问卷调查中应怎样设置问题从而判断问卷是否有效?

在问卷调查中，设置一些特定类型的问题是判断问卷是否有效、受访者是否认真作答的关键。有效的问卷能够收集到真实、可靠的数据，而无效的问卷则会污染分析结果，导致错误的结论。

下面将详细阐述如何在问卷中设置问题以判断问卷是否有效，并分为几个主要方面进行说明：

一、关于受访者本身的问题 (基本信息及鉴别类)

这类问题旨在收集受访者的基本信息，同时也包含一些可以帮助鉴别受访者是否认真作答的元素。

1. 排除性问题 (Screening Questions)

目的：确保受访者符合研究的特定标准。不符合标准的人员，其问卷可以直接视为无效。

设置技巧：

放在最前面：尽早排除不合格的受访者，节省时间和资源。
明确、直接：问题要清晰，没有歧义。
单一维度：不要在一个问题中包含多个限定条件。

示例：

关于年龄： “请问您的年龄是？” (提供年龄段选项，如“1825岁”、“2635岁”等，并设置研究需要的年龄范围)
如果研究对象是大学生，询问“您的身份是？”并提供“在校大学生”、“已毕业”等选项。
关于地域： “您目前居住的城市是？” (提供选项或开放性填写，根据研究需求设定有效地域)
例如，如果研究仅针对某城市居民，则只接受该城市范围的回答。
关于经验/知识： “您对我们正在研究的[某个产品/服务/领域]了解多少？” (选项如：“非常了解”、“有所了解”、“不太了解”、“完全不了解”)
如果研究需要受访者对某个产品有一定的使用经验，则只纳入“非常了解”或“有所了解”的受访者。
关于关注度： “您是否关注过最近关于[某个社会事件/话题]的新闻报道？” (选项：“是”、“否”)
如果研究需要受访者对特定话题有感知，则只纳入回答“是”的受访者。

判断方式：直接根据排除性问题的答案进行筛选。不符合研究要求的受访者直接标记为无效。

2. 行为/习惯性问题 (行为痕迹类)

目的：通过询问受访者过去的行为或习惯，来判断其回答的真实性。如果受访者对过去的行为回答得含糊不清或前后矛盾，可能表明其并未认真回忆或作答。

设置技巧：

具体化：询问具体的时间、频率、地点等。
避免过于敏感或隐私：确保问题在可接受范围内。
结合研究目标：行为问题应与研究主题相关。

示例：

频率类： “您平均每周使用[某个社交媒体平台]的次数是？” (提供选项，如“每天多次”、“每天一次”、“每周几次”、“每周一次”、“不使用”)
如果受访者在后续关于使用习惯的问题中回答“从未打开过”，但在此回答“每天多次”，则存在矛盾。
时间类： “您上次使用[某个产品/服务]是在什么时候？” (选项如：“今天”、“昨天”、“一周内”、“一个月内”、“更久以前”)
例如，如果有人在问卷中说自己是某产品的重度用户，但回答“更久以前”上次使用，则存在疑点。
地点类： “您通常在哪里购买[某个商品类别]？” (提供选项，如“超市”、“便利店”、“线上电商平台”、“专卖店”等)

判断方式：将行为性问题与问卷中其他相关问题进行交叉比对，寻找矛盾之处。

二、关于问卷本身的问题 (一致性与注意力检测类)

这类问题专门设计来检测受访者是否在认真阅读和回答问卷，以及是否保持了回答的一致性。

1. 防御性问题 / 潜在矛盾问题 (Attention/Consistency Checks)

目的：通过设置看似相同但表述略有差异的问题，或者设置前后可能存在矛盾的问题，来检测受访者的注意力集中程度和回答的一致性。

设置技巧：

语意相同，表述不同：用不同的词语或句式询问同一个概念。
反向提问：例如，如果前面问“您是否喜欢X”，后面可以问“您是否不喜欢X”。
故意引入矛盾点：在问卷中间故意加入一个与前面回答可能冲突的假设性问题。

示例：

正面与反面提问：
问题 A：“您对我们公司产品的整体满意度是？” (非常满意非常不满意)
问题 B：“您认为我们公司产品的总体评价如何？” (极好极差)
如果一个人在问题A中选择“非常不满意”，但在问题B中选择“极好”，则存在明显矛盾。
相似问题不同表述：
问题 C：“您认为[某个品牌]的产品质量如何？” (选项：优良、良好、一般、差)
问题 D：“就您使用经验而言，[某个品牌]的品质是？” (选项：非常出色、不错、尚可、有待提高)
如果对“优良”和“非常出色”的对应关系不明确，需要谨慎判断，但如果对“差”和“有待提高”的对应非常明确，且受访者回答差异巨大，则可疑。
极端选项检测：
问题 E：“您多久一次购买[某个类型的商品]？” (例如：每天、每周数次、每周一次、每月一次、很少购买)
问题 F：“您对[某个品牌]的忠诚度是？” (非常忠诚完全不忠诚)
如果受访者在问题E中回答“很少购买”，但在问题F中选择“非常忠诚”，则存在矛盾。

