨询是一个快节奏、高强度的行业,以项目进度为准则,往往对项目进度与项目计划的误差有着严格要求,因此对于各个阶段的时间把控需要非常准确。客户公司调研是一个项目的开端,通过调查问卷、个性访谈等方式进行数据收集。在进行数据分析的过程中,我们发现网上的大部分问卷平台的数据分析仅仅停留在频率分析上,而问卷背后深层次内容并没有展现在我们大家的眼前。从而收集的信息可能存在着一定的差异。下面我们和大家探讨下使用SPSS分析软件对问卷整体情况进行分析的几种思路。

一、问卷设计的基础

调研问卷的设计是可以帮助咨询团队快速整理项目逻辑,抓住项目重点以及客户痛点的有效方式。在进行问卷设计过程中,问卷体现的是整个团队的研究思路。在问卷确认的同时,也是对于问卷分析思路框架的确定。在这个过程中,我们一定要特别重视问卷题项的设计,避免问卷下发并且回收后,无法进行相关分析的尴尬局面。

在基于SPSS软件分析进行问卷设计之前,我们需要明确以下几个问题:

1、我们的问卷针对的人群是哪一类?根据不同的人群,我们需要制定不同的样本量;

2、我们需要确定整体的分析思路采用什么样的方式进行;

3、我们需要明确几个统计的基础术语:什么是“量表”题项?什么是“非量表”题项?什么是“定量数据”?什么是“分类数据”?

之前说过,为了防止问卷回收之后无法使用SPSS进行分析,我们在设计问卷的过程中,需要遵守上面提到的题型分类原则。接下来我们来讲一讲这几种题型代表的都是怎么样的含义。

首先来说下什么是“量表”题项。量表题项通常指李克特量表,主要是为了调研答问卷的人对于某一件事情的态度或者看法情况。题目答案选项类似于“非常好”、“比较好”、“一般”、“不太好”、“非常不好”等。这一类的题项可以用于企业效度(有效性)分析、信度(可靠性)分析、探索性因子分析等。在问卷中,我们常见的答案选项分类有五级量表和七级量表,四级量表额九级量表出现的频率相对低一些。

对于“非量表”的概念,我们可以直接以字面意思来理解,除了量表剩下的都是非量表题项,非量表题项更多的是用于对于企业现状的分析。举例来说,我们可以认为选项是多选的题目就是典型的非量表题项。

在进行问卷分析过程中,我们将问卷的数据分为两类,分别是“定量数据”和“分类数据”。在这里我们会发现一个有趣的现象,所谓的定量数据就是量表统计的一种体现模式,定量数据的题项答案具有可比较性,我们可以将上面提到的“非常好”、“比较好”、“一般”、“不太好”、“非常不好”这五种情况按照由好到坏或者由坏到好进行排序,并且使用数字12345进行标记。在进行SPSS分析的时候,直接进行数据的录入。

不同于定量数据的数字具有比较意义,分类数据的答案选项代表的是答案选项的分类,举个例子,题目问的是答题人的性别,那么对应的,答案选项使用1代表男性,2代表女性。在进行企业当前情况调研过程中,通常会使用分类数据对问卷中收入、性别、年龄段等数据进行分析。

二、  设计阶段的注意事项

2.1量表分析注意项:

在进行问卷设计阶段,针对量表和非量表题项,我们都有着很多需要注意的事项。接下来我们将会依次对这两类题项在设计过程中的注意事项进行解释说明。

在进行量表题项设计的过程中,我们需要注意的点大致可以分为七项,分别是题目设计前的文献参考依据、题目数量、因变量Y题设设计、题目设计的规范统一、反向题的设计、打分题设计等。

首先我们先来说一下问卷题目在设计阶段的文献参考依据,在进行企业诊断咨询阶段,设计问卷是为了更好的了解企业的真实情况,因此,在设计问卷前,必须对客户公司的情况进行大致的了解,我们认为这一阶段的文献依据主要通过访谈的数据作为设计基础。

