10 種多項選擇題（實用指南 + 範例）

多項選擇題 (MCQ) 是一種結構化的查詢格式，它向受訪者提供主幹（問題或陳述），後接一組預先確定的答案選項。與開放式問題不同，MCQ 將答案限制在特定的選項範圍內，使其成為標準化資料收集、評估和研究的理想選擇。想知道哪種類型的問題最適合您的目的嗎？加入我們，探索 10 種類型的多項選擇題，並查看以下範例。

目錄

什麼是多項選擇題？

在最簡單的形式中，多項選擇題是一個帶有潛在答案列表的問題。 因此，受訪者將有權回答一個或多個選項（如果允許）。

由於選擇題獲取資訊/資料快速、直覺且易於分析，因此在商業服務、客戶體驗、活動體驗、知識檢驗等回饋調查中廣泛應用。

例如，您覺得餐廳今天的特色菜怎麼樣？

• A、非常好吃
• B、還不錯
• C、也正常
• D、不合我的口味

選擇題是封閉式問題，因為應限制受訪者的選擇，以便讓受訪者更容易選擇並激發他們想要做出更多答案。

從根本上講，多項選擇題包括：

• 清晰、簡潔的問題或陳述 這定義了你要測量的內容
• 多個答案選項 （通常為 2-7 個選項），包括正確和錯誤的答案
• 響應格式 允許根據您的目標進行單項或多項選擇

歷史背景和演變

選擇題出現於 20 世紀初，是教育評估工具，由 弗雷德里克·J·凱利 於 1914 年發明。 MCQ 最初設計用於對大規模考試進行高效評分，如今已遠遠超出了學術測驗的範疇，成為以下領域的基石工具：

• 市場研究與消費者行為分析
• 員工回饋與組織調查
• 醫學診斷和臨床評估
• 政治民意調查與民意調查
• 產品開發和使用者體驗測試

MCQ 設計中的認知水平

根據布魯姆分類法，多項選擇題可以評估不同的思考層次：

知識水平

測試事實、術語和基本概念的回憶。 例如：“法國的首都是哪裡？”

理解水平

評估對資訊的理解和解釋數據的能力。 例如：“根據所示的圖表，哪個季度的銷售額增長最高？”

應用層

評估在新情況下運用所學資訊的能力。 例如：“如果生產成本增加 20%，哪種定價策略可以保持獲利能力？”

分析層級

測試分解資訊和理解關係的能力。 例如：“哪個因素最有可能導致客戶滿意度分數下降？”

綜合水平

評估結合各種元素以產生新理解的能力。 例如：“哪種功能組合最能滿足已確定的用戶需求？”

評估級別

測試判斷價值和根據標準做出決策的能力。 例如：“哪項提案最能平衡成本效益和環境永續性？”

10 種多項選擇題類型 + 範例

現代 MCQ 設計包含多種格式，每種格式都針對特定的研究目標和受訪者體驗進行了最佳化。

1. 單選題

• 目的：確定一個主要偏好、觀點或正確答案 
• 最適合：人口統計、主要偏好、事實知識 
• 最佳選擇：3-5個選擇

示例： 您獲取新聞和時事的主要來源是什麼？

• 社交媒體平台
• 傳統電視新聞
• 網路新聞網站
• 印刷報紙
• 播客和音頻新聞

最佳實踐：

• 確保選項互斥
• 按邏輯或隨機順序排列選項，以防止偏見

2. 李克特量表問題

• 目的：衡量態度、觀點和滿意度水平 
• 最適合：滿意度調查、民調、心理評估 
• 縮放選項：3、5、7 或 10 分量表

示例： 您對我們的客戶服務滿意嗎？

• 非常滿意
• 非常滿意
• 比較滿意
• 略感滿意
• 一點也不滿意

規模設計考慮因素：

• 奇數音階 （5、7 分）允許中性回應
• 均勻的尺度 （4、6 分）迫使受訪者傾向正面或負面
• 語意錨點 應清晰且間距適當

3. 多選題

• 目的：捕捉多個相關的反應或行為 
• 最適合： 行為追蹤、特徵偏好、人口統計特徵 
• 注意事項：可能導致分析複雜性

示例： 您經常使用哪些社群媒體平台？ （選擇所有適用項目）

• Facebook
• Instagram
• 推特/X
• LinkedIn
• 的TikTok
• YouTube
• Snapchat
• 其他（請註明）

