常見的調查問卷偏差和避免方式

利用問卷調查來做初步市場研究能為企業省下不少金錢和時間成本，不過提問者必須能夠寫出公正無偏的問題，收集到真誠的回應，才能獲得準確的意見回饋和深入解析。 

雖然要寫出完全毫無偏差的調查問題似乎不可能，但您可以藉由調整問題順序來避免回答上的偏差。您也可以有策略地使用特定題型，以避免讓自己的偏見影響調查問卷設計。無論您執行的是哪一種研究，是做政治民調或是收集關於產品構想的意見，當您獲得越誠實的回應，您的資料就會越準確。 

您對您想要研究的主題可能已持有特定意見，即便如此，您還是能夠從受訪者收集到不存在偏差的回覆，以免讓這些偏差影響您的調查結果。本文將教您如何減少調查問卷中的偏差。您將會更瞭解不同類型的調查問卷偏差，以及它們的樣貌。 

調查問卷偏差是由於提問者和受訪者的特定行為而產生的意見回饋偏差，例如抽樣偏差就絕對會影響意見回饋和深入解析的準確性。 

抽樣偏差也就是立意抽樣，它指的是整體來說，有特定一類人比其他人更有機會被抽進樣本。立意抽樣在某些情況下有其優點，特別是母體較小的時候；然而，在對較大的母體進行抽樣時，就應該盡量減少任何可能的偏差，以求獲得最準確的結果。 

訣竅：認識最常發生的四類偏差，以及如何避免讓這些偏差影響您的調查結果。

回應偏差是指受訪者提供了不真實的見解，也就是說，受訪者所回覆的答案與其實際的感受不同。會發生這種情況的可能原因很多，像是受訪者可能急著填完調查問卷，或只回答選擇題而跳過文字回覆。回應偏差也可能源自於受訪者不透漏人口統計資訊，這可能是因為他們不瞭解題目在問什麼，或純粹不願意回答。為了求快而做立意抽樣，也可能導致受訪者與調查主題的相關度不高。調查問卷的整體結構也可能影響受訪者作答的方式。整體來說，回應偏差可以大略分為下列七種： 

訣竅：透過消除問題順序偏差來改善調查問卷資料品質。

不回應偏差又稱為系統性偏差，指的是受訪者收到調查問卷卻不回覆的情況，這會讓您收到的意見回饋和見解不完整，整體資料也就不會準確。不回應偏差也包括基於任何原因而中途放棄作答的受訪者。如果您發現您的受訪者當中有很高比例的人不回覆，那麼可能就必須重新設計調查問卷來提升回覆率。

受訪者拒絕參與問卷調查的原因有很多種，可能是基於個人因素或與調查問卷的設計有關。時間的選擇也可能是導致不回應偏差的因素之一。您應該根據問卷的長短，提供充足的時間讓受訪者能夠好好寫完問卷，而且不要等交易結束後一兩個禮拜才寄送交易調查問卷，受訪者早就什麼都不記得了。傳送提醒也是消除不回應偏差的好方法，但是提醒的頻率和次數必須恰到好處。 

訣竅： 回應偏差和不回應偏差是最常見的兩種意見回饋偏差。認識五種避免不回應偏差的方法。

調查問卷偏差會導致資料不夠全面且分析不準確，進而對研究結果產生負面影響。這種不準確可以歸咎於回應偏差和不回應偏差。調查結果不準確會導致的具體問題包括資料問題、策略和投資決策不佳、投資報酬率低、滿意度低，並無法獲得有定論的結果。一點點的小偏差都可能演變成大問題。 

訪談式的問卷調查也會受到調查問卷偏差的影響。哪些類型的問卷調查最容易受影響呢？團體訪談、一對一訪談、小組訪談、電話訪談和線上問卷調查，都可能會因為訪談者本身持有偏見而產生偏差。無論是做任何研究，要完全屏除自身偏見都是很困難的，尤其是當研究結果與自己所屬企業有利益關係時。不過，您還是可以採取不帶偏見的作法，儘可能獲得最準確的調查結果。 

要取得最準確的調查結果，就必須先認識各式各樣帶有偏差的調查問卷問題。以下我們將介紹六個例子，包括誘導性問題、既定觀點問題、雙管問題、絕對性問題、含糊不清的問題和多重答案問題。針對每個帶偏差的調查問卷問題，我們也會示範消除這些偏差的方式。

誘導性問題就是提問者將自己的意見帶入問題當中。這種偏差會影響受訪者作答，使他們無意間選出提問者認為是正確的答案，而這將導致您收集到的回覆資料充滿偏差，無助於整體業務目標的實現。 

範例：

假設 A 公司想瞭解自家客服的品質，正確的問法可能會像：

您對 A 公司員工提供您的協助有多滿意？

而誘導性的問法可能會像：

您是否覺得 A 公司的客戶服務比 B 公司的客戶服務還要好？

這道問題的陳述方式基本上就暗示了 A 公司比 B 公司還要好。如果 A 公司的目標只是要與某家特定公司比較而已，那麼採取這種問法還算合理。建立調查問卷時，必須先有一個明確的業務目標。瞭解如何為您的下一份問卷撰寫優良的問題。

