“问卷调查的那点事”

问卷调查，是定量分析过程中一种较低成本且能快速收集数据的工具，一般通过问卷来进行大样本的数据收集（一般最小例子数要保持在300份左右），主要以用户的基础数据、行为数据和态度数据为主，问卷既可以作为独立的调研项目，可以跟其他调研方式进行结合，比如说结合访谈、结合企业内部的数据横向对比来看，可以得到更加可靠的调研结论，整个问卷设计的过程看似简单，但是在整体设计的过程却是需要很多的思考与技巧

老规矩！在做所有事情之前，通常我们都需问个为什么？为什么要做问卷调查？因为这会关系到设计问卷的核心内容是什么，所得到的的回答通常会影响后续问卷的构成，当然最后也会产出不同的结果

1、收集用户基本信息

很多时候，我们或许知道理想目标用户是谁，但是谁才是真正使用我们产品的用户呢？了解真正使用的用户，可以对用户进行更针对性的分析和设计

2、了解用户使用场景

了解用户在什么场景下会使用产品，以及用户的使用产品来进行什么类型的操作，这是很有必

要，也是验证一个环境与功能定位准确与否的一种手段

3、获取用户相关问题

了解用户对产品或某功能的满意程度，从问卷中收集用户的心声，对于用户不满意的方面，可以进行归纳总结，并给出合理的解决方案

4、给改版或优化指明方向

产品有大改版前，或想要优化某功能前，由于之前缺乏相应的用户调研数据，此时可以用问卷来评估当前对应产品或功能的体验如何，以便在重新设计的方向上能更好聚焦

5、验证需求是否合理

很多时候，产品需求可能没那么明确，用户和产品需求间始终存在着Gap， 我们有时对方案琢磨不定时，可能会试运行，后续看用户反馈，通过合理设计问卷，我们也可以稍微窥探到用户的真实需求，

但是对需求的验证，单通过问卷调查的结论还是比较难确定其可靠性，问卷仅能窥探到比较浅的一层，最好后续可以对用户进行访谈来做后续跟踪，以便全面性的掌握问题本身

确认问卷调查的目的后，下一步就是设计问卷，在设计问卷前先不妨整理出对应的大纲，从而确保问卷的严谨性

问卷大纲的意义是在帮助我们设计问卷前，先梳理清楚本次问卷的意义，以及背后需要解决的核心问题是什么？

1、明确问卷对象

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、习惯使用的场景等，才能够提出合适的问题，设计者甚至可以通过目标对象，来确定投放渠道，以及用户过滤

举个栗子

假设我们本次要做一个关于”自由造型“环境的问卷大纲

那么问卷对象就是：”使用自由造型环境的用户“

设计师是够已掌握相关用户的画墙？若没，则可将其一并加入至调查的问题中，如何将问卷精准曝光给”使用过自由造型的用户“，对应的投放渠道也将清晰化

2、明确问卷目标

每次制作调研问卷前，都需要确定目标——明确知道「我们要调研什么」、「我们要从哪几个方面调研」，之后所设计的问题，都必须是围绕调查目的最必要的题目，可要可不要的题目最好不要列入问题，最有回收问卷后的报告可以总结目标是否达成

同样举个栗子

假设此次问卷的目标是：”掌握自由造型存量用户的用户画像、使用场景以及定位的合理性“

那么问卷相关问题的范围就必须围绕这三点目标展开

一份问卷的基本结构包含标题、招募语、题库，三部分组成

1、问卷标题

是对问卷调查内容的概括，简明扼要，溢于言表，若能引起答卷者额兴趣更佳

2、招募语

包括问候语、介绍说明，填写说明，开场白往往会影响受访者们决策，是否参加此项目调研，需要表述仔细，为调研打下基础

3、问卷题库

题库原则：先易后难，开放题置后，时间一般控制在3-10mins，必须包含甄别题，已过滤掉不可靠的问卷

举个栗子

您使用过以下哪些自由造型功能？(多选题)

