调查问卷的设计与评估/万卷方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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蒋逸民... 编

图书标签:

• 调查问卷
• 问卷设计
• 评估
• 万卷方法
• 社会调查
• 数据分析
• 研究方法
• 统计学
• 测量与评价
• 定量研究

店铺： 土星图书专营店

出版社： 重庆大学

ISBN：9787562451532

商品编码：26314912754

开本：32

出版时间：2010-10-01

基本信息

• 商品名称：调查问卷的设计与评估/万卷方法
• 作者：(美)弗洛德·J.福勒|译者:蒋逸民
• 定价：25
• 出版社：重庆大学
• ISBN号：9787562451532

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2010-10-01
• 印刷时间：2010-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：199
• 字数：185千字

编辑推荐语

本书几乎涵盖了问卷设计的所有问题。比如它具体论述了如何起草调查问题并在经验的层面上加以评估，如何在撰写问题时选择合适的措辞，如何选择问题的格式，等等。该书专门用了两章的篇幅论述了如何撰写用来收集事实资料的问题以及如何撰写用来测量主观状态的问题。书中一一列举了“好的”和“坏的”调查问题的实例，并解释了“坏的”调查问题何以在一定程度上导致了有缺陷的答案。书中还讲解了如何对问卷问题进行评估，如何对问题理解和管理上的一致程度进行有效评估。可以毫不夸张地说，该书是社会科学研究者和调查工作者进行问卷设计的一本实用价值很大的案头参考书。此外，该书也可以帮助调查数据的使用者来正确地评估有关调查数据。

内容提要

设计好的调查问卷是一项技术含量极高的专业活动，有的学者的终身 成就不过是设计了一份高质量的、广为使用的调查问卷。
     美國**調查研究方法專家福勒在這本十多萬字的小册子中，試圖從 專業的角度系統地回答問卷設計的所有問題： 什么是一份好的調查問卷，什么是一個好的調查問題？ 如何起草调查问题并在经验的层面上加以评估？ 如何在撰写问题时选择合适的措辞，以及如何选择问题的格式？ 如何撰写用来收集事实资料的问题，以及如何撰写用来测量主观状态 的问题？ 什么是“好的”和“坏的”调查问题，以及“坏的”调查问题何以导 致了有缺陷的答案？如何对问卷问题进行评估？ 對社會科學的研究者和調查工作者而言，本書是**值得反復閱讀的 案頭工具書。
    

作者简介

弗洛德·J.福勒(Floyd J.Fowler，Jr.) 美国密歇根大学(University of Michigan)社会心理学博士。自1971年以来为马萨诸塞一波士顿大学调查研究中心的**研究员，并任该中心主任长达14年之久。福勒博士曾在哈佛公共健康学院教授调查方法7年，目前是达特茅斯医学院的研究人员。他参与了许多调查项目，涵盖了一系列广泛的学科领域，如犯罪、健康、住房、交通、政府服务和宗教等。他的主要研究兴趣是调查研究的误差来源。他*近出版的著作探讨了如何降低与访员有关的误差以及改进调查问题的设计和评估。其主要著作包括：《标准化调查访问》(Standardized Survey Interviewing，与T.W.Mangione合作)、《调查研究方法》(Survey Research Methods，3rd ed.)等。

目录

1 作为测量的问题：概述
什么是好问题
影响测量的“问与答”特征
问题的评估
本书的构架
2 设计问题来收集事实资料
问题的目标
概念和术语的界定
知道答案与记得答案
答案的形式
减少社会想望对答案的影响
结论
3 用来测量主观状态的问题
对人、地、事的描述和评估
测量对观点的回答
测量知识
多项目测量
有关主观状态答案的相对性
结论
4 设计好的调查工具的一般原则
问什么问题
问题的措词
调查问卷的格式
培训受访者
结论
5 问题的预调查评估
专题小组讨论
深度个人访谈
田野预调查
在自填式问卷中调整预调查策略
列表回答
结论
6 评估调查问题的效度
研究相关的类型
用记录来验证
比较替代问题的形式
用一致性作为效度指标
结论
7 问题设计和评估：回顾与结论
有关事实的问题
测量主观状态
测试问题
评估问题的效度
结论
附录
附录A 常见测量的维度
附录B 常见协变量测量
附录C 关于开放式问题
附录D 达成标准化访谈
参考文献
索引