既定觀點問題強迫受訪者接受提問者的既定假設。這種提問方式源自於提問者對於受訪者有太多預設的想法。即使已經建立了顧客人物誌，您的提問方式仍然最好維持客觀。 

範例：

假設 A 公司是一家有賣寵物食品的超級市場，調查問卷中可能會有這題：

您目前的住處有養寵物嗎？

這道問題可以用來篩選出有養寵物和沒有養寵物的受訪者。您可以在調查問卷中植入問題邏輯，讓回答有或沒有的受訪者分別前往不同的路徑。 

假設 A 公司問了這樣一道題目：「您家的狗喜歡哪個品牌的乾糧？」那麼提問者就預設了兩件事：消費者有養寵物，而且養的是狗。這樣的預設會讓沒有養狗的受訪者覺得這份調查問卷是為了養狗人所設計的，而不是所有來超市消費的人，而這將導致他們放棄作答，留下只填寫一半的問卷。 

訣竅：撰寫更有效的調查問卷問題，避免詢問誘導性或有既定觀點的問題。  

雙管問題指的是一道題目中涵蓋了兩個問題。這類問題雖然要求受訪者針對兩個主題提供意見，卻只給他們回覆一個答案的機會。以下舉例說明如何避免雙管問題：

範例：

假設有一家診所想要追蹤瞭解自家診所的客戶服務狀況，他們可能會詢問病患從掛號到後續追蹤這段時間獲得的對待，然後評估他們的意見。在這個情況下，一道正確的調查問卷問題可能會像：  

整體來說，敝診所在回應您的問題或疑慮的時候有多積極？

您應該避免像這樣子的雙管問題：

在您就診期間，敝診所團隊的態度有多積極；而就診後，是否有人聯絡您進行後續追蹤？

用這種方式提問的缺點在於，由於您只會收集到單一答案的回覆，因此您獲得的資料將無法滿足您真正想要回答的問題。

決定性的問題要求受訪者提供絕對性的答案，而且經常以是非題的方式呈現。這類問題會包含「一律」、「從不」、「每一」、「全部」等絕對性的字眼，這種提問方式所獲得的回覆會讓您以既定的假設將受訪者做不正確的分類，完全忽略他們彼此之間重要的細微差別。  

範例：

防蚊液產品 X 是否殺死了所有蚊子？

任何牌子的防蚊液都不太可能殺死所有的蚊子，所以受訪者大概都會回答「否」。然而，該產品可能真的減少了噴灑區域周圍的蚊子數量，而上面這種提問方式，會讓我們錯失有助正確評估產品有效性的重要資訊。比較好的問法可能會像：

您對產品 X 的可靠度有多滿意？

像這樣提供一系列的選項，受訪者就能對該產品的有效性進行評分，而研究人員也能透過評分結果來分析產品 X 的表現。

含糊不清的問題是因為措辭不精準而使得題目本身存在太多解釋空間。這可能是因為提問內容太籠統，或沒有解釋清楚。使用縮寫、簡稱和專業用語也可能導致問題含糊不清。有些問題也可能太模糊，或太侷限於某個特定行業或產業。問題本身若含糊不清，受訪者就會按照自己的理解解讀，提供的回覆也就不一定準確。

範例：

某家牙醫診所的業務目標是希望病患能介紹更多客戶，所以他們可能會問病患這樣的問題：

您鼓勵其他人來敝診所就醫的可能性有多大？

而含糊不清的問法可能會像：

您覺得您的朋友和同事可能會喜歡我們診所嗎？

此外，您也應該避免詢問太籠統的問題，否則受訪者也會以自己能理解的方式重新詮釋您的提問，而他們的詮釋結果可能會與您提出該問題的真正意圖不同。 

多重答案問題是想透過一系列既定的答案選項來控制收集到的意見回饋，但由於所提供的答案選項不夠清楚分明，以至於無法獲得準確的結論。正確的做法是確保所有的答案選項彼此都不重疊。

範例：

假設您想要調查某個群體的年收入額，可以這樣問：

您個人去年的年收入是多少？

請避免設定像下面這樣不清不楚的金額範圍：

您個人去年的年收入是多少？

答案選項的範圍重疊，可能會讓受訪者不知如何選起，例如年收入五十萬元的受訪者會不知道自己該選擇第二個或第三個類別；如果是前一個例題，受訪者就很明確屬於第三類。像這樣的小細節會大大影響資料分析的成果。瞭解更多關於如何撰寫優良調查問卷問題的祕訣，並且使用已包含例題的調查問卷範本。

成功的問卷調查專案能夠帶來極有價值的意見回饋和深入解析，幫助企業做出明智的商業決策。為了從問卷調查收集到最誠實且無偏差的意見回饋，請不要讓個人偏見影響問題設計，避免使用會影響受訪者如何回答的提問方式，使用簡明扼要的字句，盡量用簡單的語言以避免誤解，提供直截了當的答案選項，以獲得更準確的評估結果。

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