How to Design Surveys (Survey Kit, Vol 5)

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出版者:Sage Publications, Inc
作者:Dr. Arlene G. Fink
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1995-08-03
价格:USD 25.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780803973879
丛书系列:
图书标签:
  • 调查设计
  • 问卷设计
  • 市场调研
  • 数据收集
  • 研究方法
  • 统计分析
  • 社会科学
  • 调查方法
  • 定量研究
  • 问卷调查
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具体描述

好的,这里是关于一本名为《如何设计调查问卷》(Survey Kit, Vol 5)的书籍的详细内容介绍,但不包含该书的实际内容,而是基于该主题的普遍知识和行业实践,旨在全面描述一本此类书籍可能涵盖的范围和深度。 --- 深入理解与实战:问卷设计与数据采集的艺术 本书籍旨在为读者提供一个全面且深入的指南,用于掌握设计、实施和分析高质量调查问卷的核心技能。无论您是市场研究人员、社会科学家、人力资源专家,还是任何需要从数据中获取可靠洞察的专业人士,本书都将是您不可或缺的实践工具。我们将从基础概念出发,逐步深入到复杂的设计策略和前沿的数据处理技术,确保读者不仅了解“如何做”,更理解“为何要这样做”。 第一部分:问卷设计的基础理论与哲学 本部分奠定了坚实的理论基础,探讨调查研究的本质、目标设定以及伦理考量。 第1章:调查研究的定位与目的界定 成功的调查始于清晰的目标。本章首先探讨调查研究在商业决策、学术探索和社会洞察中的作用。我们将详细区分探索性研究、描述性研究和因果关系研究的不同需求,并指导读者如何将宏观的研究问题转化为具体、可衡量的调查目标。重点讨论“SMART”原则在调查目标设定中的应用,确保每项调查都有明确的价值产出。 第2章:抽样方法学:锁定正确的受众 问卷的有效性很大程度上取决于受访群体的代表性。本章将深入剖析各种抽样技术。内容涵盖概率抽样(如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样)和非概率抽样(如便利抽样、配额抽样、滚雪球抽样)的优缺点、适用场景及潜在偏差。读者将学会如何根据研究预算、时间和目标群体的特征,科学地选择和计算所需的样本量,以确保统计推断的可靠性。 第3章:测量理论与维度构建 测量是问卷设计的核心。本章将介绍经典测量的四大尺度——名义、顺序、间隔和比率——及其在问卷设计中的具体应用。重点讲解如何构建潜变量(Latent Constructs),例如“客户满意度”、“员工敬业度”或“品牌忠诚度”。我们将探讨信度(Reliability)和效度(Validity)的概念,包括内部一致性信度、重测信度,以及内容效度、结构效度(探索性和验证性因子分析基础)和准则效度。 第4章:问卷的伦理、隐私与合规性 在数据驱动的时代,伦理责任至关重要。本章详细阐述数据收集过程中的知情同意、匿名性保护、数据安全存储和销毁的标准流程。我们将讨论GDPR(通用数据保护条例)等全球性法规对问卷设计和数据处理的约束,指导研究人员如何在追求数据深度的同时,严格遵守法律和职业道德规范。 第二部分:问题设计与结构优化 本部分是问卷设计的实操核心,专注于如何将抽象的概念转化为清晰、无歧义的问项。 第5章:构建高质量的问项:清晰度与中立性 本章教授如何撰写有效的问句。内容包括:避免使用双重否定句、行话或模糊的术语;如何处理涉及社会期望的敏感问题(如收入、行为频率);以及如何有效使用开放式问题和封闭式问题。特别强调“引导性问题”(Leading Questions)和“双重提问”(Double-Barreled Questions)的识别与规避,这些是导致数据偏差的常见陷阱。 