之前保存来自网易的一篇文章，现在没有找到原文链接，见谅。当初看到这篇文章比较实用，按照本文的方式解决了一些实际问题。

聊聊问卷设计的细节。

1. 指示性说明

社会调查类的教科书里通常要求我们写上长长的一大段说明文字，但在互联网上有多少人会认真看一大坨文字？看看《don’t make me think》作者如何做的：从103个单词删减到41个单词（该书中文第二版，P34）！非必要信息不得出现在问卷的指示性说明中。

需要提及的核心信息无非就这几个：A.目的：帮助改进网易XX，也欢迎非网易用户作答 B.时间：3-5分钟 C. 匿名和保密 D.有奖：通过质量检核的完整答卷可参与抽奖。

2. 题目编制思路

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3. 题目设置需注意的细节

  1. 简洁、明确：有时这两者是个矛盾，但尽量做到平衡。
    【例子】 您使用XX的历史多久？——简洁
    您第一次使用XX是什么时候？——简洁、通俗
    您第一次使用XX（不一定是目前最常用的这个）是什么时候？——稍微牺牲了“简洁”，但是更“明确”！
  2. 态度中立、无诱导性
    【例子】 您对目前常用的XX满意吗？
    您对目前常用XX的满意程度为？
  3. 选项设置需注意的细节
    1. 选项互斥
      【例子】 您平时上网较常浏览的内容为？
      A.热点/头条新闻 B.娱乐八卦 C.时事政治 D.游戏/动漫 ……
      选项A原本是为了对应于“每天都会看新闻头条、但对于内容领域没有特别偏好”的这样一部分人的行为；但A选项与后面选项存在着重叠，尤其A与C重叠的程度非常高。于是，删除C选项，把A选项改为“时事新闻”。
    2. 包含所有的可能
      能否做到这一点，就反映出准备阶段的工作是否充分。当怀疑选项设置可能不全时，可以再去找产品、设计、运营人员探讨、核对。
      此外，可以设置【其它】选项，以确保用户始终可以作出选择；同时，选择【其它___】选项的比例高低也反映了选项设置是否全面。
    3. 用户易理解
      【例子】询问用户使用的手机操作系统时，选项“iOS（iPhone）、symbian（塞班）”就比“iOS、symbian”更容易理解，虽然前一种表达貌似不伦不类。
    4. 变量的测量类型
      实际工作中，只大体区分为“类别变量”和“连续变量”两大类。就统计测量层次上来说， “连续变量”比“类别变量”级别高，包含信息丰富，也可以使用稍高级的统计方法。所以，可能的情况下，尽量让选项“变为连续变量”。
      【例子】 想了解用户平时分享站外内容的情况，两种选项设置（后一种更好）：
      A.分享 B.不分享
      A.频繁 B.经常 C.一般 D.很少 E.从不
    5. 态度中立、无诱导性
      【例子】选项“时事政治”改为“时事新闻”；“愤青”改为“热衷点评时政的普通人”
    6. 随机顺序呈现
      若选项为事实性的、类别变量，而非按程度顺序递进的连续变量，那么选项应该随机顺序呈现给答题者，这样可以排除首尾选项或中间选项更易被选择的倾向。
    7. 避免反应心向
      反应心向是指回答问卷的人具有一种比较固定的作答倾向。有时可能是有意识的：讨好出题者；给别人留下好印象。有时可能是无意识的：习惯回答“是”、“同意”；社会赞许性——避免社会文化规范里不赞同、或负面的评价；回避、防卫敏感隐私问题或社会禁忌话题。
      在线下、面对面、有奖品的答题环境下，更易发生有意识的反应心向的问题。在互联网上、匿名的情况下，有意识的反应心向会减弱很多，无意识的反应心向也可以通过以下努力得到缓解。具体做法如下：
    8. 指示性说明部分：强调匿名和保密；强调认真、如实回答才能参与抽奖。
    9. 问卷中：非必要情况下，不要求用户填写收入状况、手机号码。即便确实是调查所需，也要说明缘由，且保留用户自主决定是否回答的权利。
    10. 问卷中：设计一些呼应的题目互相印证；并且可以适当采用反向计分的方式。
  4. 数据分析时：涉及自家产品和别家产品的满意度、好感度等这些态度评价的比较时，一定要小心得出结论（可能存在反应心向，用户对自己产品的评价很好）。
  5. 建立不同问题、选项间的呼应
    一方面，可以互相印证，提升问卷的信度（当然，没必要仅仅为此而增加题量——得不偿失）。另一方面，便于在统计分析时采用交叉分析/列联表的方法——这会为你的调查报告在“丰富、准确、有价值”方面提升很多！
    【例子】“选择目前这家XX作为您最常用的XX的主要原因为？”、“您对目前最常用这个XX主要不满之处为？”这两个题目的结果可以用来互相印证。
    【例子】“您在XX上比较关心什么类型的人？”“您在XX上感兴趣的内容为？”这两个题目可以用来做交叉分析，能找出“人”和“内容”最典型、最具代表性的组合。
  6. 题目的排序

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总体的题目排序原则如上，有时也要考虑一些特殊情况，比如“接触产品时间有先后关系、操作流程有特定的顺序”，此时局部的题目则按“时间/流程先后”排序。

  1. 问卷题量

先看问卷法和量表法的区别：
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可以这样通俗地理解：量表是许多专家、花了大量精力在编制环节（工具本身的信效度很高）；测试时需要的样本量稍小一些，就能达到研究目的。问卷原本就需要大量代表性的样本才能实现目的，况且问卷本身的信效度还欠佳，更需要大量样本了。

为了得到大量的样本，且希望数据质量较高，问卷本身就会受到限制——题量要偏少。实际工作中，将问卷总题目数控制在 25 题之内，平均答题时间不超过 300 秒（事后统计）。