判断方式：识别回答不一致的受访者。通常，对于明显前后矛盾的回答，该受访者的问卷会被标记为无效。

2. “陷阱”问题 / 随机应答检测问题 (Straightlining / Patterned Response Detection)

目的：检测受访者是否只是随机选择选项（例如，全部选择“3”或“中立”）或按照固定模式选择（例如，ABAB）。

设置技巧：

多项选择题中的特殊选项：在有多个选项的量表题中，故意加入一些看似合理但实际上是“陷阱”的选项，或者让某些选项组合是不可能同时存在的。
故意打乱顺序的相似问题：将相似的问题分散在问卷的不同位置，并且选项顺序也有所变化。
明确的指令性问题：在问卷的中间或末尾插入一个简单直接的问题，要求受访者按照特定指示作答。

示例：

随机应答检测：
连续出现多个李克特量表题（如“非常同意”到“非常不同意”），如果受访者在这些题上全部选择了相同的选项（例如全部是“3”），则存在“随机应答”的嫌疑。
通过在这些量表题之间插入一些其他类型的问题，或者在量表题内部选项顺序上做一些微调，可以增加检测的准确性。
指令性问题 (Instructional Manipulation Checks IMCs)：
“请在回答此问题时，选择选项‘非常不同意’。” (后面跟着一个评价性问题)
“请跳过此问题，直接回答下一个问题。”
“请在以下选项中选择‘其他’。” (即使其他选项都看起来很正常)

判断方式：
随机应答：识别连续出现相同选项的模式。
指令性问题：没有按照指示作答的受访者，其问卷直接无效。

3. 开放式问题的回答质量 (Openended Response Quality)

目的：开放式问题虽然自由度高，但如果受访者回答得过于简短、敷衍，甚至乱码，也表明其作答质量不高。

设置技巧：

问题设置要有意义：开放式问题最好能提供一些有价值的见解。
提供足够的空间：确保受访者有足够的输入空间。

示例：

“您对我们此次调查有什么其他意见或建议？”
“请用您自己的话描述一下您对[某个主题]的看法。”

判断方式：
过于简短的回答：例如，只回答“无”、“不知道”、“还可以”。
乱码或无意义的回答：例如，一堆字母、符号或完全不相关的词语。
与封闭式问题答案矛盾的开放式回答：例如，在封闭式问题中表示非常满意，但在开放式问题中写“产品很糟糕”。

三、后期处理与综合判断

除了上述问题设置，问卷设计者还需要在后期处理中进行综合判断。

1. 问卷完成率 (Completion Rate)

目的：了解有多少受访者完成了整个问卷。

判断方式：如果问卷完成率极低，可能说明问卷本身存在问题（太长、太难、不吸引人），或者投放渠道有问题。但完成率高并不直接等于问卷有效，只是一个初步的指标。

2. 回答时间 (Response Time)

目的：检测受访者是否在合理的时间内完成了问卷。

设置技巧：在线问卷平台通常会自动记录每个受访者完成问卷的时间。

判断方式：
过短的回答时间：如果完成问卷的时间远低于平均水平，可能表明受访者在快速浏览或随机选择。
过长的回答时间：虽然有时可能是受访者认真思考，但如果远超平均水平太多，也可能存在受访者离开或注意力不集中的情况。

需要注意：回答时间需要结合问卷的长度和复杂度来综合判断，并与平均回答时间进行对比。

3. 相似度/重复性检测 (Repetition Check)

目的：在某些情况下，可以通过比对不同受访者的答案来发现异常。

设置技巧：如果收集到大量同一来源或同一时间段的问卷，可以对问卷内容进行比对。

判断方式：如果发现有多个问卷内容高度相似（例如，答案序列完全一致），则很可能存在数据造假或代答行为，这些问卷应视为无效。

四、如何在问卷中巧妙地使用这些问题：

分散布置：不要将所有检测性问题都集中在一起，否则容易引起受访者警觉。将它们分散布置在问卷的不同部分。
语言自然：检测性问题要尽量用自然、流畅的语言表达，避免过于生硬或突兀。让它们看起来像是一系列正常的研究问题。
结合研究主题：尽量让检测性问题与研究的主题和内容相关联，这样更不容易被受访者察觉，也更能反映受访者对研究内容的理解程度。
适度使用：过多的检测性问题会增加问卷长度和复杂性，可能导致受访者反感而放弃作答。要根据问卷的整体长度和深度，合理设计检测性问题的数量。
明确无效标准：在问卷设计之初，就要明确定义“无效问卷”的标准，例如：
未能通过排除性问题。
存在明显的、不可解释的矛盾性回答。
未能按照关键的指令性问题进行作答。
回答时间异常短。
开放式问题回答敷衍、无意义或乱码。
试点测试：在正式投放问卷之前，进行小范围的试点测试，观察受访者的反应，并根据反馈调整问题设置。

