问卷调研怎么统计

工作中用到的调研问卷，探索的内容相对具体，涉及的变量也比较少，一般不会用到太复杂的分析方法，Excel+SPSS即可搞定，本文整理了几类常见的问卷分析思路。拿到一份问卷数据，该如何着手分析呢？且慢，要做分析得先检查数据是不是完整、可信，所以先从数据清洗开聊。一、数据清洗（1）一份数据可能经历过编码、合并、拆分等，先检查数据是否完整，是否有异常值？选择题、排序题这类封闭题型的答案是有限制范围的，针对这类题型，在spss内使用频率统计功能，查看每个题目的总量，缺失值，是否有异常值。比如：性别只有1、2两个选项，出现其他选项则说明有问题。有个小技巧，在Excel中可以使用筛选功能，快速查看每个题目的结果是否有异常值。（2）有些用户可能会不认真填答，因此需要检查逻辑合理性，是否有前后矛盾的情况？有些问卷，前后题目有逻辑关系，可以用这类题目做测谎题，筛选出前后矛盾的答案，比如前边用户选择了主要的出行方式是“自己开车”，后边却选择自己的年龄“小于18岁”，那么这类问卷可以视为不认真填答的，删除。如果没有合适的题目做测谎题，也可以在编制问卷的时候设置测谎题，两种设计思路：同一个题目前后问两遍，检查答案是否一致，如：请从下列选项中选出你最常用的地图APP。注意避免使用有两个答案的问题，比如问用户爱车的品牌就不合适，因为用户前后填答不一致，不一定都是不认真填答，也可能是因为用户本身有两辆车。设置一个有明显错误答案的问题，检查是否选择了错误的答案，如：你最常用的地图APP是哪个：混淆选项可以用 ：京东。不过我们只是想检验用户的认真程度，而非考验用户的记忆力，所以测谎题要简单明确，只要认真看题就不会错。比如问用户最常用的地图APP是哪个，混淆选项用“微信”就不合适，因为用户不认真想的话，很容易把微信自带的地图当成地图APP。如果技术支持，也可以通过后台数据和用户问卷中的数据做匹配，常用的是性别、年龄、常居地之类的数据，也可以问一些明确的行为数据，比如是否用地图买过火车票。需要注意的是：选择稳定的明确的数据来做校验题目，不要使用需要回忆的数据来校验，用户的记忆是模糊的有误差的，使用频率、使用年限，这些都不适合做校验，因为用户的记忆很可能与实际行为不完全相符。二、样本加权问卷调研绝大部分是抽样调研，如果想通过样本的情况去推测整体的情况，除了要考虑最小样本量之外，还需要考虑样本的代表性。群体有很多属性，并不是要求样本的每个属性都和整体一致，而是关注那些对研究问题最有影响的属性，在该属性上样本和整体尽量保持一致。假设：年龄对用户忠诚度的影响非常大，对出行方式没有影响，那么在研究忠诚度时就需要考虑到年龄因素，而在研究出行方式时，就无需考虑年龄因素了。一种是事前控制，区分出不同年龄段的用户，分桶按比例发放，该方法成本高很少用。另一种是事后控制——加权 。比如问卷收集到的用户，与整体用户群分布不一致，但是我们想知道整体用户的忠诚度，此时可以通过加权的方式去调整。具体方法如下：先根据整体和样本的年龄分布，计算出权重值，然后再使用spss的权重功能，给数据加权。加权后再统计忠诚度。值得注意的是，不要为了省事儿，直接计算出样本各年龄段的值，然后给个年龄段的值赋个权重，求均值。这样的结果是不对的，必须要使用spss的加权功能。如果有多个因素，挑选最重要的一个因素加权。如果非要考虑多个因素，那么需要了解多个因素交叉后的整体分布。比如既要考虑性别、又要考虑年龄，那么需要将性别和年龄交叉，知道整体男性的年龄分布、女性的年龄分布，再计算权重，成本太高了。三、分析思路我们先假设一份调研问卷，带着这份问卷来看分析思路。假设要针对大学生群体使用地图APP的情况做个调研，设计了以下问卷，通过这个问卷我们能做哪些分析呢？3.1 描述统计，看整体分布情况统计各选项的数量、频率是最常用到的分析，然后通过图表展现出来，可以非常直观的看出整体分布情况。通过这个问卷，我们可以得到：在大学生群体中，各手机地图的市场占有率，如果有整体的地图市场占有率数据，还可以比较得到，在学生群体中哪个地图更有优势。大学生群体，用户常用的功能排序，以及各功能的占比。该题是多选题，可以使用spss的“定义多重响应集”的功能。此外在计算占比的时候需要想明白，是以整体人数作为分母，还是以整体选择量作为分母，分母不同解释也不同，需要标明。本题以整体人数作为分母，占比的意义是：大学生群体中，多少人使用**功能。3.2 差异分析，找影响因素除了看整体分布情况，我们还可以通过差异分析，探索更多的信息。做差异分析，第一步先找到两个可能有关系的因素；第二步将两个因素交叉统计结果，根据结果在这两个因素间做假设；第三步根据这两个因素的数据类型，选择合适的统计方法，验证假设。通过这个问卷，我们可以分析：（1）男性和女性对手机地图的选择有差异么先分别计算不同品牌的用户性别占比，结果发现不同品牌的男性占比不同，性别和手机品牌都是分类变量，因此使用卡方检验。