经典测试理论 (CTT) 和项目反应理论 (IRT) 都可以提供指导，说明哪些项目有助于您希望测量的潜在特征，哪些没有。对于 CTT，考虑 1) 项目难度，2) 项目与总分的相关性，3) 项目方差，以及 4) 如果项目被删除，对内部一致性估计（例如，Cronbach's alpha）的影响。

太容易或太难的项目往往无助于区分主题（区分高分者和低分者）。除非您对衡量表现最佳者之间的差异感兴趣，否则应该考虑删除非常困难的问题。同样，非常简单的项目仅适用于您对低绩效者的表现感兴趣的情况。

所有项目都应与总分呈正相关，您可以为该相关性设置 0.20 左右的下限作为指导。低相关性或负相关性可能表明您的问卷存在措辞问题，应该对问题进行反向评分。

应考虑删除具有低方差（分数可变性）的项目，因为它们不分离主题，也不有助于从调查中收集的信息。具有非常高方差的项目可能正在测量您希望测量的构造/特征之外的其他内容。

如果删除该项目后内部一致性的估计值有所改善，则应考虑删除该项目或重新措辞。

每个人都做对的项目有时是最大项目，每个人都做错的项目有时被称为最小项目。它们不会为您尝试收集的信息做出贡献。

如果您正在开发高风险问卷或计划营销问卷，您绝对应该考虑 IRT。然而，这是一个很大的主题领域，除非你真的很感兴趣，否则可能不值得在这里进入它的空间。

希望这可以帮助。

我相信您正在寻找的是项目反应理论。您所指的“无用”问题是辨别力差的项目。使用 IRT 分析，您可以计算调查参与者猜测项目的辨别力、难度和相关概率。R 程序有一个使用 IRT 的简单软件包，我想其他统计软件包也可以。

如果您想快速浏览这里的维基百科页面，但我建议您进行更多研究。 http://en.wikipedia.org/wiki/Item_response_theory