问卷调查设计
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01
设计目标确认
02
问题类型与结构
03
样本设计与筛选
04
数据收集策略
05
分析方法框架
06
实施与优化
01
设计目标确认
调研需求分析
了解受众需求
通过访谈、观察等方式，深入了解目标受众的需求、期望和痛点。
01
确定调研的核心目的，如了解市场趋势、产品满意度、用户行为等。
02
梳理调研内容
根据调研目的，明确需要收集的信息和数据，包括受众基本信息、行为特征、态度倾向等。
03
明确调研目的
基于调研需求分析，设定清晰、具体的核心目标，如提高用户满意度、优化产品功能等。
设定核心目标
将核心目标分解为可操作的子目标，以便在后续调研过程中进行具体测量和评估。
分解核心目标
确保各子目标与核心目标保持一致，避免目标偏离或重复。
确保目标一致性
核心目标设定
关键指标量化
确定关键指标
根据核心目标和子目标，确定需要量化的关键指标，如用户满意度、使用率、留存率等。
01
设定指标标准
为每个关键指标设定明确的标准或阈值，以便对调研结果进行评估和比较。
02
评估量化可行性
分析关键指标量化的可行性和准确性，确保数据收集和处理过程的有效性。
03
02
问题类型与结构
封闭式与开放式问题
提供一套固定的选择供受访者选择，如选择题、是非题等，适合收集定量数据。
封闭式问题
允许受访者自由表达观点和想法，如问答题、论述题等，适合收集定性数据。
开放式问题
逻辑顺序排列原则
按问题重要性排列
将最重要或最关键的问题放在前面，逐步深入，以引起受访者的重视。
01
从一般到特殊、从简单到复杂、从抽象到具体，循序渐进，便于受访者理解。
02
按受访者认知顺序排列
考虑受访者的认知规律和习惯，将问题按照其熟悉程度或逻辑顺序进行排列。
03
按问题逻辑性排列
问题效度检验方法
通过专家评审或受访者反馈，检验问题是否准确反映研究主题和目的。
内容效度检验
通过统计分析方法，检验问题之间的内在逻辑关系和问卷的整体结构是否合理。
结构效度检验
通过与其他已知效度较高的问卷进行对比，检验问卷的测量效果是否一致。
校验效度检验
03
样本设计与筛选
确保每个样本有相等的机会被选中，避免主观偏见。
将总体分成不同的层，然后从每层中随机抽取样本，以提高样本的代表性。
将总体分成若干群组，以群组为抽样单位进行随机抽样，适用于群组内部差异较大的情况。
按照一定顺序和间隔从总体中抽取样本，适用于列表形式的总体。
抽样方法选择标准
随机抽样
分层抽样
整群抽样
系统抽样
样本容量计算依据
精度要求
根据研究所需的精度确定样本容量，精度越高，所需样本容量越大。
01
总体标准差
样本容量的计算需要考虑总体的标准差，标准差越大，所需样本容量越大。
02
置信水平
常见的置信水平有90%、95%和99%，置信水平越高，所需样本容量越大。
03
抽样误差
允许的抽样误差大小也会影响样本容量的计算，误差越小，所需样本容量越大。
04
无效样本过滤规则
无效样本过滤规则
缺失数据
重复数据
异常值处理
不符合条件
删除包含缺失数据的样本，以保证分析的有效性和准确性。
通过统计方法识别出样本中的异常值，并将其从样本中剔除。
检查并删除重复的样本数据，以避免对分析结果产生干扰。
根据研究目的和样本筛选条件，剔除不符合条件的样本。
04
数据收集策略
线上线下渠道整合
线下调查
通过电子邮件、社交媒体、在线论坛等线上渠道收集数据，可以覆盖更广泛的人群，方便快捷。
渠道整合
线上调查
通过纸质问卷、面对面采访等方式进行，可针对特定群体和场景，提高数据真实性和可靠性。
结合线上和线下调查的优势，确保数据的全面性和多样性，提高数据质量。
根据研究目的和实际情况，确定问卷发放的具体时间，避免在重要事件或假期前后进行调查。
发放时间窗口规划
确定调查时间
合理安排调查时间窗口，确保受访者有足够的时间填写问卷，并考虑受访者可能存在的作息时间差异。
时间窗口安排
针对某些具有时间敏感性的问题，要特别关注调查时间的选择，以确保数据的准确性。
时间敏感性
数据预处理规范
数据清洗
去除重复、无效和异常数据，确保数据的有效性和准确性。
01
数据编码
将问卷中的开放式问题转化为可量化的数据，便于后续统计分析。
02
数据分类
按照研究目的和数据类型对数据进行分类，为后续分析提供便利。
03
隐私保护
在数据处理过程中，要注意保护受访者的隐私，确保数据的安全性和保密性。
04
05
分析方法框架
数据清洗流程
缺失值处理
删除包含缺失值的样本或采用插值、回归等方法填补缺失值。
01
异常值检测
通过统计方法或箱线图等方法检测并处理异常值。
02
数据转换
根据数据特点和研究目的，进行数据转换，如取对数、平方根等。
03
数据标