探寻真相的基石：一本关于严谨研究方法的指南 在这纷繁复杂的世界里，我们渴望理解事物运行的规律，探究现象背后的原因，并据此做出更明智的决策。无论是科学研究、市场分析、社会调查，还是日常生活中对身边事物的观察与反思，严谨的探寻过程都至关重要。而要搭建起这座通往真相的坚实桥梁，其最基础也是最关键的组成部分，便是精心设计的调查方法。这本指南，便是献给所有渴望系统、科学地收集信息，并从中提炼有价值洞见的研究者、学生、从业者以及一切对知识充满好奇的人们。 我们生活的时代，信息爆炸，数据唾手可得，但如何从海量信息中筛选出真正可靠、有用的部分，却是一门精深的学问。往往，许多看似有说服力的结论，其根基却摇摇欲坠，原因就在于调查设计上的疏忽。一个不恰当的提问方式，一个带有引导性的措辞，一个未能充分考虑的样本选择，都可能导致信息的偏差，甚至得出完全错误的结论。这本指南，将带领读者深入理解调查设计的各个环节，从宏观的策略到微观的技巧，层层剖析，力求让每一个参与研究的人，都能掌握构建可靠信息基石的关键能力。 本书的核心，在于“设计”与“评估”这两个紧密相连的环节。首先，我们将聚焦于“设计”的艺术与科学。这不仅仅是简单地罗列问题，而是要深入理解研究目标，并将其转化为能够捕捉真实信息的语言和结构。我们将从最基础的问卷类型开始，探讨访谈、观察等多种数据收集方式的优势与局限。读者将学会如何清晰地界定研究对象，如何选择最适合的抽样方法，以确保收集到的信息能够代表更广泛的群体。 在问卷设计方面，本书将详细阐述不同题型（如封闭式问题、开放式问题、量表题等）的特点、适用场景以及设计时的注意事项。我们不仅会指导你如何撰写清晰、无歧义的问题，还会深入探讨避免常见偏见（如首因效应、近因效应、社会期许效应等）的策略。如何让问题既能有效收集信息，又不至于让被访者感到困扰或产生抵触情绪，将是本书重点关注的实践内容。我们将一步步引导你理解，为什么一个问题的措辞、顺序、选项的设置，都会对最终结果产生深远的影响。 除了问卷，本书还将拓展到其他重要的研究工具。例如，如何设计一个有效的访谈提纲，确保访谈能够深入挖掘被访者的真实想法和经历。如何进行系统的观察，并记录下具有研究价值的行为模式。这些不同的方法并非孤立存在，而是可以相互补充，形成更全面、更 robust 的研究设计。本书将帮助你根据不同的研究情境，灵活运用和组合这些工具，搭建起最适合你的信息收集体系。 然而，仅仅完成了“设计”，研究的使命并未结束。一个精心设计的调查，其价值的实现，离不开严谨的“评估”。因此，本书的另一重要篇章，将致力于“评估”的艺术。我们不仅仅要收集数据，更要审视数据的质量，了解其可靠性和有效性。 在数据收集完成后，如何进行预处理和清洗，剔除无效信息，是保障后续分析准确性的第一步。本书将介绍一些常用的数据清洗技术和原则。更重要的是，我们将深入探讨如何评估调查本身的质量。这包括评估问卷的信度（即测量结果的一致性）和效度（即测量是否真正反映了想要测量的概念）。读者将学习如何通过统计方法，如Cronbach's alpha系数来评估量表的内部一致性，如何通过内容效度、结构效度和效标关联效度来衡量测量工具的有效性。 本书还将关注数据分析的逻辑。在理解了数据的可靠性之后，如何选择合适的统计分析方法，将收集到的原始数据转化为有意义的结论，是研究的升华。我们不会深入到复杂的统计模型，但会清晰地讲解描述性统计（如均值、中位数、标准差）在初步理解数据分布中的作用，以及如何运用推论性统计（如t检验、方差分析、相关分析、回归分析等）来检验研究假设。重点在于，让读者理解每种统计方法的应用场景和结果的解读，从而避免望文生义或过度解读。 此外，本书还将强调研究伦理在整个调查过程中的重要性。从知情同意、隐私保护，到数据匿名化处理，我们都将进行详细的阐述。一个严谨的研究，不仅要追求科学的严谨，更要体现对参与者的尊重和保护。 本书的写作风格，力求通俗易懂，同时又保持学术的严谨性。我们将避免使用过于晦涩的术语，如果必须使用，也会给出清晰的解释。丰富的案例分析将贯穿全书，通过实际的例子，帮助读者更好地理解抽象的理论和方法。这些案例将涵盖不同领域，如消费者行为研究、教育评估、公共卫生调查、社会科学研究等，展现调查方法在各行各业中的应用广度与深度。 对于初学者而言，本书将提供一个系统入门的路径，从零开始，循序渐进地掌握调查设计的核心技能。对于有一定研究经验的读者，本书将提供更深入的思考和更精细化的方法，帮助你提升研究的科学性和可靠性。我们相信，通过学习本书介绍的方法，你将能够更自信地开展研究，更清晰地解读数据，更准确地理解世界。 探寻真相，是一场永无止境的旅程。而一套科学、严谨的调查方法，正是这场旅程中最可靠的指南针和最坚实的工具箱。本书，正是为了武装你，让你在这条探索的道路上，走得更远，看得更清。愿本书成为你手中不可或缺的利器，帮助你在纷繁的表象之下，发掘出事物的本质，构建起属于你自己的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

