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问卷设计核心要素
演讲人:
日期:
目录
CATALOGUE
02.
问题类型与编制标准
04.
工具与平台适配
05.
测试与优化流程
01.
03.
逻辑控制机制
06.
交付与存档管理
问卷基础框架
01
问卷基础框架
PART
目标定位与需求分析
确定问卷希望收集的信息类型,包括基础数据、意见反馈、行为数据等。
明确调查目标
明确问卷的受访人群,包括其背景、特点、需求等。
识别目标受众
深入了解目标受众对问卷主题的认知、态度和行为。
分析需求细节
问题层级结构设计
6px
6px
6px
收集受访者的基本信息,如性别、年龄、职业等。
基础信息问题
通过开放式或封闭式问题,进一步挖掘受访者的观点、态度或行为背后的原因和动机。
深入探究问题
针对调查目标设计核心问题,确保问题准确、精炼、有针对性。
核心问题设计
01
03
02
根据问题的重要性和关联性,对问题进行筛选和排序,确保问卷的针对性和高效性。
筛选与排序
04
逻辑分支初步规划
逻辑关联
确保问题之间具有内在的逻辑关联性,避免问题的跳跃和重复。
01
分支设计
根据问题的层级和逻辑关系,设计合理的问卷分支,确保受访者在回答问题时能够顺畅地思考和回答。
02
预期结果
预测问卷可能的回答情况和数据分布,为数据分析和结果解读做好准备。
03
02
问题类型与编制标准
PART
避免引导性提问
在问题中不应包含暗示或诱导性的内容,以避免影响受访者的回答。
选项应互斥且完备
选项之间应相互排斥且涵盖所有可能的情况,以确保数据的准确性和完整性。
选项数量不宜过多
一般应控制在4-6个之间,以避免受访者产生困惑或选择困难。
随机排列选项顺序
为避免顺序效应,应随机排列选项的顺序。
选择题编写规范
量表题设计原则
确定测量目标
量表题应明确所要测量的概念或变量,以便选择合适的测量工具。
遵循科学性和客观性
量表题的设计应符合科学原理和客观事实,不应包含主观臆断或偏见。
保证测量精度和准确性
应选择合适的测量单位和测量工具,以确保数据的可靠性和有效性。
考虑受访者的认知能力和文化背景
量表题的设计应考虑受访者的认知能力和文化背景,以确保其能够正确理解和回答。
开放题引导技巧
明确问题核心
鼓励自由表达
避免过于宽泛或模糊的问题
适度引导回答
在开放式问题中,应明确问题的核心和主题,以避免受访者偏离主题。
问题应具体、明确,避免过于宽泛或模糊,以便受访者能够准确理解和回答。
应鼓励受访者自由表达观点和想法,不要限制其回答范围或方式。
可以通过提示或举例等方式适度引导受访者回答,以便获取更有价值的信息。
03
逻辑控制机制
PART
跳转逻辑关联规则
逻辑跳转
基于受访者的回答,自动跳转到相应的题目或模块。
01
关联条件
设置题目之间的关联条件,确保受访者回答的逻辑连贯性。
02
逻辑回环
避免出现逻辑回环或死循环,确保受访者能顺利回答问题。
03
跳转触发
明确触发跳转的条件,确保跳转逻辑准确无误。
04
题目顺序优化策略
逻辑顺序
难度梯度
关联排序
自定义顺序
按照问题的逻辑顺序进行排序,确保受访者能顺畅回答。
设置题目的难度梯度,逐渐引导受访者深入回答。
将关联紧密的题目放在一起,以便更好地理解和回答问题。
根据调查目的和受访者的特点,灵活调整题目顺序。
通过预设逻辑规则,检查问卷中是否存在逻辑冲突。
逻辑冲突检查
逻辑冲突预测试方法
模拟受访者的回答过程,检查问卷的跳转逻辑是否准确。
仿真测试
对收集的数据进行初步分析,检查数据之间是否存在逻辑异常。
数据分析
根据测试结果,修正问卷中的逻辑问题,优化问卷设计。
修正优化
04
工具与平台适配
PART
常用设计工具对比
6px
6px
6px
功能强大,支持定制,但需要一定的技术基础。
AdobeForms
提供大量模板,设计简单,支持数据分析,但需要付费才能使用高级功能。
SurveyMonkey
易于使用,适合快速创建和分享,但数据分析和定制化程度有限。
GoogleForms
01
03
02
专业性强,支持复杂研究设计,但价格较高。
Qualtrics
04
在线协作平台功能
实时协作
支持多用户同时编辑和查看问卷,提高协作效率。
01
权限管理
可以设置不同的用户权限,保证问卷设计的数据安全性。
02
数据收集
支持多种数据收集方式,如邮件、社交媒体等,方便扩大样本范围。
03
数据分析
提供实时数据分析和可视化工具,帮助用户更好地理解数据。
04
便于数据备份和分享,但无法进行数据分析和挖掘。
PDF格式
适用于高级数据分析师,可以进行复杂的数据处理和分析。
SAS、R语言格式
01
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03
04
适用于Excel、SPSS等数据处理和分析工具。
CSV格式
保留问卷原始数据格式,方便后续数据处理
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