题目数量:在进行问卷设计过程中,我们为了得到更小偏差的分析结果,我们需要对同一变量的问题进行多个设计,但是同一变量的问题不能过多,如果问题超过十个,会因为问题过多导致填写问卷的人产生烦躁情绪,不认真填写问卷,最终导致问卷数据不真实,最终分析结果和预期结果出入比较大的现象。我们认为,同一变量的问题,在进行设计的时候,最好是在4-7个问题,不能提少,但是也不能太多。我们需要把控好这个度。

因变量Y题设设计:大家读到这里的时候,可能会因为曾经函数对我们造成的心理阴影而快速略过,这里我会用浅显易懂的语言进行陈述。我们在生活中,在说一些问题的时候,都会给自己假定一个前提,比如说当我们后悔的时候我们会说:“如果我早点知道,就......”,在这一句话中,“如果”后面的内容我们可以理解为自变量,“就”后面的内容我们可以理解为因变量。结果因为之前的先决条件发生变化,在进行问卷设计过程中,我们需要避免题目的答案中出现两个变量,如果有这一类问题,我们在设计问卷的过程中,必须将这类问题进行拆分,拆分为两个问题,不能讲他们放在同一个问题中。除了这种错误之外,还有一种比较常见的错误是,在一道题项中,全是自变量的题项,没有设置因变量,出现这一类错误会导致回归分析没有办法操作,使影响关系研究腹死胎中。

在进行问卷设计过程,我们还需要对于同一个变量的题项的答案进行统一,不能出现问题答案多级量表混合的情况。换句话说就是,不能在同一个变量的题目上,有的设计五个选项,有的设计四个选项,必须做到统一。

量表反问题项,在此只进行简单阐述,不进行分析。这一类问题要求在设计题目的时候,通过同纬度下反向态度的提问,在进行问卷设计的过程中,我们不建议过多的设计反向题设,这一类题设会导致信度分析和效度分析不准确。在设计打分项题项时,我们更加建议问卷设计者使用五级量表或者七级量表。

2.2非量表分析注意项:

前面我们提到了,非量表题项主要目的在于研究当前的现状并提出相关建议。非量表包括单选题、多选题、填空题等类型。在对非量表数据进行分析的过程中,我们用的比较多的分析方法有频数分析、卡方分析、回归分析和聚类分析。

在进行非量表题项设计过程中,我们针对不同类型的题目需要注意不同的要点。在进行单选题设计时,我们需要注意每个题项的答项不能过多,答项太多会导致每个选项对应的样本数据很少,信息量不充分,最终分析结果的可信度也不会很大。同样的在进行多选题设计过程中,多选题的数量和样本的数量呈现正比增长关系,多选题越多,所需要的样本量就越多。

在问卷中设计填空题选项,我们认为收集到有用信息的概率非常的低,同时也会增加我们的工作量,在项目开展的第一阶段,更加建议对相关问题进行分析归类,直接在访谈中提出。

除此之外,非量表提醒还有逻辑跳转类题目,在设计问卷过程中,如果没有进行过专业的数据分析学习,在问卷中,不建议设计此类问题。此类问题需要进行多次数据匹配,在未进行专业培训之前,我们不能够确保问卷分析结果的逻辑清晰度。因此,我们更加建议问卷设计者在进行问卷设计的过程中,尽量避免使用该类问题。

到了这里,本期关于问卷设计阶段的准备工作和注意事项已经讲述给大家了,希望能够帮到大家。

正在读取...
个人简介
著名管理咨询专家,组织变革专家,住房和城乡建设部下属建筑施工与房地产企业特邀战略、集团管控培训讲师,南开大学战略与集团管控兼职讲师,《企业软实力》杂志专栏作者。 多年来为上百家国资委直属央企、地方国资委直属企业…
每日关注 更多
赞助商广告