调研问卷的重要性

前言：问卷调研是一件有门槛的事某一次开会，我让团队的其中一个同学就某一个问题去了解下用户潜在的可能没有被满足的需求，该同学说，“好的，我们做个问卷调查“。我有点崩溃。我想我应该找个时间好好跟大家讲讲：问卷调研是一门有门槛的学问，它不是一个随手可以拿起的工具，做好一份问卷调研需要具备很多意识和能力。这篇文章就是在我准备材料的过程中产生的。问卷是获取有效信息的一种工具，如果工具没有被正确地使用，比没有工具更可怕。工作几年，见识了太多想几个问题，然后把问卷一发，算个众数和平均数，做个饼图就结束的问卷调查了。甚至有一些时候，与其说是在做问卷调研，倒不如说是在寻找「用户的声音」来佐证自己的脑海中已有的想法。我自己的感受，工作中问卷调研出来的结果大都无疾而终。原因有三：一、前期的问卷设计考虑不周，导致收集回来的结果存在歧义不可用。这个问题相对容易发现。二、问卷收集上来的数据没有用合理的方式进行清洗，存在样本偏差。发现这个问题要难一些，需要具备严格样本控制的意识。三、问卷分析的维度过于单一，信息挖掘不足，只能得到一些泛泛的信息，对工作的边际价值很低。要解决这个问题最难，要求分析问卷的人同时具备业务思考和数据分析的能力。下面从我的角度讲讲如何做好一份问卷调研。问卷调研第一步：问卷设计一份好的问卷必须具备基本条件：一、要让用户，并且是所有的用户都能够以与你相同的方式理解问题。需要检视问题中的每一个概念，确保没有歧义。比如：「运动」是否包含「散步」？「月收入」是指税前还是税后、是否包含投资理财等其他收益？二、确保用户能够回答你的问题。用户可能因为不知道相关信息（你上周通过运动消耗了多少卡路里？）、无法准确回忆起相关信息（你上个月有几天没吃早餐？）等原因而无法回答。三、确保用户愿意回答你的问题。如果用户不愿意回答，他们可能随便选择一个答案来应付。如果涉及到比较敏感的问题，让用户知道为什么你要问这个问题，并且让他相信你会对此保密。四、确保每个用户都能找到适合自己实际情况的选项，并且避免诱导他们做出不符合实际情况的选择。除了这些必备的条件之外，我们在做问卷设计的时候还可以藏一点小心思。每一个你认为重要的话题至少设置2个问题可以交叉佐证用户的真实想法。有时候用户对自己的想法没有那么坚定，在问卷中多设计几个跟这个话题相关的问题，换一种问问题的方式，能让你更精准地挖掘到用户的真实诉求；举个例子，「以下几种运动方式，您最喜欢那种？」，可以在问卷中再追加一个问题「运动方式1和运动方式2，你更喜欢哪一种？」如果你调研的对象，本身已经是你的用户了，那么不妨让其留下手机号或者其他你能在系统里面定位到其身份的关键信息，你可以去看看他的数据表现。有时候，用户告诉你的，和他实际行动的并不一致，尤其当其对平台上有一些利益诉求的时候。举个例子：外卖小哥/网约车司机对平台的反馈中，经常出现的情况是吐槽越多的人活跃度越高。这个时候，你应该花点时间关心下没有吐槽但默默离开的那些人，在他们身上发生了什么，这就是「警惕幸存者偏差」。问卷调研第二步：问卷发放“一门百发百中的大炮胜过一百门百发一中的大炮”，同理，一百份精确的具有代表性的问卷远胜过随意填答的上千份问卷。在问卷发放过程能够中，最关注的是“代表性”，而非数量。这里你需要提到一个概念「概率抽样」：概率抽样是指在调查总体样本中的每个单位都具有同等可能性被抽中的机会。如果我们调研的目的是了解用户的痛点，那么总样本中必须包含所有用户，并通过随机抽取的方式抽取调研样本。举一个在这方面做得没有那么好的例子：我所在的团队，之前做过一个用户NPS调研，选取的总样本人群是「过去两周有过完单行为的用户」，这个总样本选择忽略了庞大的近期未完单的用户。因此这个样本是有偏颇的。国内很多媒体经常会用样本数量来证明为自己调查结果是真实的。比如多少网友表示。这其实是错误，你的样本再大，调查人数再多，如果是有偏颇的，那也是没有意义的。比如一个村庄有老人和小孩。调查一万个老人也绝没有调查一百个老人和小孩来的更有意义，更反映现实。有兴趣的可以看一下盖洛普靠总统选举预测发家的故事。问卷调研第三步：数据清洗问卷收集回来了，第一件事要想做数据清洗。如果不做数据清洗，前面做的问卷设计和样本选择都可能功亏一篑。先做「数据质量」的筛查，下面这几种情况的数据不建议采纳：一、问卷漏答数过多的不宜采纳：一般以漏答总题数的2/3为准，例如有10个问题却漏答6题以上者即为无效问卷；或者规定漏答3项以上的，这个可以视具体情况而定。二、填写时间异常的不宜采纳：填写时间太长，被调查者可能中断过，填写时间太短；被调查者可能填写随意。这些都会影响统计分析误差；三、前后题目的回答矛盾的不宜采纳：说明用户的反馈置信度不高，会影响判断。