在現代社會中，結構式訪問已經成為了研究、市場調研、人力資源管理等領域不可或缺的工具。它通過一系列設計良好的問題來引導對話，使得訪問者能夠深入了解受訪者的想法和行為。然而，在進行結構式訪問時，常見的一個問題是如何恰當地使用各種名詞，這些名詞不僅需要精確無誤，而且還應該反映出正確的含義。在這篇文章中，我們將會探討一些關於結構式訪問中的重要名詞，以及他們背後所承載的意義。
首先，我們要談論的是「結構化」本身。這個名詞代表了一種組織方式，它可以用於任何形式的資料收集，包括口頭和書面形式。在結構式訪問中，「預設答案」是一個核心概念，它指的是那些可能被接受為正確答案而不需要進一步解釋的回答。此外，每個問題都有其特定的格式，這樣做有助於保持整體的一致性，並且讓分析更加直觀。
接下來我們要探討的是「開放性問題」。雖然這些問題允許受訪者自由表達自己的想法，但在設計時仍需小心翼翼，以免過度限制他們的回應。在提出開放性問題之前，最好先進行一個簡單的事實性的質疑，以便起到溫習作用並幫助受訪者更準確地理解你想要得到什麼信息。
除了上述兩點之外，「量化變數」也是非常重要的一環。它涉及到測量某些特徵或屬性的程度，比如從1到10分-scale評價。如果沒有恰當地量化變數，就很難對結果進行統計分析，也就無法獲得有效的地面層次信息。
此外，不可忽視的是「主觀性偏差」，即因為個人經驗和情感影響而產生的偏見。在設計調查題目時，要盡可能減少主觀性偏差，這可以通過提供明確界限或者避免帶有負面的語言來實現。
在處理大量數據時，又不能忘記考慮到「內部效度」的概念，即是否能夠準確測量出它所旨在衡量的事情。例如，如果你的調查目的就是要了解某項產品對顧客滿意度，那麼你的所有題目都應該圍繞著這一點展開，而不是去探討其他非相關事宜。
總之，在進行結構式访谈时，我们需要仔细考虑每个词汇背后的含义，这样才能确保我们的数据收集过程既高效又准确，从而获得宝贵的人类行为与心理状态知识。这对于理解社会现象、市场动态以及个人需求至关重要，是推动我们对世界进行更深层次认识的一个关键工具之一。
