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调查设计101:选择调查反应量表

《调查设计101:选择调查反应量表》

您如何设计调查或表格会影响您获得的答案。 这包括您使用的语言,问题的顺序,当然还包括您使用的默认值和范围。

本文将重点关注响应量表。 这可以是一项调查(1-5对比1-10等)或下拉菜单,它还包括您使用的语言。

回想一下您填写的上一次调查,询问您的年龄或薪水。 默认范围(年龄20-25岁与20-30岁)如何影响数据的精确度?

当然,调查提供了深入了解访客态度的信息。 某些调查还允许您将自己与竞争对手进行比较。 但正如UIE%E7%9A%84Jared” spool> ,由于调查设计的细微差别,跨公司的比较可能并不那么容易:

《调查设计101:选择调查反应量表》

Jared Spool:

“我在这个例子中的观点是,规模设计和锚点选择将影响受访者的评级 – 无论是更高还是更低。 这是我对每家公司使用不同调查工具的跨公司比较数据集持怀疑态度的一个关键原因。 如此多的变数在起作用,合法的比较是不切实际的。“

那么你可以做些什么来获得准确的数据呢? 首先要了解不同类型的调查回答中的一些差异和缺点。

首先,这里有一些不同类型的响应量表……

3种调查反应量表

在设计调查时, %E8%B0%83%E6%9F%A5%E5%93%8D%E5%BA%94%E9%87%8F%E8%A1%A8%E5%BE%80%E5%BE%80%E6%9C%89

  1. 二分法
  2. 评级量表
  3. 语义差异量表

1.二分法

二分法有两种截然相反的选择。 一些例子是:

  • “是还是不是”
  • “对或错”
  • “公平”或“不公平”
  • “同意还是不同意”

回应中没有细微差别的可能性,并且受访者无法保持中立。 但是缺乏中性选择实际上有很多价值。

有时,特别是在长期调查中,你会受到所谓的%E9%9B%86%E4%B8%AD%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E8%AF%AF%E5%B7%AE%E7%9A%84%E5%BD%B1%E5%93%8D“>

2.评级量表

评分量表可能是您最熟悉的。 “在1-10的范围内,您对我们今天的服务有多满意?”

三种最常见的评级量表是:

  • 1-10比例
  • 1-7比例
  • 李克特量表(1-5)

根据您选择的比例,结果是否存在差异? 完全。 在较大的尺度上有更多的变化,因此常规是使用李克特量表。

最常见的是李克特量表 。 Rob Balon博士建议“始终使用1-5级,其中5为正端,1为负端。 永远不要用1作为积极的结局。“

李克特量表上的一点

Jared” spool>另一个重点%E6%98%AFLikert” scales> ,这是调查设计中最常用的一个。 他实际上反对我们在尺度上使用的标签(满意和不满意)而不是尺度本身:

《调查设计101:选择调查反应量表》

Jared Spool:

“这是关于我们如何创建规模。 我们从这个中性点开始。 这就是五点李克特量表的工作原理。 我们添加两种形式 – 在这种情况下,满意和不满意 – 然后,因为我们认为人们不能只满足或不满意,我们将增强那些形容词“有点”或“极端”。 “好的,但非常满意就像极其可食用。 这个术语并不那么有意义。

如果我们把它变成中立的话,我们会围绕喜悦和挫折建立一个规模呢? 现在我们在这里有一些工作要做。 现在我们已经有了一些能告诉我们更多的东西。 我们不应该做满意度调查,我们应该做愉快的调查。 我们需要改变我们的语言,以确保我们专注于正确的事情。 否则,我们会得到这样的垃圾。“

因此即使满意和不满意是“常见做法”,它们也可能不是“最佳实践”。特别是在用户体验研究中,您真正想要%E8%AE%A9%E5%AE%A2%E6%88%B7%E9%AB%98%E5%85%B4“>

3.语义差异量表

%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%B7%AE%E5%BC%82%E9%87%8F%E8%A1%A8%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%94%B6%E9%9B%86%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B9%B6%E2%80%9C%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E5%8F%97%E8%AE%BF%E8%80%85%E7%AD%94%E6%A1%88%E7%9A%84%E5%86%85%E6%B6%B5%E6%84%8F%E4%B9%89%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%A7%A3%E9%87%8A%E3%80%82%E2%80%9D%E8%BF%99%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E8%AF%8D%E9%80%9A%E5%B8%B8%E5%9C%A8%E8%B0%B1%E7%9A%84%E4%B8%A4%E7%AB%AF%E9%83%BD%E6%9C%89%E4%BA%8C%E5%88%86%E8%AF%8D%E3%80%82″>

