问答详情

如何设计在线调查问卷?

1043次观看
标签: 在线调查问卷 设计在线调查问卷
老师回答

1、在设计调查问卷之前,一定要搞清楚,这次调查的主题是什么,受试人群范围是否有限定,希望能够收到一个怎样的结果,根据这些来选择出题类型、描述用语,才能够达到一个比较好的效果。

2、在问卷的开头,一定要明确告诉对方,我们进行的是有关于什么方面的调查,并且告诉对方该如何作答,是打钩,还是填写选项代码。不要让受访者一头雾水,根本不知道究竟要做什么。

3、在问题类型的选择上,最好以选择题为主,如果需要对方提出某些具体的意见或建议,这样的问答题最好控制在三个以内。这样的组合方式比较容易为人们所接受,假如都是问答题,只怕没有人愿意认真填写,都是敷衍了事,对于结果没有任何意义和帮助。

4、在选择题备选答案的设计上,如果是答案很明确,非此即彼的,就可以用二选一的题型;假如是问频率之类容易因个体感受不同而有分歧的问题,最好能有一个具体量化的选择,比如“一天一次、三天一次、一周一次”,而不要用“经常、有时”这样笼统的词汇。

5、在问题的排列顺序上,应该先易后难,并且就像我们写作文一样,按照一定的逻辑,把几个相互之间有联系的问题排在一起,不要像心理测验的卷子一样,东一问西一题,毕竟设计心理测验的目的和调查问卷是不一样的。

6、在描述上,一定要注意用词恰当,能够清楚表达含义,而且不会发生歧义。问题尽量用肯定句式,比如“我觉得看书是有益的”,那么答案可以是“同意、基本同意、基本不同意、完全不同意”,千万不要设计成“我不觉得看书是有益的”,有时候人们的思维定势可能会让他们错看这个“不”字,那么面对相同的答案选项,很有可能就做出了与本意相反的选择。

免费直播

    相关推荐
    大数据核心算法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、A* 搜索算法——图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。

    2、集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。

    3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

    4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法,特别是针对离散、组合的最优化。

    5、Buchberger算法——一种数学算法,可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

    6、数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。

    7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许双方在事先不了解对方的情况下,在不安全的通信信道中,共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起,加密后续通讯。

    8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图,计算其中的单一起点最短算法。

    9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

    数据分析常见流程有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、为什么分析?

    首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。

    2、分析目标是谁?

    要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。

    3、想达到什么效果?

    通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。

    4、需要哪些数据?

    采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。

    5、如何采集?

    数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。

    6、如何整理?

    整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。

    7、如何分析?

    整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。

    8、如何展现和输出?

    数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:

    1)折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。

    2)柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

    3)堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。

    4)线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。

    5)条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。

    6)饼图:主要显示各项占比情况。饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项,一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

    7)复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析。

    8)母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重

    图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。

    有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。

    在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。

    注册电脑版

    版权所有 2003-2020 广州环球青藤科技发展有限公司