如何分析調查問卷資料

您的線上調查問卷結果出爐了！現在，是時候利用調查問卷資料分析來解讀結果，並以方便理解及採取行動的方式呈現內容。

在本指南中，您將發掘調查問卷分析的定義、可處理的不同調查問卷資料類型，以及六個進行有效調查問卷資料分析的步驟。

調查問卷分析是將調查問卷資料轉化為各項結果及可執行深入解析的流程。根據從調查問卷收集的資訊，調查問卷分析可協助您將原始資料轉化為可討論的成果。 

在進行調查問卷分析時，制定計畫能讓您更容易取得寶貴的資料深入解析。了解分析的最終目標將有助您更有效地處理調查問卷資料。

如需更多資訊及調查問卷設計和分析的深入指引，請觀看我們的網路研討會。

您在調查問卷提出的問題將直接決定所收到資料的形式。資料有定量或定性的類型。 

定量資料是指數值資訊。例如，在 Net Promoter Score® (NPS) 調查問卷中，客戶將以 1–10 分的範圍評分。因此，所有收集的資訊會以數值呈現，同時提供定量資料。這種資料形式可進行直接比較和統計資料分析。

另一方面，定性資料著重於非數值資訊。這項調查問卷研究旨在解釋數值資料背後的「原因」。例如，您可以問受訪者為什麼他們選擇了這個數字，並提供撰寫回覆的區域。雖然定性資料的分析難度較高，但發現資料背後的原因相當重要。

數值資料非常適合用於追蹤長期進展。但是，如果您想深入了解某人為什麼做出特定回覆，提出可產生定性資料的後續追蹤問題是個很好的選擇。

以下說明您如何理解這些數字，以及結果背後的含義。 

在開始進行調查問卷分析之前，您必須確保調查問卷資料可供使用。清理您的調查問卷資料是指決定從分析排除哪些受訪者、移除品質不佳的回覆，以及清除重覆的回覆。

有些受訪者可能只回答了所有問題中的一小部分，有些則是匆忙填寫調查問卷，他們並未仔細考慮自己的答案。所有這些情況都可能導致資料品質下降，進而影響最終結果的準確性。

進行回覆品質分析將有助您識別不符合標準的調查問卷回覆。例如，如果您正在收集與客戶情感相關的資料，非客戶的回覆可能就沒有參考價值。

透過提升可讀性、維持一致格式和分類的方式，準備調查問卷資料以進行分析時，將在分析期間為您提供整潔清晰的資料集。

主要的調查問卷研究問題是調查問卷的指導原則。這些問題與您在設定調查問卷目標時應確立的調查問卷研究目標相關。

在深入分析資料的細節之前，從您的主要調查問卷問題開始。例如，如果您的問題是：「人們有沒有興趣購買這款新產品？」下表顯示的結果就是您應該優先分析的內容。

如您所見，大多數人都有積極的回覆。因此，您可以繼續分析其他問題的資料，以收集更多關於這個產品的資訊。

廣泛的高層級調查問卷問題將有助您確定資料中的主要意見和想法。在奠定此基礎之後，您就能深入更細緻的資料分析部分，以回答您的研究問題。 

通常，分解資料是進一步理解資料的有效方法之一。您的企業可以使用交叉表 (交叉分析表)，根據共同特徵將資料分成小群組。例如，您可以依特定背景的回覆篩選資料。您可以篩選、比較和建立規則，分析每個使用區隔的資料。

資料篩選條件是一種取得全面資料深入解析的強大工具。例如，如果您想了解某產品在不同群組中的表現，可在調查問卷中包含人口統計問題。當人們選擇他們的年齡層時，您可以即時篩選每個群組的回覆。比較這些資料集時，您可以了解不同年齡層對產品的喜好程度，其有助於即時發現離群值或不滿意的人口統計結果。

篩選依據如下：

雖然定性資料無法直接提供可用的百分比或原始數字，但您可以隨時使用文字分析工具。透過收集書面回覆並用於這些工具之一，您可以建立顯示客戶感受的情感分析。 

將原始資料轉換為深入解析，需要證明其統計顯著性。畢竟，您必須確保資料可展示實際發現，而不是只擇優挑選個別案例。統計分析可透露您觀察到的趨勢是否具有意義，以及與其他資料集結合使用時，資料所表達的內容。 

您可以利用多種方法來證明統計顯著性：

除了原始分析外，還有其他因素可決定結果是否有意義。例如，與您的總樣本大小相比，回覆總數和完成率可表明結果是否代表具有統計顯著性的群組。

同樣地，最好要考慮調查問卷結果中的誤差範圍。誤差範圍反映您的結果與母體的相似程度。較小的誤差範圍表明您對結果的準確性有高度信心，而較大的誤差範圍則表明您的結果可能無法代表更廣泛的群體。 

