问卷调查形式有哪些?
2024-01-03 · 百度认证:SPSSAU官方账号,优质教育领域创作者
一般来说,数据分析报告可分为三种类型。分别是‘模型类’报告,‘调研类’报告和‘行业研究类’报告。
2、‘模型类’报告思路
‘模型类’报告,通常用于学术研究中,通常是比如影响关系研究,调节作用,中介作用,也或者差异关系研究,实验研究等。其核心在于‘模型’,一张模型框架即可展示清楚具体思路情况。基于模型框架基础上,结合实际情况,将模型框架转化成具体分析思路框架。然后再进行具体报告撰写。
2.1 模型框架剖析
模型框架是‘模型类’报告的核心,比如下图即为一个常见的模型框架:
模型框架直观展示出‘手机购买意愿影响因素研究’的来龙去脉,研究的核心影响因素共有六项,分别是产品、促销、渠道、价格、个性化服务和隐私保护,被影响因素即因变量Y是购买意愿。模型框架是整个研究的灵魂,一开始就需要理清楚思路。基于思路才会有对应的数据收集,并且在最后基于数据进行分析。
比如在有了此模型框架时,自然地可以想到,数据中一定需要包括六个因素,而且还需要有单独的数据表示样本的购买意愿情况。如何去测量研究变量(图中六个因素+1个购买意愿)。如果是使用问卷形式,那么通常会使用量表数据,此时一个研究变量最好对应着4~7个量表题,便于后续出现问题时有一定的缓冲区间,比如删除不合理项等。如果数据来源是企业数据,那么基于实际数据即可。
接下来我们再看一个相对更复杂些的模型:
上图中多出性别且多出一个箭头,该模型意义为:研究6个因素对于购买意愿的影响,并且此影响会受到性别的干扰(即调节作用)。看似仅仅多出一个箭头,但这是完全不同的模型,接下来的分析思路框架也完全不一样。
特别提示:
如果着重于‘模型类’的研究,那么首先需要列出模型框架,模型框架是核心更是整个研究的灵魂,所有的研究和分析都基于模型框架基础之上进行。
2.2 数据分析思路框架
基于上述模型框架,那么具体数据分析时的思路框架应该如何呢?即在有了模型框架后,现在希望具体到分析思路框架,模型框架研究六个因素对于手机购买意愿的影响情况,并且使用问卷进行数据收集。问卷中会包括样本背景信息题,也或者样本特征题,而且还包括六个影响因素,以及手机购买意愿的态度。此时分析思路可见下图:
分析思路上,首先对收集数据的背景情况,样本特征情况进行分析。接着可能会涉及到‘指标归类分析’,比如模型框架里面有6个因素,一共使用30个量表题测量该6个因素。那么是否一定预期此30个量表题就应该划分成6个因素呢?从自身专业领域预期是这样,但‘模型类’研究的逻辑性非常强,并非自己预期如此就是如此,通常会使用探索性因子分析,让研究方法去帮你进行‘指标归类’,也许30个量表题分成5个因素更加适合,也许7个因素更加适合等。通过研究方法和自身专业知识结合,最终得出科学的指标划分。
同时,数据的质量是否有保障,信度和效度是否达标,这也是需要进行考量。在数据质量得到保障后,接着分别针对研究变量即6个因素(还有购买意愿)进行描述分析,研究样本对于研究变量的态度情况如何?
在接着是研究变量之间的内存关系情况,即模型假设的验证,包括比如使用相关分析、回归分析等。
也许还可以更加深入的挖掘数据信息,比如研究不同性别,也或者不同学历群体,他们对于研究变量的态度差异情况,此时可使用方差分析等。
2.3 报告思路框架
在确认好模型框架、分析思路框架和分析方法的使用后,接着可以列出具体的报告思路。类似如下图:
3、‘模型类’报告撰写
上一部分已经对模型框架、数据分析思路框架(及分析方法)、报告思路框架进行说明,本部分针对报告的具体撰写进行说明。进行报告撰写前,通常需要对数据进行清理(比如标题过长需要简化、数据需要合并、数据需要编码或者进行数据标签设置等),同时在进行报告撰写时会涉及一些逻辑和规范说明。接下来具体阐述:
3.1 数据清理
在进行数据报告撰写时,第一步是对数据进行一些必要的清理。包括如下可能的处理:
无效样本处理;
异常数据处理;
数据标题的简化修改;
数据编码设置;
数据标签设置;
研究变量设置;
其它
3.2 报告撰写逻辑
至于模型类研究报告的撰写规范上,通常包括以下3个逻辑依次是:
比如在使用相关分析去研究相关关系时,通常需要简要阐述‘相关分析’的理论知识,至少需要描述下其判断标准等。接着自己的数据结果是什么,有了数据结果,结论是什么?当然数据结果即为SPSSAU输出的规范化表格,结论是什么可参考分析建议和智能分析进行撰写。
‘模型类’研究报告在逻辑性上要求很强,通常先说明理论(包括判断标准如何等),接着得到SPSSAU的规范化表格(即事实是什么),基于理论和事实前提下,得到什么了结论,该结论为接下来的分析有什么帮助。
除此之外,‘模型类’研究报告会大量使用‘总分总’或‘承上启下’逻辑。比如先总体说明要做相关分析,并且分成3个小部分进行,最终第4部分进行总分。先进行了相关分析后,因为数据有着相关分析,因此下一部分才进行线性回归分析。
在报告撰写时,多使用‘为什么’这样的逻辑。报告撰写的每一部分一定有对应的原由,多使用‘为什么’这样的思考逻辑,先有原因,才会有结果。
理论是什么?