在数据质量没有问题的情况下，需要确保有效样本的分布和总样本的分布保持一致。举个例子：总样本的年龄分布是1:1:3:3:1:1，如果做完上述清洗之后调研样本的年龄分布是1:1:2:4:1:1，则需要剔除掉一些样本，把有效样本的年龄分布也调整1:1:3:3:1:1。一个问卷的有效样本数量控制在1000到2000份之间是比较合适的，如果做完上述清洗之后，有效样本量不足1000份，建议追加调研样本。问卷调研第四步：数据分析问卷数据分析有几个常规的角度：首先是「信效度分析」：这一步主要是看数据的可信度；其次是「描述性统计」：常用的指标有平均值、中位数、众数、方差、标准差等；一般的问卷分析，到这里就结束了，其实我们还能做一些更深入的分析，比如差异性分析、相关分析、回归分析等，这个时候咱们就可以把用户在系统内的真实行为数据放进来了。我自己的经验，两个变量之间的分析很难发现未知的信息，这时候就要引入第三种变量。多变量分析，结果就会有所不一样。最后，再推荐个做数据分析的工具：SPSS。很简单，傻瓜式操作。题外话如果你的目的是通过问卷来定性调研，建议直接做用户访谈，直面用户直接感受，比通过冷冰冰的文字去探究一个陌生人的想法来得更有效。如果要做定量调研，建议周期性做，比如NPS。相比于NPS的分数，NPS的分数的周期性变化来得更有价值。以上，希望问卷调研真的能帮你解决问题。

想要做一份优秀的调查问卷，需要遵循什么样的逻辑结构以及工作流程？以下，笔者将详细为大家讲述。一看到这篇文章，出现在你们脑海中的问题是不是：问卷调查怎样设计题目？在哪些渠道投放？如何让用户自愿填表？不好意思，我说的不是这类技巧性的知识，这些只是锦上添花的皮囊。很多人做调查问卷的时候一上来就考虑具体的技巧、方法，而不是对工作进行拆解，导致做出的问卷看似「金玉其外」，其实「败絮其中」。我今天说的是隐藏在这些皮囊之下的内核：逻辑结构和工作流程。在这里，或许你会看到不一样的答案。（小沙将会写一系列关于不同用户调查手段的解析文章，这次的主题是问卷调查，下期分享另一种调查方式，关不关注……呃……随便你。）逻辑结构：海上的灯塔，对问卷调查进行规范，保证不偏离目的地。逻辑结构是透明的，它是一份调查问卷背后的骨架，支撑着所有内容。工作流程：航行中的路线图，能够让问卷调查工作在执行中按部就班达到目的地。按照标准化流程走会让调查工作有条理，不遗漏，减少调整、重来的工作量。一、逻辑结构先来历数一下问卷调查中，毫无逻辑的几个工作方式：不做市场调研，直接根据经验设计问卷。营销人员脑暴会，拍脑袋想出一系列问题，没有具体流程。问题浮于表面，没有真正解决问题。其实每个优秀问卷背后都有一个完整的理论架构，这种抽象而宏观的理论能够指导具体的实践工作。在拿到任务的时候，先不要着手去做，第一件事就是问自己3个问题：问卷调查目的是什么？在现阶段营销工作中是一个什么样的角色？我们针对的人群是哪些？如何获得精准的人群投放？为了达到这一目的我们需要怎样分解工作？1. 目的调查问卷所有工作都是为「目的」服务的，在调查之前停下手中的工作仔细想想：这次调查问卷的目的是什么？这份问卷将要解决营销工作中什么问题？——是为了增加老客户粘性，还是为产品研发提供意见。想通过问卷调查获取哪些信息？——是用户使用新产品的意愿强度，还是定位新产品人群结构。目的，有且只有一个，请清晰地用一句话来表达目的是什么。很多人在做问卷调查的时候本末倒置，花费大量的时间设计问题，反而对调研目的却充耳不闻。时刻谨记：所有问卷问题都需要围绕这一目的去设计，如果目的不明确或者是有偏差，后面所有的工作都将是无用功。2. 人群你的问卷调查是针对某一类人群，而不是上街随便抓一把。想想你曾经在街上被调查的经历，是不是挺滑稽的，你甚至不是这种产品的目标人群，对这一类型的产品根本不感冒。这种问卷调查只是充数而已，没有任何意义。确定了目标，接下来需要确定样本群体：是否有地域/职业差别？是否有年龄/性别差别？如果调查人群有不同的特性，就需要对人群进行划分，设计不同的问题和话术。那么如何确定样本人群呢？市场相关资料：在互联网上有很多免费的数据报告网站,比如艾瑞网、易观智库等。根据市场相关资料来确定样本人群的大致范围，他们有可能就是此次调查的潜在用户。竞争对手：把自己当做消费者，体验竞争对手产品，通过直觉判断竞争对手的样本人群。运营数据：把历史数据调出来，这个样本人群是再精准不过的了。在调查之前需要给人群做一个大致的用户画像，比如：年龄、性别、教育水平、收入水平、喜好等。有人说：我做调查本来就是为确定产品消费人群啊！我说的样本群体是一个虚拟用户，就像小说中的人物一样，不是真实存在的，是通过市场分析、资料分析总结出来的某种角色。你可以通过「猜」来完善这个角色，目的不在于有一个准确的结论，而是为问卷设计的一个大方向。