問卷調查時，如何篩選亂作答的樣本

在編製測量工具時，我們可以進行試題分析以篩選出符合需要的題目。但是在將資料進行試題分析之前，我們也常發現有些受測者胡亂填答問卷或量表。

基於資料分析上「垃圾進就會垃圾出」的基本定理。我們在施測時的預防受測者亂答，以及在施測之後辨識與清理垃圾資料，是確保研究品質的必要步驟。

如何在施測前或施測時預防受測者亂答

1. 擬題及審題時，提高文字可讀性(字彙簡單、句型結構短)，減少受測者閱讀上的挫折感
2. 量表要講究印刷與裝訂，以提高其表面效度
3. 由研究者親自施測，以控制氣氛及情境
4. 向受測者強調此研究的重要性，並感謝他們奉獻時間
5. 提供受測者小禮品，以提高作答動機

施測後如何辨識出亂答的問卷

要找出亂作答，致使問卷無效的樣本，最好先研究MMPI的效度量尺，瞭解各種效度量尺所依據的原理，我們也可以依樣畫葫蘆，很快找出無效的樣本。

1.以目視檢查問卷是否有明顯亂答情形（勾不到正確位置、筆跡草率、有固定循環模式）
2.檢查空白、漏答的數量(空白數量太多表示作答者有閱讀理解困難，空白集中在問卷後半段表示作答意願不高，後面亂答可能性很高)
3.以統計方法偵測出亂答的受測者(用SPSS的COUNT點數個案在所有試題上的作答反應，檢查是否有明顯反應心向，例如，90%以上的題目答5)

偵測胡亂答的受測者時所用的基本假定

1.個人在各選項上的選擇次數差距應該不大，除非嚴重受反應心向所影響。
當一個人的整份態度量表都連續十幾題都填在同一位置，例如都填3，我們可以假定他已經填得不耐煩，亂填應付了事。這種現象通常在很長的量表的後半部出現。

2.個人對於相同或極類似的兩個題目，應會有相同的反應（比如，測謊題）。
有些量表編製者會把完全相同，或幾乎相同的兩個題目，分別放在量表的前端和後端，量表回收後，就先比較該兩題的作答反應，若差距太大(在五點量表中，兩題差距等於或大於3)，即可以懷疑作答者是胡亂作答。

3.眾人在某些特定題目上會有極類似的反應（比如，社會期望值特別高的題目）。
某些題目會因為其敘述方式或題目內容，而導致大多數人對該題的反應非常一致，此時若某人的反應與眾人背道而馳，你也可以懷疑他有亂答的傾向。