（2）男性和女性，对手机地图的忠诚度有差异么？先统计不同性别用户的NPS值，NPS值是等距数据（NPS这个题目，本质上是李克特量表，对该数据是否是等距数据尚有争议，但大部分情况按照等距数据处理），我们想要看男性、女性两组之间的差异，采用T检验。（3）不同品牌的手机地图，用户的忠诚度有差异么？与性别变量不同的是，手机品牌有4个维度，T检验只能做两组之间的差异检验，多于两组的时候采用方差分析。（4）是否由于男性用户多导致腾讯地图的忠诚度低呢？比如男性的忠诚度更低，而不同品牌之间男性的占比又不同，腾讯的男性用户较多，就会假设：是否由于男性用户多导致腾讯地图的忠诚度低呢。当有两个因素的时候，可以采取协方差分析，在做方差分析的时候，将性别作为协变量纳入，分别看男性组，不同地图品牌间有差异否，女性组不同地图品牌间有差异否。总结一下，做差异检验的统计方法常用的有三种：卡方检验、T检验、方差分析。但是，统计只是辅助判断的一种工具，也有些情况，直接看交叉后的结果就能发现差异巨大，无需统计检验肉眼都可以判断，也有些情况下，统计结果显著，但是差异实在是很微小，也不能做出明确的结论。所以统计方法并不是重点，找到可能有关系的因素才是重点，学术研究一般会根据过往的研究提出假设，而实际工作中，绝大部分靠经验，多熟悉产品多了解用户，才会有思路。之前有人提出要做女性地图，认为女性更看不懂地图，需要在图面上有不同的处理。实际调研下来，发现性别既不影响用户使用地图的习惯、也不影响用户对地图的感知。相反年龄明显的影响地图的使用习惯，接下来就需要进一步挖掘年龄的差异了。3.3 相关分析，找影响因素，以及影响程度（1）通过差异分析，我们了解到性别会影响用户的忠诚度，我们还想接着探索用户常用的功能个数是否会影响忠诚度，是不是用的功能越多，忠诚度越高呢？此时需要用到相关分析，使用功能个数是等距数据，使用spss计算Pearson积差相关系数。相关系数介于-1~1之间，绝对值越大关系越密切，符号代表相关的方向。通常情况下，绝对值大于0.4就可以认为这两个数据之间有比较强烈的关系了。所以绝对值越大，说明这个因素的影响程度越大。如果想探索使用频率和忠诚度之间的关系呢，使用频率是顺序数据，此时需要计算Speaman相关系数。相关是在工作中使用比较多的方法，需要注意的是，相关分析只能解释两个变量之间有无关系，不能得到因果结论。因果结论是我们基于逻辑赋予的，工作中，相关关系已经足够我们做判断了。（2）如果我们不只是想探索单个因素与忠诚度之间的关系，还想要探索多个影响因素合并在一起对忠诚度的影响，此时可以使用多元回归的方法。在本调研中，我们可以探索用户遇到使用问题的次数与忠诚度的关系，用户遇到的问题有4种，分别是定位问题、地点问题、路线问题、性能问题。以NPS值为因变量，将这四个问题一起作为因变量，求一个多元回归方程。但是多元回归方程的建立，对数据的要求比较高，实际调研中使用的非常少，相关系数基本够用了。不论是相关分析还是回归分析，都只能反映出变量之间的线性相关关系，如果变量间是非线性的关系，是无法体现在相关系数上的，因此在做相关分析之前，可以先做一个散点图，直接观察一下，两个变量间是否有其他的关系可能。如果是自己做调研，不是拿到数据了才去想怎么分析，而是在编制问卷的时候就要想清楚：我要了解什么问题，需要什么数据支撑，该用什么方法分析？文中提到的所有统计方法，在统计书中都可以找到细致的操作步骤。本文只是列了最粗浅的统计方法，但是往往粗浅的才够直接，对实际的决策最有支持力。参考书目：《量化研究与统计分析》邱皓政本文由 @ 乔溪 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

当你想进行市场调研、用户研究、员工满意度调查时，调查问卷仍然是获得数据的有效方式之一！那么，你应该如何提问，才能得到你想要的结果？从本质分析，问卷调查只有三种问题类型1 封闭式问题问题答案已经给出，受访者只能从预设的答案选项中选择一个或多个回答，无法解释为什么会选择此答案。封闭式问题常用题型：选择题、打分题、下拉题、排序题；◆ 优点：答卷编码结构相同，便于数据整理和分析，提高调研后期资料分析的效率。操作简单，受访者愿意配合。问卷回收率高、数据统计分析容易。◆ 缺点：受访者不能反馈自己的想法，如果没有列出受访者想要的答案，受访者会随便选择一个与实际情况不符的答案。2 开放式问题给受访者一个空间，让他们可阐述个人观点和看法。能够收集到用户的态度、心理及想法。◆ 优点：能够为定性研究提供观点与方向受访者可以发表自己的意见和感受◆ 缺点：有些受访者不配合，答卷回收率较低如果数据量大，后期不方便统计分析数据3 半封闭问题为避免固定的答案限制用户思维，通常在选项后添加一个“其他”文本框，为用户提供一个发表个人意见的窗口。