今天小编又来给大家分享论文干货了，问卷作为论文研究中的常用工具，科学、准确地对其进行分析是非常重要的。今天我们将探讨论文量表问卷的分析思路，分享一个问卷分析的通用模板。

一、初始问卷设计与问卷预测试

我们先来简单的介绍下如何进行初始问卷的设计，以及在正式分析前需要进行的问卷预测试。

1、初始问卷设计

问卷设计是进行研究和数据收集的重要步骤，问卷的质量直接影响到研究结果的可靠性和有效性。以下是问卷设计的一些关键思路和步骤。

（1）确定研究目的

在开始设计问卷之前，明确你的研究目标是什么。你希望通过问卷收集哪些信息？是为了测量某种态度、行为，还是评估某种现象？研究目的一般与你的论文主题息息相关。

（2）文献回顾形成理论框架

研究现有文献，了解相关量表的设计和使用情况，以便在设计时借鉴和比较。一般本科生与研究生论文使用的量表大多为借鉴国内外经典成熟量表，在此基础上进行修改，形成相应的理论框架。

（3）设计问卷结构

量表类问卷通常由以下几个部分组成：

• 筛选题项：用于筛选符合研究条件的受访者。

• 基本背景信息：如性别、年龄、学历、工作年限等人口统计学信息。

• 核心变量题项：这是问卷的重点部分，包含用于测量主要研究变量的量表题项。使用量表对某个变量进行测量时，每个变量一般对应4~7个题目，不宜过少也不能过多。举个例子如下是有关忠诚度影响因素的量表题项：

胡静乾. 大型铁路施工企业新生代员工忠诚度影响因素研究[D].

（4）问题设计注意事项

• 简洁明了：确保问题易于理解，避免使用复杂或模糊的语言。

• 避免双重问题：每个问题应只询问一个方面，避免混淆受访者。

• 因变量Y题项设计：在研究影响关系时，不要忘记设计因变量对应题项。举个例子如下是在研究忠诚度影响因素时，设计的因变量“忠诚度”的量表题项。

胡静乾. 大型铁路施工企业新生代员工忠诚度影响因素研究[D].

2、问卷预测试

为保证研究问卷质量，确保其能有效收集到需要的数据信息，一般会在目标人群的小样本中测试初步设计的问卷题项的适用性，收集反馈并进行必要的修改。

（1）预测试的方法

• 预调查法：从目标人群中抽取一部分样本进行小规模测试，通常样本量可以在30~100人之间。实施过程应与正式调查相同，以便发现实际操作中可能出现的问题。

• 专家评价法：邀请相关领域的专家/导师对问卷进行评估，检查问题设计、选项设置等是否合理。

（2）信效度分析

• 信度分析：通过计算Cronbach's alpha值来评估量表的一致性。一般来说，alpha值大于0.7表示信度良好。

• 效度分析：通过内容效度、结构效度等方法评估问卷是否准确测量了所要研究的概念。

（3）问卷修改

• 根据预测试结果，对问卷进行必要的修订，包括：删除不必要或重复的问题、修改表达不清晰或引导性的问题、增加新的题目以补充遗漏的信息、调整问题顺序和选项设置等。

• 收集参与者/专家/导师的反馈，包括对问卷长度、题项的清晰度、题项歧义等。根据反馈对问卷进行修改，优化题项设计，提高问卷的质量。

二、问卷分析思路模板

问卷设计与预测试完成后，接下来就要进行问卷分析。一般论文第四章或第五章为实证分析部分，下图为在知网论文中梳理的有关问卷分析的论文部分目录：

总结多篇类似文献，整理出论文问卷分析的通用模板，如下：

接下来分别对以上方法进行说明。

1、描述性统计分析

（1）样本的描述性统计——针对人口统计学变量

问卷分析的第一步要报告样本分布情况，主要是为了了解和掌握样本的基本情况。通过报告样本分布情况，可以了解样本的年龄、性别、学历、职业等基本信息，从而对样本的结构和特点有初步的认识，增强问卷分析可信度。还可以检查样本代表性，帮助我们考察是否存在调研对象的选择偏倚。

利用SPSSAU频数分析，可得到如下样本描述性分析结果：

（2）变量的描述性统计——针对量表变量数据

对量表各个研究变量的测量问题进行描述统计，计算各个具体问题的最大值、最小值、平均值和标准差等。平均值代表被调查者对各项目满意程度看法，标准差代表被调查者的认知是否近似，标准差越大代表被调查者看法越不同。

利用SPSSAU描述分析，可得到如下样本描述性分析结果：

• 补充量表题维度合并

合并量表题项，使用平均值代表各个维度变量数据。量表的原始题目通常只用于分析信效度，其他如相关分析、差异性分析、描述分析、回归分析等均针对合并后的变量进行。SPSSAU对量表题项进行合并软件操作如下图：

2、信效度分析

量表问卷需要对量表数据进行信度和效度分析，提示非量表题不需要进行信效度分析。

（1）信度分析

信度主要评价量表的精确性、稳定性和一致性，即测量过程中随机误差引起测量结果的变异程度。用于测量样本回答结果是否可靠、样本有没有真实作答量表类题项。最常用的就是克隆巴赫α信度系数。

利用SPSSAU信度分析，按维度进行信度分析，最终将表格整理成如下格式：

（2）效度分析

信度达标后进行效度分析，效度主要评价量表的准确度、有效性，即量表是否真正反映了我们希望测量的东西，反映实际测量结果与预想结果的符合程度。效度分析包括内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。

• 内容效度：是指评估问卷题项对于相关概念测量的适用性，即题项设计是否合理和科学。通常内容效度通过文字叙述形式来说明问卷的合理性和科学性。

• 结构效度：通常使用探索性因子分析（EFA）进行验证，如果输出结果显示题项与变量对应关系基本与预期一致，则说明结构效度良好。

• 区分效度：使用验证性因子分析进行验证，强调本不应该在同一因子的测量项，确实不在同一因子下面。

• 聚合效度：使用验证性因子分析进行验证，强调本应该在同一因子下的测量项，确实在同一因子下面。

3、差异性分析

比较不同人口统计学变量在各个维度变量上的差异，即人口统计学变量差异性分析。

利用SPSSAU独立样本t检验（二分类变量如性别）、单因素方差分析（多分类变量如学历、职业等），可得到结果如下：

提示：量表数据通常可以直接使用t检验&方差分析，而无需检验正态分布。部分文献在进行问卷量表数据参数检验时有考虑方差齐、部分文献未考虑，具体可以看你们导师要求严格与否。

4、相关性分析

为了解变量之间的相关关系，可采用 Pearson 相关分析考察各变量的相关系数。

利用SPSSAU相关分析，得到分析结果如下：

至此问卷分析的通用步骤就介绍完了，包括描述性统计分析、信度分析、效度分析、差异性分析、相关分析这几步。绝大多数量表问卷分析都会进行这几步分析。

5、实证分析等

基础分析完毕后，后面就需要根据自己的研究目的进行最后的实证分析。问卷常用的实证分析方法比如进行多元线性回归、逐步回归、logistic回归、调节效应、中介效应、路径分析、结构方程模型等。

利用SPSSAU进行多元线性回归，得到分析结果如下：

以上就是今天和大家分享的有关论文问卷分析思路的内容。