1、问卷的质量会直接影响到收集到的数据的质量。在面对问卷设计的时候，我们往往过于轻敌，自以为已经做得很好，其实一些基本原则和注意事项很容易被忽视。问卷调查的好处在于，我们能够通过来自大样本的结构化数据，对事实作出精准的描述和推断，这是定性研究所难以做到的。但是，一个问卷调查，如果对错误的用户提了错误的问题，收到的数据将无法反应实际情况。更可怕的是，如果我们对此一无所知，轻信问卷数据的质量，就会得出具有误导性的结论。问卷调查还有另一个风险，就是我们往往依赖问卷填写者的自我报告，他们填写的答案往往会受到自身的一些认知局限的影响，未必能反映客观事实，这也是我们在设计问卷的过程中需要尽量避免的。
3、那么，对于问卷设计来说，好问题的标准是什么？好问题首先要有明确的测量目标，也就是问题实际上要测量的事件是什么；其次，对于这个测量目标，好问题能够有较高的信效度，也就是能够达到稳定而准确。要尽量减少测量的偏差，有几个基本条件：要让用户，并且是所有的用户都能够以与你相同的方式理解问题。需要检视问题中的每一个概念，确保没有歧义。比如，“运动”是否包含“散步”？“月收入”是指税前还是税后、是否包含投资理财等其他收益？确保用户能够回答你的问题。用户可能因为不知道相关信息（“你上周通过运动消耗了多少卡路里？”）、无法准确回忆起相关信息（“你上个月有几天没吃早餐？”）等原因而无法回答。确保用户愿意回答你的问题。如果用户不愿意回答，他们可能随便选择一个答案来应付。如果涉及到比较敏感的问题，让用户知道为什么你要问这个问题，并且让他相信你会对此保密。确保每个用户都能找到适合自己实际情况的选项，并且避免诱导他们做出不符合实际情况的选择。
5、问题设计：我们已经列出了为了达到研究目的，我们需要知道的问题的清单。下一步是好好设计这些问题的措辞，以避免不必要的测量误差，提高测量的准确度。下面是一些通用法则：让用户预测自己的行为往往不准确，直接问他们过去的行为可能更好。用户在预测自己行为方面往往做得不太好，如果你问他们是否会使用某个产品或者服务，他们很可能会说“会”，但是这并不可信。直接问行为，用用户过去的行为去预测他未来的行为更加可靠。