不但为问题提供了统一的数据回答，方便用户答题，又避免了限制用户思维。在设计问卷过程中，需避免大量使用封闭型问题，限制用户思维。也不要使用大量的开放型问题，增加受访者回答的难度。考虑到后期数据统计分析的难易程度，在一份问卷中需要合理控制不同类型问题的比例。以多选题开始调查第一个问题至关重要，它决定了受访者会继续参与调查。研究表明，以多选题开始的问卷回收率最高！相对于其他题型而言，多选题不必浪费精力思考，是受访者最容易回答的题型。不说如果不要用“如果” “假设”的方式，询问受访者从未经历过的事情，即使他们回应了你，答卷也是毫无价值的。例：如果让您购买××产品，您会选择什么颜色？修改为：您目前使用的××类型产品，是什么颜色？询问受访者已有经验，观察他们的实际行动。单一不要在一个问题中询问两件或两件以上的事情，这样不仅增加问卷复杂程度，还会降低问卷的数据质量。例：你认为我们的优劣势是什么？修改为：你认为我们的优势是什么？你认为我们的劣势是什么？如果您的问题很复杂，需要把它拆分成多个简单问题。说人话所谓“说人话”，就是在问卷中说受访者听懂的话。如果受访者不理解问题，他会根据猜测回答或者随意回答，造成问卷数据不真实。明确你的受访者，在设计问卷时考虑他们的年龄层次、文化水平和社会角色，不要使用一些复杂的、抽象的概念以及专业学术用语，尽可能转化为简单明了、通俗易懂的语言。保持吸引力为了获得更愉快的答卷体验，在问卷风格上保持风趣幽默，将相关的问题罗列在一起，在问卷结束后提供微信红包，都能够持续吸引受访者注意力。

所谓市场调研就是对某一目标，收集、整理、分析有关信息，通过对数据或信息的分析，得到相应结论，从而为企业决策提供参考，实现企业利益最大化。数据分析是市场调研中重要组成部分，在分析过程中我们会遇到许多统计分析方法。今天SPSSAU就来介绍8种市场调研中常用的数据统计分析方法，以及如何在SPSSAU使用这些方法。01 频数分析：分析比例，掌握基础信息无论是哪种领域的统计分析，频数分析都是最常用的方法。在市场调研中，频数分析也是最基础、使用最广泛的方法。一般可用来统计分析样本基本信息，统计比例，如消费者的基本信息，对产品的基本态度，是否愿意购买产品等。SPSSAU频数分析频数分析结果用图表展示能够更加清晰对比各项比例，SPSSAU频数分析默认提供饼图、圆环图、柱状图、条形图可选择。注：多选题统计频数或比例用【问卷研究->多选题】。02 描述分析：定量数据对比描述分析适用于分析对比定量数据。例如对比各维度均值，了解在哪些方面得分较高，哪些方面得分较低，找出优势项或短板项，从而制定出有针对性的改善方案。可用于分析产品满意度、用户需求等。SPSSAU描述分析描述分析结果如果有多个题要对比平均值，可通过折线图、柱形图、雷达图来展示。03 IPA分析：满意度-重要性分析IPA分析，又叫重要性表现程度分析法。是通过绘制散点图，对比不同项目或维度的重要度和服务表现，从而直观的识别出优势项、劣势项。适用于服务质量、满意度分析、产品竞争力分析等。SPSSAU象限图指标在不同的象限中分别对应不同的解释，针对不同象限可以建立针对性的优化措施。在第一象限的指标顾客重视度高并且实际满意度也很高，说明是优势项可以重点突出或保持。第二象限指标顾客较重视，但实现感知满意度不高，说明需要重点加强改善。第三象限重要性及满意度都不高，可以作为次重点改进。第四象限满意度大于重要性，可以适当减少对这些指标的关注。04 差异分析：交叉分析，寻找个性差异上面几个方法一般只是初步描述研究结果，想要更深入的探究分析项之间的差异性则要进行差异分析。例如探究不同背景的消费者在“认知”，“态度”，“行为”，“原因”上的差异；是大学生还是工薪族更加喜欢我的产品？不同学历的消费者对于产品的需求有没有差异等等。差异分析常见包括几类分析方法：方差分析、t 检验和卡方检验。其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者t 检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。三种方法都可在SPSSAU【通用方法】中使用。05 帕累托图：抓大放小，把握关键因素帕累托图，是“二八原则”的图形化体现。在数据分析中二八原则可以理解为：80%的结果是由20%的因素产生的。实际应用场景中，帕累托图可以用来评估产品、划分客户、员工管理等，找出找出导致前累积80%的项，并且重点关注和分析。SPSSAU有两处提供了帕累托图分析，一般可用【可视化->帕累托图】；如果是多选题则使用【问卷研究->多选题】默认会生成帕累托图。重点分析累积加和占比在80%内的相关项目，频数越靠前说明越是重要因素。06 聚类分析：用户分类通过聚类分析，我们可以找到一类人群的综合特征，并按照其特征细分成不同人群。相比用单一分类标准，聚类分析可以综合多个指标结果，得到更加合理的类别。