事实是什么?
结论是什么?
4、关于具体分析表格使用
使用SPSSAU进行分析报告撰写时,通常情况下将输出表格直接粘贴使用即可。比如相关分析的规范格式如下:
1、发式问卷是指由调查者将调查问卷发送给选定好的目标群体,待回答完问题后再进行统一收回。
2、刊式问卷是指把问卷设计在报纸上,随报纸把问题发送到各地,没有确切的目标,当读者看到报纸后在报纸上填写问卷,然后寄回报刊编辑部。其优点是有稳定的传播途径、保密性好、费用低,缺点是回收率不高。
3、寄式问卷是指通过邮局把问卷邮寄给相应的人员,待答完问题后再通过邮局将问卷统一回收。
4、话访问式问卷更容易理解,就是通过互通电话的形式,向应答者提问,调研者根据应答者在电话中的回答情况进行填写。
5、网络问卷是当前较为普遍运用一种形式,是将问卷在网络上发布。这种形势的优势是保密措施好,不受时间和空间的限制,可以获得更多的信息。
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文案调研:主要是二手资料的收集、整理和分析。
特殊调研:特殊调查有固定样本、调查组等持续性实地调查
实地调研:实地调研可分为观察法、专题研讨法、问询法和实验法四种
启动调研工作之前,必须做好选题、知识、方案、组织等准备工作。
首先调研什么,调研解决什么问题,是调研工作首先必须解决的问题。调研课题从何而来?如何确定?是调研人员必须面对的事情。确认调研计划,调研计划和调研方案是非常重要的一环,先确认调研需求是否真正的需求。这里我看过很多小白,拿起问题就跑去调研,最后搞了个伪痛点的产品,还把自己感动的要死。没过两年,真的死了。
想仔细了解的厂粉们可以戳以下链接,回顾往期:百科 | 市场调研报告怎么写?从选题到撰写
在确定对某选题题进行专题调研之后,必须根据选题特点进行知识准备和理论武装,使自己早一点进入课题角色。知识准备主要有两大途径:一是通过网络书刊等载体,系统地从理论和政策上了解调研对象;二是查阅档案资料,了解调研对象的发生发展过程。
采用多种网上调查手段相结合。在网站上设置在线调查问卷是最基本的调研方式,但并不限于这种方式,常用的在线调研手段除了在线调查表之外,还有电子邮件调查、对访问者的随机抽样调查、固定样本调查等等。根据调查目的和预算采取多种网上调查手段相结合,以最小的投入取得尽可能多的有价值的信息。
知识储备,要做到了解政策法规及相关知识。知识准备充分, 为调研工作减少盲目性和不走弯路奠定基础。
在对调研对象有所了解之后,就应抓紧制作调研工作方案。调研方案是调研工作的路线图, 其科学性和操作性如何将直接影响到调研工作能否顺利开展和调研质量高低。
最后写结论、做PPT。
一般大学生的调研作业会要求提交报告、制作PPT在课堂上汇报,所以思考你对选题的理解,需要清晰的阐述你的观点。
自填式问卷具有标准化访问的特点,根据发放的方式,自填式问卷又可分为邮寄问卷、报刊问卷、发送问卷和网络问卷这四种形式。
自填问卷的优点在于应答者可不受其他方面因素的影响,真实的表达自己的想法,特别是对于敏***的问题和涉及到隐私方面的问题,自填式问卷一般可以收到真实的资料。在自填式问卷中由于问题的提出是采用标准的词汇,而且每个人看到的都是同样的问题,所以不存在调查人员在解释中出现主观随意性和诱导性,从而避免了应答者的偏见。
其缺点是如果在问卷中问题的表述不清,或答案含糊时,是无法补救的,也不能准确的掌握应答者回答问题时的环境,从而会影响对问卷信度的判断。

二、代填式问卷法
按照与被调查者交谈方式的不同,可分为访问问卷调查和电话问卷调查。
与自填式问卷调查相比,代填式问卷能够更好的对调查过程进行控制,达到调查结果更加真实的目的,同时回答率也会高于自填式问卷,对调查问卷的效度与信度都能有一个更加准确的评估。
相对于自填式问卷这种方式虽然有一定的优势,但也存在不足:一是访问式问卷需要投入大量的访问人员,这也就增加了调查的成本;二是代填式问卷的方式因为是当面访问或者是电话访问所以会增加调查的时间;三是由于前两个方面的限制,代填式问卷的调查范围和规模都有一定的局限性,为此收集的资料也就存在不广泛的情况。对于敏感问题或是隐私问题,访问式收到的效果往往比不上自填式,这主要是因为在自填式中可以是匿名,这样可以减轻应答者的心理负担,而访问式就明显做不到这一点。
问卷调查形式主要有以下几种:
一是纸质问卷调查。通过打印出来分发填写。
二是网络问卷调查。通过专业的问卷调查平台、社交媒体、电子邮件等渠道发放问卷。
三是电话问卷调查。调查人员通过电话与受访者沟通并完成问卷内容。
建议选择专业的问卷调查制作平台,最主要的省事,效率高。
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还可以方便地设置问卷逻辑,并且数据收集和分析功能强大,能够高效地处理问卷数据。