根据The Benchmark Company首席执行官Rob” balon> , “具有讽刺意味的是,当你分析SD量表时,它们基本上分为两个因素:正面和负面。 实际上没有必要采取七个步骤。“

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  • 初学者转换率优化指南

    通过Peep Laja

    调查设计只是CRO派的一部分。 了解收集定量和定性数据的正确方法,以提高转化率。

  • 此字段用于验证目的,应保持不变。

你应该使用哪种?

这取决于您想要的数据类型。

二分法(“是”与“否”)对于数据的精确性非常有用,但它们不会在受访者的答案中产生任何细微差别。 例如,询问客户是否对体验感到满意(是或否),几乎不会让您了解您是否正在改善普通客户的体验。

像Likert Scale或NPS这样的东西可能会更好,因为规模的范围增加了。 虽然,这是一个重点, Jared” spool> , “无论何时你扩大规模以查看更高分辨率的数据,它都可能是数据毫无意义的标志。”

那么,我认为信息越可量化(例如行为问题),范围应该越小。 当你想衡量态度或感受时,使用5或7点语义差异量表是一个很好的策略。 李克特量表(满意与不满意)对于态度有点普遍, 正如SurveyGizmo所说 ,“ 语态差异问题是在评估态度的背景下提出的。”

还有一种古老的技术被称为Guttman尺度 ,它在二分法或李克特量表上都有所改变。 你所做的就是提出一系列相互依赖并逐渐升级的问题。 这是%E6%9D%A5%E8%87%AAchangingminds.org%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%B8%AA

Jared” spool>在与客户调查的关系中%E8%B0%88%E5%88%B0%E4%BA%86Guttman%E7%9A%84%E8%A7%84%E6%A8%A1“>

这可以是衡量满意度的有用工具。

序数和区间尺度

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  • 公称
  • 序数词
  • 间隔

与响应规模有关,有一个体面的争论永远在序数和间隔尺度上进行。

序数尺度是指具有订单的数字,例如“跑步者在比赛中的完成位置,运动队的等级以及您从调查或问卷调查中使用的评分量表中获得的值,如单一轻松问题。”%E6%9D%A5%E6%BA%90“>

使用序数量表,如果您按照1-5的等级询问客户满意度,则4并不一定意味着它们的满足度是2的两倍.1和2之间的差异不是必然与4和5之间的差异相同。

间隔尺度是指我们可以在序数之间建立相等的距离 – 例如,当我们以华氏度为单位测量温度时。 19和20度之间的差异与80和81相同。

MeasuringU%E5%88%9B%E5%A7%8B%E4%BA%BA%E8%AF%84%E5%AE%9A%E9%87%8F%E8%A1%A8%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%8C%89%E6%AF%94%E4%BE%8B%E7%BC%A9%E6%94%BE“>

《调查设计101:选择调查反应量表》

杰夫萨罗:

“评级量表可以缩放以具有相等的间隔。 例如,主观心理努力问卷(SMEQ)具有与适当标签相对应的值。 您可以看到数字之间的距离相等,但标签会根据人们解释其含义的方式而有所不同(最初是荷兰语)。“

什么是实际差异?

这里有两个论点。

来自SS Stevens的经典立场是,除了间隔数据之外,你无法计算其他任何东西。 正如Sauro解释的那样,“他说你不能添加,减去更少的计算平均值或标准偏差,而不是间隔数据。”Sauro %E7%BB%A7%E7%BB%AD%E8%AF%B4%E9%81%93“>

《调查设计101:选择调查反应量表》

杰夫萨罗:

“对于许多学者和应用研究人员来说,这种限制是一个问题,因为评级量表数据是营销,可用性和社会科学研究的核心。 如果我们不能使用平均值和标准差,我们也不能使用大多数统计检验(在计算中使用均值和标准差)。 甚至大多数非参数测试都将原始值转换为排名(序数),然后计算平均值或中位数。“

然而, %E5%BC%97%E9%9B%B7%E5%BE%B7%E9%87%8C%E5%85%8B%C2%B7%E6%B4%9B%E5%BE%B7” sauro> ……

这里有6个任务时间(比率数据):

7,6,4,2,9,10

以下是美国东北部城市6摄氏度的高温(区间数据):

7,6,4,2,9,10

以下是对推荐问题可能性(顺序数据)的6个回复:

7,6,4,2,9,10

现在这里有6个来自足球运动衫背面的数字(名义数据):

7,6,4,2,9,10

您的数据是间隔还是序数是否重要?

