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这个是要看你具体研究课题而定的。如果研究不同个体的差异一般严谨点的话100份左右差不多，如果想偷点懒的话，五六十份也可以。这里面有效样本要在90%的样子，如果你预测有效样本率低的话，应该适当加大问卷发放量。
100份左右
这个是要看你具体研究课题而定的。如果研究不同个体的差异一般严谨点的话100份左右差不多，如果想偷点懒的话，五六十份也可以。这里面有效样本要在90%的样子，如果你预测有效样本率低的话，应该适当加大问卷发放量。
问卷调查简介：
问卷调查，根据载体的不同，可分为纸质问卷调查和网络问卷调查。纸质问卷调查就是传统的问卷调查，调查公司通过雇佣工人来分发这些纸质问卷，以回收答卷。这种形式的问卷存在一些缺点，分析与统计结果比较麻烦，成本比较高。
而另一种网络问卷调查，就是用户依靠一些在线调查问卷网站，这些网站提供设计问卷，发放问卷，分析结果等一系列服务。
这种方式的优点是无地域限制，成本相对低廉，缺点是答卷质量无法保证。目前国外的调查网站surveymonkey提供了这种方式，而国内则有问卷网、问卷星、调查派提供了这种方式。
问卷调查，按照问卷填答者的不同，可分为自填式问卷调查和代填式问卷调查。其中，自填式问卷调查，按照问卷传递方式的不同，可分为报刊问卷调查、邮政问卷调查和送发问卷调查；代填式问卷调查，按照与被调查者交谈方式的不同，可分为访问问卷调查和电话问卷调查。
毕业论文的问卷调查，一般要按照概率来进行发放份数，这样才可以达到理想的有效调查效果，一般以一两百份为基础有效的填卷率为80%，这样才可以达到科学的调查效果。合理的运用词语，对不同事物的具体使用方式进行详细的说明，才可以让更多的人掌握它。合理运用词语一般需要注意以下几点：1．词义侧重点不同。如:“才能”和“才华”，都含有能力、特长的意思，但“才能”着重指办事的能力或对知识、技能、技巧的运用能力，而“才华”则着重指在文学艺术的智慧与特长;“发现”和“发明”都有新出现的意思，但“发现”着重于新找到原本就存在的事物，而“发明”着重在新创造出本来不存在的事物。2．词义的轻重不同。如:“损坏”与“破坏”，都有使物体毁坏的意思，但“损坏”一般是无意的，“破坏”则是有意的;“诬蔑”和“诬陷”都有无中生有地硬说别人做了某种坏事的意思，但前者是捏造事实，破坏别人的名誉，而后者则是妄加罪名，诬告陷害，两者轻重不同。3．词语的习惯搭配不同。如:发扬——优点、作风、传统;发挥——作用、干劲、创造性、积极性;改进——工作、方法、技术;改善——生活、关系、条件;交流——思想、经验、物资;交换——意见、礼物、资料。4．词性和句法功能的不同。如:阻碍(动词)——剥削阻碍生产发展;障碍(名词)——排除一切障碍;强大(形容词)——强大的动力来自崇高的理想;壮大(动词)——人多可以壮大声势;精华(名词)——这是全书的精华;精彩(形容词)——这是全书最精彩的部分。5．适用的对象不同。如:爱护—爱戴，前者用于上级对下级、长辈对晚辈或同级同辈之间，而后者用于下级对上级、晚辈对长辈;抚养—奉养，前者用于长辈对晚辈，而后者用于晚辈对长辈。
今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议，希望能帮到各位看官 PS：此处的问卷分析，仅代表具有量表的问卷分析。 因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大。 而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。 这样我们在处理信度分析，探索性因子分析，甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余。 另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于的，而一般我们最低也得吧 为了信度和效度能出一个比较好的结果，在文字描述部分，同维度的各个题目，尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近，这样能使得维度内的题目的相关性较好，从而信度和效度也不至于太差 一般达到就可以了，以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个。这个一般没什么难度，也很容易通过。如果你的数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。 只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同，最好不要仅用这两个值 大部分的同学都会用到的，也是比较不容易通过的一个分析。 遇到最多的问题莫过于，假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致。 碰到这种情况，一般进行如下处理： ①只有少数题目不匹配 要么直接删掉，要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配 从新设计量表，重新收集数据，重新来过吧 若非特殊情况，不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各个指标均达到理想值，那几乎是不可能的。 如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法，指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你，其大概率是改过数据了。 特殊情况1：模型验证阶段，使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。 特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程，导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x） 这里特别提一点，显著性的p值代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。 显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义，绝对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关。 