时间: 2021-07-30 11:11:59 人气: 30 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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