问卷调查是心理与教育研究领域的一大研究方法,由于其可以在较短时间内收集大量的研究数据等特点,使得其深受广大心理与教育研究者的喜爱。在使用问卷调查方法收集研究数据时,由于被试不配合、时间限制等主客观原因,使得收集到的研究数据不完整,出现缺失数据。少量的缺失数据可能不会影响数据的分析与研究结果的准确性等,但是当缺失数据的量比较大,而采取补救措施再次对被试进行重新调查又存在较大困难时,就需要采取一定的缺失数据处理方法,使得研究者可以尽可能地应用已收集到的数据信息,同时降低数据分析结果的偏差。以往研究中,研究者们大都采用错误处理法(IN)或是成列删除法(LD)等传统方法处理问卷中的缺失数据,但是有研究表明,这些方法的处理效果均不理想,而在学习与能力测验等认知测验中,EM与MI方法处理缺失数据的效果良好。故本文借鉴认知测验中缺失数据处理方法,探查其在问卷数据分析中的效果如何。据此本文采用模拟研究与实证研究结合的方法,探索缺失数据比率(1%,5%,10%,20%,30%)、项目等级数(2,4,5)和缺失数据处理方法(LD,IN,EM,MI)对含有缺失数据的问卷数据分析的影响,旨在为实践应用中问卷分析缺失数据处理方法的选择提供借鉴与指导。全文共有3个研究,第一个研究模拟探讨经典测验理论下问卷缺失数据处理方法的选取,第二个研究模拟探讨项目反应理论下问卷缺失数据处理方法的选取,第三个研究为实证研究,检验两个模拟研究的研究结果在实际应用中的正确性。最终研究结果表明:(1)在经典测验理论方法下,被试能力参数受自变量影响的程度大于项目难度参数和项目区分度参数;缺失比率增加,被试能力参数与项目参数的估计准确性均变差;在IN方法下,随着项目等级数的增加,各参数的绝对偏差值变大;LD方法在分析被试能力参数时,参数估计无偏差,但是不能得出那些存在项目缺失被试的能力参数,MI方法的缺失数据处理效果最好,其次是EM方法。(2)在项目反应理论方法下,项目区分度参数受自变量影响的程度要大于被试能力参数与项目难度参数,尤其是在高缺失比率下(20%及以上);缺失比率越大,参数估计的绝对偏差值就越大;在IN方法下,随着项目等级数增加,各参数估计返真性变差;MI方法在各条件组合下均表现较好的处理效果。