所以，不要害怕确定的样本群体是错误的。3. 分解知道目的和人群后，根据目标分解影响因素，对影响因子进行层层梳理，整个工作流程的脉络就会很清晰地展现在你面前。一个为了增加客户粘性的例子：二、工作流程逻辑结构确定以后，工作流程只需要根据这个结构来进行分解就行了。小沙做问卷调查的大部分时间都花在准备工作上。60%准备工作+20%问卷设计+20%结果回收。准备工作完成，就相当于问卷调查的主干已经出来，剩下的只是执行而已。1. 准备1）了解市场：如果是有关行业、新产品的调查问卷，小沙还是建议先研究一下有关本行业的相关信息，包括：专著、文献、报告等。这些准备主要有两个目的：储备相关行业市场环境知识提供设计问题的思路，但是千万不要以这种广而泛的报告作为自己的可用数据。2）预设结果：所有调查问卷设计者在设计之初都会对调查的结果有个预估。预设也有两个目的：让问卷设计有一个大致的方向。是验证结果，看自己当初预设思路有哪些正确的地方，有哪些失误的地方。但是，我要强调一点：这里的预设结果只能作为结果，不能影响设计的问题。比如：你的预结果是「年轻人使用直播平台的主要目的是用来消遣和娱乐」，而设计的问题有「你平时使用有使用哪些直播平台打发时间」。这种问题有明显的引导性，调查中的年轻人不一定全都使用直播平台。3）头脑风暴：这里的头脑风暴不是在问卷设计阶段，而是在问卷准备阶段。团队发散思维，把目的拆解为几个大板块——即问卷要获得什么信息？包括哪几个方面？然后，团队在策略层面达成共识。这样做的目的：一是避免设计者在方案制定的初期出现思维漏洞；二是为具体的问题设计提供相应的思路。2. 执行执行方面只说几个注意事项：1）小范围预调研问卷发放并不是一次性的工作，而是一个“发放——回收——修改——再发放”的过程。设计者在设计的过程中很容易“思维固化”，难以考虑到其他问题。小范围预调研是打破思维固话的过程，可以把遗漏或者考虑不周的问题直接呈现在设计者面前。先找小部分人群填写问卷，针对填写中发生的各种问题对问题结构和内容进行调整，比如：删除无效问题，修改隐私问题，深入挖掘用户关注的问题。问卷发放了多少不是问题，是否精准才是问题。一百份具有代表性的问卷比一千份胡乱填写的问卷价值要高得多。2）数据化代替主观性经常会看到这样的问卷：什么叫非常关注？也许A非常关注是每个月关注1个，B认为是每个月关注10个，两者对非常关注的程度都不一样。模糊性的问题会让人产生歧义。我们在设计选项的时候，越清晰越好。比如，上面的问题我会设计成这样：您近三个月关注的大学生创新创业方案有几个？1-2个 3-10个 11-20个用数字来代替“非常关注/一般/不关注”这种模糊性词来表示频率要好得多。3）用过去行为预测未来先来看个例子：在一次调查中，公司将要推出上门中医理疗服务，判断当地人对中医理疗的认知程度，设计者提出三个不同角度的问卷问题：你平时会注重中医养身吗？有上门的中医理疗，你愿意付费尝试吗？在过去一年中，你做过几次中医理疗？1是理想型问题：用户脑海中未来自己的样子，并不代表现在的状态。2是引导型问题：对于陌生事物，很多人的判断都是随机性的。3是事实型问题：用户过去的行为，做出的选择很大几率会成为以后的行为。3. 统计一般工作量不大的数据我们直接用excel解决，如果遇到比较复杂的数据则需要用到分析软件，如SPSS、STATA等。不过现在很多在线调查问卷都能直接生成各种图表数据，使用很方便。4. 报告报告需要具有指导意义，重要的不是如何直白地把数据展现出来，而是数据背后的意义以及解决方法，聪明的人让自己的报告有利于观看人阅读。会根据汇报对象来改变自己的报告形式：如果你的报告要发给老板看，最好不要用excel，要用PPT。excel数据详细，是你自己用来分析的。 PPT则是用来呈现结果的。用图表的形式展现此次调查的数据，写出相应的解决方案，并用调查的数据进行佐证，针对解决办法对应相关的业务部门，提出自己的意见。做运营的，调查问卷最常用的投放方式是页面或者EDM。本文由 @小沙 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash, 基于CC0协议

