在问卷调查中，选项的设定通常非常重要。常见的选择包括李克特量表和视觉模拟量表（Visual Analogue Scale，又称Slider Scale）。李克特量表为每个选择提供相关的语义解释，方便读者进行简单的选择，应用非常广泛，在公众号过往的推送中也介绍了诸多适用于这类量表数据的建模方法。
图源Haslbeck et al. (2021)
视觉模拟量表的一大优势在于它可以提供更为精细的测量，并且问卷反应为连续的，也方便后续建模。近年来应用这类选项的研究也越来越多，尤其是在密集追踪研究中对情绪等状态进行测量时，这种方式能够相对更精细地捕捉到被试的动态变化。在医学研究中，对于疼痛的精细测量也常常会选择视觉模拟量表。
在应用这种量表时，研究者也无需面对李克特量表应用中的点数选择（如，3点、5点、7点），以及需要为每个选项提供语义解释的问题。此外，通过这种量表所采集的数据是连续的，方便进行后续分析。相比之下，传统的李克特量表产生的数据是有序的，且不同选项之间的距离常常会被默认为一致的进行分析（如计分为1，2，3），但是该假设在实际分析中可能会被违背（比如非常不喜欢和不喜欢之间的差异和不喜欢与中立之间的差异可能是不同的），这些问题为统计分析带来了一定的挑战。
图源维基百科
Noel, Y., & Dauvier, B. (2007). A beta item response model for continuous bounded responses. Applied Psychological Measurement, 31 (1), 47–73.
排版：代新宇
