问卷的研究发现是整个调查研究的核心成果，它系统呈现了通过数据收集和分析得出的结论，既反映了研究问题的答案，也为后续决策或建议提供依据，撰写问卷研究发现时，需遵循逻辑清晰、数据支撑、客观准确的原则，结合研究目标逐步展开,确保内容既有深度又有说服力。
研究发现的撰写结构与核心内容
问卷研究发现的撰写通常需围绕研究目标展开，将不同维度的问题归类整合，形成若干核心结论模块，每个模块需先明确观点，再通过具体数据（如百分比、均值、交叉分析结果等）支撑，必要时可结合表格呈现关键数据，使内容更直观。
开篇概述研究核心结论
开篇需简要总结研究的总体发现，点明最核心的结论，帮助读者快速把握研究主旨，若研究是“大学生在线学习体验调查”，开篇可概括：“本次调查显示，超七成大学生对在线学习整体持积极态度，但学习效果受互动频率、平台易用性及自我管理能力显著影响。”
分维度呈现具体研究发现
根据研究目标或问卷设计维度，分模块展开详细分析，常见的维度包括：
- 样本特征描述：简要说明受访者的基本情况（如性别、年龄、职业分布等），为后续结论提供背景。“本次调查有效样本1200份，其中男性占比48.2%，女性51.8%；本科生占比62.5%，研究生37.5%，覆盖全国30个省份。”
- 核心问题分析：针对研究中的关键变量，逐一呈现数据结果，若研究“消费者对新能源汽车购买意愿的影响因素”，可分“价格敏感度”“续航里程关注度”“品牌偏好”等维度，每个维度用数据说明结论。
- 交叉分析结果：通过不同群体的对比，揭示变量间的关系。“女性用户对在线学习平台的互动功能需求显著高于男性（女性需求占比82.3%，男性65.1%）；而男性对技术稳定性的关注度更高（男性78.5%，女性69.2%）。”
使用表格强化数据呈现
表格是研究发现的直观工具，适合对比多组数据或呈现分类统计结果，表格需包含标题（如表1 不同性别用户对在线学习功能的需求差异）、清晰的表头（变量、类别、百分比/均值等）及必要的注释。
表1 不同性别用户对在线学习功能的需求差异（%）
| 功能类型 | 男性用户 | 女性用户 | 卡方检验p值 |
|----------------|----------|----------|--------------|
| 实时互动答疑 | 65.1 | 82.3 | <0.01 |
| 课程回放功能 | 88.7 | 91.2 | >0.05 |
| 学习进度提醒 | 72.4 | 85.6 | <0.01 |
| 平台操作便捷性 | 79.3 | 76.8 | >0.05 |
注：p<0.05表示差异具有统计学意义
通过表格可清晰看出，女性用户对实时互动和学习进度提醒的需求显著高于男性，而课程回放和操作便捷性需求无显著性别差异。
客观呈现异常或意外发现
研究中可能存在与预期不符的“意外发现”，需客观呈现并分析原因。“本以为年轻用户（18-25岁）会更偏好短视频学习形式，但数据显示，35岁以上用户对短视频课程的满意度（78.6%）反而高于年轻群体（65.2%），可能与中年用户碎片化学习时间更多有关。”
关键结论的提炼与总结
在分维度分析后，需提炼核心结论，指出研究的实践意义或理论价值。“综合来看，提升在线学习体验需重点关注互动功能优化（尤其针对女性用户）和个性化学习推送，同时加强平台技术稳定性以降低用户使用门槛。”
撰写注意事项
- 紧扣研究目标：所有发现需围绕研究问题展开，避免偏离主题的数据堆砌。
- 数据准确性与一致性：确保数据与原始问卷结果一致，计算错误（如百分比总和、均值偏差）需避免。
- 语言客观中立：避免使用“我们认为”“可能”等主观表述，用数据显示结论（如“数据显示”而非“我们认为数据表明”）。
- 图表结合文字：表格或图表需配合文字解读，说明数据背后的含义，而非单纯罗列数字。
相关问答FAQs
Q1：问卷研究发现中，是否需要呈现所有问题的数据？
A1：不需要，研究发现应聚焦与研究目标直接相关的核心问题，避免“数据堆砌”，对于次要问题或未达显著差异的结果（如p>0.05），可在附录中呈现，正文只需提炼关键结论，若研究目标是“分析影响用户购买意愿的因素”，则需重点呈现价格、质量、品牌等核心变量的数据，而用户年龄、学历等背景数据只需简要说明样本特征即可。
Q2：如何判断研究发现是否具有统计学意义？
A2：统计学意义需通过统计检验结果判断，交叉分析中常用卡方检验（分类变量）或t检验/方差分析（连续变量），若p值小于0.05（通常标记为*），则表示差异显著，结论具有可靠性；若p>0.05，则说明差异可能由随机误差导致，需谨慎解读，表1中“实时互动答疑”的p<0.01，表明男女用户需求差异极显著，而“课程回放功能”p>0.05，说明需求差异不显著,不能得出性别对该功能有不同偏好的结论。
