第5-6 学时： 最基础的数据收集工具--问卷

课堂讲解：

1. 问卷的开发设计

在这一部分，讲解如何开发一个有效的问卷，特别是在健康大数据或健康养老大数据相关的研究中，问卷是一个非常重要的数据收集工具。

设计步骤：

1. 确定研究目标：明确问卷的目的是什么，例如是为了了解人们的健康状况、生活习惯、心理状态等。明确目的有助于决定要问哪些问题。

2. 确定问题类型：

   • 封闭问题：这些问题提供有限的答案选择，如“是/否”或者“1-5分”的评分。这些问题方便统计分析。

   • 开放问题：允许受访者自由作答，获取更详细和个性化的反馈，但数据分析较为复杂。

   • 量表问题：如李克特量表，常用于测量态度、情感等，通常提供一系列的选项（如从“非常不同意”到“非常同意”）。

3. 问题设计原则：

   • 简洁明了：问题要简洁、清晰，避免模糊或引导性的问题。

   • 语言简单易懂：使用受访者熟悉的词汇，避免使用复杂的术语。

   • 避免双重问题：每个问题只涉及一个主题，避免让受访者感到困惑。

4. 问卷结构：

   • 封面部分：简要介绍问卷目的和隐私保护声明。

   • 主体部分：由一系列问题组成，根据研究目标组织问题顺序。

   • 感谢部分：感谢受访者的参与，可能还包括联系方式或补偿说明。

5. 预测试：在正式发布问卷之前，最好进行小范围的预测试，以检测问卷中的问题是否清晰，以及是否能有效收集所需的数据。

2. 量表和李克特量表（Likert Scale）

量表常用于测量抽象的概念，例如态度、情感、信念等。李克特量表（Likert Scale）是一种广泛使用的量表形式，通常用于衡量个体对某个陈述的同意程度。

李克特量表的结构：

• 典型的Likert量表：一般包括五个等级选项，从“强烈不同意”到“强烈同意”，例如：

  • 1 = 强烈不同意

  • 2 = 不同意

  • 3 = 中立

  • 4 = 同意

  • 5 = 强烈同意

• 扩展的Likert量表：有时可能会使用7个或9个等级来提高测量的细腻度。

使用李克特量表的优势：

• 简单易懂，受访者容易理解并选择。

• 能够量化态度、意见等主观感受，有助于后续的数据分析。

• 可以通过分析不同问题项的分布情况，得出统计学意义的结论。

设计李克特量表时的注意事项：

1. 陈述的清晰度：每个陈述应清晰且与研究目标相关。

2. 避免双重否定：确保每个选项都是明确的，不含有双重否定的表述。

3. 保持平衡：确保正反两极的陈述数量平衡，避免偏向某一方面。

3. 问卷的数据安全和伦理问题

问卷的设计不仅要考虑到科学性，还必须遵循伦理和数据安全的规定。

数据安全问题：

1. 个人隐私保护：问卷中如果涉及到敏感信息（如健康状况、身份信息等），需要确保数据存储和传输过程中采用加密措施，防止数据泄露。

2. 匿名化：尽可能采用匿名方式收集数据，避免与受访者个人身份直接关联。

3. 数据存储：数据应存储在安全的数据库中，并限制访问权限。避免未经授权的人员获取数据。

4. 数据保留期限：根据法律法规，设定合理的数据存储期限，过期的数据应进行删除或匿名化处理。

伦理问题：

1. 知情同意：所有参与者在填写问卷前必须得到充分的知情同意，明确告知他们参与调查的目的、数据使用方式及可能的风险。

2. 自愿参与：受访者的参与应完全自愿，且有权随时退出调查，不会受到任何不利后果。

3. 敏感信息的处理：涉及敏感信息（如健康状况）的问卷需要特别小心，确保数据处理过程中符合相关的法律法规。

4. 数据使用声明：在问卷中需明确声明数据的使用目的，仅限于该研究使用，不做其他用途。

课堂任务

设计问卷，健康生活方式影响因素，针对老年人。