问：如何确定调查问卷预调查的问卷数量?
- 答：一、预槐巧测值要有一定的。因为的大小会直接影响到估计值的准确程度。
二、总体指标的变异情况。这会影响到应答率的准确率，从而对样本量产生影响，在计算样本的过程中，还要考虑好以下几个重要环节。
一是为保证抽样率的准确性，必须要做好抽样推断，使之有一定的可信度；
二是根据方差的大小来确定总体变异程度，方差大就多抽一些，方差小就少抽一些；
三是要根据方差的大少来决定抽样的多少；
四是要根据经费的情况确定样本的数量，这里包括调查人员的开支、调查途径的费用，的成本等。
扩展资料：
属于，抽样样本量的大小对调查的有很大的影响。一定程度上“样本量越多越好”，但毕竟是抽样调查（Sampling Survey），就是以具有代表性的样本来代表整体。
如果真的可以做普查（Census）当然就不需要抽样调查了。笼统的讲，抽样调逗明简查的抽样误差，样本量大，误差会降低。但究竟该选择多大山裤的样本量和怎样的抽样误差，才能满足调查的实际需求，并有效的控制成本。
参考资料来源：
问：做问卷调查时,如何确定合适的问卷的数量?
- 答：做时,确定合适的问卷的数量：
针对样本量，统计上没有明确的要求多少，通常样本量在题目的5~10倍左右为宜，一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，所以计算一下样本量大概要在150~300之间比较适合庆空。考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷。
题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究对象为女性，部分样本为男性，则此部分为无效样本）等情况。发放的问卷数最好在200~400左右。
一份简单的问卷想要做好、做对并不简单。为了避免设计问卷的过程出现问题。下面总结了问卷调研的五个基本步骤并进行讲解。分别是：确定研究目标、细化问卷内容、问卷投放、、结果呈现。
1.确定研究目标在写具体的问题之前，我们应该清楚这次问卷调查的目标是什么？想要研究哪类问题（行为、动机、态度…）？举个例子，网站的访问量不佳。可以从用户行为、态度上去挖掘汪搏问题，行为上研究用户获知识站的渠道。
使用频次，竞品使用情况等。态度上研究用户的使用意愿誉陵瞎、内容偏好等。
2.细化问卷内容确定研究的大方向后可以进行问卷内容的细化。包括问卷的标题介绍、题目设计、选项设计。标题介绍：要做到简短有效，不要出现用户看不懂的专业用语。为了保证问卷的填写率，也可以在有偿问卷的开始强调奖励。
题目设计：题目顺序上，要注意相关的几个问题需要放在一起，问卷排序要做到先易后难、先事实后态度、先封闭后开放。如果有收集用户个人信息的题目最好放在问卷的最后。题量上问卷数量30题以内。
时长不应超过5分钟，电话问卷不超过10题。题目文案上，要做到清晰易懂无歧义，态度中立不引导。
问：调查问卷得多少份比较合适？
- 答：样本数的设定，固然要考虑一般抽样闹渣察原则，但也必需兼顾TEPS的主要目标：除了提供叙述性的统计数据外，更能做进一步的因果机制的分析，以回答基础研究与政策的问题。因果分析愈深入，通常需要的样本数就愈高，甚至高出一般描述性统计样本的数十倍梁轮，仍不一定有足够的统计变异量，去做精确的推论。一般论文调查的样本量100-1000不等。
，让调液茄查更简单方便！ - 答：这个一般没有特殊的要求，团敬60到90多分都是可以的。问卷调查推荐使用问卷星。专业问卷调查平台，1亿+模板复制可用，多终端+多渠道问卷分发，不限填写次数，实时监控填写进度，数据自动统计分析。高端智能，方便快捷！
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- 答：的数量没有特定的要求。对于特别大的橘高毁项目，可能需要的数量就多一些；而对于一些小项目，需要的自然就少了。这个范围多到几十万份，少念世到几十份。
至于所有效，他是根据来看的，回收的多自然要高一些；但是也不完全是这样的，因为最后你的数据是根据回收回来的问卷得出的。
从我们曾经做过的几次看，如果是公司在内部进行的调查，问题数量可以多一点，但也不能无限制，同时还要根据问卷内容，一般设置50题以内。
如果是对社会进行问卷调查，那更要减少问题数量，经验告诉我们30道题目就会让被调查对象厌烦。如果你做电话问卷调查，10道题目以内比较好，自己感觉3－5道题目最圆备好。 - 答：调查问卷的数量没有特定的要求。对于特别大的项目，可余旦能需要的数量就多一些；而对于一些小项目，需要的自然就少了。这个范围多到几十万份，少到几十份。至于所有效，他是根据回收竖陪扰率来看的，回收的多自然要高一些；但是也不完乱棚全是这样的，因为最后你的数据是根据回收回来的问卷得出的。
- 答：有一吵乎个问卷调查源碰老知识雹升的博客 上面很多做调查的专业知识，那里能找到答案！
- 答：调扒判查问卷得多少份比较合适,取决于采样行启的目的和样本的群体特征。如果目标群体规模较小,则需要采集尽可能多的调查问卷以获得良好的统计数据。一般来说,如果想要得到较为准确的结果,建议至少采集100份问卷。同时,应该确保样本的多样性和代表性,以避免偏差问题。
