在調研中，透過問卷收集資料，進行分析的情況越來越多。但在問卷收集資料時，難免會出現填寫者亂填，或者不知道如何填寫等，最終導致收集資料不準確，研究結論不可靠等問題。
如果問卷收集資料不準確，通常會帶來資料信度和效度的影響，單獨從肉眼看資料都挺正常，但使用研究方法進行測量就會立刻現出原形。
一、防範無效樣本
首先從防範的角度來看，從問卷設計和問卷收集兩個角度提供以下六點建議：
1、題目不能過多
題目過多會導致填寫者不耐煩，越到後面的問題越不準確，如果是學術研究，通常有一個標準是測量變數的5倍左右。
因此如果研究越複雜，研究變數越多，那麼問卷設計的題目也會越多，對於收集資料的質量控制也應該越高；問卷設計時不是題越多越好，而應該以剛好匹配研究目的為準。
2、設定測謊題
問卷設計時可加入個別測謊題，此種做法的好處是可以在後續處理時很好的進行識別出無效樣本，快速地檢查出樣本是否真實回答問卷。
3、問卷整體規範
比如問卷設計時措詞表達簡潔易懂，問卷結構的清晰簡單，問卷是給使用者填寫使用的，一定需要站在填寫問卷人的角度進行換角度考慮，設計出結構清晰簡單易懂的問卷，別人也更加願意為你填寫。
4、互填問卷需謹慎
問卷研究時樣本數量一般要求是量表題的5倍，嚴格是10倍。
問卷設計好後，通常是讓朋友同學進行填寫，但是數量有限，還是不夠，所以現在出現較多的問卷互填QQ群，陌生人幫助填寫等，陌生人為你填寫，也沒有利益問題，所以此類樣本的準確度沒辦法保證，因此在問卷設計時有個測謊題就可以用於後面的識別。
5、收費樣本需謹慎
當前有比較多的問卷網站提供樣本收集服務，如果使用此類服務，建議自己設定一些測謊題用於判斷是否真實有效的樣本。
6、問卷預測試
上述已經說明，問卷是否真實可靠，是否有效，肉眼根本無法識別，但是使用分析方法一下子就能看出。
因此一般可以先收集小部分資料後，進行預測試分析，一般是做信度分析，大概看下效度分析情況。先做到心中有數，如果預測試出現大的問題，提前發現問題，修改一些問卷規範，重新找有效的樣本等。
二、無效樣本處理
上述六種辦法，已經做好各種防範，相信問卷中無效樣本已經非常少，餘下的都是有效樣本了。
但實際上並非如此，比如說會出現這樣的樣本，很多個量表題都選擇同一個答案（比如‘同意’）。也或者填空年齡，結果出現一個數字110。類似這樣的都屬於無效，應該進行處理。
如果對無效樣本不進行處理，肯定會導致分析出現問題。因此在做好各種防範後，還需要在資料收集完成後對資料無效性進行處理。
在調研中，透過問卷收集資料，進行分析的情況越來越多。但在問卷收集資料時，難免會出現填寫者亂填，或者不知道如何填寫等，最終導致收集資料不準確，研究結論不可靠等問題。
如果問卷收集資料不準確，通常會帶來資料信度和效度的影響，單獨從肉眼看資料都挺正常，但使用研究方法進行測量就會立刻現出原形。
一、防範無效樣本
首先從防範的角度來看，從問卷設計和問卷收集兩個角度提供以下六點建議：
1、題目不能過多
題目過多會導致填寫者不耐煩，越到後面的問題越不準確，如果是學術研究，通常有一個標準是測量變數的5倍左右。
因此如果研究越複雜，研究變數越多，那麼問卷設計的題目也會越多，對於收集資料的質量控制也應該越高；問卷設計時不是題越多越好，而應該以剛好匹配研究目的為準。
2、設定測謊題
問卷設計時可加入個別測謊題，此種做法的好處是可以在後續處理時很好的進行識別出無效樣本，快速地檢查出樣本是否真實回答問卷。
3、問卷整體規範
比如問卷設計時措詞表達簡潔易懂，問卷結構的清晰簡單，問卷是給使用者填寫使用的，一定需要站在填寫問卷人的角度進行換角度考慮，設計出結構清晰簡單易懂的問卷，別人也更加願意為你填寫。
4、互填問卷需謹慎
問卷研究時樣本數量一般要求是量表題的5倍，嚴格是10倍。
問卷設計好後，通常是讓朋友同學進行填寫，但是數量有限，還是不夠，所以現在出現較多的問卷互填QQ群，陌生人幫助填寫等，陌生人為你填寫，也沒有利益問題，所以此類樣本的準確度沒辦法保證，因此在問卷設計時有個測謊題就可以用於後面的識別。
5、收費樣本需謹慎
當前有比較多的問卷網站提供樣本收集服務，如果使用此類服務，建議自己設定一些測謊題用於判斷是否真實有效的樣本。
6、問卷預測試
上述已經說明，問卷是否真實可靠，是否有效，肉眼根本無法識別，但是使用分析方法一下子就能看出。
因此一般可以先收集小部分資料後，進行預測試分析，一般是做信度分析，大概看下效度分析情況。先做到心中有數，如果預測試出現大的問題，提前發現問題，修改一些問卷規範，重新找有效的樣本等。
二、無效樣本處理
上述六種辦法，已經做好各種防範，相信問卷中無效樣本已經非常少，餘下的都是有效樣本了。
但實際上並非如此，比如說會出現這樣的樣本，很多個量表題都選擇同一個答案（比如‘同意’）。也或者填空年齡，結果出現一個數字110。類似這樣的都屬於無效，應該進行處理。
如果對無效樣本不進行處理，肯定會導致分析出現問題。因此在做好各種防範後，還需要在資料收集完成後對資料無效性進行處理。