問卷調查法的應用：網易問卷調查項目總結

　　一、為何選擇問卷調查法

　　產品方對於此次用研項目提出的需求如下：

　　初看上去，需求比較多、比較雜，似乎無法用一個方法解決所有問題。經過反復和產品方的溝通交流，就能挖掘出他們心中最希望了解的內容。再整理一下，就變成下面的表格：

　　最終結果除了要展示出網易XX用戶的上述情況，還涉及對調查對象的多種分類，以及不同類別用戶在具體題目上的橫向比較——這可能更為重要。

　　而問卷調查法特別適用於調查：用戶的使用目的、使用行為習慣、態度和觀點、人口學信息;不適合探索用戶新的、模糊的需求。

　　所以，此次調研項目適宜於選擇問卷調查法作為主要方法(同時選用訪談法、運營數據作補充參考)。

　　二、問卷素材的來源和依據

　　1.二手資料(已有的理論、報告及行業資訊)

　　2.自己的使用體驗、競品分析

　　需要把自己培養成產品的深度用戶，並且還要堅持使用競爭產品。這樣有助於形成自己對產品的直覺和感性認識。

　　而競品分析能幫助自己對產品有更充分的理解，讓我們從感性認識中提煉出理性看法，同時確保能全面地細致地審視(不會遺漏重要細節)。

　　3.對產品設計人員、普通用戶的簡單訪談

　　“三人行，必有吾師”，自學完了，再讓產品設計人員、普通用戶教你一些知識吧。

　　此時的訪談采用輕松聊天的形式(半結構式)，訪談的對象也是方便取樣、就近選擇——目的不在於得出什麼結論，更多地是幫助自己進一步加深理解、窮盡多種可能性，為編寫問卷做准備。

　　而且對於產品設計人員的訪談，還能順便獲悉產品部門工作流程、組織架構、人員配置、可動用的資源等信息——看似無關緊要，其實能使我們最終調查報告的建議更有針對價值!

　　三、問卷細節

　　1.指示性說明

　　社會調查類的教科書裡通常要求我們寫上長長的一大段說明文字，但在互聯網上有多少人會認真看一大坨文字?看看《don’t make me think》作者如何做的：從103個單詞刪減到41個單詞(該書中文第二版，P34)!非必要信息不得出現在問卷的指示性說明中。

　　需要提及的核心信息無非就這幾個：A.目的：幫助改進網易XX，也歡迎非網易用戶作答 B.時間：3-5分鐘 C. 匿名和保密 D.有獎：通過質量檢核的完整答卷可參與抽獎

　　2.題目編制思路

　　3.題目設置需注意的細節

　　1) 簡潔、明確：有時這兩者是個矛盾，但盡量做到平衡。

　　【例子】 您使用XX的歷史多久?——簡潔

　　您第一次使用XX是什麼時候?——簡潔、通俗

　　您第一次使用XX(不一定是目前最常用的這個)是什麼時候?——稍微犧牲了“簡潔”，但是更“明確”!

　　2) 態度中立、無誘導性

　　【例子】 您對目前常用的XX滿意嗎?

　　您對目前常用XX的滿意程度為?

　　4.選項設置需注意的細節

　　1) 選項互斥

　　【例子】 您平時上網較常浏覽的內容為?

　　A.熱點/頭條新聞 B.娛樂八卦 C.時事政治 D.游戲/動漫 ……

　　選項A原本是為了對應於“每天都會看新聞頭條、但對於內容領域沒有特別偏好”的這樣一部分人的行為;但A選項與後面選項存在著重疊，尤其A與C重疊的程度非常高。於是，刪除C選項，把A選項改為“時事新聞”。

　　2) 包含所有的可能

　　能否做到這一點，就反映出准備階段的工作是否充分。當懷疑選項設置可能不全時，可以再去找產品、設計、運營人員探討、核對。

　　此外，可以設置【其它________】選項，以確保用戶始終可以作出選擇;同時，選擇【其它_______】選項的比例高低也反映了選項設置是否全面。

　　3) 用戶易理解

　　【例子】詢問用戶使用的手機操作系統時，選項“iOS(iPhone)、symbian(塞班)”就比“iOS、symbian”更容易理解，雖然前一種表達貌似不倫不類。

