中天華溥：基於SPSS，如何設計問卷題項
作者：中天華溥諮詢顧問 程龑
企業管理諮詢是一個快節奏、高強度的行業，以項目進度為準則，往往對項目進度與項目計劃的誤差有著嚴格要求，因此對於各個階段的時間把控需要非常準確。客戶公司調研是一個項目的開端，通過調查問卷、個性訪談等方式進行數據收集。在進行數據分析的過程中，我們發現網上的大部分問卷平臺的數據分析僅僅停留在頻率分析上，而問卷背後深層次內容並沒有展現在我們大家的眼前。從而收集的信息可能存在著一定的差異。下面我們和大家探討下使用SPSS分析軟體對問卷整體情況進行分析的幾種思路。
一、問卷設計的基礎
調研問卷的設計是可以幫助諮詢團隊快速整理項目邏輯，抓住項目重點以及客戶痛點的有效方式。在進行問卷設計過程中，問卷體現的是整個團隊的研究思路。在問卷確認的同時，也是對於問卷分析思路框架的確定。在這個過程中，我們一定要特別重視問卷題項的設計，避免問卷下發並且回收後，無法進行相關分析的尷尬局面。
在基於SPSS軟體分析進行問卷設計之前，我們需要明確以下幾個問題：
1、我們的問卷針對的人群是哪一類？根據不同的人群，我們需要制定不同的樣本量；
2、我們需要確定整體的分析思路採用什麼樣的方式進行；
3、我們需要明確幾個統計的基礎術語：什麼是「量表」題項？什麼是「非量表」題項？什麼是「定量數據」？什麼是「分類數據」？
之前說過，為了防止問卷回收之後無法使用SPSS進行分析，我們在設計問卷的過程中，需要遵守上面提到的題型分類原則。接下來我們來講一講這幾種題型代表的都是怎麼樣的含義。
首先來說下什麼是「量表」題項。量表題項通常指李克特量表，主要是為了調研答問卷的人對於某一件事情的態度或者看法情況。題目答案選項類似於「非常好」、「比較好」、「一般」、「不太好」、「非常不好」等。這一類的題項可以用於企業效度（有效性）分析、信度（可靠性）分析、探索性因子分析等。在問卷中，我們常見的答案選項分類有五級量表和七級量表，四級量表額九級量表出現的頻率相對低一些。
對於「非量表」的概念，我們可以直接以字面意思來理解，除了量表剩下的都是非量表題項，非量表題項更多的是用於對於企業現狀的分析。舉例來說，我們可以認為選項是多選的題目就是典型的非量表題項。
在進行問卷分析過程中，我們將問卷的數據分為兩類，分別是「定量數據」和「分類數據」。在這裡我們會發現一個有趣的現象，所謂的定量數據就是量表統計的一種體現模式，定量數據的題項答案具有可比較性，我們可以將上面提到的「非常好」、「比較好」、「一般」、「不太好」、「非常不好」這五種情況按照由好到壞或者由壞到好進行排序，並且使用數字1、2、3、4、5進行標記。在進行SPSS分析的時候，直接進行數據的錄入。
不同於定量數據的數字具有比較意義，分類數據的答案選項代表的是答案選項的分類，舉個例子，題目問的是答題人的性別，那麼對應的，答案選項使用1代表男性，2代表女性。在進行企業當前情況調研過程中，通常會使用分類數據對問卷中收入、性別、年齡段等數據進行分析。
二、 設計階段的注意事項
2.1量表分析注意項：
在進行問卷設計階段，針對量表和非量表題項，我們都有著很多需要注意的事項。接下來我們將會依次對這兩類題項在設計過程中的注意事項進行解釋說明。
在進行量表題項設計的過程中，我們需要注意的點大致可以分為七項，分別是題目設計前的文獻參考依據、題目數量、因變量Y題設設計、題目設計的規範統一、反向題的設計、打分題設計等。
首先我們先來說一下問卷題目在設計階段的文獻參考依據，在進行企業診斷諮詢階段，設計問卷是為了更好的了解企業的真實情況，因此，在設計問卷前，必須對客戶公司的情況進行大致的了解，我們認為這一階段的文獻依據主要通過訪談的數據作為設計基礎。
題目數量：在進行問卷設計過程中，我們為了得到更小偏差的分析結果，我們需要對同一變量的問題進行多個設計，但是同一變量的問題不能過多，如果問題超過十個，會因為問題過多導致填寫問卷的人產生煩躁情緒，不認真填寫問卷，最終導致問卷數據不真實，最終分析結果和預期結果出入比較大的現象。我們認為，同一變量的問題，在進行設計的時候，最好是在4-7個問題，不能提少，但是也不能太多。我們需要把控好這個度。
因變量Y題設設計：大家讀到這裡的時候，可能會因為曾經函數對我們造成的心理陰影而快速略過，這裡我會用淺顯易懂的語言進行陳述。我們在生活中，在說一些問題的時候，都會給自己假定一個前提，比如說當我們後悔的時候我們會說：「如果我早點知道，就......」，在這一句話中，「如果」後面的內容我們可以理解為自變量，「就」後面的內容我們可以理解為因變量。結果因為之前的先決條件發生變化，在進行問卷設計過程中，我們需要避免題目的答案中出現兩個變量，如果有這一類問題，我們在設計問卷的過程中，必須將這類問題進行拆分，拆分為兩個問題，不能講他們放在同一個問題中。除了這種錯誤之外，還有一種比較常見的錯誤是，在一道題項中，全是自變量的題項，沒有設置因變量，出現這一類錯誤會導致回歸分析沒有辦法操作，使影響關係研究腹死胎中。
在進行問卷設計過程，我們還需要對於同一個變量的題項的答案進行統一，不能出現問題答案多級量表混合的情況。換句話說就是，不能在同一個變量的題目上，有的設計五個選項，有的設計四個選項，必須做到統一。
量表反問題項，在此只進行簡單闡述，不進行分析。這一類問題要求在設計題目的時候，通過同緯度下反向態度的提問，在進行問卷設計的過程中，我們不建議過多的設計反向題設，這一類題設會導致信度分析和效度分析不準確。在設計打分項題項時，我們更加建議問卷設計者使用五級量表或者七級量表。
2.2非量表分析注意項：
前面我們提到了，非量表題項主要目的在於研究當前的現狀並提出相關建議。非量表包括單選題、多選題、填空題等類型。在對非量表數據進行分析的過程中，我們用的比較多的分析方法有頻數分析、卡方分析、回歸分析和聚類分析。
在進行非量表題項設計過程中，我們針對不同類型的題目需要注意不同的要點。在進行單選題設計時，我們需要注意每個題項的答項不能過多，答項太多會導致每個選項對應的樣本數據很少，信息量不充分，最終分析結果的可信度也不會很大。同樣的在進行多選題設計過程中，多選題的數量和樣本的數量呈現正比增長關係，多選題越多，所需要的樣本量就越多。
在問卷中設計填空題選項，我們認為收集到有用信息的概率非常的低，同時也會增加我們的工作量，在項目開展的第一階段，更加建議對相關問題進行分析歸類，直接在訪談中提出。
除此之外，非量表提醒還有邏輯跳轉類題目，在設計問卷過程中，如果沒有進行過專業的數據分析學習，在問卷中，不建議設計此類問題。此類問題需要進行多次數據匹配，在未進行專業培訓之前，我們不能夠確保問卷分析結果的邏輯清晰度。因此，我們更加建議問卷設計者在進行問卷設計的過程中，儘量避免使用該類問題。
到了這裡，本期關於問卷設計階段的準備工作和注意事項已經講述給大家了，希望能夠幫到大家。