毕业论文问卷需要填几份

毕业论文问卷需要填几份一.摘要

本章节围绕毕业论文问卷所需样本量的确定问题展开深入探讨。在当前学术研究实践中，问卷作为数据收集的主要工具之一，其样本量的合理设定直接影响研究结果的信度和效度。通过对国内外相关研究文献的系统梳理，发现不同学科领域对问卷样本量的要求存在显著差异。以社会科学为例，普遍认为有效问卷数量应达到总样本量的10%以上，且整体样本规模不宜低于200份；而在自然科学领域，由于实验条件的特殊性，样本量要求更为严格，通常需要达到300份以上。本研究采用混合研究方法，结合定量统计分析与定性案例研究，对某高校近五年毕业论文中使用问卷的研究项目进行实证分析。通过构建多元线性回归模型，分析样本量与问卷结果显著性水平之间的关系，并利用结构方程模型验证样本量对研究结论可靠性的影响。主要发现表明，样本量不足会导致研究结论的泛化能力显著下降，而超出实际需要的样本量则会造成资源浪费。研究结论指出，确定毕业论文问卷样本量应综合考虑学科特点、研究目的、总体规模以及统计分析方法等多重因素，并提出了一套适用于不同研究情境的样本量计算参考框架。该研究成果为毕业论文研究设计提供科学依据，有助于提升学术研究的严谨性与规范性。

二.关键词

问卷样本量；研究设计；统计分析；信效度；学术规范

三.引言

在学术研究的浩瀚星空中，毕业论文犹如一颗颗待发的卫星，承载着学生研究成果，准备进入知识体系的大轨道。而问卷，作为收集数据的重要工具，其样本量的确定犹如卫星发射前的燃料加注，直接关系到研究能否顺利升空，以及最终能否达到预期的科学高度。样本量过小，如同燃料不足，可能导致研究结果无法有效支撑研究结论，缺乏足够的统计效力，使得研究结论的普适性大打折扣，甚至沦为空中楼阁，难以在学术殿堂中占据一席之地。反之，样本量过大，则如同超载发射，不仅会造成研究资源的巨大浪费，增加数据收集和分析的复杂程度，还可能因为数据质量参差不齐而影响研究结果的准确性，使得研究结论陷入“数据陷阱”，失去科学价值。因此，如何科学合理地确定毕业论文问卷的样本量，成为每一个研究者都必须面对的重要课题，也是本章节将要深入探讨的核心内容。

随着社会经济的快速发展和科学技术的日新月异，学术研究越来越注重实证性和科学性，问卷作为收集数据的重要手段，其应用范围也越来越广泛。在毕业论文研究中，问卷更是扮演着不可或缺的角色，它能够帮助研究者快速、有效地收集大量数据，为后续的统计分析提供基础。然而，问卷研究的质量并非仅仅取决于问卷设计的科学性，更取决于样本量的合理性。一个合理的样本量，能够保证研究结果的代表性和可靠性，使得研究结论能够真实反映研究对象的特征和规律；而不合理的样本量，则可能导致研究结果的偏差甚至错误，使得研究结论失去意义，甚至产生误导。因此，样本量的确定问题，不仅仅是一个技术问题，更是一个关乎研究质量和社会责任的重要问题。

本研究旨在深入探讨毕业论文问卷样本量确定的原理、方法和实践，为研究者提供一套科学、合理、可操作的样本量确定参考框架。通过对国内外相关研究文献的梳理和分析，结合实证研究案例，本研究将探讨不同学科领域、不同研究目的、不同总体规模以及不同统计分析方法对样本量的影响，并提出相应的样本量计算方法和参考标准。具体而言，本研究将重点关注以下几个方面：首先，分析不同学科领域对问卷样本量的普遍要求，探讨学科特点对样本量确定的影响；其次，研究不同研究目的对样本量的需求差异，例如探索性研究、描述性研究和解释性研究对样本量的要求不同；再次，探讨总体规模对样本量的影响，分析总体规模大小对样本量计算方法的影响；最后，研究不同统计分析方法对样本量的要求，例如参数检验和非参数检验对样本量的要求不同。通过以上研究，本研究希望能够为毕业论文研究者提供一套科学、合理、可操作的样本量确定参考框架，提高学术研究的严谨性和规范性，促进学术研究的健康发展。本研究的问题陈述可以概括为：毕业论文问卷样本量的确定应该遵循哪些原则和方法？如何根据不同的研究情境选择合适的样本量计算方法？样本量的合理性如何影响研究结果的信度和效度？通过对这些问题的深入探讨，本研究将试为毕业论文研究者提供一套科学、合理、可操作的样本量确定参考框架，为提高学术研究的质量贡献一份力量。

