调查问卷设计规范
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目录
01
问卷设计目标
02
问题设计标准
03
样本选择策略
04
数据分析规范
05
流程优化要点
06
伦理与合规要求
01
问卷设计目标
明确调研方向设定
问卷设计需明确调研目的，以便有针对性地收集数据。
明确调研的边界和范围，避免涉及无关问题。
将研究目的转化为具体的调研问题，确保调研的针对性。
确定研究目的
界定研究范围
调研问题明确化
确定目标受众
明确问卷的适用人群，确保问卷内容与目标受众的匹配。
问卷难度与受众匹配
根据受众的知识水平和理解能力，设计合适的问卷难度，确保受众能够准确回答。
受众特征分析
了解目标受众的背景、需求、认知和行为特征，以便设计更符合其特点的问卷。
受众特征匹配原则
将分析指标进行分类和细化，形成完整的指标体系，提高数据分析的准确性和效率。
指标分类与细化
在问卷设计中，将问题与预设的分析指标相对应，确保数据的准确性和有效性。
问卷结构与指标对应
根据调研目的，预设需要分析的数据指标，以便在问卷设计中收集相关信息。
确定分析指标
分析维度预设框架
02
问题设计标准
封闭式问题
提供有限选项供受访者选择，便于量化分析。例如：您是否满意我们的服务？是/否。
开放式问题
允许受访者自由表达看法和意见，获取更丰富的信息。例如：您对我们的服务有什么建议？
混合式问题
结合封闭式与开放式问题，既能量化分析又能获取丰富信息。例如：您是否满意我们的服务？是/否，请说明原因。
问题类型区分方法
选项顺序
选项的排列顺序应遵循一定逻辑，如时间先后、重要性等，避免引导受访者做出不真实选择。
选项互斥
同一问题的选项之间应相互独立，不能存在包含关系。例如：您的年龄段是？A.20岁以下B.20-30岁C.30-40岁D.40岁以上。
选项穷尽
尽可能涵盖所有可能的情况，确保受访者的回答都能找到对应选项。例如：您的婚姻状况是？A.已婚B.未婚C.离异D.丧偶。
选项逻辑设置规则
避免歧义
问题表述应清晰准确，避免产生多重含义，以免误导受访者。例如：您是否去过我们公司的其他分店？这里的“其他分店”应明确界定范围。
简洁明了
问题表述应简洁明了，避免使用复杂句式和词汇，确保受访者能快速理解并作出回答。
礼貌友好
问题表述应礼貌友好，尊重受访者的感受和隐私，避免引起反感和抵触情绪。例如：请问您能分享一下您对我们产品的看法吗？而不是“您觉得我们的产品怎么样？”
语言表述优化技巧
03
样本选择策略
抽样方法分类标准
包括简单随机抽样、系统抽样、多级抽样、多级随机抽样等。
随机抽样
包括方便抽样、配额抽样、目的抽样、雪球抽样等。
非随机抽样
结合随机抽样和非随机抽样方法，以获取更具代表性的样本。
混合抽样
01
02
03
A
B
C
D
总体大小
根据总体的大小确定样本量，总体越大，所需样本量也越大。
样本量计算依据
抽样误差
可接受的最大抽样误差，抽样误差越小，所需样本量越大。
置信水平和精度
常见的置信水平为95%或99%，精度越高，所需样本量也越大。
样本结构
考虑总体内部的异质性和层化情况，以确保样本的代表性。
在线调查
通过电子邮件、社交媒体、在线论坛等方式收集数据，成本较低且便于操作。
数据收集渠道规划
01
纸质调查
通过邮寄、分发纸质问卷等方式收集数据，可覆盖无网络环境下的受访者。
02
电话调查
通过电话访问收集数据，可针对特定群体进行深度访谈。
03
面访调查
通过面对面访问收集数据，可获取更加真实、准确的信息，但成本较高。
04
04
数据分析规范
如SPSS、SAS、Python等，确保数据处理和分析的准确性和效率。
选用专业数据分析工具
选用与问卷设计相匹配的数据分析工具，如问卷星等在线调查工具，便于数据收集和分析。
工具与问卷设计匹配
按照统计工具的使用说明和要求进行操作，避免误用和滥用。
遵循统计工具使用要求
统计工具适配原则
01
02
03
数据清洗标准流程
根据数据特点和分析需求，对数据进行科学分类和编码，便于后续分析。
数据分类与编码
包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，确保数据质量。
数据预处理
对清洗后的数据进行校验和核查，确保数据的准确性和可靠性。
数据校验与核查
图表呈现
选用合适的图表类型，如条形图、折线图、饼图等，直观地展示数据分析结果。
报告撰写
撰写详细的数据分析报告，包括数据背景、分析方法、结果解读等，帮助决策者和相关人员更好地理解数据分析结果。
数据可视化工具
借助Tableau、Echarts等可视化工具，实现数据的动态展示和交互分析，提升数据的使用价值。
02
03
01
结果可视化呈现方式
05
流程优化要点
问卷预测试
在正式投放问卷之前，对问卷进行小规模的预测试，以确保问卷的可