总结：

通过在问卷中合理设置排除性问题、行为/习惯性问题、防御性问题、随机应答检测问题以及指令性问题，并结合问卷完成率和回答时间等后期分析方法，可以有效地判断问卷的有效性。核心在于通过各种方式来捕捉受访者的注意力、一致性、真实性以及对研究内容的理解程度，从而确保收集到的数据是可靠的，为后续的分析提供高质量的基础。

网友意见

这个问题下查的森的回答^[1]已经将当前可用的办法总结得很清楚了，其中JESP那篇文章^[2]综述的检测被试不认真的十余种办法，我根据个人实际发问卷的体会做了简单的推荐指数，曾经在组会内部分享过，这里贴过来。

一句话概括：筛出不认真被试的办法建议是多种结合，使用顺序上可以自由搭配，作者推荐的一种是：先剔除Response time过短的被试、未通过陷阱题的被试，之后再分别利用Long-string analysis、Odd–even consistency等统计办法中的一种进行剔除。

P.S：作者特别指出，剔除不认真被试的使用方法和顺序必须是在剔除之前就计划好的，不要让剔除被试成了玩弄P值的手段

1.Response time，推荐指数 *

基本假设：答题速度太快的被试是不认真的

操作方案：针对答题时间做单尾检测，即只剔除答题时间过短的被试（比如答题时间小于1.5个标准差，但这样做之前需要先确认答题时间分布是否正态）；Huang et al. (2012)推荐按照2s/item来估算所需答题时间。但不同问卷每个item答题时间差异可能很大，还得根据具体问卷情况来判断。

优点：指标客观，记录方便。网上问卷一般都自带。

缺点：剔除被试的时间节点非常不好把握，作者实验表明有些答题速度确实很快的被试会被误删，也就是一类错误率高；但如果时间节点用太短的去卡，又容易犯二类错误。这个trade off涉及到不同问卷差异太大，作者也没能给出一个较好的参考标准。关于作者的实验结果可见原文图1.

2. Long-string analysis，推荐指数 *

基本假设：有很多个连续的items选了同一个选项的被试是不认真的

操作方案：比如有一个10道题的五点量表，被试回答如下【3; 3; 4; 4; 4; 3; 5; 3; 3; 4】，那么这里被试选择的最长连续items是【4，4，4】这一段，记录为3。作者推荐如果这个数值大于等于量表总长度的一半（比如这里是5），即可判断为不认真被试。但这个标准作者也认为是太严格了，因此只能剔除很少一部分不认真的被试。更好的标准有待今后进一步的常模探索。

优点：假设简单直接。

缺点：一方面跟Response time一样，标准设置并不好界定；另一方面这个剔除办法没有RT那么直接，我们习惯的SPSS等现成工具似乎无法计算每个被试选了多少个连续的item。可能需要一定的代码编写。

3. Mahalanobis distance，推荐指数：*

基本假设：Outlier是不认真的被试，但这里的Outlier并非单纯的答题结果高于或低于一定标准差，而是有一个多维度的Mahalanobis distance指标。

操作方案：我们比较熟悉的剔除outlier办法是单维的，即通过一个item或者一个均值的分布来计算出偏离较大的outlier。这里的Mahalanobis distance则是多维的，即综合计算多条items偏离平均水平的程度来跳出outlier。具体公式邮件无法放上，可见原文。

优点：计算方案较为周全，除了应用于剔除不认真被试，也可以用于剔除其他情形的Outlier。

缺点：计算较为复杂，且剔除标准存在争议，作者也并未给出一个明确的Outlier标准。

4. Odd–even consistency and Resampled Individual Reliability (RIR),推荐指数：*

基本假设：每个人填的答案中，同一个量表中的items随机拆成两部分算相关系数，应该是显著正相关的，相关系数过低的被试可认为是不认真的

操作方案：将每个子量表中的items按照奇偶拆开（也可以在子量表中再继续随机拆出多个子量表，以增加算相关系数的case），先计算出每个子量表奇、偶items的平均数结果，然后将每个人各个子量表的奇偶结果做相关；作者提出这种按照奇偶的伪随机不够好。