传统企业的市场调研部门，互联网公司的用户研究部门，政府的统计局统计队，高校等研究机构，咨询公司……处处可见问卷的身影。投放的问卷的方式有很多：邮寄，随机街访，入户调查，走进特定群体中邀请填写， 电子邮件发放，社交网络传播，熟人滚雪球推荐，站内信投放。在移动互联网时代，还会常用到APP的消息系统推送问卷。一、明确目标和目的 实际上，明确一份问卷的调研目标和目的，并不是调研的第一步，我们的第一步起始于初次和需求发起方的沟通。这个过程中，甚至可以对需求发起方做一次访谈，主要目的是要了解如下内容：多和需求发起方沟通，可以帮助研究者解决几个问题：1. 确定该项目确实适合采用问卷的方式搜集数据。2. 需要反复沟通确认产品设计者的真实意图和对产品的想法。3. 研究者将把与产品设计者的讨论出的想法和意图条理化、具体化、可操作化。二、逻辑通顺，结构清晰 明确了目的以后，研究者会列出与研究主题有关的大纲，例如我们需要调查短视频App的使用者，仅仅通过人人网用户数据是无法筛选出哪些人有过使用短视频App的经历，因此问卷的开头会通过一个或几个简单的问题，筛选出我们需要的人群，不符合条件的人群会提前结束问卷。三、从框架到细节搞定逻辑和大纲以后，就需要打磨问卷的细节之处，这些细节之处包括：指导语的表达，如何提问，选项的设计，填答者体验，信效度等。此外，还需要参考一些周边情况，来设计问卷：如何便于数据分析，如何更适应在线问卷系统的录入等等。1. 指导语简单清晰的表达出调查的发起方的身份，调查的内容和目的，以及填答规则，奖项设置，对填答者表示感谢即可。2. 题型的选择单选和多选题是最常见的题型，此外还有填空题，开放式问答题，矩阵题，排序题，打分题，判断题等等。单选题：适用于询问大部分客观状态和主观体验。如频次，喜好程度，年龄段，学历，收入段，感受，态度等等。比如“你现在几年级？”“你的收入在哪个区间？”“你使用微博的频次？”“你对个人主页的感受？”多选题：适用于提问经历，如“使用过哪些短视频App？”“你卸载客户端的理由有？”“你听说过以下哪些品牌？”。有需要的时候，多选题往往也可以转化为单选题，如“使用最多的短视频App是？”“卸载客户端最主要的理由是App”“你印象最深刻的品牌是？”。填空题：填空题往往能够让我们获得更精确的答案，比如年龄，收入，所在地区，就读大学等等，使用填空题能提供更精确的填答，但也会给后期统计分析问卷带来更大的工作量。在边际效应不明显的情况下，我们可以采用省事一点的方法，将填空题转化为单选题——“你就读于哪一类大学？”，但这样则只保留了不同类型学校的状况，损失了数据信息，因此，是否使用填空题需要综合考虑项目的情况。打分题：常用于对主观感受的评判，如喜好程度、赞同程度、满意度等等。比如：矩阵题：一系列主题统一的问题，需要询问填答者的主观态度/感受/经历时，可采用矩阵的方式提问，减少篇幅和题量，提高填答效率。排序题：通常用来考察用户对某些产品或事物的重要性态度。开放式问答：开放式问答通常较少使用，虽然通过开放式的问题能够获取用户更加深入的心理活动描述，但存在几个问题：填答成本过高，容易造成填答者弃答，影响回收率；即使填答也并不一定能反应填答者的心理活动；后期问卷分析成本增大。四、正确认识问卷调查：方法有优劣，工具依赖人问卷既是一门学问，也是一门艺术，它和写作一样，有高分甚至满分的作文，却没有标准的答案。和写作一样，好的问卷是改出来的，每一份问卷背后都有无数次的字斟句酌。虽然问卷调查的使用如此广泛，但我们仍需要明确的是，问卷调查它只是一种方法，一种优劣势都很明显的搜集数据的方法和工具而已。优点在于可以大范围搜集结构化的数据，适合于统计分析，以窥整体状况。劣势在于无法深入了解个体的心理活动，态度，价值等。通过问卷反应的态度在多大程度上反应了填答者的心理活动，又在多大程度上能够预测填答者的行为也是有很大争议的。就目前的手段来说，人类的心理活动是黑箱，我们只能通过外显的东西来窥探，无法直达内心。我们所做的一切努力都是为了像指数函数那样，虽然无法完全到达，但仍在努力趋近于x轴，问卷调查就是我们所做的努力之一。调研工厂丨https://survey.workEND

虽然问卷投票的设计说起来很简单，但其实这是一件需要仔细思考、认真执行的事情。在做这件事的过程中，需要多方人员来进行协同参与，其中还是有很多细节和注意点，稍一不注意，就会非常很容易踩坑。为了更好的让圈主及管理员们进行问卷投票的设计，本文将依据著名的5W1H分析法，进行全面的讲解分析，希望对各位圈主及管理员们有帮助。5W1H分析法也叫六何分析法，是一种思考方法，也可以说是一种创造技法。在企业管理、日常工作生活和学习中得到广泛的应用。5W1H是对选定的项目、工序或操作，都要从原因(Why)、对象(What)、地点(Where)、时间(When)、人员(Who)、方法(How) 六个方面提出问题进行思考。Why：为什么要发布该问卷投票？在开始制作一份问卷投票活动前，首先需要清晰明白本次活动创建的目的是什么？从实际应用来看，问卷投票主要有满意度调查、用户需求调研、内容互动等这几种类型。其中满意度调查、用户需求调研更多是作为对用户意见反馈的回收形式，常见于活动开始前和结束后的场景当中，用于提高用户满意值。