SPSSAU聚类不同行为的客户有不同价值，比如可选择消费次数、购买量、顾客满意度、忠诚度等指标，对不同价值的客户进行分类。当变量较多时，可先做主成分或因子分析，得到每个维度（因子）的数据，再进行聚类。SPSSAU因子分析07 对应分析：寻找市场定位对应分析，是把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来，用以表达不同的变量之间以及不同类别之间的关系。对应分析可应用在市场细分、产品定位等领域相关中。SPSSAU对应分析对应分析图通过图形可以解读出同一变量各类别的区分程度，以及不同变量各类别间的关联程度。第一，考察同一变量：查看同一变量的不同类别是否被清晰区分开。第二，考察变量间的关系：离原点越远，意味着该点对于‘关系幅度’的表达越强，即说明该点越能体现出‘关系’；第三，在相同区域点与点之间靠得越近，意味着它们之间关联关系越强；点与点之间靠得越远，意味着它们之间关联关系越弱。08 市场预测：回归分析回归分析是确定两种或两种以上变量间影响关系的方法。在市场调研中，回归分析可以用来探究销售量、顾客满意度的影响因素、预测销售量等。回归分析中，最简单也最常用的就是线性回归，可在SPSSAU【通用方法->线性回归】中使用。SPSSAU线性回归当因变量为定类数据，比如研究消费者对于酒精饮料和非酒精饮料的选择偏好及影响因素时，可以使用SPSSAU进阶方法里的二元logit回归。SPSSAU二元logit如果是时间序列数据，可以使用【计量经济->ARIMA预测】来预测未来预期销售量，SPSSAU默认自动找出最佳模型输出预测结果。ARIMA预测ARIMA模型拟合图

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。

不知道为什么要做问卷调研？问卷题型不知如何设置？问卷内容被吐槽缺乏思维逻辑？调研结果和预期目标不符？本文将从背景、目的、内容、常见问题、投放以及总结六方面分析问卷调研方法和流程。相信大家无论在职场还是在学生时代，或多或少都做过问卷调研或者被调研过，下面这几个问题大家是否有遇过？接下来将与大家一起讨论并揭晓答案。不知道为什么要做问卷调研？问卷题型不知如何设置？问卷内容被吐槽缺乏思维逻辑？调研结果和预期目标不符？一、写作背景近5月份以来一直在筹备一款连接B端（客户）和C端（用户）之间的平台型产品。目前已初步完成业务调研阶段，其涉及到的内容主要包含市场分析、用户调研、竞品分析等，接下来主要针对我在问卷调研设计的过程中遇到的一些问题以及被领导吐槽过的一些点，进行尝试总结和提炼。一方面希望借此加深自己对问卷调研方面的理解，同时也希望能够帮助大家对问卷调研方面有一个新的认知。二、明确调研目的当我们在接到某个任务时，无论是问卷调研还是市场分析等其他方面，首先需要做的是梳理工作思路、拆解任务并制定计划时间等；而不仅仅只是去做一个执行者（螺丝钉）埋头去写，写完拿去找领导结果被骂的狗血喷头。因为很多时候我们的想法和领导的目标是有出入的。所以根据产品形态、定位、明确目的、确认思路是至关重要的；通过思考和确认，针对我们这款由0到1的招聘类平台型产品，其调研的目的主要在于：验证需求想法，包含对B端（客户）和C端（用户）的市场分析、了解现状、发现问题从而针对提供解决方案再到两端用户是否接受我们的解决案。用户接受并付费的意愿如何。C端产品要实现以公司商业目的为出发点，所以调研核心在于对用户付费意愿的挖掘分析。以此类推，在实际工作中经常存在，假设我们需要收集业务团队针对公司某个系统最近上线的某个功能的评价反馈。我们选择的调研对象在北京公司投放问卷，但实际上北京团队很少使用该功能，更多是在上海团队在使用，因而得到的反馈无法反映真实情况，价值不高。所以在问卷调研的前期阶段一定要搞清调研目的，避免造成“幸存者偏差”现象。三、确定调研内容1. 结构设计问卷调研的内容最能体验并考验设计者的逻辑思维，一份满意的问卷一定是包含丰富的逻辑思维和结构层次的，而不是缺乏逻辑，想到哪写到哪，设置的问题和最终想要得到的结果差异较大，从而获得不到完整的信息。从被调研者的角度来看，大家的时间是有限的，问卷结构不宜太长以15-20道题为主；且避免存在很多不必要无意义的问题。如果问卷过长，对于用户来说一方面会产生填写压力、烦躁，导致后面可能会随意填写失去调研意义；另一方面可能会直接放弃填写。所以我们在设计问卷内容的时候一定要确保获得完整、拟出从被调查者那里得到最多资料问题。确保既不遗漏任何一个问句导致信息的不全，同时也不去浪费任何一个问句去取得不需要的信息资料。因此需要重点突出，没有可有可无的问题。在设计结构的时候确保问卷设计的前后顺序，遵循先易后难、先简后繁，将需要问的核心问题放在中间。2. 