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  问卷调查对问卷设计的要求很高,数据质量很大部分依赖于此。

  

  问卷的质量会直接影响到收集到的数据的质量。在面对问卷设计的时候,我们往往过于轻敌,自以为已经做得很好,其实一些基本原则和注意事项很容易被忽视。

  问卷调查的好处在于,我们能够通过来自大样本的结构化数据,对事实作出精准的描述和推断,这是定性研究所难以做到的。

  但是,一个问卷调查,如果对错误的用户提了错误的问题,收到的数据将无法反应实际情况。更可怕的是,如果我们对此一无所知,轻信问卷数据的质量,就会得出具有误导性的结论。

  问卷调查还有另一个风险,就是我们往往依赖问卷填写者的自我报告,他们填写的答案往往会受到自身的一些认知局限的影响,未必能反映客观事实,这也是我们在设计问卷的过程中需要尽量避免的。

  问卷测得的数据与实际情况之间存在的偏差,主要受到以下因素的影响:

  (1)人

  人的回忆是不准确的:相比于自己做过某事,人们很容易忘记自己没有做过某事;人们很难记起往事发生的确切时间;人们很难记起大多数经历的细节。

  人在回答问题的时候可能会受到社会期许效应的影响。人们了解社会对人的行为有一定的期待,也担心自己的某些真实情况不被他人认可。因此他们倾向于根据社会的期许来调整自己的答案。

  人们总是倾向于给出答案,即使自己并不清楚。

  人们报告的往往是他们对事情的理解,未必与客观事实一致。

  (2)问卷

  问题的措辞、选项的措辞、选项的顺序和前后文语境都会影响用户对问题的理解,从而也就影响了用户的回答。

  那么,对于问卷设计来说,好问题的标准是什么?

  好问题首先要有明确的测量目标,也就是问题实际上要测量的事件是什么;其次,对于这个测量目标,好问题能够有较高的信效度,也就是能够达到稳定而准确。

  

  信效度图解

  要尽量减少测量的偏差,有几个基本条件:

  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?

  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。

  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。

  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。

  研究设计

  在开始动手编制问卷之前,我们需要先搞清楚一些更核心的问题。

  目标调查对象是谁?

  我们需要对目标群体有一定的了解,包括他们掌握的相关信息、习惯使用的术语等,才能够提出合适的问题。

  研究目的是什么?

  我们做的研究可能有需求方,了解清楚他们的期望。尝试用一句话描述本次调研的目的,这考验的是我们对研究关注的核心问题以及研究的根本价值的了解。

  目的假设变量问题

  从根本目的出发,我们可以衍生出一些具体假设。如果条件允许,可以先对目标群体做个访谈,帮助我们拓展思路和形成假设。每一个具体的假设都揭示了我们应该测量哪些变量,而每个变量可能需要用多个问题去测量。目的假设变量问题这个架构树帮助我们紧贴研究目标去思考应该提出哪些问题。

  

  目的-假设-变量-问题

  也可以通过让团队成员头脑风暴的方式来收集团队想要了解的问题(不需要写出规范的问卷题目)。但是需要注意的是,每一个问题都需要有存在的理由,即它对研究目标的贡献是什么。最终留下的问题数量尽量不要太多。30个题目的问卷大概就需要用户花费20分钟去填写,如果超过20分钟,问卷的回应率和答题质量都会有所下降。

  问题设计

  我们已经列出了为了达到研究目的,我们需要知道的问题的清单。下一步是好好设计这些问题的措辞,以避免不必要的测量误差,提高测量的准确度。

  下面是一些通用法则:

  让用户预测自己的行为往往不准确,直接问他们过去的行为可能更好。用户在预测自己行为方面往往做得不太好,如果你问他们是否会使用某个产品或者服务,他们很可能会说会,但是这并不可信。直接问行为,用用户过去的行为去预测他未来的行为更加可靠。

  避免问否定性的问题,填写者可能会少看了不字。比如,当你的问题是下列哪些因素对你来说最不重要?时,用户可能因为粗心而看成下列哪些因素对你来说最重要?

  推测原因、提供解决方案对用户来说都较难回答,尽量不让用户回答这些问题。你是否曾经因为找不到某个功能而放弃使用A网站?用户也许记得放弃使用A网站的经历,但他们未必能够意识到放弃使用的原因。

  不要一次问多件事。在购买纸质图书或电子图书时,你最看重哪些因素?这样的问题会让用户产生困惑,究竟要回答前者还是后者,尤其是两者对应的答案不一致时。对研究员来说,这种问题的答案也很难分析,无法清晰地界定用户的选择代表的具体意义。

  

  避免在问题中隐含假设。你最喜欢A网站的什么?这个问题假设了用户对网站的某些部分存在好感,但是这个假设未必成立。

  不要问极端的问题。你每次上网都浏览新闻吗?由于极端问题出现的概率较低,对于这种问题大多数的用户会回答否。这样获得的数据没有太大价值。直接询问频率可以获得更加具体的信息。

  明确你感兴趣的时间期限。你购买化妆品的频率是?用户可能会根据最近一个月、最近半年或者最近一年的情况来作答,真正糟糕的是不同的用户可能会选择不同的时间期限。因此说明你希望用户根据哪段时间的情况做判断会更好。

  选项设计

  选项要对称

  选项的正向和反向形容需要有相同的粒度和强度。如下图的选项不正确地给了负向情绪以更高的强度。

  

  选项不对称

  保证所有用户都有合适的选项

  最好穷尽所有可能,如果无法做到,也可以提供一个其他选项给那些没有被覆盖到的用户。即使是李克特量表,有时也需要加入一个不适用选项,避免强迫用户选择。

  

  应该提供一个其他选项

  选项要很具体

  不要有含糊不清的表述,能够用数字表达的尽量不用很少经常这类表述。

  选项要互斥

  如果是单选题,一个用户不能够既符合A选项,又符合B选项。如下图,情有可原表示不该,但是可以理解,那么持这种观点的用户应该选择不该还是情有可原?

  

  选项不互斥

  选项的顺序要一致

  比如1永远是最不同意,5永远是最同意(或者相反)。如果一份问卷中选项的方向发生改变,用户可能没有注意到或者习惯性按照原来的方向进行选择。

  如果答案没有逻辑顺序,尽量做到随机排列

  顺序可能会影响用户的选择,我们通过随机的方式来降低这种影响。

  选项的含义要清晰

  我经常做有氧运动。同意、不同意当用户选择不同意的时候,表示的是自己做有氧运动的频率低于经常,还是高于经常?

  顺便说说访谈

  访谈和问卷调查类似,都是向用户提问题。它们之间最大的不同是,问卷调查得到的答案是封闭式的、结构化的,而访谈得到的回答是开放式的、难以预期的。

  访谈和问卷遵循一些相同的提问原则,比如不要带有引导性,要尽量消除社会期许的影响,尽量询问事实而非让用户预测等。

  但是访谈是人跟人的对话,而不是人跟问题的对话。所以访谈员未必跟着设计好的提纲走。如果被访者对问题存在疑问或者误解,访谈员有机会去发现并进行解释;访谈员还可以针对被访者的回答进行追问,以便对问题有更深入的了解。

  问卷调查对问卷设计的要求很高,数据质量很大部分依赖于此。但是访谈除了遵循一些和问卷设计一样的规则之外,更多地依赖于访谈员的访谈技巧和现场发挥。

  本文由 @cyan_zheng 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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