而内容互动则常见于像微信公众号、微博、社群圈子等内容型平台，在发布的内容或文章中插入问卷投票活动，缩减作者与读者之间的距离感，并且提高用户参与感、活跃度。who：面向的目标用户群体是谁？一般来说，问卷投票的目标用户群体是广泛的，数据来源越多越有利于数据的有效性。但对于某些问卷投票活动而言，广泛也意味着不够精准，例如像用户需求调研这种类型的问卷投票，如果得到的调研结果并不是来自于自己的用户，那么该调研将变得毫无意义。所以，在配置问卷投票的内容之前，明确自己的目标用户群体十分重要。在互动星球上，问卷投票的目标用户群体可分为圈内成员和未加入圈子的用户，圈主在互动星球中创建的问卷投票活动后，可直接分享给微信端的所有用户参与调研，如果是圈外成员进行填写的话，则可在填写完成提交后自定义选择是否加入该圈子。what：问卷投票的主要内容是什么？在明确问卷投票活动的目标用户群体后，即可正式开始规划问卷投票的内容编辑了。互动星球支持创建的基础题型有单选、多选、填空这三种，同时平台也提供了有六种常见的题目原型，包括手机号、姓名、性别、日期、位置、城市这六种，圈主以及管理员们可直接选择进行使用，所有问卷投票的题目都可以自定义选择是否必须作答，适当的减少必答题目，可减轻用户的填写压力。在设计问卷时，先叙述导语，言简意赅地表明这份问卷的用意和对用户支持的感谢。问卷问题不宜太多，问题应该精简易懂，答案最好以勾选为主。这样的话，用户在看到问卷时，才不容易产生畏难心理，填写率会高一些。最后，在确定问卷投票的问题时，需要仔细推敲问题，同时也可以找朋友、同事进行过目查看，了解其他人对于问卷的看法，进而更好的完善问卷投票内容。where：如何推广问卷投票活动？用户对象、问卷投票的整体内容都确定下来了，则可以开始对问卷投票进行活动推广，吸引更多的用户进行问卷投票的填写，提高数据的可信性。当圈主及管理员创建完问卷投票后，可直接将其分享至微信群或微信好友，被分享的用户无需加入圈子也可以直接进行填写，并且在填写完成后还可以选择是否加入圈子，因为基于微信强大的生态环境，使用互动星球所创建的问卷投票，可自动生成相对应的微信小程序页面，用户点击该页面后可以以便捷的进行问卷投票的填写和提交，十分的便捷高效。when：问卷投票什么时候开始和结束？问卷投票活动要持续进行几天？该在什么时间点结束？什么时候向成员发起推送？这些都是圈主及管理员需要考虑的问题。如果是面对社会大众进行调查，希望获得较多的数据样本，那么该活动的持续进行时间可以更久一点，例如5~7天左右；而如果目标对象仅仅只是圈子内的成员，则可以稍微缩短一下问卷投票活动的持续时间，一般来说，3天则可以实现圈内所有用户的填写了。因为互动星球可每日定时给用户发送活动、内容更新等信息，推送时间覆盖有 8:00、12:00、16:00、20:00 四个时间点，基本上可满足用户的各种使用习惯，提高问卷投票活动的完成率。How：如何做好此次问卷投票活动？把问卷投票活动做好，这需要圈主及管理员把每个流程、用户心理都思考清楚。在进行这项活动时，也需要和设计、运营进行沟通。这就需要产品经理像推进项目一样，去和各方协调、推动着整件事顺利进行。“万物皆可产品化”，就算是一次小小的问卷调查，也要把它当作一个产品，认真地去做。「互动星球」是专注于私域流量管理的SaaS工具平台，可提供社群搭建、内容运营、圈友互动等丰富的工具链，为企业机构以及圈主们提高服务效率，降低管理成本。通过互动星球专业的SaaS技术服务，快速搭建专属于自己的私域社群小程序，实现企业机构品牌高度定制化服务管理。

引言问卷调查法是研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、有效性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，信度和效度分析是问卷分析的第一步，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，可以用来做后续的建模分析，相反，信度和效度如果不高，就需要重新设计问卷并发放问卷。信度分析信度分析——计算Cronbach’s alpha或α(克朗巴哈系数)信度是指测量实验结果的一致性或可靠性或同质性，根据研究者关心的重点不同，可分为内在信度和外在信度。信度即可靠度、一致性或者稳定性。内在信度是指调查问卷中，一组问题是否测量同一概念，即这组问题之间一致性如何，常用分析方法有Cronbcah's和折半信度。外在信度是指对于同一问卷不同时间对同一研究对象进行重复测量，其一致性程度，常用分析方法是重测信度,可以通过spss 完成。