第6章:量表设计:从李克特到语义差异量表 详细介绍各种量表类型的构造与应用。重点剖析李克特量表(Likert Scale)的奇数项与偶数项选择的权衡,以及如何确定最佳的选项数量(例如,5点、7点还是9点)。同时,深入探讨语义差异量表(Semantic Differential Scale)在评估感知和态度的效力,并讨论如何在不同的文化背景下校准量表的语义含义。 第7章:问卷的逻辑结构与流程管理 一个优秀的问卷必须具备流畅的用户体验。本章指导读者设计问卷的整体布局,包括引言部分的必要元素(建立信任)、主体部分的模块化分组、以及结束语的致谢与后续行动说明。重点教授“过滤问题”(Screening Questions)和“分支逻辑”(Branching Logic)的应用,确保受访者只回答与其情境相关的部分,从而提高完成率并减少受访者疲劳。 第8章:视觉设计与移动端优化 在数字化时代,问卷的呈现方式直接影响响应质量。本章探讨问卷的视觉美学——字体选择、颜色使用、排版布局对阅读体验的影响。更重要的是,深入讲解移动优先(Mobile-First)的设计原则,确保问卷在智能手机和平板电脑上具有完美的响应式设计,并讨论如何在有限的屏幕空间内优化问题展示顺序和交互元素。 第三部分:预测试、数据管理与分析准备 设计完成并非终点,测试与数据准备是保障最终结果准确性的关键步骤。 第9章:预测试与试点研究:识别隐藏的缺陷 任何重要问卷都必须经过严格的预测试。本章详细介绍了不同类型的预测试方法,包括认知访谈(Cognitive Interviewing)、启发式评估(Heuristic Evaluation)以及小规模的试点抽样。指导读者如何系统地记录和分析预测试中受访者的困惑点、跳过行为和思考过程,并据此迭代修改问卷措辞和流程。 第10章:数据准备与清洗的基础工作 原始数据充满了噪声和错误。本章聚焦于数据输入、编码(尤其是开放式问题的编码)和初步清洗。内容涵盖缺失数据处理(如删除、平均值插补、回归插补的适用性)、异常值(Outliers)的识别与处理,以及数据一致性检查(例如,逻辑检查和时间戳验证),为后续的统计分析奠定干净的数据基础。 第11章:数据转换与准备分析的步骤 在进入复杂的统计建模之前,数据往往需要进行转换。本章介绍如何进行项目合并、计算复合变量(如创建总分或指数)、进行变量重编码(例如,将多个有序变量合并为一个类别变量),以及标准化(Standardization)和规范化(Normalization)技术在不同分析方法中的应用。 第四部分:高级应用与前沿趋势 本部分展望调查研究的未来方向,探讨复杂场景下的数据采集策略。 第12章:混合方法研究:结合定量与定性洞察 现代研究越来越依赖混合方法论。本章探讨如何有效地将调查问卷(定量)与焦点小组、深度访谈(定性)相结合,实现优势互补。重点介绍顺序设计(Exploratory Sequential, Explanatory Sequential)和同时设计(Convergent Parallel)的构建流程,以及如何通过定性发现来解释量化结果中的意外发现。 第13章:在线数据采集的挑战与机遇 随着在线调查平台的普及,本章深入探讨了网络调查特有的挑战,如“受访者作答怠慢”(Satisficing)、“机器人/作答者身份验证”以及如何管理“面板疲劳”(Panel Fatigue)。介绍了先进的作答质量监控技术,如“Attitude Check Questions”和“Speeding Detection”。 第14章:利用行为数据增强问卷的效度 探讨如何将传统问卷数据与客观行为数据(如网站点击流数据、交易记录、传感器数据)相结合,以提高调查结果的外部效度和预测能力。讨论数据整合时的隐私保护和技术要求。 --- 通过本书的学习,读者将能够自信地驾驭从研究概念化到最终数据解读的全过程,设计出不仅能回答问题,而且能提供深入、可靠和可行动见解的高质量调查问卷。本书强调实践操作与理论深度的平衡,是每一位致力于提升数据采集质量的专业人士的必备参考书。

