双鸭山问卷调查系统

三剖析进程：
［设置剖析测评内容］－［核算处理］，点击按钮［初步核算］。只需有新读卡操作，或许导入了读卡数据，有必要实行此功用。

，调查对象缺少相关知识。如果调查对象缺少一个测度项中所要求的知识，结果就会不可靠。这个“对牛弹琴”的错误罪在研究者。比如你如果问一个普通市民：您觉得本市进行作物研究成功的可能性有多大？(非常小—非常大)。一个市民通常不会有这方面的知识。更多时候，一个调查对象没法回一个问题是因为他没有相关的经历，比如在商场中进行抽样调查时，你可能会问一个根本不会用电脑的老人家：“您觉得通过网站购买日用品方便么？(非常方便—非常不方便)。
*二，措词过于学术化、晦涩难懂。这是另一类“对牛弹琴”的错误。“您所在的项目小组的内聚性有多高？(非常低—非常高) ”。什么是“内聚性”(cohesion) ？除非有一个明确的定义写在问卷中，调查对象不会知道你在问什么。
*三，测度项不完整。假定测度项是：你的年龄？如果年龄对这个研究很重要，这个问题就是不完整的。在国内，有人可能报虚岁，也有人报周岁。比较好的措词是：你的出生年份？
*四，语义不明确。假定测度项是：过去一个月你向上司咨询过几次？这里有几个方面是不明确的。，哪些上司？是任何比你较高层的人还是你的直属上司？*二，怎样算是咨询？是询问工作中的问题还是生活中的问题？是面对面还是包括电话与电邮？一个较明确的测度项可能是：不管是以面对面还是电话或电邮的方式，过去一个月你向你的直属上司咨询过几次关于你工作中的问题？这个例子也说明测度项的准确性与简洁性往往是矛盾的。
*五，测度项内含多个问题。假定测度项是：工作带给我很高的自信心与安全感(非常同意—非常不同意)。到底是自信心还是安全感？这种问题的一个特点是其中有“与”或“或”。如果研究者对这两个方面都感兴趣，就应该把这个问题分成两个来问。再假定测度项是：你每个月在这家商店购物**过50元的次数是多少？调查对象要进行两次计算：一次是一共去了几次，另一次是**过50元的次数。分开来问会较明确。再假定测度项是：公司对你们的项目支持的程度是：(很高—很低，不知道)。如果研究者预计有很多人会回“不知道”，这个问题就应该拆分成两个：您对公司对这个项目的有没有了解？如果有，对你们的项目支持的程度是：(很高—很低)。
*六，测度项内含有多个变量之间的关系。这是初学者很容易犯的一个错误。比如为了测试报酬与工作之间的因果关系，有人会为报酬设计这样的测度项“丰厚的报酬对于增加我的工作积极性十分重要，(非常不同意—非常同意) ”。 这样的问题在日常生活中十分普遍。但在研究中，为了验证报酬与工作之间的关系，我们必须把它们分开来测量。为什么呢？因为我们要验证的是报酬水平与工作的水平之间的关系，所以我们应该测量这两个水平的本身。在数据收集过程的本身，我们不能预先设定立场而应保持中立(但在提出假设时我们的确有一个立场)。而这种关于“重要性”的直接提问已经预先有了一个立场。这样一个预设的立场会产生几个问题。一，调查对象会沿着调查者的立场去回，因而不反映他们的实际行为。二，这样的直接测试虽然可以测量到两个变量之间的关系水平，但反而无法在统计上支持这个关系水平的显著程度。假定刻度细度是7，即非常不同意=1，非常同意=7。如果得到的均值是5，这个值说明了什么呢？难道因为它大于中间点4就表明这两个变量之间有关系了吗？因为我们不知道在这两个变量真的没有因果关系时调查对象的均值是多少(也许是4，但也可能是4.5或3.6)，我们无法在统计上有信心说5就表明有关系。相反，如果这两个变量分别测量，我们可以计算它们之间的统计上的相关系数，并进行显著度的检验 (比如t-test)。要注意的是，这种“重要性”并不是在所有的情况下都不可取。有时，研究者的变量就是关于重要性的感知水平，这时，这样的测度项是可以，比如：工作的稳定性会影响报酬对于工作的重要性。
测度项的设计还以有其它多种多样的问题。以上所提到只是一些典型的错误。关键是研究者要有对测度项质量的敏感性。