目前最常用的衡量是克朗巴哈系数，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。通常认为，信度系数应该在0-1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好;如果量表的信度系数在0.8-0.9之间，表示量表的信度可以接受;如果量表的信度系数在0.7-0.8之间，表示量表需要修订;如果量表的信度系数在 0.7下，表示量表需要抛弃。Cronbach’s alpha测量的具体步骤?第一步，变量类型是数字。第二步，在SPSS工具栏中分析——标度——可靠性分析。这里要对EU这个变量做信度分析，只要把它的四个题项EU1、EU2、EU3、EU4放进项就可以，点击确定，结果出来。如上图，EU的Cronbach’s α系数是0.860，信度可以接受。要做问卷整体的信度分析，点击分析——标度——可靠性分析，把所有项选中，确定就可以。信度分析相对而言非常简单，大部分都能通过。只要你的样本数量够大，题项数最少不少于三个，基本可以在0.7以上。效度分析效度检验即检验问卷有效性，通俗来说，就是要确定设计的题项是否合理，能否有效反应研究人员的研究目标。需要注意的是，问卷中会有多种类型的问题，比如单选题、多选题、填空题等。而效度分析仅仅针对量表数据，非量表题目比如多选，单选性别之类的题目不能进行效度分析。效度分析的目的在于判断研究题是否可以有效地测量研究人员需要测量的变量，通俗来讲就是测量问卷题是否准确有效。当信度分析不达标时，效度分析必然也不能达标。效度分析常见的有内容效度分析、结构效度分析，研究人员通过内容效度分析和结构效度分析这两方面对问卷进行效度分析，如下图所示。(1)内容效度分析内容效度分析是指问卷题对相关概念测量的适用性情况，即题设计的合理是否合理。内容效度分析从两个方面进行来表明。第一，专家判断专家具有权威性，因此如果专家对问卷进行判断并得出肯定，那么问卷具有有效性。专家是指行业内专家或参考量表、权威来源等等。第二，问卷预测试对预测试数据进行分析，并结合分析结论对问题或选项进行修正，此处理过程可用于论证问卷设计的有效性。在具体分析过程中，通常内容效度分析主要是在研究题的设计是否有参考量表，是否经过专家、老师的认可，是否得到同专业相关人员的认可，以及研究人员是否对问卷进行修正工作。内容效度分析不必使用SPSS等软件，直接进行文字描述就可以。在问卷研究过程中，一般需要对内容效度分析表示说明。(2)结构效度分析结构效度分析指测量题与测量变量之间的对应关系。其测量方法有两种，一种是探索性因子分析，另一种是验证性因子分析。探索性因子分析是当前使用最广泛一种结构效度分析测量方法，此方法可以通过SPSS软件实现。其实现方法与探索性因子分析的探索因子操作步骤相似，只是在进行具体文字分析时会侧重于对效度的说明。 探索性因子分析进行结构效度分析测量时，应该以量表为准，对变量和量表分别进行分析(如自变量a、因变量b进行)，而不能将所有变量和量表放在一起进行探索性因子分析。使用探索性因子分析进行结构效度分析测量时，首先需要对KMO值进行说明(是直接对每个变量进行探索性因子分析，通过KMO值进行判断，不需要判断题与因子对应关系等等情况，此种判断方法使用较少)，KMO值指标的常见标准是大于0.6;需要详细说明探索的因子数量、每个因子的方差解释率、总共方差解释率值，详细描述各个题与因子的对应关系，如果对应关系与预期相符(符合专业知识预期)，那么说明问卷有着良好的结构效度分析。在使用探索性因子分析进行效度分析时，删除对应关系与预期不一致的题或因子载荷系数值较低的题。验证性因子分析需要借助SPSS、AMOS或LISREL等软件进行测量，其对问卷量表质量、样本量和样本质量均有着较高的要求。如果问卷量表质量并非很高或样本量较少(低于200个)，那么验证性因子分析进行的结构效度分析测量就很难达标。确定问卷具有良好的效度是问卷研究的必要前提，但同时想要得到良好的效度并不容易。

客户为什么要引入调查来评估广告？调查问卷真的能帮助客户获得好的创意吗？广告公司经常会遇到一种状况，客户使用了一套外资公司的广告评估模型，来评估广告，如果广告得分不达标，广告就不允许投放，还要重新进行修改和拍摄。这样的规定让广告公司的同仁们非常不理解，特别是创意同事，我们这么厉害的创意，为什么靠仅凭问卷就能够给我枪毙？调查问卷真的能帮客户获得好的创意吗？用理性的调查数据，来判断一个感性的创意好坏，真的是比较可笑的事情。客户为什么要引入调查来评估广告在说这样的方式是否正确及可靠前，我们先站在客户的角度上来理解这个事情，即客户为什么要引入一套评估模型来评估广告公司的创意。1. 