题目过多反而毁掉研究的 5 个原因
在设计问卷时，
很容易产生这样的想法：
“这个也很重要，那个好像也不能少……”
结果就是题目不断增加，
研究者往往还会觉得
“这是一份很细致、很全面的问卷”。
但在实际研究中，
题目越多的问卷，失败概率反而越高。
The Brain 在审阅大量问卷项目时反复发现，
题目过多会以多种方式一步步拖垮研究质量。
1️⃣ 回答疲劳直接导致数据质量下降
题目越多，
受访者的疲劳感就越明显。
常见后果包括：
后半部分反复选择同一个选项
中立选项明显增多
主观题回答质量显著下降
即便样本数量足够，
这些问题也会整体拉低数据质量。
2️⃣ 核心变量的“信号”被稀释
当题目数量增加时，
真正核心的变量在整份问卷中的比重反而下降。
问题在于：
真正重要的题目
辅助性、探索性的题目
在回答层面上被赋予了同样的权重。
结果是，在统计分析中，
关键关系容易被噪声淹没，
反而不容易被清晰地识别出来。
3️⃣ 分析结构变得复杂且不稳定
题目多，往往意味着变量也多。
随之而来的问题包括：
多重共线性风险上升
统计检验力下降
结果解释难度显著增加
尤其是在样本量相对有限的情况下，
回归、调节、媒介等分析的稳定性会明显降低。
4️⃣ 研究目的被逐渐模糊
题目越多，
问卷越容易变成这样：
“这份问卷到底是想研究什么？”
当越来越多题目是因为
“以后说不定能用上”而被加入时，
研究的核心问题就会被稀释甚至消失。
在论文评审中，
这一点往往是最先被指出的问题。
5️⃣ 结果解释与写作负担急剧增加
题目多，
意味着结果也多。
随之而来的困境是：
不可能把所有结果都充分解释
只选择部分结果又容易被质疑为选择性报告
最终的结果往往是：
论文篇幅变长
解释变浅
整体完成度下降
好的问卷不是“问得多”，而是“问得准”
问卷设计的核心，
不在于不断添加，
而在于有意识地取舍。
安全判断标准总结：
是否直接对应核心研究问题
是否真的会在分析中使用
是否与样本量相匹配
是否在受访者可承受的疲劳范围内
如果某个题目无法通过这些标准，
果断删除，反而可能是在拯救整个研究。
The Brain 设计问卷的目标，
从来不是“问得越多越好”，
而是构建一个在分析和解读阶段依然能站得住脚的结构，
同时守住数据质量与研究完成度。
