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很多研究者认为：
“只要把问卷题目设计好就可以了。”
但在真实研究现场，
问题最多、风险最大的环节，其实是“调查设计阶段”。
不仅是题目内容，
还包括问卷流程、作答形式、目标对象、样本结构、调查方式等，
都会直接影响研究结果。
也就是说——
调查设计并不是简单的准备工作，
而是整个分析的基础骨架。
因此，看似不起眼的小错误，
都可能严重影响数据质量与分析结果。
■ 1）目标对象设定不清晰
如果只写：
“以大学生为调查对象”
那么最终样本很可能会非常不均衡。
必须明确说明：
✔ 什么专业
✔ 什么年级
✔ 具有什么特征
这样才能确保样本具备代表性。
■ 2）题目重复或测量目的不明确
例如：
• “我认为服务很好”
• “我对服务很满意”
这两个题目实际上测量的是同一个概念，
会造成：
✘ 信度下降
✘ 受访者疲劳
✘ 统计分析扭曲
专业分析人员会检查题目之间是否存在语义重复，
从而明确区分测量维度。
■ 3）选项范围不完整
例如：
职业选项中没有“自由职业者 / 休假中”
结果就会导致：
→ 受访者被迫随意选择
→ 数据被系统性扭曲
The Brain 会自动检测缺失类别，
并给出更具代表性的选项建议。
■ 4）量表设置不一致
例如：
• 有的题目是 1–5 分
• 有的题目是 1–7 分
或：
• “完全不同意–非常同意”
• “非常满意–非常不满意”
这些不一致会导致：
⚠ 分析时必须额外进行转换
⚠ 解释难度增加
⚠ 结果结构混乱
The Brain 会统一量表体系，
形成最适合分析的结构。
■ 5）未考虑无效作答的样本计划
很多研究者会这样估算：
需要 150 份样本 → 就收集 150 份
但实际上：
• 无效作答
• 中途退出
• 随意填写
是必然存在的
因此 The Brain 会采用：
👉 目标150 → 实际收集180–220份
从而确保
清洗后仍然保有稳定样本量。
■ 6）过度使用主观题
主观题虽然能获得更丰富的信息，
但如果太多：
✘ 受访者会草率填写
✘ 数据整理成本极高
更合理的方式是：
✔ 保留必要问题
✔ 其余转为封闭式/量表式
这样既提高数据质量
也提升分析效率。
■ 7）未结合分析方法设计题目
例如，如果计划进行回归分析：
✔ 需要区分 连续变量 / 分类变量
如果计划进行群体比较：
✔ 必须明确定义群组变量
（性别、年龄段、职业等）
如果设计时没有考虑分析结构
就可能出现：
⚠ “这个变量无法分析”的情况
The Brain 会在问卷阶段就进行结构检查
必要时协助重新调整题目设计。
调查设计不是准备环节
而是决定“研究质量”的核心阶段
The Brain 提供：
• 问卷链接搭建
• 样本结构设计
• AI 质量审核
• SPSS 统计分析
确保从一开始就
建立零失误的数据结构，
为研究人员与企业
提供真正值得信赖的调查结果。
