问卷星李克特量表怎么做？

李克特量表的问卷制作是一个很复杂的过程，需要综合许多内容和事实来考量，接下来让我们来看看李克特量表问卷的制作方式及模板推荐吧。

李克特量表问卷案例一

问卷主要分为量表类问卷非量表类问卷，我们通常把一组可观测的指标来测量构念的调查工具称为量表，它主要反映受访者对某件事情的态度或者看法。通常此类问卷均使用里克特量表，里面一般含有类似非常满意、满意、中立、不满意与非常不满意的选项，在计算方式上，通常分别赋值5、4、3、2、1，数值越高，表示对该问题的满意、认可或喜爱程度越高。

量表目前广泛运用于各个学术领域，有很多spss分析方法适用于量表题项，如因子分析、相关分析、回归分析、方差分析、t检验、聚类分析等。如果需要特定使用某种数据分析方法，就需要研究者尽量合理设计量表的题项。

“量表类问卷设计原则”

1.量表题目设计需要理论依据并进行预测试

优质量表是获得有效数据，取得良好分析结果的重要前提，在设计量表类问卷的题项时，不能随意而为之。如果自行设计量表，就需要针对研究内容充分阅读并参考大量的成熟文献，当然也可以使用已有的量表或修改已有量表使之适用于当前的研究情境。但无论哪种情况，研究者都需要做预测试，最好也要进行小规模研究，在预测试或小规模研究中如果发现某个题项问法不合理，或者通过因子分析发现某个题项数据结果不达标，需要删除，就需要对量表题项进行修改完善。成熟的量表一般需要经过一次甚至多次修正，才能应用于研究。

2.量表题目数量需合理

在上篇《如何设计一份成功的调查问卷？》中就提到问题数量要合理化，由于时间和配合度的关系，人们往往不愿意接受一份繁杂冗长的问卷，即使风度地接受，也不可能认真地完成，这样就不能保证问卷答案的真实性。在量表类问卷设计时同样也要遵循这个原则，根据数据分析的经验，在进行因子分析及结构方程模型时，每个变量对应的题目一般需要3-5个，低于3个时结构效度会不理想，因此建议在确定好量表的大变量后，每个变量对应设计4-7个题项（要考虑预测试可能剔除无效题项的情况），不宜太少，也不宜过多。具体每个变量应包含哪些题目，主要以该变量的理论依据为准。

3.根据研究需考虑因变量题目设计

很多论文往往以研究某些自变量对因变量的影响关系，例如运用回归分析研究客户服务质量对客户持续消费意愿度影响，这时候客户服务质量就是自变量，持续消费意愿就是因变量，在题目的设计上需要对应分开设计，切忌出现将自变量与因变量放在同一题目中，如“我不满意某某平台的服务质量，不会在这个平台持续消费”，这就是典型的将自变量与因变量混为设计的错误做法。正确的设计方法应该将此类题目分拆为两个，分别为“我对某某平台的服务满意程度”与“我在该平台持续消费的意愿诚度”。另外还有一些错误设计是完全没有设计因变量，此类量表将无法进行影响关系的研究。

4.量表题目分级需规范统一

量表类问卷题目设计需规范统一，不能混合采用多级量表。香港有位学员曾把一份设计好的问卷发给我修改，共有5个变量，其中3个变量采用7级量表，另外2个变量采用5级量表，这是一种极不规范的设计方法，此类问卷收集来的数据会计算变量的均值会出现严重偏差，如果是影响关系的研究，则会影响研究结果的科学性。

“量表类问卷题目设计框架”

量表问卷从设计框架可以分为四大部分：样本背景及特征信息题目、样本基本行特诊信息题目、核心研究变量题目、其它题目。

1.样本背景信息题目

通常情况下，问卷都包含了样本背景及特征信息题目，背景信息主要是是指人口统计学变量，包含性别、年龄、学历、职业、月收入等等。考虑到不同背景的样本可能对同一事情存在不同的态度，所以在问卷设计上需要加入样本背景信息题目。这些题目除了可以进行频数分析外，还可以结合核心变量数据，进行方差分析、t检验差异分析等等。

2.样本基本行为信息题目

样本基本行为信息具体是指样本关于调研内容的基本行为特征，这句话听起来可能有点抽象，具体例子比如研究题目为“客户体育消费影响因素研究”，则对应的样本行为特征信息题目可以设计为“体育消费频率情况、体育消费项目情况、体育消费金额情况”等等。这些题目多以选择题为主，一般除了可以研究样本的基本行为特征外，还可以结合核心变量运用卡方检验进行不同特征样本间的行为态度差异分析。

3.核心研究变量题目

该部分为量表的核心内容，通常为李克特量表题目，此部分题目设计时一般遵循本篇第一部分的四大要点，即题目设计要有充分的理论依据、每个变量的题目数要合理，分级需要统一，如涉及影响关系的研究需要设计因变量题目，而且在正式问卷形成之前需要进行小范围的预测试。如研究题为“某某手机品牌忠诚度影响因素研究”，通过理论研究，可以确定影响因素变量（自变量）包含手机品牌形象、手机产品质量、销售服务质量、手机使用成本等，同时还应该设计忠诚度变量（因变量）题项。