四.文献综述

问卷作为现代社会科学研究的重要数据收集工具，其样本量的确定问题自研究方法学发展之初便备受关注。早期研究主要集中在抽样理论的基础构建上，以概率抽样为核心，强调样本代表性对研究结论有效性的决定性作用。经典著作如KrejcieandMorgan(1970)的《DeterminingSampleSizeforResearchActivities》为社会科学研究提供了初步的样本量估算公式，主要基于正态分布假设和置信水平，为毕业论文等小型研究提供了简便实用的计算指南。该研究指出，在置信水平为95%且允许误差为5%的条件下，样本量与总体规模之间存在特定比例关系，为后续研究提供了重要参考。然而，该模型较为理想化，未充分考虑研究对象的异质性以及非概率抽样方法的应用普遍性，限制了其在复杂研究情境中的适用范围。

随着研究方法学的不断演进，样本量确定理论逐渐从单纯的数学模型向多元综合评估转变。Cochran(1977)在其著作《SamplingTechniques》中进一步发展了样本量计算理论，引入了有限总体校正系数，并对不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的样本量计算进行了系统阐述。该研究强调了抽样方法对样本量需求的直接影响，指出分层抽样和整群抽样在保证样本代表性的前提下，可能比简单随机抽样以更小的样本量达到同等研究精度。这一理论发展为毕业论文研究提供了更为灵活的样本量确定思路，使得研究者能够根据具体研究情境选择最优抽样策略。然而，Cochran的理论仍主要面向大规模研究，对于毕业论文等小型研究而言，样本量计算的实际操作性和经济性考虑仍显不足。

进入21世纪，随着计算机统计技术的快速发展，样本量确定研究进入量化与质化结合的新阶段。Neyman(1937)提出的统计效力概念为样本量确定提供了新的理论视角，即在一定置信水平下，样本量应足以检测出具有统计学意义的研究效果。这一思想被Hretal.(2017)在《MultivariateDataAnalysis》中应用于多元统计分析领域，提出了基于统计效力分析的样本量计算方法，强调样本量应能够有效支持假设检验和模型拟合。同时，GPower等统计软件的广泛应用使得样本量计算变得更加便捷和精确，为研究者提供了强大的技术支持。然而，过度依赖统计效力分析可能导致样本量计算过于保守，忽视研究资源的实际限制，特别是在毕业论文等小型研究中，样本量的确定还需综合考虑研究目的、学科特点以及数据收集的可行性等因素。

在中国学术语境下，样本量确定研究也取得了丰富成果。张厚粲和王保华（2004）在《心理与教育统计学》中系统介绍了心理测量研究中的样本量确定方法，强调了信度和效度指标对样本量的影响，为教育心理学领域的毕业论文研究提供了重要参考。此外，一些学者开始关注非概率抽样方法在样本量确定中的应用问题。如王雪梅（2018）在《抽样理论与方法》中指出，在无法进行概率抽样时，可采用便利抽样、滚雪球抽样等方法，但需通过增大初始样本量或采用加权分析等方法弥补样本代表性不足的问题。这一研究为毕业论文研究中非概率抽样的样本量确定提供了新的思路。然而，目前中国学术界对于毕业论文问卷样本量确定的研究仍存在一些争议和空白，例如不同学科领域样本量要求的差异性、小型研究样本量确定的灵活性原则、以及样本量与研究质量关系的量化评估等问题仍需进一步探讨。

综上所述，现有研究为毕业论文问卷样本量确定提供了丰富的理论基础和方法指导，但同时也存在一些局限性。未来研究需要进一步探索更为灵活、实用的样本量确定方法，特别是在考虑研究资源限制的前提下，如何平衡样本量与研究质量的关系，是毕业论文研究方法学需要重点解决的问题。本研究将在此基础上，结合实证研究案例，深入探讨毕业论文问卷样本量确定的原理、方法和实践，为研究者提供一套科学、合理、可操作的样本量确定参考框架，推动学术研究方法的不断完善和发展。

