问卷回收率多少才好?
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目前也没有明确标准说多少是合格,问卷发放收集的这个过程可以通过文字描述,说明其严谨性,至于问卷回收率自然是越高越好,一般的话在80%以上可以接受。
除了问卷回收率,问卷的有效率也是一个重要的指标,也就是收集的问卷中有多少人是认真的回答了问卷的问题,有多份问卷里面的数据有分析的价值。有效率越高说明问卷设计的越好,分析价值越高。这个也没有一个严格的值规定多少是好,多少是不好。不过如果有效率太低,会导致有效样本数不足,数据分析的准确性降低。所以在问卷设计时,也要考虑调查问卷样本量的问题。
美国社会学者指出,问卷回收率=(实际完成询问的个案数/计划完成的样本总个案数)×100%可接受的回收率,以及很好的回收率的标准是什么呢?对此学界目前还没有统一的认识。
纳克米亚斯等人指出:“要确定一种可接受的回答率标准并不是一件容易的事情,因为科学家在最低回答率的标准上意见不一致”(Nachmias & Nachmias, 2000: 213)。美国社会学者巴比提出过一个简单的等级规则:“要进行分析和报告撰写,问卷回收率至少要有50%才是足够的,要至少达到60%的回收率才算是好的;而达到70%就非常好。”但他同时也明确指出:“要记住,以上数据都只是概略指标,并没有统计上的基础”(巴比,2000:331)。
除了问卷回收率,问卷的有效率也是一个重要的指标,也就是收集的问卷中有多少人是认真的回答了问卷的问题,有多份问卷里面的数据有分析的价值。有效率越高说明问卷设计的越好,分析价值越高。这个也没有一个严格的值规定多少是好,多少是不好。不过如果有效率太低,会导致有效样本数不足,数据分析的准确性降低。所以在问卷设计时,也要考虑调查问卷样本量的问题。
美国社会学者指出,问卷回收率=(实际完成询问的个案数/计划完成的样本总个案数)×100%可接受的回收率,以及很好的回收率的标准是什么呢?对此学界目前还没有统一的认识。
纳克米亚斯等人指出:“要确定一种可接受的回答率标准并不是一件容易的事情,因为科学家在最低回答率的标准上意见不一致”(Nachmias & Nachmias, 2000: 213)。美国社会学者巴比提出过一个简单的等级规则:“要进行分析和报告撰写,问卷回收率至少要有50%才是足够的,要至少达到60%的回收率才算是好的;而达到70%就非常好。”但他同时也明确指出:“要记住,以上数据都只是概略指标,并没有统计上的基础”(巴比,2000:331)。
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回收率=(实际完成询问的个案数/计划完成的样本总个案数)×100%可接受的回收率,以及很好的回收率的标准是什么呢?对此学界目前还没有统一的认识。纳克米亚斯等人指出:“要确定一种可接受的回答率标准并不是一件容易的事情,因为科学家在最低回答率的标准上意见不一致”(Nachmias
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Nachmias,
2000:
213)。美国社会学者巴比提出过一个简单的等级规则:“要进行分析和报告撰写,问卷回收率至少要有50%才是足够的,要至少达到60%的回收率才算是好的;而达到70%就非常好。”但他同时也明确指出:“要记住,以上数据都只是概略指标,并没有统计上的基础”(巴比,2000:331)。
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Nachmias,
2000:
213)。美国社会学者巴比提出过一个简单的等级规则:“要进行分析和报告撰写,问卷回收率至少要有50%才是足够的,要至少达到60%的回收率才算是好的;而达到70%就非常好。”但他同时也明确指出:“要记住,以上数据都只是概略指标,并没有统计上的基础”(巴比,2000:331)。
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问卷回收率是问卷调研的一个重要指标,保持较高的有效问卷回收率,是研究获得真实可靠资料的必要条件。当问卷的有效回收率在70%以上,其结果可作为研究结论的依据。
问卷设计可按下列步骤进行:
1、根据所研究的问题和理论假设确定需要测量的变量;
2、将这些变量经过操作化变成若干具体的指标;
3、围绕这些指标编制合适的问题;
4、根据研究所采用的方式、统计分析的方法等因素决定问卷的形式和结构,将问题按一定的原则组合成一份问卷;
5、在一个同正式调查的样本相似的小样本中,用这份问卷进行试调查,以发现问卷设计中存在的问题;
6、根据试调查(可能不止一次)的结果进一步修订问卷,最后形成用于正式调查的问卷。
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2、将这些变量经过操作化变成若干具体的指标;
3、围绕这些指标编制合适的问题;
4、根据研究所采用的方式、统计分析的方法等因素决定问卷的形式和结构,将问题按一定的原则组合成一份问卷;
5、在一个同正式调查的样本相似的小样本中,用这份问卷进行试调查,以发现问卷设计中存在的问题;
6、根据试调查(可能不止一次)的结果进一步修订问卷,最后形成用于正式调查的问卷。
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问卷回收率因调查的性质、对象和方式等因素而有所不同。一般来说,在市场调研或社会调查领域,如果回收率能达到 50% - 70%,就算是比较好的情况。对于学术研究,要求可能更高,理想的回收率应该在 70% 以上,这样能保证样本的代表性和数据的可靠性。
不过,即使回收率较低,也可以通过一些方法对数据进行分析和补救。但总体而言,较高的回收率可以减少因未回应偏差而带来的潜在问题。
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