要获取被调查者客观层面的事实性数值型数据，最合适的表是问卷调查表和量表。这两种类型的表具备特定的设计，旨在精确收集数值信息，并减少主观偏差。问卷调查表通过设计封闭式问题（如选择题、是非题等）获得确切的数值数据，适用于统计分析、比较研究等。量表，如李克特量表（Likert Scale），通过设定等级响应选项，将软性数据量化，虽然它更多地被用来评估态度、感受等，但在某种程度上，它也能以数值形式反映客观情况。
量表的发展和使用是获取事实性数值型数据中极为重要的一个方面。李克特量表是用于态度测量的一种常见工具，其设计精巧、易于理解、填写简单，能高效地将被调查者的态度和观点转换成数值数据。通过一系列的声明和相对应的等级响应选项（如“非常同意”到“非常不同意”），调查者能够量化个体或群体的看法和态度。虽然这看似主观，但通过科学设计的量表以及适当的统计处理，可以客观地反映出研究所关注的现象或特征的数值性描述。
一、问卷调查表的设计与应用
问卷调查表是通过精心设计的一系列问题，以获取被调查者提供的信息。问卷设计需注重简明扼要、问题明确、指示清楚，避免产生歧义。
- 在设计问卷时，首先要明确调查目的和需要收集的数据类型。对于旨在收集事实性数值数据的问卷，应以封闭式问题为主，如选择题、填空题等，这有助于数据的统一性和后期的量化处理。
- 其次，要注重问卷的逻辑结构和布局设计。将问卷分为几个部分，每个部分聚焦一类信息的收集，有利于被调查者更好地理解问题，从而提供更准确的回答。
二、量表的构建与应用
量表通过为定性数据设置等级响应选项，实现定性向定量的转换，以量化的方式收集数据。
- 在构建量表时，确定量表的维度是首要任务。这些维度应该直接关联到研究问题，确保量表的内容具有针对性和实用性。
- 其次，量表需要经过精确的项目分析和验证，以确保其可靠性和有效性。这包括对量表的预测试、信度检验和效度验证，确保数据收集的准确性和代表性。
三、数据的收集与处理
数据收集后，需要对数据进行清洗、整理和分析，以确保结果的准确性和可信度。
- 数据清洗包括筛除无效问卷、处理缺失值等，是数据预处理的重要步骤。
- 数据分析方法根据研究设计的不同而有所区别，包括描述统计分析、相关性分析、回归分析等。选择合适的分析方法对于揭示数据背后的信息至关重要。
四、提高数据收集质量的策略
为了保证所收集的数值型数据的质量和可靠性，采取一系列策略是必要的。
- 加强调查前的训练，确保每一位参与调查的工作人员都清楚问卷的目的和填写指南，减少数据收集过程中的误差。
- 在数据收集过程中，采用双重检查或交叉检验的方式，提高数据的准确性。
- 利用科技手段，如在线问卷、移动端调查等，不仅能提高数据收集的效率，也有助于提升数据质量，减少人为填写错误。
通过上述方法，可以有效地收集被调查者的客观层面的事实性数值型数据，为研究提供可靠的支撑。
相关问答FAQs：
1. 哪一种表格适合收集客观事实性的数值数据？
当需要收集被调查者客观层面的事实性数值型数据时，一种常用的表格类型是问卷调查表格。
2. 如何设计问卷调查表格来收集客观事实性的数值数据？
设计问卷调查表格时，首先需要明确要收集的数值型数据类型。可以使用封闭式问题，提供选项供被调查者选择，这样能够确保收集到一致的数值数据。另外，还可以添加开放式问题，让被调查者自由填写相关数值数据。
3. 有没有其他方法可以收集客观事实性的数值数据，而不仅限于问卷调查表格？
除了问卷调查表格外，还有其他方法可以收集客观事实性的数值数据，如实地观察、实验等。实地观察可以直接观察和记录事实性数据，而实验可以通过控制变量来获取数值数据。根据具体需要，选择合适的方法来收集数据可以更好地满足调查的目的。
