10 种多项选择题（实用指南 + 示例）

多项选择题 (MCQ) 是一种结构化的查询格式，它向受访者提供主干（问题或陈述），后接一组预先确定的答案选项。与开放式问题不同，MCQ 将答案限制在特定的选项范围内，使其成为标准化数据收集、评估和研究的理想选择。想知道哪种类型的问题最适合您的目的吗？加入我们，探索 10 种类型的多项选择题，并查看以下示例。

目录

什么是多项选择题？

在最简单的形式中，多项选择题是一个带有潜在答案列表的问题。 因此，受访者将有权回答一个或多个选项（如果允许）。

由于选择题获取信息/数据快捷、直观且易于分析，因此在商业服务、客户体验、活动体验、知识检验等反馈调查中得到广泛应用。

比如，你觉得这家餐厅今天的特色菜怎么样？

• A、非常好吃
• B、还不错
• C、也正常
• D、不合我的口味

多项选择题是封闭式问题，因为应该限制受访者的选择，以让受访者更容易选择，并激发他们更多地回答问题。

从根本上讲，多项选择题包括：

• 清晰、简洁的问题或陈述 这定义了你要测量的内容
• 多个答案选项 （通常为 2-7 个选项），包括正确和错误的答案
• 响应格式 可以根据您的目标进行单项或多项选择

历史背景和演变

选择题出现于 20 世纪初，作为教育评估工具，由 弗雷德里克·J·凯利 于 1914 年发明。MCQ 最初设计用于对大规模考试进行高效评分，如今已远远超出了学术测试的范畴，成为以下领域的基石工具：

• 市场研究和消费者行为分析
• 员工反馈和组织调查
• 医学诊断和临床评估
• 政治民意调查和民意调查
• 产品开发和用户体验测试

MCQ 设计中的认知水平

根据布鲁姆分类法，多项选择题可以评估不同的思维水平：

知识水平

测试事实、术语和基本概念的回忆。 例如：“法国的首都是哪里？”

理解水平

评估对信息的理解和解释数据的能力。 例如：“根据所示的图表，哪个季度的销售额增长最高？”

应用层

评估在新情况下运用所学信息的能力。 例如：“如果生产成本增加 20%，哪种定价策略可以保持盈利能力？”

分析级别

测试分解信息和理解关系的能力。 例如：“哪个因素最有可能导致客户满意度分数下降？”

综合水平

评估结合各种元素以产生新理解的能力。 例如：“哪种功能组合最能满足已确定的用户需求？”

评估级别

测试判断价值和根据标准做出决策的能力。 例如：“哪项提案最能平衡成本效益和环境可持续性？”

