问卷与量表：差异何在？

在学术研究与社会调研中，问卷调查和量表评估是常用的资料搜集手段。很多人认为它们都是获取数据的方式，没太大区别，实则不然，二者具有不同特性。下面我将深入分析问卷与量表在形式、统计方法以及适用范围上的差异。

在量化研究领域，量表是收集受访者信息的主要工具。它如同精准的测量仪，通过一系列标准化题目评估受访者的态度、行为或特质。以研究消费者对某品牌满意度为例，量表会设计关于产品质量、服务水平等方面的问题，让受访者打分，从而精确衡量消费者的满意度。

而质性研究常借助访谈法搜集数据。访谈法更像一场深入对话，注重了解受访者内心想法和感受。研究人员通过与受访者面对面交流，挖掘背后的故事、动机和价值观。比如研究老年人养老需求时，通过访谈可了解他们对养老方式的期望、生活中的困难以及情感需求等。

在一些研究文献中，研究人员会提及问卷调查并强调其信度与效度。这就引出关键问题：问卷和量表究竟有哪些区别？了解这些差异对选择合适的研究工具至关重要，选择不当可能导致数据不准确，影响研究结果和结论。

问卷是围绕特定主题设计的问题集，题型丰富多样。

• 单选题：让受访者从多个选项中选一个最符合自身情况的答案，如“您的性别是：A.男 B.女”。
• 多选题：允许受访者选择多个选项，例如“您平时喜欢的运动项目有（可多选）：A.跑步 B.游泳 C.篮球 D.足球”。
• 分支题：根据受访者对前一个问题的回答引导进入不同后续问题。若受访者回答“有孩子”，则接着问关于孩子的相关问题；若回答“没有孩子”，则进入其他相关问题。
• 填空题：让受访者自己填写具体内容，像“您的年收入是__元”。
• 排序题：要求受访者对事物按喜好或重要程度排序，例如“请将以下几种水果按照您的喜爱程度从高到低排序：苹果、香蕉、橙子、葡萄”。
• 开放式问题：给受访者充分自由表达空间，比如“您对我们公司的产品有什么建议？”这种多样性使问卷能从多个角度获取信息，适应不同研究需求。

相对而言，量表形式更统一，多采用李克特式设计。它给出一组陈述句，要求受访者根据认同程度选择五点或七点的评分等级。例如对于“我对目前的工作很满意”这一陈述句，受访者可在“非常不同意、不同意、中立、同意、非常同意”五个等级中选择。这种设计能较精确反映受访者对某项态度或特质的强度，通过对多个陈述句评分汇总和分析，可更全面了解受访者的态度和特质。

以制定《小学生学习意志问卷》和《小学生学习意志量表》为例。

• 问卷设计：研究者制定《小学生学习意志问卷》时，先明确研究主题是小学生的学习意志，再列举“持之以恒的学习态度”“克服个人困难和外界干扰”等维度构建问题框架。围绕“持之以恒的学习态度”可设计问题“你是否能够每天按时完成作业，从不拖延？”围绕“克服个人困难和外界干扰”可设计“当你生病时，是否还能坚持学习？”等，最终形成问卷草案。
• 量表设计：构建《小学生学习意志量表》时，需依据心理学中关于意志品质的理论，如“自觉性”“果断性”“坚持性”“自制力”等。对于“自觉性”可设计陈述句“我总是主动安排自己的学习时间”，让受访者根据情况评分。通过这种方式，量表能更系统、科学地测量小学生的学习意志。

由于问卷题目多样，其统计方法通常局限于描述性统计、卡方检验、相关性分析等。

• 描述性统计：可帮助了解数据基本特征，如平均值、中位数、标准差等，让我们对问卷数据有初步认识。
• 卡方检验：主要用于分析两个或多个分类变量之间的关系。比如研究性别与某种消费行为的关系时，可用卡方检验判断两者是否有关联。
• 相关性分析：衡量两个变量之间的相关程度，如研究学生学习时间和学习成绩的相关性。

然而这些方法难以深入挖掘数据背后的深层规律，只是表面分析，不能揭示变量间的因果关系或预测未来趋势。

量表的总分是连续的，为应用更高级的统计手段提供了可能。

• t 检验：可用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。比如比较实验组和对照组在某个量表上的得分，判断实验处理是否有效。
• 方差分析（ANOVA）：可同时比较多个组之间的均值差异，适用于研究多个因素对某个变量的影响。
• 回归分析：强大之处在于可检验量表数据的差异性和预测能力，通过建立回归模型，根据一个或多个自变量预测因变量的值。例如通过学生的学习时间、学习方法等自变量预测学习成绩，更精确地评估和解释研究问题。

问卷题型涵盖单选题、多选题、评分题、开放式问题、填空题和排序题等。设计完成后通常需进行预测试，这像一场小型试验，让部分目标受访者填写问卷，检验问题有效性，如问题是否清晰易懂、有无歧义、受访者能否顺利回答等。然后根据反馈优化，修改表述不清的问题，删除或替换不合适的问题。

问卷主要评估内容效度，即问题条目的相关性和实施可行性。这要求问卷中的问题与研究的目标变量紧密相关，且能在实际操作中有效测量这些变量。例如研究消费者购买行为时，问卷问题应围绕购买频率、购买金额、购买渠道等与购买行为相关的方面设计，确保准确测量消费者的购买行为。

量表应用范围更广泛，适用于无法直接测量的指标。

• 生理指标：如疼痛，无法直接用工具测量一个人感受到的疼痛程度，但可通过量表让患者根据感受评分，实现量化评估。疲劳、生活质量等情况类似。
• 态度性指标：如幸福感、满意度等，通过设计关于生活各方面的问题，让受访者评分，能更全面了解他们的态度。
• 心理活动指标：如抑郁、焦虑等，量表可帮助专业人员评估和诊断患者的心理状态。
• 复杂行为指标：如多动症、认知障碍等，量表可作为辅助工具，帮助医生或研究人员更准确判断患者的症状和程度。
• 能力测量指标：如学业成绩、智力水平等，量表可提供客观测量方法。

量表的信效度分析是对其可靠性和有效性的评估，需通过实际数据验证其科学性。信度如同尺子的稳定性，若量表在不同时间、环境下对同一组受访者测量结果一致，其信度就高。效度指量表是否真正测量到我们想测的东西，如测量幸福感的量表是否能反映受访者的幸福程度。只有通过严格的信效度分析，才能确保量表的科学性和可靠性。

问卷与量表虽都是数据收集工具，但在数据搜集方式、形式、统计方法和应用范围等方面存在显著差异。理解这些差异有助于在研究或调查中选择恰当的工具，提升数据收集的品质和效率。当需要从多个角度广泛获取信息，且对数据深入分析要求不高时，问卷是合适选择；而当需要精确测量难以直接衡量的指标，并进行更深入的数据分析时，量表更具优势。

在实际应用中，我们还需结合具体的研究目的、研究对象和研究条件等因素，综合考虑选择问卷还是量表，或者将二者结合使用，以达到最佳的研究效果。例如在一项关于消费者对某类产品态度和行为的研究中，我们可以先用问卷广泛收集消费者的基本信息、消费习惯等多方面的初步信息，然后用量表精确测量消费者对产品的满意度、忠诚度等难以直接衡量的态度指标，这样既能全面了解消费者情况，又能深入分析关键指标，为研究提供更丰富、准确的数据支持。