在学术界之外,没有太多争论。 虽然差异的重要性也很重要,但实际上重要的是改进的证据。 Jeff” sauro>在实践中%E8%A7%A3%E9%87%8A%E4%BA%86%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80%E4%BB%80%E4%B9%88%EF%BC%9A”>

《调查设计101:选择调查反应量表》

杰夫萨罗:

“在应用研究中,我们在大多数情况下都对确定哪种产品或设计产生更高分数感兴趣,无论是满意度,可用性还是忠诚度。 差异的大小也很重要 – 对于用户来说,2点差异可能比1/4点差异更明显。 但即使你犯了这个错误,并说用户对一种产品的满意度是两倍,你几乎肯定会发现两种产品的效果更好,即使实际的满意度差异较小。“

根据Rob Balon博士的说法,“在学术界之外几乎没有任何争论。 大多数在线调查都使用描述性统计和简单的横幅或交叉表,可以使用卡方进行分析,这是一种非参数分析工具。“

无论如何,无论如何, %E8%AF%84%E4%BC%B0%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E6%84%9F%E7%9F%A5%E8%AF%84%E7%BA%A7%E7%9A%84%E6%9C%89%E6%95%88%E6%80%A7%E6%98%AF

调查量表的局限性

即使您使用适当的比例设计完美的调查,您仍然可以想到的洞察力存在局限性。 特别是如果您只进行有限范围的调查或偶尔进行此类调查(并且没有其他形式的转换研究)。

数字背后的意义

当您运行比例,例如净推荐分数时,您会得到一个数字,您可以将其与您的竞争对手和您过去的分数进行比较,但它对您的用户体验有多少肯定存在限制。

我没有听到比Jared Spool关于设计和指标的讨论更好的解释:

《调查设计101:选择调查反应量表》

Jared Spool:

“当Medium的人给我发这个时,我感到非常失望:”你有多大可能建议给朋友或同事写Medium?“这甚至不是10分制。 这是一个11分的规模,因为10不够大。

这被称为净推动者得分和净推动者得分,如果你看一下每个人想要比较的行业平均值,低端通常在60年代中期,而高端通常在80年代中期。 你需要一个10分制,因为如果你有3分制,那么你永远不会看到差异。 无论何时扩大比例以查看更高分辨率的数据,它都可能是数据无意义的标志。 这是交易。 一家公司的净推动者得分会像曼联那样说出这个问题吗?

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但那是负面的。 积极的一面怎么样?

什么实际上运作良好? Harley-Davidson的顾客喜欢Harley-Davidson,他们非常喜欢他们在身体上纹身公司的标志。 这是最原始的定义中的品牌。“

这也取决于你卖的东西。 作为Forms” that work>作者Caroline” jarrett>说:

《调查设计101:选择调查反应量表》

Caroline Jarrett:

“仅从在调查中使用净推荐分数作为问题的观点来看,我们不得不问这个问题对于回答这个问题的人来说是否意味着对业务的影响。 有些事情“我会向朋友推荐这件事”是人们真正要做的一件非常重要的事情。 但还有其他一些事情,你永远不会推荐给朋友,因为你没有推荐,你肯定不会推荐这些类型的东西。

所以你可能真的非常热衷于这个产品,但你可能永远不会觉得向你的朋友推荐痔疮膏的冲动。 你懂? 那不是真正衡量该产品的价值。 我对Net Promoter Score持怀疑态度。“

