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深入挖掘的一个有效方法是在旅程中的最佳时机提出切实的问题。
本指南将会分解 调查问题类型 你可以用最好的措辞方式来打动观众，再加上何时以及为何询问每个人。
读完本文后，您将了解他们何时需要什么，并在周围建立更深层次的联系。
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调查问题类型
以下是最常见的调查问题类型以及如何使用它们来制作您的调查杰作。
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＃1。 多项选择
当您需要跨预定选项类别的量化数据时，多项选择非常有用。这是其中之一 AI 在线测验创建者 |现场测验
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如何使用：
选项：您提供 3-5 个预设答案选项供受访者选择。 限制数据太少，太多则难以选择。
单一答案：通常只允许一项选择，除非标记为能够“选择所有适用的”。
排序：选项可以每次随机排序以避免偏差或保持一致的顺序。
必需：您可以对其进行设置，以便必须进行选择才能继续，以避免丢失数据。
措辞：选项应清晰、简洁且相互排斥，以便只有一个适合。 避免否定/双重答案。
视觉格式：选项可以水平显示在列表中，也可以垂直显示项目符号。
分析：可以轻松地将响应量化为每个选项的百分比/数字。
例如：最喜欢的颜色、收入水平、政策偏好是/否以及教育程度都是很好的用途。
限制：与开放式相比，不允许扩展选择该选项的原因。 可能会错过意想不到的答案。
最适合：快速了解封闭式问题的明显定义类别中的意见分布。
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#2. 矩阵/表格
调查中的矩阵/表格问题类型允许受访者回答有关同一主题的多个封闭式问题或并排比较属性。
矩阵问题的网格状结构使受访者和分析师能够无缝进行视觉比较和模式识别。
如何使用：
格式：看起来像带有问题行和答案列的网格或表格，反之亦然。
问题：通常针对不同的项目提出相同的问题或比较相同属性的项目。
答案：保持响应一致，例如在行/列之间保持相同的比例。 常用评级量表、是/否、协议量表等。
分析：轻松发现受访者与其他项目或属性相比如何看待或评价每个项目或属性的模式。 可以量化结果。
示例：评估 5 个功能的重要性，比较 3 个候选者的陈述的一致性，评估产品属性。
好处：受访者可以直接比较选项与单独的问题，从而最大限度地减少偏见。 与重复相比节省时间。
限制：许多行/列可能会变得复杂，因此请保持简单。 最适合评估有限数量的明确定义的项目。
最佳用途：直接比较意见、评级或属性对于了解相对偏好或评价而不是独立观点至关重要。
＃3。 利开特式量表
利开特式量表 与简单的同意问题相比，可以更细致地衡量态度。它捕捉到了基本封闭式问题所忽略的强度。
如何使用：
量表：通常使用 5 或 7 点有序响应量表来衡量同意/不同意的强度，例如“强烈同意”到“强烈不同意”。
级别：奇数级别（包括中性中点）最适合强制做出积极或消极的响应。
陈述：问题采用陈述性陈述的形式，受访者评价其同意程度。
分析：可以确定平均评分和同意/不同意的百分比，以轻松量化意见。
结构：措辞必须简单、明确并避免双重否定。 秤应正确标记并一致排序。
适用性：用于了解对具有强度维度的概念、政策、态度和意见的情感程度。
局限性：没有揭示响应背后的原因。 与开放性问题相比，可能会错过更细致的评分。
示例：对工作满意度、客户服务体验、对政治问题的看法或候选人的特质进行评分。
好处：除了简单的一致之外，还可以更详细地了解对主题的感受强度。 容易量化。
＃4。评定量表
评分量表 以简单的定量格式提供评估反馈，使受访者易于理解并便于分析师进行衡量。
如何使用：
等级：使用从低到高的编号等级（例如：1 到 10）来记录评价或评级。
问题：要求受访者根据某些定义的标准（重要性、满意度等）对某件事进行评分。
数字：偶数刻度（例如：1 到 5、1 到 10）会强制给予正或负评级与中性中点。
分析：轻松确定平均值、分布和百分位数。 可以比较各组的评分。
优点：提供比二分响应更细致的数据。 受访者熟悉规模概念。
在以下情况下效果很好： 要求不需要描述性反馈的主观评价、评估或优先级。
局限性：可能仍然缺乏开放式回应的背景。 更难具体定义评级标准。
示例：按 1-10 分等级对产品的满意度进行评分。 将 10 个因素的重要性从 1（低）到 5（高）排序。
构造：清楚地定义端点以及每个数字的含义。 使用一致的语言和数字标签。
＃5。开放式
开放式问题 能够获得定性见解，但与封闭格式问题相比，分析开销会增加。
如何使用：
格式：留下一个空白框或文本框，供受访者根据需要输入任意内容。 没有建议的答案。
分析：提供定性而非定量数据。 需要更深入的文本分析来识别主题和模式。
优点：允许在预定义选项之外进行细致入微、意想不到的详细响应。 可以产生新的想法或见解。
适用性：有利于探索、产生想法、理解推理以及用受访者自己的话获得具体的反馈或投诉。
局限性：更难以量化响应，需要更多的分析工作。 回复率可能会较低。
措辞：问题应该足够具体，以指导所寻求的信息类型，但不引导回应。
示例：意见问题、需要改进的领域、评级解释、解决方案和一般评论。
提示：保持问题的重点。 大文本框鼓励细节，但小文本框仍然允许灵活性。 考虑可选与必需。
#6。 人口统计
人口统计信息有助于从不同利益相关者的角度分析结果。 它们的包含取决于研究需求和合规性考虑。
如何使用：目的：收集受访者的背景信息，如年龄、性别、地点、收入水平等。
放置：通常包含在开头或结尾，以免意见问题产生偏见。
问题：提出客观、事实的问题。 避免主观资格。
格式：多项选择、标准化答案下拉菜单。 开放字段的文本。
必需：通常是可选的，以提高舒适度和完成率。
分析：对于细分响应以及发现组之间的趋势或差异非常重要。
例如：年龄、性别、职业、教育水平、家庭规模、技术使用情况。
好处：为理解样本群体之间的差异提供背景。
局限性：受访者可能觉得问题过于个人化。 需要标准化答案。
构建：仅询问相关问题。 清楚地标记任何必填字段。 避免 双管问题.
合规性：在收集哪些数据以及如何存储/报告数据方面遵守隐私法。
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#7. 真假
真/假 最适合评估事实知识，但缺乏更具探索性的调查问题类型的背景。适合测试前/测试后的更改。
如何使用：格式：以陈述形式呈现，受访者选择“对”或“错”。
分析：提供有关选择每个答案的百分比的定量数据。
陈述：这些应该是事实、明确的主张，并有明确正确的答案。 避免基于观点的陈述。
优点：简单的二进制响应格式对于受访者来说既快速又简单。 适合评估事实知识。
局限性：这不允许解释或不确定性。 随机猜测正确答案的风险。
安置：最好是在刚开始时，知识还新鲜的时候。 避免因重复格式而产生疲劳。
措辞：保持陈述简洁并避免双重否定。 为了清晰起见，进行了试点测试。
示例：有关产品规格、历史事件、临床试验结果和保单细节的事实声明。
结构：清楚地标记正确和错误的回答选项。 考虑“不确定”选项。
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