客户的目标是销售首先，客户的目标在于提升销量，而不是讲一个多么吸引人的故事，因此对于客户来说，如果广告不能提升认知和促进销售，那么就一文不值。2. 客户需要给自己买保险当你的广告通过了测试，而产品在市场中并没有好的表现时，至少在前期的决策环节，并没有做出不科学的决策，原因并非因为广告。怎么说那支广告好，不是创意人自己说，就像高考一样，你有能力，你就得考出高的分数，虽然高考一考定终身的方式极为不合理，但这个在现阶段是最大的合理。因此，广告公司的朋友们应该建立一种客户的同理心，知道客户为何要进行广告前测的调查，原因就是，客户他们自己也没有办法，没有更好的办法让他们对广告的好坏进行评估。现有的广告评估很不合理一些公司的广告评估模型，并给一些广告公司的朋友讲过问卷的构成和提问方式，很多人听完之后，忍俊不禁。比方说，评估广告的“说服力”或者“购买促进”这样的一个指标，听起来真的非常非常重要。如果一个评估，能够有效的得知这个广告对产品未来的销售有多大的促进作用，那则相当厉害，不仅是客户，就算是广告公司的创意也一定非常想知道这个结论。但是，令我们失望的是，调查公司对于这个“说服力”指标的评估仅仅是凭借问了被访者一个非常“随意”的问题： 这个广告对你未来购买XXX产品会产生怎样的影响？A 非常吸引我购买B 让我有可能去买C 没有影响D 让我不太愿意去购买所谓“说服力”就是对这个题目的结果，做了一些所谓的加权、算法、数据库排名，然后拿到一个客户也算不出来的数值，告诉人们，这个就代表了广告的说服力。 一系列类似让人啼笑皆非的问题举例：请问，这个广告等让你记住这个是XX品牌的广告不？（品牌联系）你觉得和这个广告跟XX品牌相关不？（相关性）不去了解广告评估的局限性，盲目使用，会扼杀掉很多好广告拿“说服力”指标举例，如果是一个新上市的产品拍的一支广告，“说服力”的得分往往很高，为什么呢？因为消费者想要尝试这个新产品，而愿意去购买。而对于一个母品牌的形象广告来说，“说服力”往往很低，因为消费者并不会因为你的一支广告，而去改变他们原有对品牌的选择行为。如果我们企业盲目和不加选择的使用固定不变的评估方式，那么无疑是在扼杀广告创意公司的创造力，就像应试教育在抹杀孩子们的创造力一样。广告公司放平心态，客户也要辩证的看待评估对于广告公司来说，要认可广告评估有其价值，因为在现阶段，这个是最好的办法。但数据需要辩证的看，通过数据识别出来广告存在的问题点加以改进就好。对于企业客户来说，也要了解广告评估的指标局限性，适合什么阶段的产品，要对数据加以解读和理解后再使用，而不能用得分简单的一刀切，不然非常有可能错失创新机会。END

来源：陆家嘴杂志新型冠状病毒肆虐，对你我的生活产生着切实的影响。在我们一起经历的这个“特别时期”，第一财经于上周发起了“一份特殊时期的调研问卷”。我们收到诸多用户关于“问卷”的反馈，我们对每一份反馈都做了认真查阅，您真实的反馈给了我们非常宝贵的线索，也为记者的报道提供了方向。您是参与者，也是阅卷人，现将调研数据公布如下。同时，我们也期待您更多的参与（详见本文底部）。65.9%的人都在家里宅了10天以上，减小流动，了解疫情和防护知识，保护好自己和家人是对防控疫情最大的贡献。50.1%稍有恐惧。随着现代科技、医学的发展，让我们有理由相信人类最终能够抵御病毒的侵袭。根据专业人士与专业机构的建议，重点做好个人防护，提高身体与心理免疫力。各类疫情消息铺天盖地，选择合理的消息获取渠道，能助您慧眼识谣。68.6%的人选择每天多次关注疫情。减少对疫情信息的过度关注，建议非专业必要人士每天关注疫情信息不超过一小时。经调研分析汇总，大家还希望获取如下几个方面的消息：控制疫情特效药的研究及国外相关治疗案例情况真相，百姓真实的声音；数据更精细化、透明化疫情来源与疫情发展原因的真实剖析失职人员问责制度，和违法行为的惩罚力度恢复生产后政府对企业的扶持优惠政策科技在本次疫情防御战中的应用，如3D打印，机器人护工

编辑导语：用户访谈和问卷调查是用户研究最常用的手段，我们再进行问卷调查时，需要进行多方面的准备；特别是在问卷设计这一项，一个好的问卷能带给用户更好的体验感；本文作者对问卷调查做出了详细解释，我们以起来看一下。大家都知道用户访谈和问卷调查是用户研究最常用的手段，上次做了用户访谈后，我们团队又紧跟着做了一次调查问卷。过程中大家对用户访谈和问卷调查关系的讨论非常有代表性，于是想和大家分享一下这次实操经验以及我们的思考。一、讨论&流程问卷调查的流程一般分为四步：问卷准备、问题设计、问卷投放和问卷分析。关于问卷准备阶段，我们团队发生了一个讨论：做一次用户调研，是只做访谈？只做问卷？还是访谈问卷一起做？