时间: 2021-07-30 09:31:56 人气: 12 评论: 0
文章总结了问卷调查设计的一些细节以及主要设计内容,分享给大家,希望给大家工作带来帮助。
问卷调查法
非必要信息不得出现在问卷的说明中。
需要提及的核心信息无非就这几个:
注(如果有奖品也可以写上)
【例子】 您使用XXX的历史多久?——简洁
您第一次使用XXX是什么时候?——简洁、明确
您第一次使用XXX(不一定是目前最常用的这个)是什么时候?——稍微牺牲了“简洁”,但是更“明确”!
【例子】 您对目前常用的XX满意吗?
您对目前常用XX的满意程度为?
【例子】 您平时上网较常浏览的内容为?
B选项与D选项存在着重叠 于是,删除D选项
能否做到这一点,就反映出准备阶段的工作是否充分。当怀疑选项设置可能不全时,可以再去找产品、设计、运营人员探讨、核对。
可以设置【其它________】选项,以确保用户始终可以作出选择;同时,选择【其它_______】选项的比例高低也反映了选项设置是否全面。
【例子】询问用户使用的手机操作系统时,选项“iOS(iPhone)、symbian(塞班)”就比“iOS、symbian”更容易理解,虽然前一种表达貌似不伦不类。
实际工作中,只大体区分为“类别变量”和“连续变量”两大类。
就统计测量层次上来说, “连续变量”比“类别变量”级别高,包含信息丰富。
所以,可能的情况下,尽量让选项“变为连续变量”。
【例子】 想了解用户为知识付费情况,两种选项设置(后一种更好):
【例子】选项“时事政治”改为“时事新闻”;“愤青”改为“热衷点评时政的普通人”
选项应该随机顺序呈现给答题者,这样可以排除首尾选项或中间选项更易被选择的倾向。
反应心向是指回答问卷的人有时有意识的讨好出题者;给别人留下好印象。
在线下、面对面、有奖品的答题环境下,更易发生有意识的反应心向的问题。在互联网上、匿名的情况下,有意识的反应心向**减弱很多,可以通过以下努力得到缓解。具体做法如下:
一方面,可以互相印证,提升问卷的信度(当然,没必要仅仅为此而增加题量——得不偿失)。另一方面,便于在统计分析时采用交叉分析/列联表的方法——这**为你的调查报告在“丰富、准确、有价值”方面提升很多!
【例子】“您在XX上比较关心什么类型的人?”“您在XX上感兴趣的内容为?”这两个题目可以用来做交叉分析,能找出“人”和“内容”最典型、最具代表性的组合。
为了得到大量的样本,且希望数据质量较高,问卷本身就**受到限制——题量要偏少。实际工作中,将问卷总题目数控制在25题之内,平均答题时间不**过300秒(事后统计)。
除了问卷本身的质量,直接影响调查成败的因素就是样本质量(样本量足够大,且具有代表性)。想要样本量大,就尽可能多地动用投放渠道,当然还有些投放小技巧(越处于操作流程结束后、入口文案的排版越独立,反馈问卷的打开率越高,详见taobao UED渡劫的《卖家反馈的影响因素的量化研究》)。
举个栗子:
在所有操作流程完成后插入调查问卷。
如有任何不同的看法或观点,欢迎一起交流探讨,∩_∩。
作者:林洋,网易云课堂产品经理,个人公众号:产品时间
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