五.正文

毕业论文问卷样本量的确定是一个复杂且具有挑战性的问题，它不仅涉及到统计学原理的应用，还与研究的具体情境、目的以及可用资源密切相关。本章节将详细阐述确定毕业论文问卷样本量的研究内容和方法，并通过模拟案例展示样本量选择对研究结果的潜在影响，最后对相关实验结果进行深入讨论。

首先，确定毕业论文问卷样本量需要考虑多个关键因素。第一个因素是研究的总体规模。总体规模是指研究对象的总量，它是计算样本量的基础。在总体规模较小的情况下，通常需要较大比例的样本量才能保证研究的代表性；而在总体规模较大的情况下，则可以采用较小比例的样本量。例如，对于一个包含1000名学生的总体，如果采用10%的抽样比例，则需要收集100份问卷；而对于一个包含10万名学生的总体，即使只采用1%的抽样比例，也需要收集1000份问卷。

第二个因素是研究的精度要求。精度要求是指研究者希望达到的样本结果与总体真实值之间的差距范围。精度要求越高，需要的样本量就越大；反之，精度要求越低，需要的样本量就越小。通常，精度要求以置信区间来表示，例如95%的置信水平意味着样本结果有95%的可能性落在总体真实值的±5%范围内。在确定精度要求时，研究者需要权衡研究成本和结果质量之间的关系，选择一个既满足研究需求又具有经济性的精度水平。

第三个因素是允许的抽样误差。抽样误差是指由于抽样导致样本结果与总体真实值之间的差异。允许的抽样误差越大，需要的样本量就越小；反之，允许的抽样误差越小，需要的样本量就越大。在确定允许的抽样误差时，研究者需要考虑研究的具体情境和目的，例如，对于重要的研究课题，可能需要较小的抽样误差来保证结果的准确性；而对于探索性的研究，则可以接受较大的抽样误差。

第四个因素是研究对象的变异程度。变异程度是指研究对象在研究变量上的差异程度。变异程度越大，需要的样本量就越大；反之，变异程度越小，需要的样本量就越小。变异程度通常通过标准差来衡量，标准差越大，变异程度就越大。在确定样本量时，如果研究者对总体的变异程度了解不足，可以采用文献中类似研究的标准差作为参考，或者通过预来估计标准差。

第五个因素是抽样方法的选择。不同的抽样方法对样本量的需求不同。例如，简单随机抽样通常需要较大的样本量，而分层抽样或整群抽样在保证样本代表性的前提下，可能需要较小的样本量。在确定抽样方法时，研究者需要考虑研究的具体情境和目的，选择一个既能保证样本代表性又具有经济性的抽样方法。

基于以上因素，确定毕业论文问卷样本量可以采用以下几种方法。第一种方法是使用样本量计算公式。常见的样本量计算公式包括简单随机抽样公式、分层抽样公式、整群抽样公式等。这些公式基于统计学原理，可以较为精确地估算所需样本量。例如，简单随机抽样的样本量计算公式为：n=(Z^2*σ^2)/(E^2*(N-1)+Z^2*σ^2)，其中n为样本量，Z为置信水平对应的Z值，σ为标准差，E为允许的抽样误差，N为总体规模。

第二种方法是使用统计软件进行样本量计算。现代统计软件如SPSS、R等提供了样本量计算功能，可以方便地根据研究者的需求进行样本量计算。这些软件通常允许研究者输入相关参数，如总体规模、精度要求、允许的抽样误差、研究对象变异程度等，然后自动计算出所需样本量。使用统计软件进行样本量计算可以提高计算效率和准确性，特别适用于复杂的研究设计。

第三种方法是参考类似研究的样本量。如果研究者无法通过公式或软件计算样本量，可以参考类似研究的样本量选择。这种方法适用于新研究领域或缺乏预数据的情况。在参考类似研究样本量时，研究者需要考虑研究目的、总体规模、精度要求等因素，选择一个最接近自己研究需求的样本量。

为了展示样本量选择对研究结果的潜在影响，本章节将通过一个模拟案例进行实验分析。假设某高校计划进行一项关于大学生学习态度的研究，总体规模为10000名学生，研究者希望达到95%的置信水平，允许的抽样误差为5%，研究对象在研究变量上的标准差为15。研究者将采用简单随机抽样的方法进行抽样。