合理的问题题型叙述类问题您当前企业员工数约为 人，其中正式员工数 ，外包员工数 人，兼职员工数您认为兼职工数量：1.偏多 2.适中 3.偏少探索性问题您招聘的兼职工平均薪资约为 （单位：元/每小时）您一般通过什么渠道找到兼职工？您在兼职工招聘过程中，工资以外的资金花费为？假设性问题您认为什么样的兼职招聘APP符合您的要求？您认为兼职招聘的APP应具备哪些必须功能？互动性问题在满足上述条件的情况下，您能接受付费金额最多为工资成本的比例是：您最期望的兼职员工类型是？举例以我负责的这款由0到1招聘类的平台型产品来说，结合上面调研的目的，以此我们思考在问卷的设置方面：对于B端（客户）来说，首先要了解的是客户目前是否有在使用我们将要提供的招聘服务？什么时候会使用？使用的渠道来源有哪些？目前使用的感受如何？有没有遇到什么问题？对遇到的问题我们给你提供新的解决方案你是否愿意接受？接受的意愿度如何？对于C端（用户）来说，首先需要了解的是用户基本信息？是否有做过我们提供的招聘服务？分别做过哪些类型工作？有没有遇到什么问题？我们帮你解决问题你是否接受等等？四、问卷调研常见问题确定了调研目的和内容之后对于我们问卷调研来说，只是完成了第一步，接下来我们要思考的是问卷布局结构是否合理？内容是否存在问题？逻辑是否一致？以下是我在问卷设计阶段对出现的一些问题，结合领导指正之后，进行总结和归纳：1. 用词过于书面口语化用词过于书面化，不够专业严谨。如：您认为线上招聘最大的顾虑是？被员工放过鸽子。此类答案对于年轻人来说会觉得比较随意、年龄稍大的可能不理解什么叫放鸽子等，失去调研的意义。对此可以将答案改为：员工毁约2. 用词过于专业，导致问题失真用户难以理解在对用户进行调研时，要避免使用专业性的词语。一方面会给用户的理解带来难度；另一方面对问题理解产生较大偏差，导致失真如流量、获客成本等。3. 避免题目内容和问卷主题相违背题目的内容一定要紧扣主题，避免出现题目内容和主题相违背，如:针对B端商家的调研，但是题目出现“家教”的答案。对于B端商家来说，员工是去门店或企业上班的，不可能存在在家上班的情况。4. 避免题目内容出现歧义题目的内容要有针对性，避免出现同一个名词包含多个含义，引起歧义，如：要了解您当前企业兼职工的岗位有哪些？对“操作工”一答案选项存在歧义，因为对于企业来说厨师、切配、流水线、车床、机电等都是操作工；导致概念不清，对此可以改成其他生产岗位。5. 避免多重新、导向性、是非性问题6. 多重性问题：多选、可多选等关键词用户在看到此类问题的时候，由于问题本身设置成了多选，用户在选择时往往会降低选择的标准，比如下面这题：您一般通过什么渠道找到兼职工？（可多选）亲朋/同乡朋友/同行介绍门店告示劳务公司中介机构招聘平台工头、群主校企合作其他在用户看到问题的题干时，用户脑中一定是有一个想知道的答案。但是如果设计成多选用户往往会把自己带入题目设定的场景，用户虽然从来没有用过工头、群主，但是由于多选看到了答案，导致会对选择降低标准，而选择尽可能多的选择答案。7. 是非类问题：带有是否、是不是、有没有等关键词如：你是否有用过兼职类APP？有没有用户在看到此类问题时候，往往对题干本身并没有一个明确的定义。什么是兼职类APP？我看过兼职专题的社区算不算？我注册过账号但是觉得不好用就卸载了，算不算使用过？这样给出的答案往往是失真比较大的。8. 导向性问题：限制用户具体的事件如：在选择兼职时，你更愿意自己挑选还是听取别人建议？自己选择听别人的用户在回答这类问题时，由于题干限制了用户自主选择的权利，把用户限制在自己选或听别人的意见这两种场景下，所采集的信息往往不准确。五、如何投放调研问卷我能想到的调研问卷的方式主要有以下两种：线上问卷调研线下调研两种方法的优劣势如图：结合平台和用户属性，此次问卷调研我主要采用的是线上电话调研和线下用户面对面访谈为主（就是那种去别人店里拿着笔纸好似推销员的那种）。在选择调研方式时，要结合调研的目的，平台的属性，预算、采集人员样本需求、结果统计需求入手，合理选择调研方式。六、用户调研总结首先，要明确调研目的，即调研的主题是什么？想获得哪些信息？发现哪些问题？对应的解决思路是什么？如果我们提供这种解决思路你是否愿意接受？接受程度如何等等。其次，在访谈前做好暖场及铺垫：初始寒暄以闲话家常开端，问候老板疫情期间生意如何？是否受影响？同时告诉对方自己目的，打开用户话匣子，减少用户猜疑。接着，问卷设计的核心在于思维逻辑，注意前后顺序，遵循先易后难、先简后繁，将需要问的核心问题放在中间。然后，提出好问题才能收集到有意义的信息，问题是访谈的核心。最后，初次访谈后，要进行总结，调整话术，不断对访谈时间、目的、问题进行调整优化。七、小结随着工作的深入和新项目的开展，越来越体会到产品经理是一个思维的工种。在这个过程中，我们需要不断将自己碎片化的知识迭代成有知识体系的框架，除了必备的硬技能：竞品分析、原型设计、需求评审、测试验收等，同时也发现在硬技能提升的同时仍然不足以支撑我在职场的江湖行走。