问题的形式
1.开放式问题又称无结构的问答题。在采用开放式问题时，应答者可以用自己的语言自由地发表意见，在问卷上没有已拟定的。
2.封闭式问题又称有结构的问答题。封闭式问题与开放式问题相反，它规定了一组可供选择的和固定的回答格式。
应用范围
调研问卷调查、社会问卷调查、统计问卷调查、市场问卷调查、满意度问卷调查、课题问卷调查、和谐度问卷调查、城市形象问卷调查、企业问卷调查、招商引资问卷调查、房地产投资问卷调查、旅游问卷调查、节庆问卷调查、会展问卷调查、营销问卷调查、企业形象问卷调查、问卷调查、商业问卷调查、广告问卷调查、工业项目问卷调查划、企业处理问卷调查、企业管理问卷调查等。客户服务领域涉足广泛，其中包括政、食品、药品、品、电力、能源、汽车、IT、银行、证券、文化、冶炼、餐饮、电子、电器、部门、旅游、房地产、体育、化工、石油、电缆、高科技、网络、基础制造等。

第二类变量是人口统计特征(年龄、性别、种族、教育程度、省份、职业等)。这些变量在心理学研究中往往并不占据主要位置。它们可以用一个测试项来测定。而且，这些变量大多比较客观，报告误差不大。在一个问卷中包括这些变量的目的往往是为了检验一个样本是不是与群体有相似的组成，从而具有代表性。
第三类变量是变量。一类重要的变量是控制变量 (control variables)。控制变量并不是理论模型中的主角。但是因为一个理论模型往往只从一个角度出发，所选变量有时不能有很好的充分性。这时，包括一些控制变量就可以用来表明即使另外一些重要的变量在场，所选的理论变量仍具有重要性，并表明理论变量具有有别于控制变量的额外作用。举例来讲，在组织中，如果我们的模型是信任度影响一个人向另一个人问取知识的频率，信任度是我们的理论变量。我们的控制变量可以包括私人友谊与业务上的相关性。这样，如果我们用统计方法先去除私人友谊与业务上的相关性对知识问取行为的影响后，我们还能够表明信任度可以解释这两个变量没法解释的知识问取行为，我们就可以较有力地表明信任度的作用。这样的控制变量虽然不是一个模型的主角，却是包括在统计分析中的。

济南升界软件有限公司）成立于2009年3月，位于济南市山大路数码港，从事计算机软件开发与销售。 主要产品系列： 一、学生综合素质评价管理系统 案例： 《济南市义务教育阶段学生综合素质评价管理系统》（全市所有初中） 《潍坊市学生综合素质评价管理系统》（潍坊市教育局推荐） 《淄博市初中学生综合素质评价管理系统》（全市所有初中） 《淄博市小学生综合素质评价管理系统》 《保定市莲池区学生综合素质评价系统》 《威海市学生综合素质评价管理系统》 《桐乡六中学生综合素质评价管理系统》 《东宁市学生综合素质评价管理系统》 《大庆铁人中学学生综合素质评价管理系统》 二、教师综合考评系统 案例： 《淄博市普通高中考核学生及家长评教系统》（全市所有高中） 《大庆铁人中学教师考评系统》 三、档案管理系统 案例： 《泰安市岱岳区民生档案管理系统》 《济南市历城区教育人事信息管理系统》 《泰安市岱岳区人事档案管理系统》 公司重视每一位用户的意见与反馈，倾听用户需求，不断改进和升级我们的产品，提升我们的服务质量，是我们重要的工作。希望成为您可信赖的合作伙伴与朋友！ 网址 技术，1420646001，550198076 电话： 邮箱：