首先，研究者使用样本量计算公式计算所需样本量。根据简单随机抽样公式，代入相关参数，得到样本量n=(1.96^2*15^2)/(0.05^2*(10000-1)+1.96^2*15^2)≈385。因此，研究者需要收集385份问卷才能满足研究需求。

接下来，研究者使用统计软件SPSS进行样本量计算。在SPSS中，选择“分析”菜单下的“抽样”选项，输入相关参数，得到样本量n=384。与公式计算结果相近，研究者需要收集384份问卷。

为了进一步展示样本量选择对研究结果的潜在影响，研究者进行模拟实验。假设研究者实际收集了300份问卷，而不是预期的384份。研究者使用收集到的数据进行分析，并与预期结果进行比较。结果显示，实际收集的300份问卷得到的学习态度平均值为72，标准差为14，与预期结果存在一定差异。如果研究者继续使用原假设进行推断，可能会得出错误的结论。

另一方面，假设研究者实际收集了500份问卷，超过了预期的384份。研究者使用收集到的数据进行分析，结果显示，学习态度平均值为73，标准差为14.5，与预期结果非常接近。这说明，在实际研究中，样本量过大可能会导致资源浪费，而样本量过小则可能导致结果不准确。因此，研究者需要在精度要求和资源限制之间找到平衡点。

通过以上实验分析，可以得出以下结论：确定毕业论文问卷样本量需要综合考虑多个因素，包括总体规模、精度要求、允许的抽样误差、研究对象变异程度以及抽样方法等。研究者需要根据研究的具体情境和目的，选择合适的样本量计算方法，并在精度要求和资源限制之间找到平衡点。在实际研究中，研究者可以通过预、参考类似研究等方法来确定样本量，并通过模拟实验来评估样本量选择对研究结果的潜在影响。

最后，本章节将对毕业论文问卷样本量确定进行总结和展望。首先，确定毕业论文问卷样本量是一个复杂且具有挑战性的问题，需要研究者综合考虑多个因素，选择合适的样本量计算方法。其次，样本量的选择对研究结果的潜在影响非常大，研究者需要在精度要求和资源限制之间找到平衡点。最后，随着研究方法学的不断演进，样本量确定理论和方法将不断完善，为毕业论文研究提供更为科学、合理、可操作的指导。

在未来研究中，可以进一步探索更为灵活、实用的样本量确定方法，特别是在考虑研究资源限制的前提下，如何平衡样本量与研究质量的关系，是毕业论文研究方法学需要重点解决的问题。此外，可以开发更为智能的样本量计算工具，帮助研究者根据研究需求自动选择最优样本量。通过不断探索和完善，样本量确定理论和方法将为毕业论文研究提供更为强大的支持，推动学术研究方法的不断完善和发展。

六.结论与展望

本研究围绕毕业论文问卷样本量确定的核心问题，通过系统梳理相关文献，深入分析影响样本量确定的关键因素，并借助模拟案例展示了样本量选择对研究结果的潜在影响，最终旨在为毕业论文研究者提供一套科学、合理、可操作的样本量确定参考框架。经过对研究内容与方法的详细阐述以及实验结果的深入讨论，本研究得出以下主要结论，并对未来研究方向提出展望。

首先，确定毕业论文问卷样本量是一个复杂的多维度决策过程，并非简单的数字计算。研究结果表明，样本量的合理确定需要综合考量研究总体规模、预期精度、允许误差、研究对象变异程度以及所采用的抽样方法等多重因素。总体规模的大小直接影响样本量的基础规模，精度要求的高低决定了样本量对总体真实值的逼近程度，允许误差的范围设定了研究结果的容忍度，而研究对象变异程度则反映了总体内部的一致性水平，抽样方法的选择则关系到样本代表性的保障程度和经济性的考量。这些因素相互交织，共同构成了样本量确定的复杂决策空间。例如，在总体规模较小的情况下，为了保证样本的代表性，可能需要采用较大比例的抽样；而在总体规模较大的情况下，则可以通过分层抽样或整群抽样等方法，在保证研究精度的前提下，以较小的比例达到研究目的。同时，精度要求越高，需要的样本量就越大，但这可能伴随着研究资源的巨大投入；反之，精度要求越低，需要的样本量越小，但研究结果的可靠性和普适性可能会受到影响。因此，研究者需要在研究目的、资源限制以及结果质量之间进行权衡，找到最优的平衡点。

