本科毕业论文量表怎么制作

1.  明确你们研究的主题是什么

2.  明确设计者（即研究主体：你们）想通过问卷调查获取的信息有哪些

这点必须通过阅读文献来进行查漏补缺：  如果通过文献阅读就能够获知想要的信息，那么就  根本不必进行问卷调查； 因为你想获取的信息并不都是必须要通过问卷调查来获取的，要清  楚一点，你是站在学术共同体内已有的研究经验上展开研究的，  前人所作的工作某种意义上  就是为你服务的。

具体进行问卷内容设计时，  我们分两部分进行讲述，即问题和选项的设计。

51调查，让调查更简单方便！

毕业论文问卷调查制作方法：

1、设计问卷。首先你要知道自己研究的主体，比如你研究的主体是某小学的英语课堂学习情况，那么你最低需要设计两份问卷，问卷一针对老师，问卷二针对学生。同时你也可以采用对比分析法或者访谈法，在收集其他方面的数据跟资料。

2、问卷设计一般本科10-15道题，一份问卷，硕士一般15-25道题一份问卷，题不要多，不要重复提问，可以细分。

题目设计多为单选题，多选题尽力少一点，不然论文分析不好写，此外，还需要注意分数档位的设计，像是1-10分，这样其实你统计完了就是十个表格，而且相差不大，最好可以是不满意，一般，满意，非常满意。

3、问卷设计完成后发放收集数据。第一种就是打印出来，去你需要调研的地方发放，一般本科生在这个方面难度比较大，除非是平时就有这方面经验的同学，因为这个需要时间，而且很多人不愿意给陌生人填写问卷，因此收集起来比较困难。

第二种采用网上问卷统计方式，比如：问卷星，调查派等，在网上发放，然后回收，上面会显示调查结果。回头你把彩色表格改成三线格，可以直接用于论文中。也可以找其他好用的问卷软件。

4、当你的问卷回收率高于75%，那么你这个问卷就可以作为毕业论文的问卷分析使用了，如果低于75%则不能，一般学校要求回收率不低于90%。也就是十个人中，最低有九个给你填写了问卷。

5、应用于论文中，在统计数据与分析环节、问题凸显现状环节、常规类分析环节（比如根据这个问卷调查的结果你发现了哪些影响因素很重要等）、结果分析类环节（比如根据这个问卷调查的结果，你能给出什么建议）。

信度的检验方法 ：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

效度的检验方法 ：内容效度、构想效度、效标效度。

1、重测信度法

这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。显然，重测信度属于稳定系数。

重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。

2、复本信度法

复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。

复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。

3、折半信度法

折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。

4、α信度系数法

Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)

其中，K为量表中题项的总数， Si^2为第i题得分的题内方差， ST^2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。

总量表的信度系数最好在以上，之间可以接受；分量表的信度系数最好在以上，还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在以下就要考虑重新编问卷。

5、内容效度

内容效度经常与表面效度（face validity）混淆。表面效度是由外行对测验作表面上的检查确定的，它不反映测验实际测量的东西，只是指测验表面上看来好像是测量所要测的东西；内容效度是由够资格的判断者（专家）详尽地、系统地对测验作评价而建立的。

6、构想效度

对测验本身的分析，测验间的相互比较：相容效度（与已成熟的相同测验间的比较）、区分效度（与近似或应区分测验间的比较）、因素分析法，效标效度的研究证明，实验法和观察法证实。

7、效标效度

效标，即衡量测验有效性的参照标准，指的是可以直接而且独立测量的我们感兴趣的行为。我们感兴趣的行为，就是要预测的行为，这是一个总的观念，故必须以可操作的测量来确定才有实际意义。

因此有必要把效标细分为两个层次，其一是理论水平的“观念效标”，其二是操作定义水平的“效标测量”。

扩展资料：

效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。

如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T R。

如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺乏信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。

信度是效度的必要条件，但不是充分条件。从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。

一般来说，信度是效度的必要条件，也就是说，效度都必须建立在信度的基础上；但是没有效度的测量，即使它的信度再高，这样的测量也是没有意义的。

参考资料：

百度百科-信度分析

百度百科-信度

百度百科-效度