最佳實踐：

• 明確指出允許多項選擇
• 考慮太多選擇帶來的認知負擔
• 分析響應模式，而不僅僅是單一選擇

4. 是非題

• 目的：二元決策和清晰的偏好識別 
• 最適合：篩選問題、簡單偏好、資格標準 
• 優點：完成率高，數據解釋清晰

示例： 您會向朋友或同事推薦我們的產品嗎？

• 可以
• 沒有

增強策略：

• 繼續問“為什麼？”以獲得定性見解
• 考慮為中立的回答添加“不確定”
• 使用分支邏輯來回答後續問題

6. 評分量表問題

• 目的：量化經驗、績效或品質評估 
• 最適合：產品評論、服務評估、績效衡量 
• 視覺選項：星號、數字、滑桿或描述性尺度

示例： 以 1-10 的等級評價我們的行動應用程式的質量：1（差）--- 5（一般）--- 10（優）

設計技巧：

• 使用一致的比例方向（1=低，10=高）
• 提供清晰的錨點描述
• 在評級解釋中考慮文化差異

7. 排名問題

• 目的：了解優先順序和相對重要性 
• 最適合： 功能優先、偏好排序、資源分配 
• 限制：認知複雜度隨著選擇的增加而增加

示例： 依重要性順序排列以下特徵（1=最重要，5=最不重要）

• 價格
• 品質
• 顧客服務
• 交貨速度
• 產品種類

優化策略：

• 考慮強制排名與部分排名選項
• 認知可管理性選項限制為 5-7 個
• 提供明確的排名指示

8. 矩陣/網格問題

• 目的：高效率收集多個項目的評分 
• 最適合：多屬性評估、比較評估、調查效率 
• 風險： 受訪者疲勞，滿意行為

示例： 評價您對我們服務各方面的滿意度

最佳實踐：

• 將矩陣表保持在 7x7 以下（項目 x 比例點）
• 使用一致的縮放方向
• 考慮隨機化物品順序以防止偏見

9.基於圖像的問題

• 目的：視覺偏好測試和品牌識別 
• 最適合：產品選擇、設計測試、視覺吸引力評估 
• 優點：更高的參與度、跨文化適用性

示例： 您覺得哪種網站設計最吸引人？ [圖像 A] [圖像 B] [圖像 C] [圖像 D]

實施注意事項：

• 提供可訪問性的替代文本
• 在不同的設備和螢幕尺寸上進行測試

10. 判斷題

• 目的: 知識測驗 和信念評估 
• 最適合：教育評估、事實查核、民調
• 注意事項：正確猜測的機率為 50%

示例： 客戶滿意度調查應在購買後 24 小時內發送。

• 真
• 假

改進技術：

• 添加“我不知道”選項以減少猜測
• 關註明顯真實或虛假的陳述
• 避免使用「總是」或「從不」之類的絕對詞

獎勵：簡單的 MCQ 模板

活動回饋

知識評估

一對一工作調查

創建有效 MCQ 的最佳實踐

創建高品質的多項選擇題需要係統地專注於設計原則、測試程序以及基於數據和回饋的持續改進。

撰寫清晰有效的詞幹

精度和清晰度

• 使用明確、明確的語言，避免誤解
• 每個問題專注於一個概念或想法
• 避免使用對意義沒有幫助的不必要的詞語
• 以適合目標受眾的閱讀程度進行寫作

完整且獨立的詞幹

• 確保無需閱讀選項即可理解詞幹
• 包括所有必要的上下文和背景資訊
• 避免需要特定選項知識才能理解的詞幹
• 使詞幹成為一個完整的想法或清晰的問題

範例比較：

詞幹較差： “行銷就是：” 改良的閥桿： “哪個定義最能描述數位行銷？”

詞幹較差： “對企業最有幫助的事情是：” 改良的閥桿： “哪個因素對小企業第一年的成功貢獻最大？”

開發高品質的選項

均質結構

• 在所有選項中保持一致的語法結構
• 使用平行的措辭和相似的複雜程度
• 確保所有選項都正確完成詞幹
• 避免混合不同類型的回應（事實、觀點、例子）

適當的長度和細節

• 保持選項的長度大致相同，以避免提供提示
• 包含足夠的細節以確保清晰度，但不要過多
• 避免選擇太短而無意義的選項
• 平衡簡潔性和必要訊息

邏輯組織

• 依邏輯順序排列選項（依字母順序、數字順序、時間順序）
• 當不存在自然順序時隨機化
• 避免可能提供意外線索的模式
• 考慮選項佈局的視覺影響

創造有效的干擾因素

合理性和可信度

• 設計幹擾項，使其對於知識不全的人來說可以合理地正確
• 根據常見的誤解或錯誤得出不正確的選項
• 避免明顯錯誤或荒謬的選項
• 與目標受眾一起測試幹擾項

教育價值

• 使用能揭示特定知識差距的干擾項
• 包括測試細微差別的近乎失誤選項
• 建立針對主題不同面向的選項
• 避免純粹隨機或不相關的干擾因素

避免常見陷阱

• 避免使用揭示正確答案的語法提示
• 除非戰略需要，否則不要使用“以上全部”或“以上都不是”
• 避免使用「總是」、「從不」、「只有」等絕對術語，因為這些術語會使選項明顯錯誤
• 不要包含兩個意思基本上相同的選項

如何創建簡單但有效的多項選擇題

多項選擇投票是一種了解受眾、收集他們的想法並以有意義的視覺化形式表達的簡單方法。在 AhaSlides 上設定多項選擇投票後，參與者可以透過其裝置進行投票，結果會即時更新。

就這麼簡單！

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