软技能需要同步的提升，比如：系统化思维、结构化思维以及最近被领导快折磨逼疯的框架思维和战略思维等。虽然这个过程很痛苦，但是也迫使我开始慢慢去进一步思考：在执着于某个单点上的努力，如何去提升自己的线和面的全局思考和资源配置的问题，不断提高自己的认知并完善自的知识框架。我们每天工作都有很多的事情要处理。我个人觉得做每件事情，都要明白在自己的知识框架的哪个部位，当前处理方式是否合适，学到的新技能后是否可以回头来完善我们恩典知识框架和自己之前做过的项目等。以上是我对问卷调研的分享和一些感悟，如有不妥之处，还望各位朋友能够给与指正。未来可期，我们一起努力，加油~本文由 @jachon 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自正版图库 图虫创意

问卷调查是各级政府对当前社会经济发展满意度进行测评的最常用的途径之一，问卷调查的范围包括政府的各个工作领域。下面以贵州统计发布为例，说说调查问卷的操作步骤：第一步，找到手机上的浏览器图标第二步，在搜索栏文本框内输入“贵州统计发布”后下面就会自动弹出“统计发布app”第三步 下载结束后出现“安装”提示时点击“安装”第四步 安装结束后会出现打开提示，点击“打开”第五步 点击“打开”时如果该手机是第一次安装时系统会要求进行手机验证，收到位置读取权限请求时点“允许”。第六步 按要求填写自己的手机号码后点“下一步”第七步 填写完手机收到的验证码后点击下一步。第八步 手机验证通过后出现本图时点下方正中的“统计专区”。第九步 接上步点“统计专区”出现本图时点“问卷调查”第十步 找到拟参与的问题双击它或点后面的“参与”。（已经填写过的问卷前面的小勾颜色显示正常后面链接框内字样为查看，没有填写过的问卷前面小勾显示为灰色且后面链接框显示字样为参与）第十一步 如实填写自己所在城市和区域第十二步 填写完所有选项后点击提交完成问卷调查所有操作步骤

问卷调查很多人都做过，但是，到底怎样才能设计一份好的调查问卷呢？本文将从方法到工具，帮你优化你的问卷调查，全文知识点如下：一、自填式还是访问式问卷？调查问卷有两类：一种是自填式问卷， 即“发/邮寄/在线发送”给被调查者，由被调查者自己填写；另一种称为访问式问卷，即按照问卷向被调查者提问，调查员根据回答进行填写。这两类的问卷在设计程序、设计原则、内容与结构等方面相似，只是在设计与使用方法上有区别。一般情况下，企业的市场调查广泛应用自填式，访问式则被学术研究偏好使用。二、一份好的问卷应该具备的结构1、封面信：封面信作为问卷开头，至关重要——能否让被调查者接受调查并认真地填写问卷，在很大程度上取决于封面信的质量。语言要简明、中肯，篇幅宜小不宜大，两三百字最好。第一，介绍“我是谁”。调查者身份信息不能过于简洁，尽量显得具体正式，减少被调查对象的戒备和疑虑。第二，阐述调查内容，即“调查什么”。用一两句话概括地、笼统地指出其 内容的大致范围就行了。第三，表明调查目的。尽量说清调查能够带来的实际意义，给对象营造一种“填问卷=做好事”的感觉。第四，说明调查对象的选取方法和对调查结果保密的措施。此举目的在于进一步消除被调查对象疑虑，最后在信的结尾处，一定要真诚地感谢被调查者的合作与帮助等。2、指导语：用来指导被调查者填答问卷的各种解释和说明，可以理解为“问卷的使用说明”。3、问题：从形式上，可分为开放式与封闭式。开放式问题 ，即简答题，只提出问题，但不为回答者提供具体答案，由回答者根据自己的情况自由填答的问题。优点是允许回答者充分自由地发表自己的意见，所得信息丰富生动。缺点是信息难以统计分析，填答所花费的时间和精力较多，还可能产生一些无用信息。封闭式问题，即选择题，既提出问题，也给出若干答案，要求回答者根据实际情况进行选择。优点是填答方便，省时省力，资料易于作统计分析。缺点是资料失去了自发性和表现力，回答中的一些偏误也不易发现。根据开放式问题与封闭式问题的不同特点，研究人员常常把他们用于不同的调查中。比如在探索性调查中，常常用开放式问题构成的问卷；而在大规模的正式调查中，比如市场调研，则主要采用以封闭式问题构成的问卷。关于问题数量及深浅度设置：一般来说，问题不宜太多，问卷不宜太长，通常以回答者在20分钟以内完成为宜，也不要超过30分钟，问卷太长往往会引起厌倦、畏难情绪，影响填答的质量和回收率。4、编码适用于大型社会调查，专业度高。三、调查问卷的设计流程是什么？完整的过程：前期准备→推理假设→确定选题→围绕假设确定问题→预调研→修改并正式发放问卷→数据处理与分析拎一下流程中需要注意的几点：1、探索性工作要设计一份调查问卷，第一步工作并不是马上动手去列出调查的问题，而是要先做一定的探索性工作。即先摸摸底，熟悉和了解一些基本的情况，以便对各种问题的提法和可能的回答有一个初步的认识。