问卷设计并非难事，但太多的人不会设计问卷，原因很简单，没有思路，也不会有人讲解思路。这里提供三种设计思路，分别是：关键词法，研究方法匹配法和场景应用法。
1.关键词法
在问卷设计之时，首先确定好要研究的主题，比如说你想研究“消费者网购情况和社交媒体使用的关系情况”，从这一主题可以看出，核心想研究的点包括两个关键词，分别是网购和社交媒体；有了此两个关键词后，接着需要做的是细分；网购可以用一些什么样的问题表示呢？社交媒体应该用一些什么样的问题表示呢。
通常情况下，一个关键词下属对应有4~7个题即可，不需要太多。如果按照此逻辑，2个关键词就只有8~14个题。如果题目还是不充分就在一个关键词下再进行拆分。在这样的思路下，将一个研究题目分折成4~7个关键词，每个关键词4~7个题，整个研究就会充实饱满。
这样做的目的非常简单，一是对整个研究思路有清楚的梳理，并且用具体问题进行量化表达呈现出来；二是也只有这样后续才会进行有效的研究分析。
接着需要加入一些共性的问卷题目，比如性别，年龄，学历，收入，消费等基础信息；一份比较完整的问卷就已经完成。
此类方法属于”万变不离其宗”,任何问卷设计均可以进行此类参考。
2.研究方法匹配法
研究方法通常可以分为三大类，具体研究方法的剖析可看另一篇文章：快速掌握SPSS数据分析；
分别是差异关系，相关关系和其它关系。
- 如果思路上更偏向于差异关系研究，比如不同收入人群对于网购的态度差异。那么收入是个关键词，网购态度则可以使用比如规范的量表题进行设计，这样便于进行方差分析对比差异性；如果不是使用量表题，那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用，则对应需要使用多样的问题设计。
- 如果思路上更偏向于研究影响关系，比如满意度对于忠诚度的影响，看上去，满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示，那设计成量表题没有问题，因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外，还有一种情况可以考虑，即logistic回归，满意度影响最终是否再次购买，是否再次购买被满意度影响，这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用，此时满意度对应的问题则需要有量表题，还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
- 如果预期数据需要进行统计上的信度分析，此时请记住一定需要设计成量表题，否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类，即比如将样本分成3种人群，此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看，研究方法的匹配使用，事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后，大部分的问卷研究方法均已经确定，因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中，便于可以进行更丰富的数据分析。
3.场景应用法
不同的应用场景，问卷设计会有非常大的区别，尤其是学术和企业应用中。
学术研究中，强推量表题的设计，原因很简单，量表可以匹配非常多的研究方法，并且建立模型，便于推广；但是也有一定的问题在于，实用性相对较弱。
企业应用中，不关注于模型如何，而对问题是什么以及解决办法是什么更加关注，因而对于量表题的使用相对较少，更可能使用一些非量表式的问题，比如多选题，多项选择题等。
SPSSAU整理的问卷设计模板都在这里了：***/front/spssau/helps/basics/framemodule.html
一般本科毕业论文的问卷设计需要10-15道题；硕士论文的问卷一般15-25道题。一份问卷，题不要多，不要重复提问，如果需要调研更多的数据，可以细分多个问卷去发放。
毕业论文的题型设计多为单选题，多选题尽力少一点，原因是选择题便于回收数据，也便于分析数据。
此外，还需要注意分数档位的设计，比如：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，非常满意体现出数据的变化。
如何应用于论文中
1）统计数据与分析环节
2）问题凸显现状环节
3）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。）
4）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？）
最后，问卷调查最重要的在于对于题目的研究与分析，你的问卷设计要围绕题目进行。
