问卷调查设计spss

4.3问卷调查

4.3.1问卷设计的原则

为了使用户访谈获得所需要的数据，保证数据的准确性和一致性，以及所得到的数据能够有效地被处理和分析，本次调查问卷的设计遵循一下基本原则：（1）问卷必须准确反映模型变量的含义

用户培训满意度调查问卷是测评模型的具体化。在设计问卷的过程中，必须淮确把握测评模型中各个变量的含义，并据此提出相关的调查问卷题项。只有这样，调查结果才有可能比较准确地反映测评模型拟达到的目标。在这一点上，应特别注意如何把相对抽象的观测变量准确地转换成问卷题项。

（2）问题必须易于用户理解

用户培训指数所调查和测评的内容主要是用户对公司提供的培训服务质量问题的主观评价，即用户对这些问题的感知和态度。对于用户感知和态度的调查和测评涉及到经济学、心理学、统计学、消费行为学等多方面的知识，其难度远远高于传统意义上对技术指标的调查。如何通过调查问卷的设计，将复杂的、抽象的调查内容和指标转化为容易使被调查者理解并做出准确回答的具体问题，这是调查问卷设计环节的核心问题，也是保证用户培训满意度调查质量的关键。

（3）问题排列次序要有利于回答

合理的问题排列次序对用户准确地回答问题也是重要的。合理的排列次序包括两个方面，一是指哪些问题应该先问，哪些问题应该后问；二是指哪些问题应该连续问，哪些问题应该分开问。一般情况下，用户愿意回答的问题应该放在前面，用户不愿意问答的问题应该放在后面；用户容易回答的问题应该放在前面，用户不容易回答的问题放在后面；在模型因果关系中，原因的问题应该放在前面，结果的问题应该放在后向。至于问题应该连续提问还是分开提问，主要取决于问题之间的逻辑关系，也包括思维的连续性。按照结构变量的逻辑关系排列问题，有助于被访问用户一步一步作答；将结构变量所包含的观测变量问题放在一起，能够使被访问用户较少地产生时空的跳跃，准确地回答问题。

（4）调查问卷应该加入人口统计问题

在用户培训指数的调查问卷中，除了要对测评模型中的所有观测变量设计访谈问题，还应有必要的人口统计问题，如被访问者的年龄、学历、组织性质、组织规模和组织行业等。这是因为在对用户培训满意指数进行分析时，这些人口统计数据将帮助提供详细的分析结论。

（5）尽量采用便于数据处理的封闭式问题

开放式问题更适合探索性研究，而非判断性研究。用户培训满意指数的调查与分析总体上说是判断性研究，用户培训满意度指数的调查范围很大，数据处理

和分析的工作量也很大。这就要求调查问卷的设计应重点采用封闭式问题，以便数据的录入、整理、计算和分析。

4.3.2问卷测评指标的量化

用户培训满意度测评的本质是一个量化分析的过程，即用数字来反映顾客对公司用户培训服务质量的态度，因此需要对测评指标进行量化。由于用户培训满意度反映的是用户对培训过程的看法、偏好和态度，所以本研究使用态度测量技术对测量指标进行量化。量表中用数字表征态度的特征出于两个目的。首先，数字便于统计分析；其次，数字使态度测量活动本身变得容易、清楚和明确。

由于李克特量表比较容易设计和处理，受访用户也容易理解，在邮寄问卷、电话访问和人员访谈中都使用。本研究采用5级顺序的李克特量表。本研究采用的5级态度量表有三种，一种直接用于测量满意程度，为：很不满意、比较不满意、一般、比较满意、很满意，相应赋值为1、2、3、4、5；第二种用于测量培训服务达到的培训效果以及用户期望（或理想）的程度，为：大大低于预期（理想）、低于预期（理想）、与预期（理想）一致、高于预期（理想）、大大高于预期（理想），相应赋值为1、2、3、4、5。