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读后感

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用户评价

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阅读这本书的过程,对我来说,更像是一次“思维重塑”的经历。它并没有试图灌输我所谓的“标准答案”,而是引导我从一个更宏观、更系统化的角度去审视问卷设计。我最喜欢它在讨论“问卷的整体结构”时,所提出的“用户体验”的视角。作者认为,一份好的问卷,不仅要问对问题,更要让填写者感到舒适和愉悦。它会从问题的排序、过渡句的使用、到页面的布局,都给出了非常具有建设性的建议,这些都远远超出了我之前对问卷设计的理解。我之前总觉得,只要问题设计得合理,数据就能分析出来,但这本书让我意识到,问卷的“呈现方式”同样至关重要,它直接影响到数据的质量和回收率。还有,书中在探讨“伦理考量”时,也做得非常到位,它提醒我们在设计问卷时,要时刻关注保护被试者的隐私和权益,这让我觉得这本书不仅关注技术层面,更注入了人文关怀。这种“兼顾技术与人文”的设计理念,让我对这本书的评价又提升了一个档次。总的来说,这本书不仅教会了我如何“设计”问卷,更让我明白了“为什么”要这样设计,以及如何在设计中融入更多的思考和智慧。

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这本书给我的感觉,更像是在进行一场头脑风暴,只不过这场风暴的引导者是一位极其善于提问并且极具洞察力的高手。它并没有直接给出一套标准化的模板,而是通过不断抛出问题、分析可能性、甚至挑战你的固有思维,来激发你独立思考的能力。我在阅读过程中,经常会停下来,对着书中的例子,反复推敲。比如说,当书中讲到“如何避免引导性问题”时,它不仅仅是列出“不要这么问”的例子,还会深入分析为什么这样问会产生偏颇,以及在不同的情境下,哪些细微的词语变化会带来巨大的影响。这种“解剖式”的分析,让我对语言的精确性和提问的技巧有了前所未有的重视。我还注意到,这本书在处理一些相对复杂的概念,比如“量表的设计”时,会从心理学、社会学等多个角度进行阐释,解释不同类型量表背后的理论依据和适用场景。这使得我对量表的选择和构建不再是凭感觉,而是有了更扎实、更科学的依据。有一点非常值得称赞的是,作者在书中反复强调“上下文的重要性”,提醒读者在设计问卷时,要充分考虑目标受众、调查情境以及数据分析的最终目的。这种“全盘考虑”的思维方式,贯穿了整本书,让我意识到,一份好的问卷,绝不仅仅是简单地把问题堆砌起来,而是一个精心设计的、服务于特定目标的系统工程。

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这本书的风格,与其说是一本教科书,不如说更像是一次深入的访谈。作者并没有以高高在上的姿态告诉你“你应该做什么”,而是通过一种平等的、探讨式的语气,和你一起走进问卷设计的“迷宫”。我尤其喜欢它在讨论“如何处理缺失数据”以及“如何进行问卷的预测试”这些看似细节却至关重要的问题时,所展现出的那种严谨和细致。它会告诉你,预测试不仅仅是让几个人随便看看,而是需要设计一套完整的流程,观察被试的反应,甚至进行事后访谈,来发现问卷中潜藏的问题。这种对细节的极致追求,让我深刻体会到,“细节决定成败”在问卷设计领域同样适用。书中的案例分析也做得非常出色,作者会选取一些真实的、有代表性的问卷,然后从多个维度进行剖析,指出其优点和不足,并给出改进的建议。这种“实战演练”式的学习方法,对于我这样希望将理论知识转化为实际应用的人来说,简直是太有帮助了。我经常会在读到某个案例时,脑海中会立刻浮现出自己过去遇到的类似问题,然后发现,原来解决的方向可以如此清晰。这本书让我对“数据质量”有了更深的敬畏,也让我更加理解,一份有效的问卷,是需要经过反复打磨和优化的。

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拿到这本书时,我本以为它会是一本相对枯燥的学术著作,但读下去之后,我才发现,它有着一股“化繁为简”的魔力。作者似乎有一种神奇的能力,能将一些原本听起来很复杂、很高深的问卷设计原理,用非常简洁、易懂的语言表达出来。我特别欣赏它在解释“信度和效度”这两个核心概念时,所采用的比喻和类比。比如,用“靶子”来比喻效度,用“每次射击的精确度”来比喻信度,这些生动形象的解释,让原本抽象的概念立刻变得鲜活起来,也让我更容易理解为什么在设计问卷时,必须同时关注信度和效度。而且,这本书非常注重“可操作性”,它提供的建议并非只是理论上的指导,而是给出了很多具体的步骤和方法,让你知道“下一步该做什么”。例如,在如何进行“问题编码”时,它会给出详细的步骤说明,甚至会提供一些常用的编码方案供参考。这种“手把手”的教学方式,对于像我这样初入问卷设计领域的人来说,无疑是巨大的福音。这本书让我不再畏惧问卷设计,反而觉得它是一件充满创造性和挑战性的工作,并且,我感觉自己已经掌握了一些“玩转”它的秘诀。

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这本《如何设计问卷(问卷工具箱,卷五)》我拿到手已经有一段时间了,一直想好好写点什么,但总觉得自己的感受太零散,很难一一道来。这本书与其说是一本“指南”,不如说更像是一位经验丰富的设计师,在你思维的各个角落轻轻点拨,让你恍然大悟,原来之前困扰自己的那些问题,其实有如此清晰且逻辑严谨的解决之道。我尤其喜欢它在探讨问卷设计基础原则时,那种循序渐进、由浅入深的讲解方式。比如,在讲到“明确研究目标”时,作者并没有直接罗列一堆“你应该怎么做”的指令,而是通过一系列设问,引导读者自己去思考“我究竟想通过这份问卷了解什么?我的最终决定会基于哪些信息?”这种互动式的引导,让我感觉到,这本书是真的在尝试帮助我“学会”设计问卷,而不是简单地“告诉”我怎么做。而且,它在解释一些概念时,会结合非常生活化、贴近实际的例子,比如用社区调查来解释抽样方法,用用户满意度调查来讲解问题类型,这些都让原本可能枯燥的理论变得生动有趣,也更容易被我理解和记忆。我常常在读到某个章节时,会立刻联想到我之前参与过的问卷设计项目,然后发现,哦!原来当时那里做得不够好,是因为忽略了XX原则。这种“回溯性”的顿悟,是阅读这本书最让我感到惊喜的部分。总的来说,这本书为我打开了一扇新的视角,让我对问卷设计有了更系统、更深刻的认识,也为我今后的工作提供了非常有价值的指导。

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