问卷星多选题后要加填空怎么弄

如果要在多选题的每个选项后再提供一个填空供用户填写，可以在相应选项这一行后，勾选“允许填空”，如果该空是必须填写的话，也可以继续勾选“必填”的选项。如下截图。

问卷星如何做跳转题

打开调查问卷后，从关键题目上找，很简单的。
具体步骤：
1，首先进入问卷星的官网，新建一个问卷调查表。
2，如果我们需要从第一题的某个选项跳转到第二题，先在第二题中选中“关联逻辑”复选框。
3，这时会跳出一个窗口，提示你当前所在的题目位置，和将要跳转的题目。
4，展开“关联题目”，选择你要从哪道题跳转到的现在这题目上的那道题。
5，选择关联题目后，你需要选择关联题目的某个选项。
6，设置好关联题目后，就可以在该选题编辑窗口看到关联情况。
7，具体步骤链接如下：

全部是单选题的调查问卷怎么分析信度

一、问卷的信度。
信度即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。具体评价方法有：
1、重复检验法。同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之内。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。
2、交错法。用两个不同形式的等价问卷，对同一组受访者在不同的时间（通常间隔两到四周）进行测量。两次测量结果间的相关性被用来评价问卷的信度。
3、折半法。折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
二、问卷的效度
效度是指问卷正确测量研究者所要测量的变量的程度。检验效度的主要指标和方法有：表面效度、准则效度、架构效度。
1、表面效度（Face Validity)。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。
2、准则效度(Criterion Validity)。准则效度...一、问卷的信度。
信度即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。具体评价方法有：
1、重复检验法。同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之内。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。
2、交错法。用两个不同形式的等价问卷，对同一组受访者在不同的时间（通常间隔两到四周）进行测量。两次测量结果间的相关性被用来评价问卷的信度。
3、折半法。折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
二、问卷的效度
效度是指问卷正确测量研究者所要测量的变量的程度。检验效度的主要指标和方法有：表面效度、准则效度、架构效度。
1、表面效度（Face Validity)。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。
2、准则效度(Criterion Validity)。准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量（准则变量）的值相比是否有意义。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。
同质效度是指量表测量同一特征的其他测量方法相互关联的程度。异质效度是指量表和测不同特征的测量方法不同但理论上有关特征的测量方法之间相互关联的程度。建构效度指测量工具所能测量到的理论概念的程度，也就是说若将测量工具所得的结果与相同理论下的其他概念相比较，当二者有某种预期的相关性时，就表示这种测量工具具有某种程度的架构效度。
一般来说，问卷调查容易产生误差的原因，来自研究者的因素包括：测量内容不当、情景以及研究者本身的疏忽。来自受访者的因素则可能是由于其年龄、性格、教育程度、社会阶层等，而影响其答题的正确性。研究者透过信度与效度的检验，可以了解问卷本身是否优良，以作为改变修正的根据，避免做出错误的判断。
问题意识形成的首要条件是你要对一切的现象充满着好奇感和浓厚的兴趣，具有较强的观察能力。比如当你下到相关的实践场所时，观察到一定的现象和问题，如：课堂上教师为什么会像是在表演一样？为什么教师在上面兴趣盎然，而下面总有某些学生兴趣索然？就要积极展开一定的思考，多问几个为什么，并结合自己所学的相关教育教学理论，追问一下怎么才会更好？
其次是要具有强调的信息意识。信息资源是得以形成有价值问题的依据，除了实践观察中获得鲜活的感性信息之外，丰富的理论资源也是形成问题的关键。对于确定领域的古今中外所有的研究成果，包括最新的一些提法等都要积累到脑子中，并按照优化的结构将其组织起来，内化于心。对于已有的问题，要学会换一个角度去多多思考，另外也要善于发掘新的尚未研究或还未足够清楚的问题，并及时将这样一些问题作以记录。
再就是要学会思考，包括思考的方法、角度等等。只有能思考并善于思考的人才会一语中的地提出有意义的问题，并能够给出有效解决问题的清晰思路。
在做科研的过程中，随时随处遇到问题及时作以深入思考，相信会有大收获的。
基本的抽样方法主要有两大类：一类是在目标总体中，有意识地选择若干有代表性的单位为样本进行调查研究。这种抽样叫做目标抽样或主观抽样。
目标抽样的方法适用于典型调查或研究。它的特点是作为样本的各单位的代表性，都是由与该研究课题有关的专家来判断和决定的。其结果的可靠性和精确度叶必须依靠这方面的专家来判断和评价。采用目标抽样，可以对总体的有关特性作出推论，也可以对研究所涉及的有关因素加以适当考虑。也可以使已知的样本单位的某些信息在取样时发挥作用。这些都是目标抽样的优点。此外，采用目标抽样在数据收集方面比较方便。但采用目标抽样时，目标总体中各成员被抽取为样本的概率不能用客观方法来计算，因此抽样的误差和精度就无法用客观方法加以评价，这是目标抽样的最大缺点。
另一类是按照随即的原则，从构成目标总体的各成员中抽取样本，叫做随即抽样和概率抽样。随机抽样的最大优点是可以借助概率客观地计算调查结果的可靠性和精确度。而且可以根据实际条件和所要求的精度确定样本的大小。所以在教育科学研究尤其是大规模的评价研究中，应充分了解随机抽样的意义。
简单随机抽样（简称SRS)是随机抽样中最简单而又是最基本的一种。它的特点是采用随机数码表或抽签的办法确定样本，因此各总体成员都保证有相等的抽取概率。
如果抽取的样本数量很大，使用纯粹的简单随机抽样会有很多困难，因此常常可以采用机械随机抽样来代替。
采用简单（或机械）随机抽样的好处是，可以根据概率理论来客观地估计抽样误差的大小。