根据之前的经验，我对不同的情况进行了分析：在对用户群体还没有深入了解时，冒然做问卷调查的话，其问卷结果只能说是问卷设计者自己问题的答卷；有了用户访谈之后，我们对用户属性、需求就有了大致的了解，再针对性的问卷调查，才能形成一个丰满的真实的用户画像。两者从不同维度了解用户：用户访谈是深度，问卷调查是广度；用户访谈是定性，问卷调查是定量。所以我们得出结论：用户访谈和问卷调查通常是绑定的，而且其先后顺序也是有很多考究的！是先访谈还是先问卷？不同的人有不同的答案！我通常的做法是：先用户访谈了解到了几种典型用户，然后在问卷中去验证这些用户的需求和用户规模；然后我们还会发现有一些新的需求和用户属性，问卷结束后我们已经有了总体的量化分析；再对这些漏网之鱼访谈，我们对用户的整体了解就非常充足了。这种先用户访谈，再问卷，再访谈的方式，在对用户群体没有太多了解的时候非常有效果，也推荐给大家。二、问卷准备准备阶段我们要明确调查目的、目标用户、时间安排和调查渠道，然后用户访谈，对我们的思路验证，形成提纲。我们之前的用户访谈其实就约等于问卷准备环节了，详情可以查看我上一篇用户访谈的文章。三、问卷设计很多文章会教大家设置问题的小技巧，我就不再赘述了。这篇主要讲一下问卷调查的框架，充分的问卷准备和问题框架是成功的保证。问题一般有几个类型：用户、行为、产品、态度等。用户类：描述用户属性，方便我们了解用户群体。比如：职业、性别等。行为类：了解用户具体的行为、操作或者场景。比如：了解渠道、使用产品的目的等。产品类：了解自己产品或者竞品在用户的使用情况。比如：使用过什么类似产品、使用反馈。态度类：用户对产品的个人看法。比如:评价、好感、想要的功能；尽量避免提一些无法判断、没头没尾的问题，一方面对产品优化没有帮助，另一方面会降低用户的的期望。需要注意的问卷调查有一定的机械性，不管是选择还是填空，很多用户的回答都有误导性；比如我曾经遇到某用户表格中填他使用了某产品，我再针对性访谈的时候，发现他使用的是另外一款产品。所以一定要有用户访谈的支撑，在问卷前的访谈可以帮助我们了解用户群体的情况，而问卷后的访谈可以避免我们被误导。确定好问题，就需要使用表单产品了。市面上的问卷表单产品很多，我们使用的还是之前的SeaTable，表单表格一体，制作好表格，然后转化为表单，用户填的表单会反馈到表格里，简单方便。四、问卷投放问卷做好了后，我们就要投放给用户，那么需要考虑的就是投放到哪里去了？如果投放的用户和问卷不匹配，我们得到的是没有意义的信息。如果问卷是调查售后的，总不能让新用户填吧！所以我们要找到合适的用户群体投放问卷。找到用户后，我们会发现并不是每个用户都愿意填的，那么怎么才能让用户更多地填问卷呢？人天生有惰性，做事情都是需要驱动力的，而驱动力分为正面驱动和负面驱动；正面驱动就是做了这个事情可以得到什么，而负面驱动就是不做这个会有什么不好的结果！显然我们没办法给用户负面驱动，所以我们只能给他们正面驱动，而正面驱动可以分成两种：精神和物质。精神方面就是鼓励、尊敬、信仰和赞扬等正面的；物质方面的就是现金、奖品等。我们要结合自己产品和用户的特点，设计激励机制，吸引用户填问卷。五、问卷分析用户调研的目的是对目前的用户情况有一个数据统计，并希望通过这些数据了解用户行为逻辑，解决目前的一些问题；并对之后的产品运营有指导作用，所以分析报告一般有两部分组成：数据统计分析，以及数据背后的逻辑和总结。数据分析可以通过几个手段处理:统计、对比、整合，然后再用一些图表功能展现出来。图表产品国内比较好的是BDP，但因为不喜欢做一件事用好几个产品就没用，使用的是SeaTable自己带的统计图表，比较方便！分析总结有点三点需要注意：避免误导偏差、客观性、尊重逻辑。如果发现某些意料之外的数据，我们可以再次访谈，确定是否有误导。用户反馈的数据可能并不真实，也并不一定是问题的直接答案，我们要尽量客观。数据背后的逻辑性，不要无端猜测，很多数据可能并没有直接关系。在这些原则下，我们围绕此次问卷的主题，以数据和逻辑为支撑，展开分析得出结论，并制定相应的运营策略。以上就是此次问卷调查实操中的一些思考和总结，如有不足之处欢迎指正，欢迎留言讨论交流~本文由 @运营小魔王 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自 Unsplash，基于CC0协议

为进一步弘扬社会主义核心价值观，引导和促进文明行为, 不断提升市民文明素质和文明城市建设水平，即日起至2020年4月24日24时，市人大常委会法工委将就《烟台市文明行为促进条例》立法工作进行调研。欢迎广大市民积极参与，及时反馈，以便全面准确反映广大市民意愿，广泛凝聚社会共识。感谢您的参与。点亮右下“在看”持续关注编辑/太上 审核/洪涛 来源/大小新闻