如果说前半部分是教你如何精雕细琢地“雕刻”问题，那么后半部分对数据评估的论述，则更像是一堂高阶的统计思维训练课。作者在评估信度和效度时，并没有简单堆砌复杂的数学公式，而是用非常贴近实际案例的方式解释了它们背后的商业或研究含义。我以前总觉得 Cronbach's Alpha 是一个需要敬畏的神秘数字，读完这本书后，我明白了它真正的局限性，以及在不同情境下应该优先考虑哪些评估指标。更精彩的是，它提到了“问卷疲劳”对数据质量的影响分析，这在追求效率的快节奏环境中，往往是被忽视的关键点。这种对数据“生命周期”全流程的关注，使得整本书的格局一下子被拉高了，不再局限于单纯的问卷制作，而是上升到了如何通过有效测量来支持决策制定的战略层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是信息收集的百科全书！我印象最深的是它对问卷设计原则的阐述，那种条分缕析的逻辑，让人感觉仿佛拿到了一张通往高质量数据的地图。作者没有停留在“问卷要清晰”这种空泛的建议上，而是深入到了认知心理学的层面，解释了为什么某些措辞会产生偏差，以及如何通过预测试来“校准”我们的测量工具。特别是关于李克特量表的构建和效度检验部分，我感觉自己之前做的很多问卷都像是在“瞎猜”，这本书给了我一套严谨的框架，让我能够有底气去构建真正能反映受访者真实态度的工具。它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”，这种深度思考的引导，对于任何需要进行市场调研、学术研究或内部评估的人来说，都是无价之宝。读完之后，我立刻着手修改了我手头正在进行的一个客户满意度项目，效果立竿见影，反馈数据变得可信度高多了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操性强到令人赞叹，简直像是一位经验丰富、脾气极好的导师手把手带着你入门。我尤其欣赏它对问卷分发和数据清理流程的细致描述。很多同类书籍只谈设计，却忽略了问卷从设计到最终分析之间的“灰色地带”，比如如何选择最合适的匿名方式以最大化参与率，或者在面对大量开放性文本数据时，如何运用主题编码进行高效归类。书中提供了一系列可以立即套用的流程图和检查清单，让我避免了许多新手常犯的低级错误。比如，它详细分析了不同分发渠道（线上、线下、电话）对样本偏差的影响，并给出了相应的加权调整建议。这不仅仅是理论，这是经过无数次实战检验的“避坑指南”。对于我这种需要在有限资源内快速产出可靠报告的人来说，这种“拿来即用”的价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是一种非常沉稳、严谨的学者之音，但绝不晦涩难懂，反而充满了对读者的尊重和耐心。它仿佛在对你说：“我知道你对这个领域感兴趣，我将用最清晰、最不含糊的方式把知识点交付给你。” 我尤其欣赏它在处理“伦理规范”时的态度。在如今大数据和隐私问题日益突出的时代，如何设计一个既能获取足够信息又能充分保护受访者权益的问卷，是一个巨大的挑战。书中对此的论述非常到位，提供了具体的知情同意书范本和数据销毁流程建议，这体现了作者对研究者责任的深刻理解。它不仅仅是工具书，更是一本关于“如何做一个负责任的研究者”的行为准则手册。这种对职业素养的强调，让这本书的价值超越了单纯的技术层面。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书最大的魅力在于其“平衡”——它完美地在“理想化设计”和“现实限制”之间找到了一个实用的交集点。在学术研究中，我们总希望问卷设计能达到教科书级别的完美，但现实往往是时间紧、预算少、受众群体难以集中控制。作者非常体贴地讨论了在资源受限的情况下，哪些环节可以适度简化，哪些环节是绝对不能妥协的“红线”。比如，它对比了不同样本规模下的误差容忍度，帮助我们做出更务实的决策。此外，书中对不同文化背景下问卷翻译和本地化的处理方式也进行了深入探讨，这对于拓展国际合作项目的我来说，简直是雪中送炭。它没有给我们提供一个僵化的模板，而是提供了一套灵活应对复杂情境的“思维工具箱”。