10 种多项选择题类型 + 示例

现代 MCQ 设计包含多种格式，每种格式都针对特定的研究目标和受访者体验进行了优化。

1. 单选题

• 目的：确定一个主要偏好、观点或正确答案 
• 最适合：人口统计数据、主要偏好、事实知识 
• 最佳选择：3-5个选择

计费示例： 您获取新闻和时事的主要来源是什么？

• 社交媒体平台
• 传统电视新闻
• 在线新闻网站
• 印刷报纸
• 播客和音频新闻

最佳做法：

• 确保选项互斥
• 按逻辑或随机顺序排列选项，以防止偏见

2.李克特量表问题

• 目的：衡量态度、观点和满意度水平 
• 最适合：满意度调查、民意调查、心理评估 
• 比例选项：3、5、7 或 10 分量表

计费示例： 您对我们的客户服务满意吗？

• 非常满意
• 非常满意
• 比较满意
• 略感满意
• 一点都不满意

规模设计考虑因素：

• 奇数音阶 （5、7 分）允许中性回应
• 均匀的尺度 （4、6 分）迫使受访者倾向于积极或消极
• 语义锚点 应清晰且间距适当

3. 多选题

• 目的：捕捉多个相关的反应或行为 
• 最适合： 行为追踪、特征偏好、人口统计特征 
• 需要考虑的事项：可能导致分析复杂性

计费示例： 您经常使用哪些社交媒体平台？（选择所有适用项）

• Facebook
• Instagram
• 推特/X
• LinkedIn
• TikTok
• YouTube
• Snapchat
• 其他（请注明）

最佳做法：

• 明确指出允许多项选择
• 考虑太多选择带来的认知负担
• 分析响应模式，而不仅仅是单个选择

4. 是/否问题

• 目的：二元决策和清晰的偏好识别 
• 最适合：筛选问题、简单偏好、资格标准 
• 性能：完成率高，数据解释清晰

计费示例： 您会向朋友或同事推荐我们的产品吗？

• 是
• 没有

增强策略：

• 继续问“为什么？”以获得定性见解
• 考虑为中立的回答添加“不确定”
• 使用分支逻辑来回答后续问题

6. 评级量表问题

• 目的：量化经验、绩效或质量评估 
• 最适合：产品评论、服务评估、绩效衡量 
• 视觉选项：星号、数字、滑块或描述性尺度

计费示例： 以 1-10 的等级评价我们的移动应用程序的质量：1（差）--- 5（一般）--- 10（优秀）

设计技巧：

• 使用一致的比例方向（1=低，10=高）
• 提供清晰的锚点描述
• 在评级解释中考虑文化差异

7. 排名问题

• 目的：了解优先顺序和相对重要性 
• 最适合： 功能优先级、偏好排序、资源分配 
• 限制：认知复杂性随着选择的增加而增加

计费示例： 按重要性顺序排列以下特征（1=最重要，5=最不重要）

• 行情
• 品质保证
• 客户服务
• 交货速度
• 产品种类

优化策略：

• 考虑强制排名与部分排名选项
• 认知可管理性选项限制为 5-7 个
• 提供明确的排名指示

8. 矩阵/网格问题

• 目的：高效收集多个项目的评分 
• 最适合：多属性评价、比较评估、调查效率 
• 风险： 受访者疲劳，满意行为

计费示例： 评价您对我们服务各个方面的满意度

最佳做法：

• 将矩阵表保持在 7x7 以下（项目 x 比例点）
• 使用一致的缩放方向
• 考虑随机化物品顺序以防止偏见

9.基于图像的问题

• 目的：视觉偏好测试和品牌识别 
• 最适合：产品选择、设计测试、视觉吸引力评估 
• 性能：更高的参与度、跨文化适用性

计费示例： 您觉得哪种网站设计最吸引人？ [图像 A] [图像 B] [图像 C] [图像 D]

实施注意事项：

• 提供可访问性的替代文本
• 在不同的设备和屏幕尺寸上进行测试

10. 判断题

• 目的: 知识测试 和信念评估 
• 最适合：教育评估、事实核查、民意调查
• 需要考虑的事项：正确猜测的概率为 50%

计费示例： 客户满意度调查应在购买后 24 小时内发送。

• 真
• 假

改进技术：

• 添加“我不知道”选项以减少猜测
• 关注明显真实或虚假的陈述
• 避免使用“总是”或“从不”之类的绝对词

奖励：简单的 MCQ 模板

活动反馈

知识评估

一对一工作调查

创建有效 MCQ 的最佳实践

创建高质量的多项选择题需要系统地关注设计原则、测试程序以及基于数据和反馈的持续改进。

撰写清晰有效的词干

精度和清晰度

• 使用明确、明确的语言，避免产生误解
• 每个问题关注一个概念或想法
• 避免使用对意义没有帮助的不必要的词语
• 以适合目标受众的阅读水平进行写作

完整且独立的词干

• 确保无需阅读选项即可理解词干
• 包括所有必要的上下文和背景信息
• 避免需要特定选项知识才能理解的词干
• 使词干成为一个完整的想法或清晰的问题

示例比较：

词干较差： “营销就是：” 改进的阀杆： “哪个定义最能描述数字营销？”

词干较差： “对企业最有帮助的事情是：” 改进的阀杆： “哪个因素对小企业第一年的成功贡献最大？”

开发高质量的选项

均质结构

• 在所有选项中保持一致的语法结构
• 使用平行的措辞和相似的复杂程度
• 确保所有选项都正确完成词干
• 避免混合不同类型的回应（事实、观点、例子）

适当的长度和细节

• 保持选项的长度大致相同，以避免提供提示
• 包含足够的细节以确保清晰度，但不要过多
• 避免选择太简短而无意义的选项
• 平衡简洁性和必要信息

逻辑组织

• 按逻辑顺序排列选项（按字母顺序、数字顺序、时间顺序）
• 当不存在自然顺序时随机化
• 避免可能提供意外线索的模式
• 考虑选项布局的视觉影响

创造有效的干扰因素

合理性和可信度

• 设计干扰项，使其对于知识不全的人来说可以合理地正确
• 根据常见的误解或错误得出不正确的选项
• 避免明显错误或荒谬的选项
• 与目标受众一起测试干扰项

教育价值

• 使用干扰项来揭示具体的知识差距
• 包括测试细微区别的近乎失误选项
• 创建针对主题不同方面的选项
• 避免纯粹随机或不相关的干扰因素

避免常见的陷阱

• 避免使用揭示正确答案的语法提示
• 除非战略需要，否则不要使用“以上全部”或“以上都不是”
• 避免使用“总是”、“从不”、“只有”等绝对术语，因为这些术语会使选项明显错误
• 不要包含两个含义基本相同的选项

如何创建简单但有效的多项选择题

多项选择投票是一种了解受众、收集他们的想法并以有意义的可视化形式表达的简单方法。在 AhaSlides 上设置多项选择投票后，参与者可以通过其设备进行投票，结果会实时更新。

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