　　4) 變量的測量類型

　　實際工作中，只大體區分為“類別變量”和“連續變量”兩大類。就統計測量層次上來說， “連續變量”比“類別變量”級別高，包含信息豐富，也可以使用稍高級的統計方法。所以，可能的情況下，盡量讓選項“變為連續變量”。

　　【例子】 想了解用戶平時分享站外內容的情況，兩種選項設置(後一種更好)：

　　A.分享 B.不分享

　　A.頻繁 B.經常 C.一般 D.很少 E.從不

　　5) 態度中立、無誘導性

　　【例子】選項“時事政治”改為“時事新聞”;“憤青”改為“熱衷點評時政的普通人”

　　6) 隨機順序呈現

　　若選項為事實性的、類別變量，而非按程度順序遞進的連續變量，那麼選項應該隨機順序呈現給答題者，這樣可以排除首尾選項或中間選項更易被選擇的傾向。

　　5.避免反應心向

　　反應心向是指回答問卷的人具有一種比較固定的作答傾向。有時可能是有意識的：討好出題者;給別人留下好印象。有時可能是無意識的：習慣回答“是”、“同意”;社會贊許性——避免社會文化規范裡不贊同、或負面的評價;回避、防衛敏感隱私問題或社會禁忌話題。

　　在線下、面對面、有獎品的答題環境下，更易發生有意識的反應心向的問題。在互聯網上、匿名的情況下，有意識的反應心向會減弱很多，無意識的反應心向也可以通過以下努力得到緩解。具體做法如下：

　　1) 指示性說明部分：強調匿名和保密;強調認真、如實回答才能參與抽獎。

　　2) 問卷中：非必要情況下，不要求用戶填寫收入狀況、手機號碼。即便確實是調查所需，也要說明緣由，且保留用戶自主決定是否回答的權利。

　　3) 問卷中：設計一些呼應的題目互相印證;並且可以適當采用反向計分的方式。

　　4) 數據分析時：涉及自家產品和別家產品的滿意度、好感度等這些態度評價的比較時，一定要小心得出結論(可能存在反應心向，用戶對自己產品的評價很好)。

　　6.建立不同問題、選項間的呼應

　　一方面，可以互相印證，提升問卷的信度(當然，沒必要僅僅為此而增加題量——得不償失)。另一方面，便於在統計分析時采用交叉分析/列聯表的方法——這會為你的調查報告在“豐富、准確、有價值”方面提升很多!

　　【例子】“選擇目前這家XX作為您最常用的XX的主要原因為?”、“您對目前最常用這個XX主要不滿之處為?”這兩個題目的結果可以用來互相印證。

　　【例子】“您在XX上比較關心什麼類型的人?”“您在XX上感興趣的內容為?”這兩個題目可以用來做交叉分析，能找出“人”和“內容”最典型、最具代表性的組合。

　　7.題目的排序

　　總體的題目排序原則如上，有時也要考慮一些特殊情況，比如“接觸產品時間有先後關系、操作流程有特定的順序”，此時局部的題目則按“時間/流程先後”排序。

　　8.問卷題量

　　先看問卷法和量表法的區別：

　　可以這樣通俗地理解：量表是許多專家、花了大量精力在編制環節(工具本身的信效度很高);測試時需要的樣本量稍小一些，就能達到研究目的。問卷原本就需要大量代表性的樣本才能實現目的，況且問卷本身的信效度還欠佳，更需要大量樣本了。

　　為了得到大量的樣本，且希望數據質量較高，問卷本身就會受到限制——題量要偏少。實際工作中，將問卷總題目數控制在25題之內，平均答題時間不超過300秒(事後統計)。

　　四、預測試

　　經過了這麼細致和長久的准備，似乎不會再有問題，迫不及待地想要投放問卷了。且慢!智者千慮，必有一失。此時應該再找一些產品/設計人員、普通用戶來預測試一下(方便取樣、最好找之前沒有參與過討論的人)。依據個人經驗，這個環節還