问卷调查法具体步骤

调查问卷一般分10个环节，也就是我们常说的10个步骤。

一、设计好调查问卷的目的和内容。这一点也就是要把相关的规定和信息要明确。对那些直接参与设计的的人员来讲，要详细的了解本项问卷的目的和内容，将问题条理化、具体化和可 *** 作化。

二、搜集相关的资料。要想把问卷调查设计好，在做问卷调查前还要做些充足的准备。因为问卷调查不仅仅是答题和整理信息这样简单的事情，它还需要系统化，需要我们在做调查前做好各项准备工作，包括素材的丰富和对研究问题的知识准备。

三、掌握好调查问卷的类型。不一样的调查形式在调查中会得到不一样的结果。为此在调查时我们要根据调查问卷的内容和要求，要充分考虑到调查问卷的类型。

四、明确答题的主要内容。在确立了答题的方法和类型后，我们就要根据具体要求细化答题内容，这是一项非常重要的环节，因为答题的内容是我们进行调查的关键，也是对调查相关的内容进行划分区间的一项重要工作。

五、把握答题的结构。也就是说我们要把调查问卷设计为封闭性的设计还是开放性的设计。

六、做好问题的措词。一字一意，一句一章要条理清楚，为此在对问题进行表述时一定要做好精准性，使被调查者一看就能知道其中的关键所在。

七、安排答案的次序。在设计时一定要对答案的次序进行合理的设计和安排，这里要说明的是，如果不是选择答案，而是开放性的填写性调查，还需要对答案进行区间处理。

八、确定格式和版面。

九、拟定问卷的初稿。

十、制作问卷。

以上就是问卷调查的具体流程，缺一不可。

问卷调查法的形式

问卷调查，按照问卷填答者的不同，可分为自填式问卷调查和代填式问卷调查。其中，自填式问卷调查，按照问卷传递方式的不同，可分为报刊问卷调查、邮政问卷调查和送发问卷调查；代填式问卷调查，按照与被调查者交谈方式的不同，可分为访问问卷调查和电话问卷调查。

1  报刊问卷调查，就是随报刊传递分发问卷，请报刊读者对问卷做出书面回答，然后按规定的时间将问卷通过邮局寄回报刊编辑部。

2  邮政问卷调查，就是调查者通过邮局向被选定的调查对象寄发问卷，请被调查者按照规定的要求和时间填答问卷，然后在通过邮局将问卷寄还给调查者。

3  送发问卷调查，就是调查者派人将问卷送给被规定的调查对象，等被调查者填答完后再派人回收调查问卷。

4  访问问卷调查，就是调查者按照统一设计的问卷向被调查者当面提出问题，然后再由调查者根据被调查者的口头回答来填写问卷。

拓展资料：

问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。所谓问卷是一组与研究目标有关的问题，或者说是一份为进行调查而编制的问题表格，又称调查表。它是人们在社会调查研究活动中用来收集资料的一种常用工具。调研人员借助这一工具对社会活动过程进行准确、具体的测定，并应用社会学统计方法进行量的描述和分析，获取所需要的调查资料。

问卷又称调查表，是社会调查研究中收集资料的一种工具，其形式是以问题的形式系统的记载调查内容的一种印件，其实质是为了收集人们对于某个特定问题的态度行为特征价值观观点或信念等信息而设计的一系列问题。问卷调查也称问卷法，是设计者运用统一设计的问卷向被调查者了解情况或征询意见收集信息的调查方法。

问卷调查问题的类型

一般地，一个问卷要包括三类的问题：理论模型中的变量、辅助变量、与人口统计学特征。

显然，一个问卷必须首先包括理论模型中的所有变量。在行为研究中，这些变量往往是心理变量。一个心理变量是用三个或三个以上的测度问题 (measurement item) 来测量的。一个心理变量往往对应于一组、而不是单一的语义。我们把这样的心理变量叫作一个理论构件或构件 (construct)。这些相关的细化的语义往往被叫作这个心理变量的概念空间 (concept space)。

用多个问题来测量这个概念，就是要从这个概念空间中选择合适的表达方式，使这些表达方式作为一个整体可以更好地反映一个不可以直接测量的心理变量。这些被使用的问题又叫作测度项 (measurement item)。

相应地，它们的记分标准叫做刻度 (scale)。心理计量学中有两种常见的刻度：李克特量表 (Likert scale) 与语义对比刻度 (semantic differential scale)。前者往往用“同意/不同意”来表示对一个测度项的认可程度，而后者则让调查对象在一组反义词中选择合适的位置。比如，为了测量满意度，我们的李克特量表问题可能是：

这个产品的让我满意。

1. 非常不同意

2. 有点不同意

3. 既不反对也不同意

4. 有点同意

5. 非常同意

第二类变量是人口统计特征(年龄、性别、种族、教育程度、省份、职业等)。这些变量在心理学研究中往往并不占据主要位置。它们可以用一个测试项来测定。而且，这些变量大多比较客观，报告误差不大。在一个问卷中包括这些变量的目的往往是为了检验一个样本是不是与群体有相似的组成，从而具有代表性。

第三类变量是辅助变量。一类重要的辅助变量是控制变量 (control variables)。控制变量并不是理论模型中的主角。但是因为一个理论模型往往只从一个角度出发，所选变量有时不能有很好的充分性。这时，包括一些控制变量就可以用来表明即使另外一些重要的变量在场，所选的理论变量仍具有重要性，并表明理论变量具有有别于控制变量的额外作用。

举例来讲，在组织中，如果我们的模型是信任度影响一个人向另一个人问取知识的频率，信任度是我们的理论变量。我们的控制变量可以包括私人友谊与业务上的相关性。这样，如果我们用统计方法先去除私人友谊与业务上的相关性对知识问取行为的影响后，我们还能够表明信任度可以解释这两个变量没法解释的知识问取行为，我们就可以更有力地表明信任度的作用。这样的控制变量虽然不是一个模型的主角，却是包括在统计分析中的。

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