可以围绕所要调查的问题，自然地、随便地与各种对象交谈，并留心观察他们的特征、行为和态度。通过交谈，常常可以避免在设计问卷时出现许多含糊的 问题，也可以避免设计出不符合客观实际的答案来。2、初稿设计设计问卷初稿的具体做法有两种，一是卡片法，二是框图法。卡片法：第一步：根据探索性工作所得到的印象和认识，把每一个问题写在一张卡片上。第二步：根据卡片上问题的主要内容，将卡片分成若干堆，即把询问相同事物的问题卡片放在一起。第三步：在每一堆中，按合适的询问顺序将卡片前后排序。第四步：根据问卷整体的逻辑结构排出各堆的前后顺序，使卡片联成一个整体。第五步：从回答者阅读和填答问题是否方便、是否会形成心理压力等角度，反复检查问题前后顺序及连贯性，对不当之处逐一调整和补充。最后：把调整好的问题卡片依次写到纸上，形成问卷初稿。框图法：第一步：根据研究假设和所需资料的内容，在纸上画出整个问卷的各个部分及前后顺序的框图。第二步：具体地写出每一个部分中的问题及答案，并安排好这些问题相互间的顺序。第三步：根据回答者阅读和填写问卷是否方便等方面，对所有问题进行检查、调整和补充。最后：将调整 的结果重新抄在另一张纸上，形成问卷初稿。两者区别是：卡片法的思路从下到上、从分到总，框图法的思路从上到下、从总到分。3、预调研/试调查这一步在问卷设计的过程中至关重要，对于大型调查来说更是不能不做。具体方法有两种：1）客观检验法：采取非随机抽样的方法选取一个小样本，用这些问卷初稿对他们进行调查。最后认真检查和分析试调查的结果，从中发现问题和缺陷并进行修改。主要检查和分析问卷的：回收率、有效回收率、填写错误、填写不完全。2）主观评价法：将初稿送给该研究领域的专家、研究人员以及典型的被调查者，请他们直接阅读和分析问卷初稿，并根据他们的经验和认识对问卷进行评论，指出不妥之处。4、问卷发放及数据处理工具问卷发放有两种方式：面对面发放：适用于样本量500以下的中小型问卷调研，考验调查员的“搭讪”能力，碰一鼻子灰是常有的事；在线发行/邮寄发行：适用于大型问卷调研，对在线发行来说，工具的选取对发行回收率、有效回收率有极大的影响。比如在我若干次在线搜集的经验里，遇到过各种各样的问题：工具使用卡顿、平台数据已丢失、工具功能不够用……不是撞东墙就是撞西墙。试错之后，对不同使用场景的不同工具也有所心得：1）一般型、中小型调查：excel、简道云就足以应对数据搜集、处理与分析需求；例如，问卷调研（可点击查看），适合在线搜集，页面简洁，图表分析较为多样且操作简单，缺点是无法应对复杂性调研需求。教程可参考：新手入门2）复杂型、大型调查：由于数据分析的复杂性，设计单变量、多变量、回归、方差等数据分析需求，建议使用SPSS进行大型处理分析，缺点是上手较难。教程可参考：经典教材总 结一份问卷从设计到发放、回收、分析，将面临无数让你狗血淋头的挫折，而大部分挫折都是在你开始发问卷了、开始分析数据了才突然发现……所以，切记三思而后行。

当我们完成了问卷设计，如何判断设置的问题是否有效呢？不妨先从问卷的质量的几个标准来审视自己的问卷：1、我设置的问题和答案反映了理论变量吗？2、多个答题者对问题的理解是否一致？3、答题者能否对问题作出可靠的答案？第一个问题是问卷的效度，后两个问题是问卷的信度。简单来说，效度是指你是否问了该问的问题，而信度就是把该问的问题问好。只有把该问的问题问好了，才会形成一份好的问卷，因此，我们也常常把信度看做是效度的一部分。而在判断设置的问题是否有效时，我们也常常从问卷的信度和效度入手。如何保障问卷的信度？问卷的信度是指一个问题可以得到所有调查对象的真实可靠的答案的程度。举个简单的例子，如问卷中出现的：“你每个月在这家商店购物超过50元的次数是？”答题者将进行两次思考：我每个月去几次？我花了超过50元的次数是？像这样的问题分开来问会更明确。再举个例子，“过去一个月你向上司咨询过几次？”答题者可能会想，上司是指职级比我更高的所有人还是直属上司？怎样算是咨询？电话还是当面咨询？咨询的内容只限工作吗？还是生活和工作中的问题都可以？……信度较低的问题往往会让答题者产生困惑。因此，在检验问卷的信度时，我们应该先进行问题的自检：1、你的问卷措辞是否晦涩难懂2、问题是否完整和语意明确3、一个问题是否含有多重语义或变量4、一个问题是否含有多个变量之间的关系怎么保证问卷的效度呢？除了问卷措辞和逻辑的信度外，效度也是我们需要注意的方面，“问该问的问题”看似简单，实则整个问卷的灵魂。效度检验怎么做？1研究者自检第一种方法是研究者自检，当问卷完成后可以把它搁置一段时间，等你快要忘记问卷内容时，再按照定义判断问题的好坏。在判断问题质量时，应该尽量明确行为和态度的定义。假如你的问卷中有关于“态度”的问题，如“我常常向同事请教”，相应的行为意向应该是“向同事请教是个好主意”而不是“我的同事都很好”。