显著性通过了，但是系数偏小，那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性，而不是系数小就代表不相关。 可能是最简单的模型了，将自变量和因变量放进，直接跑就行了。 ①要不要放控制变量 这个随意。 如果放控制变量，尽量放一些层级类的变量，不要放多分类变量。 层级变量比如学历（初中，高中，大学，硕士） 多分类变量比如职业 层级变量的赋值尽量与其题项对应。 如果放了多分类的变量，尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数 标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验 若非导师要求，那就不做。 ④r方多大算好 这个指标没有非常严格的标准，而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。 对于现实收集的数据而言，个人认为，一般大于就好了。 不过我遇到过大于，导师也认为可以接受的情况。 这是一个仁者见仁的问题 从科学的角度来看，应该与你研究的场景有密切的关系。 但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过，而且解释起来也不那么绕口。 所以，如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧。 快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用） 条件1，中介变量，自变量和因变量，相关性都显著 条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型，中介变量的系数显著 如果满足上述两个条件，中介效应一定显著，如果条件2中的自变量也显著，那么就是部分中介效应，如果不显著就是完全中介效应。 另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的 如果不是导师要求amos验证中介效应，尽量用spss回归的方式检验中介效应。 快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应，非正式使用） 先将调节因子计算处理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可） 自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型，调节因子的系数显著。 公众号:alone5400
本科论文需要信度效度分析。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度是用来衡量问卷质量的，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析。
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
摘要
随着计算机技术和因特网的迅猛发展，网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段，对于网上各类全文数据库或文摘数据库，论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具，为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。
摘要是对论文综合的介绍，使人了解论文阐述的主要内容。论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，让读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。
严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等。
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量。
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。
自编问卷的信效度都必须要做检验的，如果效度不高的话，只能说明你的问卷结构设置的不好，你可以看看那些问题导致的效度不高，把这些题目合并到其它相关维度或删除。
在社会调查中，人们常常利用含多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法或观念等比较抽象的东西。这就产生了一个问题：所测的数值是否可靠、准确？是否具有适用性？社会测量的信度与效度就是人们对测量的质量进行评估的两个指标。
益派调查网可以免费发布调查问卷，可以免费使用样本。调查问卷包含的题型多种多样，开放题、矩阵题什么的都能做，基本满足论文中设计的数据调查及分析。
问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷架构，从而提升问卷的信度和效度。说了这么多，我们先对一些调研小白解释一下，什么是信度和效度？信度：可靠性、一致性或稳定性。比如说，在对同一对象进行测量，多次测量结果都很接近，我们就认为这个结果是可信的，也就是信度高。如果每次测量的结果都有很大的差异，则说明信度较低。效度：正确性程度，效度越高表示测量结果越能显示出所要测量对象的真正特征。他们两的差别在于信度度量的是问卷测量结果是否一致的可靠程度，而不涉及结果是否正确的问题；效度则针对问卷测量的目的，重点考察测量结果的有效性。对于量表来说，效度是首要条件，而信度是效度的必要条件。也就是说有效的问卷必定是可信的问卷，但可信的问卷未必是有效的问卷。了解了定义后，我们来聊一聊检测调查问卷信效度的方法。信度分析（可靠性分析）1. 重测信度法用同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试，也可称作测试——再测方法，计算两次测试结果的相关系数。很显然这是稳定系数，即跨时间的一致性。重测信度法适用于事实性的问卷，也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。由于重测信度需要对同一样本试测两次，而被测容易受到各种事件、活动的影响，所以间隔时间需要适当。较常用者为间隔二星期或一个月。