Conducting Online Surveys

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出版者:Sage Pubns
作者:Sue, Valerie M./ Ritter, Lois A.
出品人:
页数:208
译者:
出版时间:2007-5
价格:$ 105.03
装帧:HRD
isbn号码:9781412937535
丛书系列:
图书标签:
  • 在线调查
  • 调查方法
  • 问卷设计
  • 数据分析
  • 研究方法
  • 市场调研
  • 统计分析
  • 网络调查
  • 调查技巧
  • 数据收集
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具体描述

Serving as a comprehensive guide for anyone wishing to conduct online survey research, this book fills a considerable niche in the methodological literature. While other research methods texts contain chapters covering online administration of surveys, few adequately address the specific opportunities and challenges inherent in conducting surveys online.

开启线上调研新纪元:解锁用户洞察的精准路径 在信息爆炸、连接无界的数字时代,深入理解用户需求、精准把握市场脉搏,已成为企业和研究者成功的关键。本书《Conducting Online Surveys》将为您提供一套全面、系统且实用的线上调研方法论,助您在纷繁复杂的互联网环境中,以前所未有的效率和精度,挖掘出极具价值的用户洞察。 我们深知,成功的线上调研并非仅仅是上传问卷、收集数据那么简单。它是一门艺术,更是一门科学。本书从调研的全局视角出发,循序渐进地引导您掌握从调研设计、问卷构建、平台选择、样本招募、数据收集、质量控制到数据分析与报告撰写的每一个关键环节。我们的目标是让您不仅能完成一项线上调研,更能设计出能够驱动业务决策、优化用户体验、赋能创新的高质量调研。 第一部分:奠定坚实基础——线上调研的战略规划 在踏上线上调研之旅前,清晰的战略规划至关重要。本部分将深入剖析: 明确调研目标与研究问题: 如何将模糊的业务需求转化为具体、可衡量的研究问题?我们将提供一系列实用框架,帮助您精确界定调研的范围和深度,确保调研方向的正确性。 选择合适的调研类型: 了解不同类型的线上调研(如横断面研究、纵向研究、用户反馈调研、产品概念测试等)及其适用场景,并学习如何根据您的研究目标选择最有效的工具。 构建理论框架与研究假设: 学习如何借鉴现有理论,构建支持您研究问题的理论框架,并提出可检验的研究假设,为后续数据分析提供坚实基础。 理解伦理原则与法律合规: 在数据收集过程中,保护用户隐私、确保数据安全与合规性是不可忽视的环节。我们将详细阐述相关的伦理规范和法律要求,助您建立负责任的调研实践。 第二部分:精雕细琢——构建高效、精准的问卷 问卷是线上调研的灵魂,其质量直接决定了数据的有效性。本部分将聚焦问卷设计的艺术与科学: 从研究问题到问卷条目: 学习如何将抽象的研究问题转化为清晰、简洁、无歧义的问卷条目。掌握不同题型(选择题、量表题、开放题、排序题等)的优缺点及最佳应用场景。 提问的艺术: 深入研究如何避免引导性提问、双重否定、含糊不清的词汇等常见错误,确保用户能够准确理解并真实回答。 量表设计的技巧: 掌握李克特量表、语义差异量表等常用量表的设计原则,以及如何构建信度高、效度强的测量工具。 问卷逻辑与流畅性: 学习如何设置跳题逻辑、筛选问题,确保问卷流程自然流畅,减少用户退出率,并提升数据质量。 预测试与优化: 强调问卷预测试的重要性,通过小范围测试发现并修正问卷中可能存在的问题,为大规模发放做好准备。 第三部分:触达精准受众——样本招募与数据收集 再好的问卷,也需要精准的受众才能产生有意义的数据。本部分将为您揭示如何高效、有效地触达您的目标群体: 选择合适的调研平台: 详细介绍市面上主流的线上调研平台(如SurveyMonkey, Qualtrics, Google Forms等),分析它们的特点、功能、成本及适用范围,帮助您做出明智选择。 设计有效的样本招募策略: 学习如何根据您的研究目标和目标受众的特点,制定个性化的样本招募计划。涵盖在线广告、社交媒体推广、邮件列表、合作渠道等多种招募方式。 样本配额与代表性: 理解样本配额的重要性,如何设定合理的样本配额以确保样本的代表性,避免偏差。 数据收集过程中的质量控制: 探索如何在数据收集过程中识别和过滤无效回答、重复提交、速度过快或过慢的受访者,确保数据的真实性和可靠性。 激励措施的设计: 学习如何设计有效的激励机制,提高受访者的参与度和配合度,同时避免潜在的激励偏差。 第四部分:洞察显现——数据分析与报告呈现 数据的价值在于其被解读和应用。本部分将引导您将原始数据转化为有价值的洞察: 数据清洗与预处理: 学习如何进行必要的数据清洗,处理缺失值、异常值,并对数据进行编码和转换,为后续分析做好准备。 基础统计分析: 掌握描述性统计(均值、中位数、标准差等)的应用,以及如何使用频率分析、交叉分析等方法初步探索数据。 进阶分析方法: 介绍相关分析、回归分析、t检验、方差分析等常用统计分析方法,并指导您如何根据研究问题选择合适的分析工具。 定性数据分析: 对于开放性问题的回答,学习如何进行主题分析、内容分析等定性数据处理方法,挖掘深层含义。 数据可视化: 掌握使用图表(柱状图、折线图、饼图、散点图等)清晰、直观地呈现数据分析结果,使复杂数据易于理解。 撰写高质量的调研报告: 学习如何构建结构清晰、逻辑严谨的调研报告,包括执行摘要、研究背景、方法论、数据分析结果、结论与建议等关键要素,确保您的洞察能够有效地传达给决策者。 《Conducting Online Surveys》不仅是一本工具书,更是一份赋能您掌握线上调研核心技能的指南。无论您是市场研究员、产品经理、用户体验设计师,还是任何需要深入了解用户声音的专业人士,本书都将是您在数字时代制胜的关键伙伴。立即行动,开启您的精准调研之旅,解锁无限可能!

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