不管是学术研究还是商业市场,问卷调查几乎是最为常见的一种信息&数据收集方式。用于学术研究的问卷,目的是了解科学和社会现象,为社会研究提供理论依据和有价值的学术参考,以写出富有成果的学术研究论文。除了我们熟悉的心理学、社会学、经济学、教育学,到现在大热的机器学习,深度学习,统计学等数据编程类相关的方向,甚至是医学、案件侦查都会用到这样的方式。
要设计出一份好的问卷,写出一份有价值的论文,首先你需要有明确的研究设计。问卷应该调查哪些信息,是由研究设计决定的,研究设计是由研究目的决定的。也就是说问卷是为研究目的和研究设计服务的。先有研究设计,然后才有研究设计指导下的调查问卷。研究设计和调查问卷是一枚硬币的两面,具有一一对应关系,研究设计中需要的数据在调查问卷上以具体题目来搜集,调查问卷上的每个题目都是在研究设计的指引下为达到研究目的服务的。
但在现实中,很多人的研究过程是反过来的,先天马行空地设计问卷,数据搜集上来以后再看能做什么研究。先作调查再考虑研究设计,这样做可能导致两方面的后果:一是没有系统地梳理自己需要哪些信息,虽然问卷上问了很多问题,但是真正需要的信息可能并没有问到,等开始做研究时就会发现需要的数据调查问卷没有收集;二是没有对问卷上每一个问题如何应用做具体的设计,虽然论文问卷上问了很多问题,但是不知道要如何应用,能如何应用,最后搜集到的都是无用的数据,白白浪费了为调查所付出的成本。
在明确了研究设计以后,为了完成研究内容,需要哪些数据就应该在调查问卷中设计相应的题目。比如,通过研究设计发现,分析某个问题需要家庭收入的信息,那么就在调查问卷中设计收集家庭收入数据的问题。以社会科学的选题来说,取决于现在的社会关心什么问题,取决于我们需要研究什么问题。论文选题的切入点可分为议题、研究选题和实证选题。如果说你关注的是教育公平问题,那么这只是一个议题,将其具体定义为“城乡出身与累积优势”,它的范围就变小了,成为议题中的一个研究选题。将研究选题中的概念转化为可操作的实证问题,这个选题就算成功了。
当我们收集到海量数据,且理清自己的研究目的之后,就可以对回收的问卷数据进行分析了。依据调查结果,对问卷中每一个问题的回答情况进行编码统计。调查问卷得到的数据我们可以有两种分析方法,即定性分析和定量分析。
定性分析依靠研究者以自己的专业知识并采取不同的分析视角,对所得的数据进行编码分析。但这种方法存在较大的主观性,会受到研究者专业知识水平和主观意识的影响。所以,在通常的研究中采用定量研究的方法更多。
在使用论文定量研究时,一般采用专业的数据分析软件将问卷调查中得到的数据进行分析,在教育研究领域用得比较多的数据分析软件工具如Excel和SPSS。
在使用统计软件时,我们首先要做的是将得到的数据录入软件,再根据自己的研究目的调用适当的分析方法,最后保存分析结果即可。