调查问卷中有多选题怎么做信度分析

问卷的信度分析 一、概念: 信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被测特征真实程度的指标。一般而言,两次或两个测验的结果愈是一致,则误差愈小,所得的信度愈高,它具有以下特性: 1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性,而非测验或量表本身; 2、信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果; 3、信度是效度的必要条件,非充分条件。信度低效度一定低,但信度高未必表示效度也高; 信度检验完全依赖于统计方法。 信度可分为:内在信度:对一组问题是否测量同一个概念,同时组成量表题项的内在一致性程度如何;常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。外在信度:对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致,再测信度是外在信度最常用的检验法。 二、信度指标: 1. 用信度系数来表示信度的大小。信度系数越大,表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者DeVellis(1991)认为,0.60~0.65(最好不要);0.65~0.70(最小可接受值);0.70~0.80(相当好);0.80~0.90(非常好)。由此,一份信度系数好的量表或问卷,最好在0.80以上,0.70至0.80之间还算是可以接受的范围;分量表最好在0.70以上,0.60至0.70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下,应考虑重新修订量表或增删题项。 2.信度指标多以相关系数来表示:大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性)、等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。 三、信度分析方法: 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(等同信度法): 复本信度法是让被测一次填写两份问卷复本,计算两个复本的相关系数。由于这种方法要求两个复本除表达方式不同外,在内容、格式、难度和对应题项的提问方式等方面都要完全一致,所以复本信度属于等值系数。在实际的调查中,问卷很难达到这种要求,这种方法较少被采用。 3. 折半信度法: 折半信度法是指将测量项目按奇偶项分成两半,分别记分,测算出两半分数之间的相关系数(实际应用EXCEL软件),再据此确定整个测量的信度系数RXX。折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半项目间的一致性。这种方法不适合测量事实性问卷,常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中,态度测量最常见的形式是5级李克特量表。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,以保证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(rhh)),即半个量表的信度系数),最后用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式:rtt=2rhh/(1+rhh),求出整个量表的信度系数rtt。 4. 评分者信度: 这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。不同评分者的判分标准也会影响测量的信度,要检验评分者信度,可计算一个评分者的一组评分与另一个评分者的一组评分的相关系数。 5. a信度系数法: 克伦巴赫a信度系数是目前最常用的信度系数。其公式为:a=(k/k-1)*(1-(∑Si2)/ST2) 其中,K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,a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。 在李克特量表法中常用的信度检验方法为“Cronbach’s a”系数及“折半信度”. 四、利用SPSS进行信度分析 在SPSS中,专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis;使用Data Reduction之下的Factor模块。 Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度,主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。至于重测信度和复本信度,只需将样本在二次(份)测验的分数的数据合并到同一数据文件之后,利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数,即为重测或复本信度;而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。 表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语 关键字 功 能 Alpha Cronbach a系数 Split-half 折半信度,n是第二分量表的题数 Guttman Guttman最低下限真实信度法 Parallel 各题目变异数同质时的最大概率(maximum-likelihood)信度 Strict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度 表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语 关键字 功 能 F test Hoyt信度系数 Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数 Cochran Chi Cochran’s Q检验,适用于答案为二分(如是非题)的量表 Hotelling’s T Hotelling’s T2 检验 Tukey’s Tukey的可加性检验 Intraclass 量表内各题目平均数相关系数