在课题研究中，调查法是常用的研究方法，一般都离不开撰写调查报告。那么，调查报告如何撰写呢？
01
组成部分
调查报告包括三个方面的内容：方案设计、数据整理和数据分析等三个主要部分。
1.方案设计：设计调查方案的核心就是把你的研究问题，一步步拆解成可执行的具体步骤，确保最后能收集到你想要的数据。
2.数据整理：这里的数据不是狭隘意义上的数字，而是包括数字在内的其它数据信息。如调查对象数量，问卷发放数量、回收数量，回收的问卷的有效和无效数量，以及调查对象年龄、性别等信息。
3.数据分析：核心是根据你的研究目的，运用合适的方法来挖掘数据背后的信息和规律。
02
如何撰写
1.方案设计：这一环节主要是表述设计该调查的目的，并注明进行调查问卷所使用的工具以及调查时间和范围等。
（1）明确调查目的与内容
这是所有工作的起点。你需要清楚地回答：
调查目的：你希望通过调查解决什么问题？是描述现状、寻找原因，还是验证某个假设？
调查内容：为了实现目的，你需要收集哪些方面的信息？把它们具体化为一个个可以被询问的问题点。
（2）确定调查对象与范围
你要找谁来填问卷或接受访谈？
调查对象：你的研究群体是谁？比如，是学生、家长、老师等。
抽样方法：如果群体太大，无法全部调查，就需要抽样。常用方法有随机抽样、分层抽样等，确保样本具有代表性。
（3）选择调查方法
根据你的研究问题和资源，选择最合适的方式。一般有：
问卷调查：最常用，适合大规模、标准化的数据收集，效率高。
访谈法：适合深入挖掘个体经验和观点，能获得更丰富的信息，但耗时耗力。
观察法：适合了解自然状态下的行为表现，避免被调查者主观偏差。
（4）设计调查工具
这是将你的研究问题转化为具体问题的过程。
问卷设计：包括标题、指导语、主体问题和结束语。问题要清晰、中立、无诱导性。
访谈提纲：如果是访谈，需要提前准备好问题清单，包括核心问题和一些引导性的追问。
（5）制定实施计划
这是确保调查顺利进行的后勤保障。
时间安排：明确调查的起止时间，以及每个阶段（如预调查、正式调查、数据整理）的具体时间节点。
人员安排：谁来设计问卷、谁来发放回收、谁来进行访谈、谁来录入数据，都要分工明确。
经费预算：考虑问卷打印、礼品激励、交通等可能产生的费用。
2.数据整理：核心就是把收集到的各种信息，变成干净、规范、能直接用于分析的格式。这样环节主要分为以下几个步骤：
（1）审核与清理数据
这是最关键也最繁琐的一步，目的是发现并处理错误或不合理的数据。
逻辑检查：看看有没有明显不符合逻辑的数据。比如，一个小学生年龄填了“100岁”，或者单选题选了多个答案。
缺失值处理：找出没有填写的空白项。你需要决定是用平均值填补，还是直接删除这条无效数据。
一致性检查：确保所有数据的格式统一。比如，日期统一为“年-月-日”，数字都是阿拉伯数字，没有混用“一”和“1”。
（2）数据编码
这一步是把非数值信息转换成计算机能识别的数字代码。
这主要针对问卷中的分类问题，比如性别、学历、满意度等级等。例如，“性别”可以编码为：男=1，女=2。“非常满意”=5，“满意”=4，依此类推。这一步能让你后续用统计软件进行量化分析。
（3）数据录入
这一步是把清理和编码好的数据，输入到专业的软件里。
推荐工具：
Excel：适合新手或数据量不大的情况，上手快，操作直观。
SPSS 或 R：专业的统计分析软件，适合数据量大、分析需求复杂的课题。
录入技巧：给每一列数据起一个清晰的变量名，比如“性别”、“年龄”、“满意度得分”，方便后续管理。
（4）数据的整理与呈现
数据清理和录入后，就可以进行初步的整理和展示了。
描述性统计：计算一些基础统计量，如平均值、百分比、标准差等，让你对数据有个整体了解。
数据可视化：用图表更直观地展示数据。
用柱状图或饼图展示不同类别的占比。
用折线图展示趋势变化。
简单来说，这个过程就像整理刚买回来的一堆食材：首先要挑出坏的、洗干净（审核清理），然后切成统一的大小（编码），再放进盘子里码整齐（录入），最后才能端上桌准备烹饪（分析）。
3.数据分析：可以分为两大类：描述性分析和推断性分析。你可以根据自己课题的复杂程度来选择。一般最后要写出总体情况和结论。
（1）描述性统计分析
这是最基础的分析，目的是用简单的数字或图表，描述你数据的基本情况。
针对定量数据（如年龄、收入、满意度分数）：
计算平均值、中位数，了解数据的集中趋势。
计算标准差，了解数据的离散程度。
针对定性数据（如性别、学历、选择偏好）：
计算各类别的频数和百分比，看每个选项有多少人选择。
可视化呈现：
用柱状图或饼图展示不同类别的占比。
用直方图展示数据的分布情况。
这一步能帮你回答“是什么”的问题，比如“调查对象的平均年龄是25岁”、“60%的用户对服务感到满意”。
（2）推断性统计分析
当你想从样本数据推断总体情况，或者想探究变量之间的关系时，就需要用到这类分析。
比较差异：
分析不同群体在某个指标上是否有显著差异。
例如：男生和女生对某学科教学的满意度是否有明显不同？
分析关系：
探究两个或多个变量之间是否存在关联。
例如：学习时间的长短和考试成绩是否成正相关？
预测影响：
分析一个变量对另一个变量的影响程度。
例如：教师的人格魅力如何影响学生学习的内驱力？
这一步能帮你回答“为什么”和“会怎样”的问题，让你的研究结论更有深度和说服力。