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写出“好问题”的实用指南 ✍️
很多刚开始做论文问卷的同学都会说：
“题目多一点不是更好吗？”
“不管怎么问，受访者总会回答的吧？”
“分析是后面的事，现在就先随便写写。”
但根据经验来看，
用这种方式设计的问卷，有90%以上最后都需要重写。
为什么会这样？
📌 数据的质量，决定于题目的质量
哪怕你收集到了再多的样本，
如果题目不清楚、表述不当，
得到的数据也是模糊、不可用的。
比如：
✔ 题目表达不清晰
✔ 用词不一致、逻辑混乱
✔ 量表设计混乱（5分、7分混用）
这些都会导致你在分析阶段陷入困境：
“这个问题到底该怎么处理？”
“这个变量能不能用来做相关分析？”
❗模糊题目带来的三大问题：
1️⃣ 测量效度不足
问的是A，答的却是B
受访者根本不理解题目的意思，答得很随意
2️⃣ 限制分析方法的选择
量表类型不一致，导致无法做平均值比较或相关分析
必须手动合并变量、重新编码，增加工作量
3️⃣ 受访者体验差
题目太长、太绕，导致答题过程中随便乱选
数据的可靠性大打折扣
🎯 好题目设计的5个黄金原则：
✅ 1. 简短清晰，表达直接
❌ “请问您对当前工作投入程度的主观认知如何？”
✅ “您觉得自己在工作中是否专注？”
✅ 2. 保持测量量表一致
不要混用 5分量表 和 7分量表
同一个变量的所有题目，应使用相同的量表
✅ 3. 避免“一题问两件事”
❌ “您是否对工作投入且满意？”
✅ 分开问：“您是否专注于工作？”、“您是否满意当前工作？”
✅ 4. 尽量不用专业术语
像“认知偏差”、“角色冲突”等词应解释或换成易懂说法
✅ 5. 站在受访者的角度检查题目
题目内容是否符合受访者的真实生活情境？
是否能轻松理解并回答？
✅ The Brain 从数据质量开始把关
The Brain 虽然不代写问卷题目，
但我们会帮你确认：
✔ 题目是否适合正式发放
✔ 数据结构是否利于分析
✔ 是否有变量/量表混乱等潜在问题
我们重点检查：
测量量表的一致性
变量命名及编码的可行性
是否适合你预期的样本结构和分析方式
目标是：减少你后期的重复劳动。
📌 一份论文的可信度，不是靠“复杂的分析”撑起来的，
而是从一份简单、明确、合理的问卷开始。
哪怕收集了几百份问卷，如果问题本身不清楚，
最终你也得不到有意义的数字。
