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如何提升答卷有效性

當我們在回收問卷時,總會遇到與我們需要調研人群不匹配的用戶,或者亂答的用戶。所以為了讓結果更準確,分析之前需要將這些“臟”樣本進行清洗。

常見的“臟”樣本類型:
(1)非目標樣本
(2)重復回答
(3)前后矛盾
(4)作答時間過長或過短

數據清洗順序:

1. 非目標樣本

當我們的產品是針對60+的人群設計的,如果用戶的年齡不在這個范圍,可能就不具有參考價值。所以在設計問卷時,可以將非目標樣本直接設置為無效答卷。

【非目標樣本的無效問卷】設置:設置完成后,一旦用戶的年齡不在60歲以上,系統會自動將該樣本歸類到“無效樣本”中。(設置方式請點擊此處查看)

2. 重復回答樣本

用戶可能會重復回答一份問卷,多份一樣的問卷對于后續的分析沒有意義,所以在發放問卷之前,可以設置【作答次數限制】,確保一個用戶只作答一次。

【作答次數限制】設置:可以根據需要,設置作答設備/IP地址/微信作答控制。(設置方式請點擊此處查看)

3. 前后矛盾樣本

前后矛盾的作答情況有以下這些:

(1)內容矛盾:購買過XX品牌但不知道XX品牌。在問卷編輯時,可以通過【選項引用】,只給用戶展示需要勾選的選項。

【選項引用】設置:用戶在Q1選擇了品牌3、品牌4、品牌5,Q2的選項只會展示這三個品牌。
(2)人口屬性矛盾:年齡選擇18歲以下,但是駕齡選擇7-16年。這種可以在回收完問卷后,通過篩選條件,批量將這些問卷標記為無效問卷。

【批量標為無效】設置:通過篩選條件(年齡時18歲以下,駕齡是0-6年/7-16年/16年以上)將符合條件的問卷篩選出來,然后批量將這些問卷標為無效。

4. 作答時間過長或過短樣本

當用戶作答時間過長或過短時,可能都會造成數據的不準確。過長說明作答時可能有被干擾,數據質量不好評估;過短說明作答時可能不認真。

【作答時間過長或過短】設置:可以通過快捷方式(小于2秒、大于10分鐘)、自己設置篩選條件——將作答時間過長或過短的問卷批量標為無效。

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