オンライン調査での新しい定量的な研究の質問

あなたの調査で定量的または定性的な質問を使用する必要があるとき、あなたはまだ不確

私の最後の記事は、あなたの消費者調査データは、全体像を描く2つの質問の種類の違いを検討していますが、ここでは短いバージョンです:

  • 定性
  • 定量的な質問は、誰と何を教えてくれます。

定量的な質問は、測定が容易で、調査受験者が回答しやすくなります。 一方、定性的な質問は主観的であり、測定するのが困難です。 彼らはまた、調査を受ける人が答えるのが難しく、調査の疲労を引き起こす可能性があります。

定性的な質問(オープンテキストボックスやエッセイの質問など)は、研究プロジェクトの探索段階や問題を深く掘り下げるのに最適ですが、控えめに使 あなたの調査受験者またはあなた自身に疲れてはいけない。 共通のテーマを見つけるためにエッセイの質問の回答を分析しようとすると、骨の折れる時間がかかることがあります。難しい統計や定量化可能な数値が必要な場合は、定量的な質問を使用します。

簡単で客観的な測定と比較のために数値を割り当てることができます。定量的な質問は、それらが簡単に答えることができ、クローズエンドです。

定量的な質問は、クローズエンドです。 あなたは、調査回答者を疲れることなく、これらの質問の多くを求めることができます。 しかし、あなたは興味深いあなたの調査を維持し、あなたの回答者が従事するために質問の種類を混在させたいと思うでしょう。この記事では、オンライン調査で定量的な質問をするさまざまな方法を検討します。

定量的な質問をフレーズする方法

定量的な質問は、通常、どのようにまたは何から始まります。 いくつかの一般的な主要なフレーズが含まれます:

  • 何人ですか?
  • どのくらいの頻度ですか?
  • どのくらいの頻度ですか?どのくらい?
  • 何パーセントですか?どのような割合?
  • どの程度まで?
  • とは何ですか?何ですか?
  • 何ですか?
  • ここにいくつかの定量的な質問の例があります:
    • あなたは一日にどのように多くのテキストメッセージを送信しますか?
    • 運転中にどのくらいの頻度でテキストを入力しますか?
    • 仕事中にどのくらいの頻度でテキストメッセージを送信しますか?

    結果に影響を与える可能性のあるすべての変数を必ず識別してください。 また、あなたが興味を持っているグループのすべてを含めるようにしてください。 関係する変数やグループを認識することを怠ると、データにギャップが生じ、健全な意思決定を行うことが困難になります。

    上記の例では、workとdrivingはテキストメッセージの動作を変更する可能性のある変数です。 この例では、年齢、性別、職務機能などの人口統計情報も収集し、これらのグループ間でテキストメッセージの習慣を比較できるようにします。

    定量的な質問を使用する方法

    私たちの詳細なガイドであなたの次の調査プロジェクトで、より効果的にこれらの汎用性の高い質問を使用

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    定量的な質問の種類

    ほとんどのオンライン調査ツールは、回答形式の配列を提供しています。 これらのさまざまなオプションは、あなたの顧客を従事し、調査の疲労を軽減するように、これは、良いニュースです。

    あなたの回答率を高めるために、これらのクローズエンドの質問タイプをミックスします。

    • ラジオボタン
      この標準的な質問タイプは、最も一般的な単一選択の質問タイプです。 チェックボックスとは異なり、回答者は1つの回答オプションのみを選択できます。 これらは、典型的なyes/no、true/false、またはanswerオプションです。 おそらく、あなただけのあなたの顧客が愛する単一の最も重要な機能を知りたいです。

      ラジオボタンの例:
      radiobutton

    • チェックボックス
      これは別の古い標準であり、最も一般的な多選 これは、回答者が適用されるすべての回答オプションを選択することができます。 あなたの顧客が自分の好きな機能のすべてを選択できるようにしたい場合は、例になります。

      チェックボックスの例:
      チェックボックスの質問タイプの例

    • ドロップダウンメニュー
      あなたは答えのオプションの長いリストを持っているが、あなたの調査が長く表示されたくない場合は、これらは素晴らしいです。

      ドロップダウンメニューの例:
      ドロップダウンメニュー

    • ドラッグアンドドロップ
      この新しい質問形式は非常にインタラクティブです。 回答オプションを選択した順序で回答をドラッグアンドドロップしてランク付けできるようにすることで、顧客をエンゲージします。

