您的身份所属领域是
高校/科研机构研究者
市场调研行业从业者
互联网产品/运营人员
高校学生
其他相关领域
您使用李克特量表开展调研的经验时长为
从未使用过
1年以内
1-3年
3-5年
5年以上
您在设计互联网问卷时，使用该类态度测量题型的频率约为
几乎每次调研都会用
超过半数调研会用
约半数调研会用
少数调研会用
几乎不用
请您对李克特量表在态度类问题测量中的整体有效性进行评分（1分代表非常无效，5分代表非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您选择量表点数时主要考虑的因素有哪些
受访者填写负担
数据统计分析的便利性
研究领域的通用惯例
测量结果的区分度
题项内容的适配性
您在设计李克特量表时，是否会设置中立选项（如“一般/不确定”）
每次都会设置
多数情况下会设置
视调研主题决定
多数情况下不设置
从不设置
您认为设置中立选项可能带来的影响有哪些
降低受访者的回答压力
易导致受访者敷衍作答
提升数据的真实性
削弱测量结果的区分度
无明显影响
请您评价题项表述的清晰直白程度对量表测量效果的影响程度（1分代表几乎无影响，5分代表影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在编写量表题项时，会注意规避以下哪些常见问题
双重含义的表述
带有引导性的措辞
过于专业晦涩的术语
选项赋值逻辑混乱
题项数量过多导致疲劳
您在设计该类态度量表时，是否会设置反向计分题
每次都会设置
多数情况下会设置
偶尔会设置
几乎不设置
完全不了解反向计分题
请您评价反向计分题对识别无效问卷的作用大小（1分代表几乎无作用，5分代表作用很大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为互联网场景下使用李克特量表收集数据时，最常见的偏差来源有哪些
受访者随意作答
题项表述存在歧义
选项顺序带来的惯性偏差
移动端填写体验不佳
样本代表性不足
您在分析该量表收集到的数据时，最常采用的统计方法是
描述性统计（均值、标准差等）
信效度检验
回归分析
因子分析
差异检验（t检验、方差分析等）
请您对当前自己设计李克特量表的专业能力进行评分（1分代表非常不熟练，5分代表非常熟练）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在互联网问卷中优化该类量表设计，可以从哪些方面入手
精简题项数量，降低填写负担
优化选项排版，适配移动端展示
结合调研主题合理设置点数与中立选项
增加逻辑校验，识别无效作答
统一题项表述风格，避免歧义
您是否会在正式投放问卷前，针对李克特量表部分开展小范围预测试
每次都会
大多数时候会
偶尔会
几乎不会
从未开展过预测试
结合您的实际使用经验，您认为李克特量表在互联网调研场景下还有哪些值得改进的地方？欢迎分享您的看法与建议