問卷設計的原則與技巧-分析篇

問卷設計的原則與技巧-分析篇

問卷設計(Questionnaire Design),是一個依據調查目的,有系統地製作問卷的過程。這篇我們將實際講解「問卷設計懶人包」裡面的概念,讓你可以更清楚知道如何設計一份好的問卷。

如果看完這篇文章你很喜歡這個概念,歡迎免費下載懶人包隨時參考使用。

資料的多樣性

在進行資料分析之前,必須先對資料的類型有所瞭解。一般來說,依據不同的資料源和蒐集方式,資料大致可以分成「結構型資料」、「半結構型資料」和「非結構型資料」三種。

  • 結構型資料:指有固定的欄位固定的格式固定的順序甚至是固定的佔用大小的資料類型。是很有條理的資料類型。由於這類型的資料相對乾淨,因此後續分析處理相對容易,也不用考慮一些例外狀況。
  • 半結構型資料:指具有欄位的資料類型,因此可以依據欄位來進行查找,但並不保證每個欄位的資料都具有一致性或無缺漏。例如一個資料集中,可能只有部份資料含有電話欄位,同時只有部份資料含有地址訊息。
  • 非結構型資料:指缺乏欄位概念或較難處理的資料類型,例如對話文字、圖像、影片、音檔等等。這類型資料通常較難應用,需要透過一些資料清洗的過程,包括格式處理、選擇過濾、合併拆分等,才能做後續的分析處理。

問卷調查之所以是目前最廣泛被採用的調查方式之一,除了省成本、省時間和跨地域的特型外,很重要的原因在於其蒐集來的資料大多為結構或半結構,相比其他資料更容易應用與分析。

分析前的準備

瞭解完資料的類型和特性後,接下來要做的就是資料的清洗。永遠要記得「Garbage In, Garbage Out」,如果分析時用的資料不具信度和效度,出來的分析就不會是一個有價值的結果。

資料需要清洗的地方有很多,包括「涵蓋誤差」、「抽樣誤差」、「遺失的資料」、「異常離群值」、「編碼的問題」等等。

除了清洗,資料還可能會說謊:

除了被人惡意以機器人填寫,就算是人類填寫問卷都有可能會說謊。說謊可以分為兩種,一種是有意識地說謊。譬如你對於目前正擔任別人感情第三者角色的人,對於社會目前第三者的看法。對方內心也許是認可這種行為,但多數人會選擇遵循主流社會的價值觀,選擇一個道德正確的答案。

而另一種情況是無意識地說謊,譬如你詢問「當你面前有一個飢餓的孩童需要你資助時,你會不會拿出錢資助?」,很多人在填寫的時候會填會,但在現實實際面臨這樣的情境時,很多人不一定能這麼果斷地拿出錢,內心可能會有更多的選擇。

人心就是這麼不可預測,但這也是分析階段有趣也困難的地方。好在現在除了問卷調查外,還有更多調查方法可以輔助,包括輿情分析、焦點團體、田野調查等等,相信搭配更多元的調查方式,分析的結果也會越來越明朗。

分析目的

依據不同的分析目的,通常會有不同的分析方法。分析目的通常可分為「描述性分析」、「診斷性監測」、「預測性分析」三種。

  • 描述性分析:「過去發生什麼」和「為什麼發生」,例如常見的平均數、標準差等等。
  • 診斷性監測:「現在發生什麼」,例如觀察後台滿意度有無明顯波動。
  • 預測性分析:「未來會發生什麼」和「該如何行動」,例如迴歸分析等等。

分析結果

當資料分析完後,結果大致可歸納成「分類」、「分群」、「預測」、「關聯」四種。

  • 分類:資料已有標籤化,依據標籤進行分類
  • 分群:資料無任何標籤,將資料標籤化分群
  • 預測:透過資料建立模型,透過模型進行預測
  • 關聯:透過資料發現資料間的關聯性或規則模型

分析視覺化

為了更好呈現分析的結果,通常會再進行資料視覺化。如何挑選適合的呈現方式,就要依據資料想呈現的重點和形式有關。

  • 比較(Comparison):長條圖、折線圖
  • 結構(Composition):堆疊長條圖、圓餅圖
  • 分佈(Distribution):直方圖、散布圖
  • 關係(Relationship):泡泡圖、散布圖

工具介紹

 

學再多,不如自己試試看吧!

看完上方的教學文章後,你是否也想試著學以致用呢?三秒鐘免費註冊 SurveyCake 會員,就能立即應用所學去建立一份問卷囉!

 


如有任何問題或合作意願,歡迎隨時與我們聯繫!

SurveyCake 是一個台灣開發的企業級雲端問卷服務,我們希望連結所有與問卷有關的接觸點。歡迎追蹤我們的 Blog 掌握最豐富的文章訊息,也歡迎附上原文連結分享給更多人知道

 
企業級的雲端問卷服務 SurveyCake 無限流量 x 終身免費!
趕快加入我們吧!若有任何問題,歡迎隨時來信至 support@surveycake.com
文章授權(創用CC授權)
by-nd
comment

CONTACT US

We're not around right now. But you can send us an email and we'll get back to you, asap.

Sending

©2019 Business Next Publishing Corp. 聯絡、建議隱私權

Log in with your credentials

or    

Forgot your details?

Create Account