      ドラッグアンドドロップの例:
      ドラッグドロップ

    • Likert Scale
      この評価スケールは、顧客が回答を評価しやすく、評価が容易になります。 数値レポートスケールはカスタマイズできます。 最も一般的なレポートオプションは、1-5または1-10のスケールです。回答オプションapppearはラジオボタンとして表示されます。

      Likertスケールの例:
      likert-scale

    • スライダースケール
      スライドスケールの質問タイプは、単一選択または複数選択の質問タイプとして設定することができます。 それは顧客が滑走のスケールの彼らの応答を評価することを許可するためのもう一つの大きい選択である。 スケールを選択してラベルを付けることができます。 これらは魅力的で楽しいです。

      スライドスケールの例:
      スライダー

    • スターランキング
      スターランキングの質問は、顧客が行と列のヘッダーで定義された異なるカテゴ 各星は同等の数値を表し、通常は1~5の範囲です。 tarのランキングは評価の本および映画のために大きいが、肯定的なバイアスを作成しがちであるので注意して使用されるべきである。

      スターランキングの例:
      スターランキング

    • NPS
      ネットプロモータースコアを使用すると、顧客のロイヤルティを測定することができます。 業界標準によると、0-10スケールは、彼らがあなたの製品やサービスをお勧めする可能性がどのように顧客に尋ねるために使用されます。 スコアは、プロモーターの割合から中傷者の割合を差し引いたものに基づいて自動的に決定されます。

      ネットプロモータースコアの例:
      nps

    • 画像選択
      この質問タイプは、単一または複数選択の回答オプションに設定することができます。 回答者は、画像のセットのセットに基づいて画像の回答を選択します。 これは、回答者が最も魅力的な画像を選択したい市場調査の調査に最適です。

      画像選択例:
      画像選択

    • マトリックス
      これらのテーブルは、単一の回答または複数の回答オプ 列はカテゴリとして設定され、回答オプションが行に表示されます。 これらは、カテゴリが同じ回答オプションを持っているときにあなたの調査を凝縮するのに最適です。 彼らはあなたではなく、複数の質問を設定するよりも、一つの質問として答えを得ることができます。

      行列の例:
      tableRadioButton

    定量的な質問タイプを選択する際の考慮事項

    回答者が興味を持って報告オプションを検討する。 いくつかの質問タイプは、他の人がいないかもしれない棒グラフと円グラフで報告します。 常にアンケートをテストし、レポートをチェックして、ニーズに最も適した形式でデータを収集していることを確認します。また、回答者が使用するデバイスの種類も考慮してください。

    対話型の質問タイプは魅力的ですが、すべてのモバイルデバイスで信頼できるとは限りません。 ラジオボタンやチェックボックスが小さいので、長い行列テーブルは、モバイルデバイス上でイライラすることができます。 画像選択の質問は、適切にレンダリングされないか、ロードに時間がかかりすぎる場合があります。必要に応じて回答オプションとして「その他」を使用してください。

    定量的な質問を作成するときに、関連するすべての回答オプションを検討し もちろん、すべての回答オプションを含めることは常に可能になりました。

    回答オプションが含まれていないことを恐れている場合は、”その他”の回答選択肢を使用し、回答者が選択肢を指定できるようにテキストボックスを これらは、ラジオボタンまたはチェックボックスの質問タイプを使用するときに簡単に設定できます。あなたの質問がうまく設計されている場合は、「その他」の回答オプションはルールではなく例外にする必要があります。

    Textbox情報の分析は、そのうちのいくつかしかない可能性が高いので、あまりにも困難であってはなりません。 50%以上が回答オプションとして”その他”を選択した場合、おそらく探索的な研究を行う必要がありました。あなたの調査を面白くし、あなたの回答者を従事させる10種類の定量的な質問タイプがあります。

    定量的な結果

    だから、あなたはそれを持っています。

    定量的な質問タイプがあります。 しかし、最良の部分は、あなたが行動することができる定量化可能なデータを持っているということです!

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