1、研究方法

研究方法可以包括研究过程中搜集数据的方法，以及数据分析的方法。不要仅限于对某几种研究方法概念的介绍，还要解释说明研究中如何运用这些方法。

数据搜集方法通常会介绍：怎样搜集原始数据和二手数据？哪种抽样方法？调查问卷的主要设计思路？运用了什么搜集工具？资料编码工具和方式？有效问卷有多少？有效问卷的筛选原则？等等。

数据分析方法通常会介绍：使用了什么统计分析软件；比如：SPSS、Amos、stata、R、Excel，等。具体使用了哪些统计分析方法；比如：描述性分析、探索性统计分析和验证性统计分析；或更具体地说明使用了信效度分析、方差分析、卡方检验、多元回归分析、结构方程模型分析，以及其他方法。

2、预调查

在正式发放问卷收集数据之前，通常都会先进行小范围的预调查。预调查对调查人数和调查对象的要求相对不高，主要目的是为了获得问卷填写者针对问卷的反馈信息，以便及时对问卷的题目描述、顺序设置、措词等进行优化。

同时，也可以对预调查得到的数据进行探索性因子分析和可靠性检验，确保最终调研问卷的信度和效度。

因此，这部分主要汇报预调查的过程、发现的问题及修订举措、信效度分析结果及是否对量表进行了相应的调整。

3、调查对象/样本特征

这部分主要介绍问卷调查的具体对象是谁，由哪些人组成，为什么选择他们作为调查对象，他们是否有代表性，还可以介绍抽样对象占目标人群或抽样范围多少。

同时还要对有效样本的数据进行描述，通常包括性别、年龄、学历、职业、婚育状况，等受访者人口统计信息及行为特征。这部分通常会附一个简单的三线表进行描述，说明各分类群体的人数和占比。

4、信效度检验

通过对问卷量表数据进行探索性因子分析（EFA）和可靠性分析，得到信度和效度检验值，判断采集的样本数据是否具有良好的内在一致性和结构效度。

探索性因子分析（EFA）常用于问卷的设计初期，帮助分析者建立模型框架。有些论文中如果在预调查阶段进行了探索性因子分析，在正式分析时就不会再呈现一次探索性因子分析结果，而是直接对数据开展验证性因子分析。通常，如果CFA的分析结果不好，EFA的分析结果一定也不好。

验证性因子分析（CFA）

验证性因子分析（CFA）常用于成熟问卷的信效度分析中。通过探索性因子分析检验并得到理想的理论量表结构，然后进一步使用Amos等结构方程建模工具进行验证性因子分析，评价模型与实际数据的拟合程度，从而检验理论结构的正确性。