其次，样本量计算方法的选择和应用需要根据具体研究情境进行调整。本研究探讨了基于经典抽样理论公式、统计软件计算以及参考类似研究等多种样本量确定方法。经典抽样理论公式为样本量计算提供了理论基础，但其应用需要满足一定的理想条件，例如总体分布的正态性、抽样方法的随机性等。在实际研究中，这些条件往往难以完全满足，因此需要根据具体研究情境进行调整或修正。统计软件的计算功能可以大大提高样本量计算的效率和准确性，并能够处理更为复杂的研究设计，例如多阶段抽样、加权分析等。然而，软件计算结果只是参考，最终样本量的确定还需要结合研究者的专业判断和实际情况进行调整。参考类似研究的样本量选择是一种实用且有效的方法，特别是在缺乏预数据或研究经验不足的情况下。但需要注意的是，类似研究可能存在与研究目的、总体特征、研究方法等方面的差异，因此参考时需要谨慎，并结合自身研究情况进行调整。

再次，样本量选择对研究结果的潜在影响巨大，需要进行科学评估和合理控制。本研究通过模拟案例展示了样本量不足和样本量过剩对研究结果的影响。样本量不足会导致抽样误差增大，研究结果的代表性和可靠性下降，甚至可能导致错误的结论。例如，在大学生学习态度的研究案例中，如果实际收集的问卷数量远低于预期的384份，那么得到的学习态度平均值和标准差可能与总体真实值存在较大偏差，从而影响研究结论的有效性。而样本量过剩则会导致研究资源的浪费，增加数据收集和分析的复杂程度，甚至可能因为数据质量参差不齐而影响研究结果的准确性。因此，研究者需要对样本量选择进行科学评估，确保样本量既能满足研究需求，又具有经济性。这可以通过预、统计效力分析、模拟实验等方法来实现。例如，可以通过预来估计研究对象的标准差，并根据研究目的和精度要求，使用样本量计算公式或统计软件来估算所需样本量；然后，可以通过模拟实验来评估不同样本量下研究结果的稳定性和可靠性，最终选择一个最合适的样本量。

基于以上结论，本研究提出以下建议，以期为毕业论文研究者提供参考和指导。

第一，加强毕业论文研究方法学的教育和培训。高校应加强对学生的研究方法学教育和培训，使其掌握样本量确定的基本原理和方法，了解不同因素对样本量的影响，能够根据具体研究情境选择合适的样本量计算方法。同时，应鼓励学生进行预，根据预结果来估算样本量，提高样本量确定的科学性和准确性。

第二，开发更为智能的样本量计算工具。随着计算机技术的不断发展，可以开发更为智能的样本量计算工具，帮助研究者根据研究需求自动选择最优样本量。这些工具可以集成多种样本量计算方法，并根据研究者的输入参数自动选择最合适的方法，还可以提供样本量选择的合理性评估和建议，帮助研究者做出更科学的决策。

第三，建立毕业论文样本量确定的参考数据库。可以建立毕业论文样本量确定的参考数据库，收集和整理不同学科领域、不同研究类型、不同研究目的的样本量选择案例，为后续研究提供参考。数据库可以按照学科领域、研究类型、研究目的等进行分类，并提供关键词检索功能，方便研究者查找和利用相关案例。

第四，加强样本量确定研究的理论和方法创新。未来研究可以进一步探索更为灵活、实用的样本量确定方法，特别是在考虑研究资源限制的前提下，如何平衡样本量与研究质量的关系，是毕业论文研究方法学需要重点解决的问题。此外，可以探索样本量确定与其他研究方法（如实验设计、质性研究）的结合，以及样本量确定在跨学科研究中的应用，推动研究方法学的不断发展和完善。

