產品

SurveyMonkey 能滿足各種使用案例和需求。歡迎探索我們的產品,瞭解 SurveyMonkey 能為您提供什麼協助。

從全球首屈一指的線上調查問卷中,獲取以資料為導向的深入分析。

可與超過 100 款應用程式和外掛程式整合,讓您事半功倍。

建立並自訂線上表單,以收集資訊和付款方式。

利用內建的 AI 打造更優質的調查問卷並快速獲得獨到見解。

依實際需求量身打造解決方案,滿足您所有的市場研究需求。

範本

測量客戶對貴公司的滿意度和忠誠度。

瞭解如何讓客戶滿意,使他們成為您忠實的擁護者。

取得可化為實際行動的深入解析,以改善使用者的體驗。

向潛在客戶、受邀人等對象收集聯絡資訊。

輕鬆收集並追蹤活動邀請回函。

瞭解參加者的需要,使下一場活動更成功。

發掘能提升員工參與度並改善績效的深入解析。

瞭解與會者的想法和意見,把下一場會議辦得更好。

運用同儕意見回饋來協助員工改善績效。

打造更好的課程並改善教學方法。

瞭解學生對課程資料和教學狀況的評價。

瞭解客戶對您的新產品構想有何看法。

相關資源

使用調查問卷和調查資料的最佳實務

有關問卷調查、給企業的訣竅及其他主題的內容,都在我們的部落格。

SurveyMonkey 的使用教學與指南。

頂尖品牌如何透過 SurveyMonkey 推動成長。

問卷樣本與母體之差異

已準備好寄出您的問卷?您的首要之任務之一是定義抽樣框架,即您欲收集資料的對象群體。然而,定義問卷樣本的方式之多,很容易讓人不知所措並感到困惑,尤其是在區別樣本與調查母體方面。本指南將為您深入分析並分享現有的不同抽樣方式、其優缺點及其各自適用情況,確保您的市調之路方向正確。

in-article-cta

快速了解如何開始進行市調問卷,這裡包含所需的一切。

當論及以問卷方式進行市調時,您可能會聽到樣本與母體兩詞交替使用,但事實上,這是兩組截然不同的個體群。母體指的是可能參與市調的潛在完整個體集合。例如,若您想針對去年推出的產品取得客戶意見,那麼母體即是每一位購買者、試用者或以其他方式與該產品進行互動的個人。而樣本則是母體之下的子群體。樣本的辨識及選取可透過數種方式進行。例如,若想了解女性客戶意見,您可聚焦於客戶人口統計資料,以性別作為抽樣策略基礎。其他特徵也可做為抽樣策略基礎,包含地理屬性或行為屬性。此外,若母體非常龐大以致於針對母體收集資料窒礙難行,您可利用隨機方式選取較小且可容易管理的樣本。

複習一下問卷詞彙,以便著手進行市調。

從母體或樣本來收集資料各有其優點。此外,您可根據經驗準則來決定何時該採用何種方式。

在理想的世界裡,當進行任何調查時,無論是品牌知名度調查或收集客戶意見資料,均應針對母體的全體來收集資料。為什麼?若母體的每位成員皆提供調查資料,您將能保證根據結果所做的推論具有母體代表性。換句話說,從母體收集資料有助您提升調查發現的有效性與可信度。 

然而,實際上,從調查母體收集資料並不總是可行。主要原因是辨識母體往往相當困難,並且要取得足夠回應以進行有效統計更是難上加難。若母體範圍已明確劃定且調查對象相對易容易掌控,那麼從母體收集資料是合理做法。例如,若您想收集員工參與度資料,您或許可採取母體方式,從人資記錄取得所有員工名單,並直接透過電子郵件傳送給每位員工。 

此外,若母體數少且合作度高或對問卷結果感興趣 (例如新服務的全部 30 位試用者),此方式也是合理之舉。然而,若母體範圍不明確、母體數非常龐大或地理位置分散,則往往必須進行抽樣。

如果就取得有效且準確的深入分析而言,從母體收集資料是最佳方式,那麼為何要捨棄母體轉而調查樣本?簡單的答案是其必要性。有鑑於母體數量及地理分散性,調查人員鮮少能夠接觸到完整的目標群眾。假設您在商業園區經營繁忙的餐車。您想調查周圍辦公地點高階主管的午餐喜好。若要採用母體調查,您需取得完整且正確的全體員工名單,而您可能難以取得。在此類情況下,必須從母體的子群體收集資料,再將發現推論至更廣泛的母體。換言之,當您採用樣本時,您通常可假定調查發現具有代表性,足以代表您要取樣的廣泛母體。這通常可行,但並非總是如此。讓我們往下仔細探討。

當您決定採用樣本方式時,您有兩種主要抽樣策略:概率抽樣與非概率抽樣。

概率抽樣是隨機的抽樣方式

當採用此方式時,母體任一成員納入樣本的機率均等。例如,若您擁有母體清單 (稱為抽樣框架),您可利用隨機數產生器,根據產生數值從名單逐一選取與該值對應的個體。此方式名為簡單隨機抽樣。 

另一可能方式為系統性隨機抽樣方式,例如從抽樣框架,每 10 個或 100 個個體選取一次。分層抽樣類似隨機抽樣,但前者的母體區分為具有相似屬性的若干群體。例如,根據客戶購買頻率或消費額度將其區分為若干群體。接著,採用簡單或系統性隨機抽樣流程,從各群體選取個體。此方式可協助確保最後樣本涵蓋母體的各類族群。