如果您需要更多調查問卷回覆來提高結果的權威性， SurveyMonkey Audience 可以為您提供協助。 

基準化分析法是將您的結果與其他公司或產業平均值進行比較的流程。您甚至可以透過重複的調查問卷實驗，在不同季度或年份收集資料，並將結果與自己進行基準化分析。 

全球的企業都使用客戶體驗基準化分析法來判斷客戶如何看待他們與競爭對手的比較。 

透過進行縱向分析，您可以發現調查問卷結果隨著時間變化的趨勢。例如，如果您舉辦年度會議，您可以透過使用會議意見反應調查問卷，請與會者評價對活動的滿意度。如果平均滿意度隨時間下降，這將是進一步研究的有趣切入點。

您可以在滿意度問題後面加上一個開放式問題，請他們說明其選擇。這項定性資料將呈現出導致滿意度下降的可能原因，協助您採取切實可行的步驟加以解決。 

您甚至可以追蹤不同子群組的資料。假設行銷人員滿意度每年均有增加，但行政人員的滿意度卻沒有增加，建議您查看行政人員對各個問題的回覆，看看是否能理解為何相較於其他與會者，行政人員的滿意度較低的原因。

您的調查問卷資料擁有說故事的力量。從您的主要研究問題開始，概述發現結果並逐步深入。您想了解什麼？您從資料中學到了什麼？哪些特定發現結果特別突出或有趣？

盡可能使用視覺效果來輔助您的報告。讀者通常不會想逐段閱讀一堆書面數字。簡單的圖形或關鍵字即可總結您的結果，並讓人直觀地理解資料的含義。 

現在，您已經分析資料並找到統計顯著性，是時候向世界展示您的成果了。建立優秀的報告來展示您的發現結果，是實用調查問卷分析的最後一步。透過這份報告，您可以與同事分享發現結果，進而激發貴組織內部的變革。 

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在進行調查問卷分析時，有一些常見的陷阱需要避免。以下是需要避免的錯誤。

在進行調查問卷分析時，初入研究領域的人最常犯的錯誤之一是混淆相關性與因果性。因果性發生在一個因素直接導致另一個因素的情況下。另一方面，相關性是指兩個因素一同變化，但可能沒有直接關聯。

一個很好的範例是冷天氣的影響。喝熱巧克力和戴連指手套分別為相關變數，喝熱巧克力和戴手套或不喝熱巧克力也不戴手套。但這兩件事並沒有哪個是因、哪個是果，它們都是因為第三個因素，也就是天氣冷，才會出現的動作。

只是因為兩個因素同時變化，並不表示它們之間有關聯。執行相關性分析將有助您識別資料之間的關係。

如果您混淆了相關性和因果性，可能會用第三方動機將兩個資料片段連結起來。 

如我們所述，您可以將調查問卷結果看成敘述故事。但是，如果您擇優挑選資料（也就是選擇可驗證假設的關鍵資料點），可能會錯過最重要的部分。

當您試圖透過調查問卷來證明某些事情時，如果資料與您的預期不符，可能會令人沮喪。例如，可能有部分客戶根本不同意某個關鍵陳述，或者您的資料並未顯示出具有統計顯著性的多數意見。無論遇到什麼情況，最不應該做的事情就是過度挑選使用的資料點。

如果您不得不挑選性地使用資料進行計算，您就是在削弱調查問卷結果的準確性。

SurveyMonkey 比任何人都清楚，進行調查問卷並收集結果是一件令人興奮的事情。也就是說，當您匆忙計算調查問卷結果時，可能會忽略尚未填寫的重要資料。 

調查問卷通常需要大量的回覆樣本，以提高對資料的信心水準。如果您急著盡快計算結果，可能會因為回覆數量不足而無法證明統計顯著性。 

假設您的調查問卷結果顯示有 100% 的客戶對新產品功能感興趣。雖然聽起來很棒，但如果只有一個人填寫了您的調查問卷，您能有多大信心認為這樣的回覆樣本能真正反映更廣泛的客戶群呢？

您在調查問卷中包含的問題直接影響所收到的資料類型和品質。因此，您的調查問卷資料好壞取決於您設計的問題品質。 

以下是一些提示：

透過提高您撰寫和發出的調查問卷品質，即可自然而然地開始收集更優質的資料。

調查問卷資料分析涉及多個方面，從觀察主要結果到針對資料進行多維交叉分析再到報告結果。 

SurveyMonkey 提供調查問卷分析工具和範本，讓您比以往更輕鬆地取得可靠的回覆並觸及目標受眾。

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