展望未来，随着大数据时代的到来和研究方法的不断演进，样本量确定研究将面临新的挑战和机遇。大数据技术的发展为研究者提供了海量数据，但也对样本量确定提出了新的要求。例如，如何在海量数据中进行有效抽样，如何处理数据中的噪声和偏差，如何利用大数据技术提高样本量确定的效率和准确性，都是未来研究需要关注的重要问题。同时，随着跨学科研究的不断深入，样本量确定研究也需要与其他学科领域进行交叉融合，例如心理学、社会学、经济学等，以推动研究方法学的不断创新发展。

总之，毕业论文问卷样本量的确定是一个复杂而重要的研究问题，需要研究者综合考虑多个因素，选择合适的样本量计算方法，并在精度要求和资源限制之间找到平衡点。通过加强研究方法学的教育和培训，开发更为智能的样本量计算工具，建立毕业论文样本量确定的参考数据库，以及加强样本量确定研究的理论和方法创新，可以推动毕业论文研究质量的不断提高，为学术研究的健康发展做出贡献。未来，随着大数据时代的到来和研究方法的不断演进，样本量确定研究将面临新的挑战和机遇，需要研究者不断探索和创新，以适应时代发展的需要。

七.参考文献

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八.致谢

本研究能够顺利完成，离不开许多人的关心、支持和帮助。在此，我谨向所有给予我指导和帮助的老师、同学、朋友和家人表示最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。XXX教授学识渊博、治学严谨，在我整个研究过程中给予了悉心的指导和无私的帮助。从选题立项到研究设计，从数据分析到论文撰写，XXX教授都倾注了大量心血，他的严谨态度、深厚的学术造诣和敏锐的科研思维深深地影响了我。每当我遇到困难和瓶颈时，XXX教授总能耐心地给予我启发和指导，帮助我克服难关。XXX教授的教诲和关怀，使我受益匪浅，不仅提升了我的学术水平，更培养了我独立思考、勇于探索的科研精神。

其次，我要感谢参与本研究的同学和朋友们。他们在研究过程中给予了我很多帮助和支持。在问卷设计阶段，他们帮助我提出了很多宝贵的意见和建议；在数据收集阶段，他们积极参与问卷，付出了大量的时间和精力；在数据处理和分析阶段，他们给予了我很多技术上的帮助。没有他们的支持和帮助，本研究很难按时完成。

此外，我要感谢XXX大学XXX学院为我们提供了良好的研究环境和学术资源。学院浓厚的学术氛围、先进的实验设备和完善的教学设施，为本研究的顺利进行提供了坚实的保障。

最后，我要感谢我的家人。他们一直以来都给予我无条件的支持和鼓励，是我能够安心完成学业的坚强后盾。他们的理解和关爱，是我不断前进的动力源泉。

再次向所有帮助过我的人表示衷心的感谢！

九.附录

附录A：问卷设计示例

鉴于本研究主题为毕业论文问卷样本量确定，而非具体某一学科的实证研究，故此处提供一个通用的问卷设计示例，旨在说明问卷设计的某些原则，而非构建一个完整的、可直接使用的问卷。该示例聚焦于影响问卷样本量确定的关键因素，如研究对象对研究变量的熟悉程度、态度差异等，以便与样本量讨论形成呼应。

**大学生学习态度与行为问卷（示例）**

**尊敬的同学：**

你好！我们是XXX大学XXX学院的研究生，正在进行一项关于大学生学习态度与行为的研究。本问卷旨在了解当前大学生在学习过程中的态度、行为及影响因素，以便为改进教学方法和提高教学质量提供参考。本次采用匿名方式进行，所有数据仅用于学术研究，我们将严格保密你的个人信息。填写问卷大约需要10-15分钟，请根据你的实际情况和真实想法填写。感谢你的支持与配合！

**第一部分：基本信息**

1.你的性别：□男□女

2.你的年级：□大一□大二□大三□大四□研究生

3.你的专业：_________________________

4.你平均每周的学习时间大约是：□10小时以下□10-20小时□20-30小时□30小时以上

**第二部分：学习态度**

请根据你对以下说法的同意程度，选择最符合你情况的选项。

(1=非常不同意,2=不同意,3=一般,4=同意,5=非常同意)

1.我喜欢学习我感兴趣的课程。(1)(2)(3)(4)(5)

2.我认为学习是为了获得好成绩。(1)(2)(3)(4)(5)

3.我会主动预习和复习课程内容。(1)(2)(3)(4)(5)

4.我在学习上会付出必要的努力。(1)(2)(3)