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模式不同外，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，常用于态度、意见式问卷的信度分析。进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以确保各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数，最后求出整个量表的信度系数。4. α信度系数法 Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为︰α=(n/n-1)*(1-(∑Si2)/ST2)其中，n为量表中题项的总数，Si2为第i题得分的题内方差，ST2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。效度分析1. 单项与总和相关效度分析 也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。2. 准则效度分析 准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则，分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。3. 结构效度分析 结构效度是为了说明从量表所获得的结果与设计该量表时所假定的理论之间的符合程度。研究者在设计量表时，通常会事先假定一定的量表结构（n个维度），这种结构是否与测量的数据相符合（是否确定存在上述几个维度），需要进行验证。为了提升调查问卷的质量，进而提升整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。
信度是一份问卷的可信性的程度，就是指多次测量得到结果是否是大体一致的，而不是每次结果出入都很大！效度是指这份问卷是否真实的测量了它要测量的东西。
可以。问卷一个维度的信度一般达到就可以了，以上更好，最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个，如果数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。
你看看信度分析中一项得出结果是将每个题项删除后，整个问卷信度的变化，看看是否有哪些题目的存在导致了整个问卷信度低另外，如果你的问卷是由几大部分不同相关性不高的内容组成的，应该是分开测量不同部分的信度，而不是测量整个60个题目的信度
一般要大于说明问卷调查质量比较良好。效度的特征：1、效度具有相对性：任何测验的效度是对一定的目标来说的，或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。所以，在评价测验的效度时，必须考虑效度测验的目的与功能。2、效度具有连续性：测验效度通常用相关系数表示，它只有程度上的不同，而没有“全有”或“全无”的区别。效度是针对测验结果的。
一份没有信效度的问卷就没有任何参考借鉴价值,更论证不了任何问题,如果导师查的不严那就另说了。必须确保信息的可靠性，有一定权威性的，不能是网上随便网页点开来的文章。比如一些期刊，或者数据库里的文章都是蛮适合的。引文应以原始文献和第一手资料为原则。所有引用别人的观点或文字，无论曾否发表，无论是纸质或电子版，都必须注明出处或加以注释。凡转引文献资料，应如实说明。对已有学术成果的介绍、评论、引用和注释，应力求客观、公允、准确。伪注、伪造、篡改文献和数据等，均属学术不端行为。
在答辩时，可以提到以下三点：1、对于问卷的信度问题，可以说明问卷设计的可重复性和一致性不足，导致问卷在不同时间和不同受试者群体中的表现不稳定，从而影响了研究结果的准确性和可靠性。2、对于问卷的效度问题，可以说明问卷设计的有效性不足，不能准确地衡量所需的研究变量，或者不能反映受试者群体的真实情况，从而影响了研究结果的可解释性和可靠性。3、在回答问题时，可以提出一些改善问卷信度和效度的建议，例如重新设计问卷、增加问卷测试、提高问卷访问率和回答率等。
信度分析，即研究样本数据是否真实可靠，通俗来讲即研究样本是否真实回答各个题项。如果样本没有真实回答，信度肯定不达标，而有时即使样本真实回答，信度也不一定达标。信度分析可以分为四类，分别是：α信度系数、折半信度、复本信度和重测信度。
(1) α信度系数，即内部一致性系数。此类信度分析最为常见，基本上所有问卷信度分析均会使用此类分析。通过软件计算出α信度系数值，并且用其进行信度水平判断。进行此分析前，首先需要对反向题进行反向操作，并且α信度系数的测量通常以最小的维度为准，而非大维度。
一般来讲：α系数最好在以上，之间属于可以接受范围，而分量表的α信度系数希望在以上， 之间可以接受。如果α信度系数低于则考虑修改量表。从α信度系数计算公式来看，维度对应的题项越多，以及样本量越多时，此值会越大。从笔者经验来看，如果某个维度仅由三个或者两个题项组成，并且样本量在200以下时，那么α信度系数通常会较小(低于)。1个题项表达的维度无法进行α信度系数计算。
α信度系数是问卷信度分析中最为常见的分析方法，绝大多数时候使用α信度系数进行信度测量即可，笔者建议使用α信度系数进行问卷信度测量，问卷前测也类似，但问卷前测时会结合CITC和删除某项后的信度系数值进行判断是否修正或者删除题项，通常来讲，CITC值低于，或者删除某项后的信度系数值反而上升左右时应该考虑对题项进行修正或者删除处理。
1、把简单易答的问题放在前面，把复杂难答的问题放在后面。
把能引起被调查者兴趣的问题放在前面，把容易引起他们紧张或产生顾虑的问题放在后面；把被调查者熟悉的问题放在前面，把他们感到生疏的问题放在后面；或者是一般先问行为方面的问题，再问态度、意见、看法方面的问题等等。
2、可以相互检验的问题必须分隔开。可以起到相互检验和相互印证的作用。
3、问卷的长度或者其所包含的问题，一般以受访者能在半小时内完成为宜。
问卷设计注意事项
1、问卷中所提的问题，应围绕研究目的来编制，力求简单、明了，含义准确。不要出现双关语，避免片面和暗示性的语言。
2、问题不要超过被调查者的知识、能力范围。
3、问题排列要有一定的逻辑次序，层次分明。问卷的目的、内容、数据、卷面安排标准答案等都要认真地推敲和设计。
4、调查表上应有留给供人填写答案的足够空间，并编有填写调查单位的名称、填表人的姓名和填表年月日的栏目。
5、为使调查结果更为客观、真实，问卷最好采用匿名回答的方式。