□画弧

□偏移

□阵列

□以上都没有用过

若用户选择第四项的同时，有选择了其他选项，则可将该问卷废弃

问卷中出现的问题类型大致分为三类

1、封闭题

即指能够让调研对象用“是”或“否”来回答的提问，或是使调研对象的回答限制在可能的答案中

2、开放题

即指能够让调研对象自由回答的提问，一般多为文本框

3、半开放题

即指将可能的答案枚举出之后，最后再增加一个自由回答的选项，以免遗漏可能的答案，一般开放式问题能够引导受访者采用更丰富的语言，或列举，或讲故事来作答，但回答成本较高，而封闭式问题往往限制了可能的答案，这时不妨采用半开放题目的形式试试

问卷问题的措辞需要好好设计，以避免不必要的测量误差

1、问题的陈述要简洁、清楚，避免模糊信息

图中栗子

很明显，正确示例由于加入的时间的范围，从而将问题变的更加清晰

2、注意问题的严谨性

严谨性包括两个方面，一是指设问的严谨性，即一个问题只包含一项内容，另外所涉及的答案选项能包括被访者的所有情况

图中栗子

错误实例中的”喜欢“一词的内容范畴太大，从而可能导致用户的理解发生偏差

3、最好不用或避免使用否定句

询问问题的方式要恰当，平白直叙的疑问句，能够获得受访者更直接的答案

图中栗子

错误实例以及对应选项，会让用户很抓狂，短时间内无法理解与给出对应答案

4、避免使用引导性的语句

这样的问题很容易引起从众效应，可能受访者本来觉得自由造型有问题要反馈，但是看到题目里，就会选择和大家一致的观点

5、注意问题的排序

熟悉问题在前，生疏问题在后；简单易答问题在前，复杂难答问题在后；感兴趣的问题在前，顾虑紧张的问题在后；行为问题在前，态度问题在后；封闭式问题在前，开放式问题在后

6、注意问卷的长度

一个好的用户研究问卷，需要控制它的长度，超过20分钟答题时间，会让受访者感受到焦躁的情绪，从而放弃回答或者是随意填写

1、保证问题的选项种类适合所有用户

最好列出所有可能，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，避免强迫用户选择

2、保证选项的具体直观

不要有含糊不清的表述，能够用数字表达的尽量不用「很少、一般、经常」这类表述

3、保证选项的顺序一致

如果一份问卷的选项需要遵循一定的逻辑顺序，比如选项1-6永远是一种渐进的过程，那么就不用轻易改变个别问题的排序，否则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，另外答案没有逻辑顺序，则需尽量做到随机排列，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

经历了问卷设计这第一道关卡后，面对回收后的大量数据，我们如何获取可靠成果？由于本人问卷多采用阿里UONE，本身自带数据分析系统，回收、清洗、统计与报告所以目前这一领域本人并不专业，结合网上搜集相关资料后，总结大致分为四个步骤，分享给大家

剔除有效范围外的数据：排除异常作答时间值（比如作答时间为 10 秒），判断为作答不认真，可以根据题项来确定，一般 10 道题设置筛选出 60 秒之内的问卷

剔除连续重复值：在时间范围内，再核查问卷是否出现连续重复值，出现的问卷予以删除，如果问卷数量较大，可以使用 STATA 软件编码或 Excel 条件函数判断进行处理

剔除违背逻辑一致性的数据：在时间范围内，核查问卷是否存在前后逻辑不一致的题，比如总体满意度打分为非常满意，但后续题目都选择了非常不满意

剔除有缺失值的数据：严格来说应该将有缺失值的用户予以删除，但有时候回收样本量没有那么大，则可保留

数据分析方法有非常多，要在众多的分析方法中选择一种也是比较难的事，无论选择什么样高大上的方法都是其次，最重要的是选择的分析方法能说明问题，能体现数据的价值

比较分析是一个简单的、比较通用的、易于理解的数据分析方法，可以分成趋势分析、特征重要性、分组分析三种