升级版的办法是RIR：每个子量表中随机拆成两组进行配对算相关即可，并且这样随机拆还可以进行有放回的重复抽样：比如一个20道题的量表，我们如果以每5题按奇偶配对，那么最多配成2对做相关，但如果是有放回的抽样，那就可以有足够多的配对做相关。

优点：计算方案周全且不算复杂。

缺点：跟量表本身的结构效度息息相关，受量表本身影响大，且没有相关低到多少可以算不认真的标准（个人认为可以用p值显著来判断），这个方法较新，尚未得到足够多的使用验证，仍在探索阶段，建议谨慎使用（with due caution）

特别注意：计算Odd–even consistency之前记得将需要反向计分的选项recoding.

5.Individual consistency: semantic and psychometric antonyms/synonyms，推荐指数：**

基本假设：语义或心理测量意义相近的items，结果应该是正相关的；相反的items，结果应该是负相关的。否则是不认真的被试。

操作方案：量表里设置一些测量意义或者语义相近或者完全相反的items，比如“我现在很快乐”和“我现在很悲伤”；注意将items混杂在量表中不要让被试产生警惕，比如要将(x1, x2), (y1, y2), (z1, z2)三对items掺入量表，可这样：【Item 1; Item 2; y1; Item 4; y2; x1; z1; z2; Item 9; x2】

优点：操作简单，计算容易，标准客观。

缺点：需要提前在量表里设置好，且需要掺入较多的题目，可能会对原量表测量产生影响。

特别注意：作者建议的保守做法是只剔除与假设相关方向相反的被试，低相关被试建议保留以减少一类错误

6.Individual consistency: inter-item standard deviation，推荐指数：*

基本假设：每个被试填的回答结果离散趋势不应该过大，如果分布的标准差太大，可被视为不认真被试。

操作方案：计算出每个被试回答结果的标准差A，然后将所有被试的A计算出z分数，剔除那些z分数过高或过低的被试。

优点：操作简单

缺点：没有统一剔除标准，建议谨慎使用。

7.Polytomous Guttman Errors，推荐指数：**

基本假设：起源于测试里如果有几道难的题，几道容易的题，那么做对难题的数目比简单题还多的，是不认真被试。这里做对的难题数减去做对的简单题数的结果称为Polytomous Guttman Errors。

操作方案：这里的“难题”“简单题”延伸为每道item都已经通过其他途径得到有一个常模，比如“我是个好人”大多数会倾向选agree（4），“我是个坏人”大多数会倾向选disagree(2)[随便举的一个例，误当真]。那么相应常模分数配对的一些题目相减，然后再求和的结果就会趋近于0。最终剔除被试的标准是：其结果大于现有研究里半数可能的Polytomous Guttman Errors，则可以剔除相应被试。

优点：算法简单，可操作性强。

缺点：需要提前有一个可信服的常模，比较难获取。

8.Individual consistency: person total correlation，推荐指数：**

基本假设：每个人答题的pattern与其他人是类似的。

操作方案：假设我们问卷有50个items，那么将所有人答题结果汇总，得到每个item的平均分[item1,item2,...item50]，相当于变量A；这时候，将被试B的50个items也作为一个变量B的50个cases。则可以算出变量A和变量B的相关系数，负相关的被试可以剔除。

优点：可操作性强。

缺点：基本假设“每个人答题的pattern与其他人是类似的”需要有明确的理论支撑。

9.Bogus/infrequency/attention check items/IMCs，推荐指数：****

基本假设：陷阱题没答对的被试是不认真的。

操作方案：在问卷里藏入“这道题请选3”，或者在前面的instruction设置与通常直接点下一步不一样的模式，需要被试仔细阅读Instruction才能察觉的说明。

优点：操作性强，效果得到反复验证成功。

缺点：对于“职业被试”，他们会已经有所防备，较难检测出，尤其是mturks的被试。

10.Self-report data，推荐指数：***

基本假设：有些被试尽管不认真，但在“诚实”这一点上还是会尽量遵守的。

操作方案：问卷最后放一个Meade and Craig (2012)开发的量表，大意是问被试你有没有认真做问卷。

优点：应用方便。

缺点：只能检测诚实的被试。

参考

^问卷调查中应怎样设置问题从而判断问卷是否有效? https://www.zhihu.com/question/28876133/answer/978220789
^ Curran, P. G. (2016). Methods for the detection of carelessly invalid responses in survey data. Journal of Experimental Social Psychology, 66, 4–19.

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