所有这一切都是说收视率可以告诉你很多,但他们无法告诉你一切。 当人们告诉你有一个问题可以告诉你公司的运作方式时,要持怀疑态度。

小调整,差异很大

几乎任何因素都可以影响调查结果(这就是为什么Spool上面提到的准确基准数据难度的原因)。

研究咨询公司GreatBrook%E4%B8%8E%E5%AE%A2%E6%88%B7%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%86%E4%B8%80%E9%A1%B9%E5%AE%9E%E9%AA%8C%EF%BC%8C%E4%BB%96%E4%BB%AC%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%BA%86%E4%B8%80%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%85%B7%E6%9C%89%E7%9B%B8%E5%90%8C%E5%B1%9E%E6%80%A7%E7%9A%84%E4%B8%8D%E5%90%8C%E8%B0%83%E6%9F%A5%EF%BC%8C%E5%8F%AA%E6%98%AF%E4%B8%8D%E5%90%8C%E7%9A%84%E8%A7%84%E6%A8%A1%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E3%80%82″>

  • 仅为端点提供具有锚点的数字刻度(例如,仅针对1和5个端点呈现1到5刻度以及口头描述)导致更多人选择端点。
  • 将量表作为一系列口头描述来呈现(例如“你是非常满意,非常满意,有些满足,有些不满意,非常不满意,还是非常不满意?”)会导致更多的%E5%88%86%E6%95%A3%E5%92%8C%E6%9B%B4%E5%B0%91%E7%9A%84%E5%8F%8D%E5%BA%94%E9%9B%86%E4%B8%AD%E3%80%82″>
  • “学校等级”规模导致更多的分散。 学校成绩等级是您要求受访者对A,B,C,D和F等级的表现进行评分的地方。

使用适当的语言和尺度

对于某些信息(比如年龄),您可以通过多种方式提出要求。 每个都产生不同的精度。

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由于比例尺更准确,为什么你会看到这个问题的范围(以及收入等问题)? 因为他们是个人的。 有些人可能对披露他们的确切年龄或收入很敏感,因此人们更愿意给出范围,例如上面的名义尺度例子中所见。

根据Rob Balon博士的说法,“你几乎不得不使用名义聚类方法来询问年龄,收入,种族等,否则你会面临很大的%E6%97%A0%E5%BA%94%E7%AD%94%E9%94%99%E8%AF%AF%E9%A3%8E%E9%99%A9%E3%80%82%E2%80%9D”>

基于已知特征的群体

对于某些信息,例如年龄或工资,您希望根据已知特征进行分组。 换句话说,您对收入进行分组的方式取决于您正在学习的人口。

如果是大学生,那么范围会低得多。 如果这是对一般人群的研究,那么2万美元或更少是一个很好的第一阶段。 接下来是$ 21至39k,$ 40- $ 69,$ 70- $ 99k,$ 100至$ 150k,以及$ 150 plus。

正如Rob” balon> ,“无论你在学习什么人口,都要确保这些收入突破符合人口的已知特征。 不这样做会产生额外的偏见。“

同样,用客户自己的语言撰写调查也很重要。 你是怎样做的? 您可以通过电话与客户交谈。 或者运行焦点小组。 或者进行一些现场调查。

无论如何,您都希望使用客户习惯与之交流的词语 – 术语,行话,情感。

人口统计学最佳实践

因此,对于人口统计信息等敏感信息,您如何确定要使用的默认值,使用哪个词,使用哪个比例?

好吧,除了焦点小组和访谈以更好地了解您的客户之外,还有一些通用指南和最佳实践( %E6%AD%A4%E5%A4%84%E5%88%97%E5%87%BA“>

例如,年龄范围指南如下:

  • 未满18岁
  • 18至24年
  • 25至34年
  • 35至44年
  • 45至54年
  • 55至64年
  • 年龄65岁或以上

您也可以聘请经验丰富的市场研究顾问,如果您的运作良好,可以告诉您,但当然,这完全是另一项费用。

但是,您必须平衡您想要获得的特异性水平以及您的听众在回答问题时所感受到的舒适度。

结论

即使看起来调查问题的默认范围是任意的,但很多设计仍然落后于他们。 无论您使用李克特量表,二分法量表还是语义差异量表,都取决于您要学习的内容。

此外,当试图获取年龄或收入等敏感信息时,要求确切的数字就行不通(无应答偏差),因此我们使用名义聚类(18-24等)。

您可以做的最好的事情是,在设计客户调查之前,学习调查规模最佳实践(上面有一个链接),并了解您的受众最能回应的单词,短语和范围。

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