处理较复杂的态度和行为问题时，我们可以把近义词放在一起，看看类似的问题是否可以“混过去”，当二者表述了同一个意思，你的问题就需要修改了。2焦点小组讨论第二种方法是对调查对象进行焦点小组讨论，在大规模调查之前先抽取3-12人讨论设计好的问卷。在看过问卷后，请他们分享自己对这份问卷的理解，比如：“你每月所获得的报酬是多少”，出题者指的报酬往往是既定工资，但答题者可能会产生困惑：“为什么报酬指的是工资而不是综合收入？”然后他们理解困难的原因，根据反馈意见修改问卷。有时候也可以请有经验的学者完成这个过程，即专家评审法。这种方法反馈效率高，比较适用于组织中的研究。3问题分类法第三种方法是问题分类法，主要分两步。第一步，研究者把问题一个一张打印在小卡片上，研究者邀请4位调查对象，不告诉他们任何问卷相关的解释，让他们对问题进行分类。这与你原本设置的问题架构可能会不同，需要记录出错的原因，并计算同意程度，这个程度反应了调查对象之间理解的一致性。第二步，研究者根据之前的反馈修改问卷后，另外邀请4人进行调查，告诉他们题目个数和架构，让他们把不同的问题放到各个架构中。根据他们的分类信息计算同意系数。系数越高，问卷的效度就越高。把这两个步骤重复进行，便可以不断减少理解问题的误差，直到研究者满意为止。4预调查第四种是预调查，即先做70-100人的小规模调查，将收集到的数据计算区别效度和聚合效度，根据统计结果，修改调查工具，再进行大规模的调查。这种方法往往成本更高，也无法得到出错原因。在实际调研中，如果调查样本不易请到，专家评审法和焦点小组法是最常用的。如果问卷设计中引入如果新的概念和问题，那么测度分类法和预调查法是比较合适的。思考题针对某网站做一份购买意愿的用户调研，想得到网站总体的有用性，问卷设计者的问题是这样的：1、这个网站上的产品价格信息对我非常有用2、这个网站上的产品描述信息对我非常有用3、这个网站上的产品多样性对我非常有用4、产品的多样性对我是否在这个网站购买非常重要请讨论这些问题的不足之处。

大家对调查问卷想必都不陌生，特别是最恐怖的一种调查问卷——考卷！周末带儿子逛商城，碰到某英语培训机构的市场调查促销活动，这个英语培训机构恰好是我已经种过草的，索性我就积极配合了她，只见她在手机上打开一个类似如下的调查表：另外，最近我参与到一个供应链协同云平台的项目中，需要针对这个平台，在老客户群里做一些需求调研，所以要设计一份客户需求调研问卷。那么，我们要做这样一份问卷，最关键的是什么呢？是我们该问什么问题！所以，我们首先要进行调查问卷的需求分析！那下面这个脑图提供给大家做个参考：脑图左边的部分是我们在设计问题之前需要考虑的影响因素，而右边的部分，是我们分析清楚影响因素之后，对设计问题进行的分类，并且要检查分类之间不重叠、不遗漏，之后，再逐一细化分类下的问题。通过对业务的抽丝剥茧，了解产品，了解客户，层层递进、逻辑清晰地多问自己几个问题，再通过小组的头脑风暴，我们就能迭代出一份令人满意的调查问题清单了。弄清楚要调查的问题之后，就该考虑实现方式了。我们考虑过搭建一套WPLMS系统的APP应用，这样可以连带着客户售后支持也一起做了，但由于时间的关系，我们最终还是采用了最方便快捷的Excel调查问卷的方式。在调查问卷中，一般题型分为多选题、单选题、填空题等等，那使用Excel做调查问卷时，相应地，我们就可以使用“单选框”、“复选框”、“组合选项框”这些窗体控件了。这些窗体控件我们要到Excel的“开发工具”页签中找，默认这个页签是不可见的，我们可以这样把它露出来：下面我们就先来个多选题：通过插入复选框表单控件，做一个多选题的选项，左键点击复选框，实现的是选中或取消选中，要想对复选框控件做修改，比如调整颜色、格式、位置等，或者选中复选框控件进行复制，都需要通过右键点击控件的方式。再来看看单选题：单选题跟多选题处理方法很相似，使用的是单选选项按钮控件，但是有一点要注意，当存在多个单选题时，为了保证各个单选题的选项之间不相互影响，一定要把一个单选题的所有选项按钮都放到一个分组框内，否则所有的单选选项按钮中，就只能有一个被选中。最后，别忘了，要体现出调查问卷的专业水准，表头、表尾可不能少，公司的LOGO、网址的链接、调研问卷的说明等等，都要走起来。当我们从客户那里收集回来问卷之后，就该开展下一步的分析行动了，对于我的这份平台需求调研问卷，我需要做平台配置的匹配，客户个性化方案的制定等等。还有一些调查问卷，收集回来的是一些可分析的数值，需要对这些数值做进一步的抽样统计分析，可以用专业的SPSS软件，当然，你仍然还可以用最最亲民的Excel！再结合恰当的统计图表，相信你一定会做出一份专业的调查分析报告！本文版权归Excellive所有，更多Excel好文和本文示例下载，请关注Excellive！喜欢的话就请点赞、收藏、分享吧！如果您有问题或建议，欢迎留言与大家一起分享！