问卷以问答形式出现，通过被测者回答问题，收集个人信息。管理类的学术期刊刊登的论文，多数都靠问卷调查的数据进行论证。

1.问项构造

问项构造须考虑两件事：一是回收率高；二是数据效率高。为了回收率高，问卷要简明且有吸引力，便于回答。篇幅过长的问卷令人望而生畏；繁琐的问卷令人讨厌；草率的语句或凌乱的问题次序令人失去耐心。数据效率高，是指问卷的答案信息确切地符合验证研究假设的需要。如果问卷信息在数据分析阶段用不上，就徒然浪费了研究者和被测者的时间，或者数据分析时才发现有些变量还欠缺数据，补救已来不及。因此，要求问卷提供论证所必要的全部信息，而且所收集到的信息都能在数据分析中用上。

为了设计好问卷，一定要在提出假设和变量设计之后再设计问卷，从假设所含的变量出发，按每个待测变量衍生出一套问项，而不是先设计问项，或利用现有问项，然后去凑合所研究的问题和变量。不遵守先有变量后设计问卷的原则，往往导致生搬硬套文献上的问卷，如“满意度”和“工作倦怠”等都有现成的英文问卷，若翻译过来就用，不仅有文化差异引起的偏差，而且，原问卷设计者与自己的研究背景和目的不同，问卷的有效性也成问题。类似的情况还有，设计一个口径很大的问卷，企图涵盖所研究领域的全部方面，以为数据多多益善，一次收集数据能为多项研究或多篇论文所用。其实，这样脱离了研究假设而设计的问题导向不明的问卷，一定效率不高。问卷调查的目的不外乎两类。第一类是调查被测者本人的特征，如被测者的智商、高层管理者的风险态度；第二类是调查被测者对某种事件的评价。以企业的市场调查为例，如果着眼于客户分类，所设计的问卷要用来辨识时尚型、大众型等不同特点的客户，便属于第一类。如果要调查客户对产品功能和质量的看法，那就要关注被测者对产品功能和质量的意见，属于对事件的评价，被测者特征的差异便较为次要。

2.量表设计

问卷调查的结果是被测者对于问项的答案。为了便于将答案的主观判断结果转换为定量数据，问卷要包含量表。“量表”（scale）指由一组符号或一组数字，按照一定规则和格式建构的答案表。被测者按此量表给出符号或数字答案，据此可转换出变量属性的定量值。量表犹如测量仪器的指示仪表，用数字表示测量的结果。量表和问项构成问卷的主体，但不是全部，问卷还有封面信、指导语等部分。量表设计中，答案要和问项综合考虑，遵循的原则是有利于信度的提高。量表的答案形式，大体可分为两类：一是“是否型”，被测变量属性只能是“有”或“无”两种；一是“分级型”，答案能反映被测变量属性差异的程度。

（1）“是否型”答案

对于“是否型”答案，其问项的相应表达形式如图，这是一份测度员工对公司态度的量表，包括四个问项。答案是在“是否栏”中选一项。

（2）“分级型”答案“分级型”答案的量表如较常用的李克特量表，较之“是否型”答案的量表应用更广泛。它具有不少优点，答案不只是“是”或“否”，可以有多种选择，表达支持或不支持的程度。从“是否型”答案的0,1变量，转换成有五种或七种属性的变量，计量尺度则由定类尺度换成定比尺度，能应用统计工具进行较多的运算。例如管理者要弄清员工对一项改革措施的态度或后果就可用这种量表。

3.问项和量表的语言表述问卷中，问项和量表所涉及的概念名词要清晰，以免引起不同的理解。例如问项：“你每天接待本单位职工要花费的时间”，答案：很多、较多、一般、较少、少。这种答案的表述就不清晰。有的管理者可能认为一个小时已经很多了，有的则认为3小时才算很多，不如具体说明时间：“你每天接待本单位职工要花费的时间：2小时以上，1 ~ 2小时，半小时到1小时，少于半小时，0小时”。或者找出一个参照点，不是问你花费多少时间，而是“与制度实施前比较起来”或“与规定的接待职工时间比较”，你的接待职工时间是较多还是较少等。