4.3.3问卷的发放及收集

本次调查，主要针对于近三个月内到徐工筑路公司进行培训的用户，如受访者在近三个月未到徐工筑路公司进行培训，则访问终止。本次调研采用网络问卷调研和电话访谈问卷调研两种方式。

抽样方式为简单随机抽样，根据用户培训留下的记录以及反馈信息，发出电子邮件网络问卷100份，发出对象主要为购买徐工筑路公司产品的用户，回收有效问卷28份；电话访问10位，主要对象为培训反馈记录中部分抱怨比较多的用户，回收有效问卷4份，共计回收有效问卷32份。

5 徐工筑路公司用户培训满意度测评结果及分析

本文运用SPSS13.0对收集到的数据进行分析，主要采用了描述性统计分析、主成分分析、相关分析、回归分析，具体分析如下：

5.1样本特征分析

由上表可知，样本属性分布比较合理，样本结构比较合理，对调研对象总体有一定的代表性。其中本次调研对象的学历大多是大专及本科，占68.8%，样本的年龄分布主要集中在21-30岁和31-40岁区间，这两部分共计23人，占71.9%。同时，用户所在组织的性质国有企业占了40.6%，组织的行业也集中在建筑业，占53.1%。整体来看本次调研的接受徐工筑路公司用户培训的人员中，学历大多都是大专及本科，年龄层主要集中在21-30岁和31-40岁区间的中青年阶层，同时他们的组织性质和行业也是很符合工程机械用户的要求，因此本研究调研样本抽取的比较合适。本次调研的对象为最近三个月到徐工筑路公司进行过用户培训

的用户，且具有一定的行为能力和认识能力，因此对于本调研有比较形象和直观的认识、理解，他们的回答在很大程度上能够反映徐工筑路公司用户培训满意度影响因素的真实情况，因此调研结果是较为可信的。

5.2样本效度检验

效度也称为测量的有效性或准确度，它是指测量工具或手段能准确真实地测出所要测量变量的程度。效度一般规定为与测量目的有关的分数的方差在总方差中所占的比例，比例越高说明测量准确程度越好。

一般而言，有两种统计方法考察主成分分析与数据之间的适应程度来确定分析的有效性：巴利特(Bartlett)球体检验法和KMO(Kaiser Meyer Olkin)测量法。巴利特(Bartlett)球体检验法，统计量从检验整个相关矩阵出发，其零假设为相关矩阵是单位阵，各变量之间彼此独立。如果不能拒绝该假设的话，应该重新考虑因子分析的使用。其统计量根据相关矩阵行列式的卡方转换求得。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)测度从比较宏观观测变量之间的简单相关系数和偏相关吸收的相对大小出发，其值的变化范围从0到1。通常按以下标准解释该指标值的大小：0.9以上，非常好；0.8以上，好；0.7，一般；0.6，差；0.5，很差；0.5以下，不能接受。

因本论文采用的因子分析中确定因子载荷矩阵的方法采用主成分分析方法，首先需要对数据进行KMO及Bartlett球度检验，经Bartlett检验表明Bartlett值足够大，且p<0.05即相关矩阵不是单位矩阵，可进行主成分分析，其中KMO 值均大于0.5，都属于可接受的范围之内。均为可进行主成分分析范围，且分析的结果较好，在每组分析中关注代表了该组共性的主要成分。并通过学习特征值来判断选取该潜在变量是否合理，一般情况下，所创建的每一个主成分都是大于1的特征值，与此同时其他成分的特征值小于1。如果主成分分析中获取的公因子能解释50%以上的变异，而且问卷中每个问项在相应的公因子上有足够强度的负荷(大于等于0.6)，则认为具有较好的结构效度。

本文将32条样本数据录入到SPSS13.0中，然后对企业形象、感知质量、培训效果、比较满意度各变量对应的具体项目的得分进行因子分析，采用主成分分析及方差最大化正交旋转方法。

5.2.1企业形象指标效度分析

表5-2 企业形象指标效度检验结果（N=32）

KMO and Bartlett's Test