SPSS有话说：问卷中的人口学变量是否要用？以及如何选用？
导 语
在毕业论文或课题研究的问卷调查中，我们需要在问卷中设计人口学变量信息，或者称个人信息、基本信息，如果问卷中人口学变量信息太少则可能会遗漏一些重要的影响变量，而如果人口学变量太多则可能有些是没有必要的却增加了问卷的长度，费时费力又影响被试答题情绪。那这些信息该如何选择？哪些信息应该有，哪些可以没有？
SPSS有话说
第一，人口学信息不是问卷量表例行或必须的，而是基于研究目的和假设的。如果你的研究目的和假设认为某些个人特征可能影响研究变量，例如工作满意度可能存在性别差异、年龄差异，那么性别、年龄的基本信息必须要有，实际上这个时候的个人信息也是研究变量的一种。因此，在问卷设计时一定要注意人口学变量的影响，而不仅仅看主要研究变量。
第二，选择那些理论上公认的或经验上有影响的人口学变量。例如从众行为的研究，如果现有的从众心理、从众行为理论认为性别、智力、文化程度对从众心理有影响，那么问卷中就应该纳入这些变量。再如，如果已有的研究中有不少研究发现从众行为存在性别、文化程度上的差异，那么我们的研究也应该纳入这些变量，反之，那些多数研究都发现对从众行为没有影响的人口学变量（如农村-城市），那么可以不纳入这些变量，如果审稿人或专家评委之一为何不调查家庭所在地这一人口学变量，那我们就可以举出多个前人研究证明这个变量没有影响。由此提示我们，问卷设计时要先大量阅读已有相关研究，注意人口学变量信息的影响作用。
第三，注意数据分析师人口学变量的统计控制目的。在很多研究中，例如多元回归分析，调节效应分析等，人口学变量都需要控制，此时的人口学变量要注意选用哪些理论上以及经验上有影响的变量，并且是要数量化。对于那些需要统计控制的人口学变量，其等级范围可以适当加长，例如年龄段、文化程度等，可以设计为五个等级以上。
第四，有时候人口学变量既不是研究变量，也不是需要统计控制的变量，但我们也不能忽略，这主要是考虑到样本结构的报告问题。因为理论上一项调查研究应该是随机抽样，各个群体都应该有一定比例的代表，研究报告中也需要说明样本的结构，而一些基本的样本结构信息就不能忽视，即便他们不是我们的研究变量或统计控制变量。例如对职场员工的调查，部门变量是分类变量，难以作为研究变量和统计控制变量使用，但它却是反映样本结构的重要信息，因而应该纳入。
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