非概率抽樣較具選擇性

當採用此方式時,母體所有成員獲選為樣本的機率並非均等。例如,若您調查週六上午造訪網頁的所有訪客,則僅有週末進行採購的購物者有機會成為調查對象。或者,您的問卷僅寄給與您有私人關係的客戶,而略過您不熟識的客戶。這可能會引入抽樣誤差,也可能導致樣本不具母體代表性。那麼為什麼要採用此方式?儘管概率抽樣方式是理想做法,但必須取得母體清單,這雖然重要卻往往難以辦到。

in-article-cta

利用我們的樣本大小計算工具來找出您距離理想狀態多遠。

如前所述,在許多情況下,您必須從樣本而非完整母體來收集資料。然而,儘管您是出於必要性考量而採取此做法,這並不代表從樣本收集資料不具多項優勢:

  • 效率 - 相較於從母體收集資料,此方式更簡單、效率也更高。對於市調者而言,試圖從母體收集資料往往是一大障礙。他們不但必須狹義定義目標母體,還必須制定清單,同時驗證及核可其準確性,然後以系統性方式聯絡每一位母體成員。這所耗費的時間與精力可能相當可觀。相較之下,從樣本收集資料相對快速而且直截了當,尤其是如果採用了非概率抽樣策略。
  • 節省成本 - 基於類似原因,從樣本收集資料往往也較符合成本效益。時間與精力都是成本,因此需求愈少愈好。 此外,就本質而言樣本小於母體,而這也有助節省成本。例如,您想感謝受訪者參與調查,於是提供獎勵 (像是零售店的兌換卷),如果您設定的目標是大量母體的全體,那麼您的成本很可能會飛快地大幅增加!
  • 準確性 - 相較於調查完整母體,當您調查樣本時,您從母體取得的資料可以具備相同程度的品質、有效度性及代表性。若您能運用概率抽樣策略,讓您的樣本具母體代表性,這點尤其如此。換言之,從樣本收集資料可讓您物超所值。

無論您從樣本或母體收集資料,請務必使用正確詞彙。母體與樣本方式的重要區別之一是,決定樣本大小的方法不同。如同我們在此處詳述,樣本大小是理想預估值,是您希望完成調查的目標個體數。統計與參數兩詞是彼此相關但截然不同的兩個概念,牽涉從樣本或母體收集資料。以下分別加以討論。

參數是指以完整母體所收集的資料為基礎,來衡量母體的某項特徵。舉例來說,為了提高員工動機及忠誠度,您決定將每週工作天數減為四天 (多幸運的員工!)。您向全體員工發送問卷,詢問他們偏好哪天休假。若全體員工均填寫問卷,而其中 80% 說他們偏好週五休假,那麼此數值即為該母體的參數。 

另一方面,統計是指從母體的樣本收集資料,再從該資料推論所得的發現。想像您的員工人數非常龐大,因此您決定隨機傳送問卷給具有代表性的樣本。結果大致等同於您從完整母體收集到的資料—絕大多數員工 (77%) 希望週五休假好過個長週末。就此案例而言,結果不變,但您描述結果的方式變了—77%這個數值在此情況稱為統計。為什麼您需要知道兩者之間的差異?答案在於抽樣誤差。

關於樣本,抽樣誤差是另一個您應了解的重要詞彙。簡而言之,抽樣誤差即母體參數與樣本統計之間的差異。以我們先前的範例來說,當調查完整母體的偏好休假日時,我們看見 80% 回答週五;但當調查樣本時,77% 回答週五。抽樣誤差是從母體所得的結果與從樣本所得的結果,兩者之間的差異,就此範例而言是 3%。

此範例說明了在取得樣本時,應盡可能使其具有母體代表性,這一點很重要。例如,若您僅針對兼職員工進行抽樣,且其中許多人週五從不上班,結果會如何?您獲得的結果將大不相同,且無法顯示更廣泛母體的偏好。 

目標是維持準確度並將誤差最小化。即使採用概率抽樣策略,抽樣誤差仍可能發生。這是因為即使樣本具有母體代表性,但統計的離差量度及集中趨勢 (例如平均數與標準差) 仍會有小幅差異。您的目標是將誤差降至最低。您可透過增加樣本數量來減少抽樣誤差。 

如何決定問卷的目標對象人數?設計好問卷、發出去,然後樂觀期待嗎?不全是如此。如果您能夠從您的母體收集資料,那麼這個問題就不具實際意義:理想的受眾規大小與母體規模完全相同。然而,如果您在調查樣本,則要考慮得更多一點。

首先,您需要估計母體數量。即使您沒有最新母體清單,腦中有個粗略數據仍是好點子。例如,若您想了解在您的地區,自行車騎士所感受的道路危險,您可利用次級資料估算出您的學區內有約 20,000 自行車騎士。有了這項數據之後,您可套用誤差範圍。這可用以計算結果的準確度,並以百分比方式顯示。若您願意容需許 5% 誤差範圍,這代表您預估真正的結果在您統計數值的正負 5% 範圍之內。因此,若套用 5% 誤差範圍,則 77% 樣本員工偏好週五休假,該統計結果代表實際數據可能為 72% 至 82%。

最後,您可利用樣本大小表來比較母體大小與誤差範圍,由此得知目標樣本大小的粗略估計。當然,請別忘了不是每個人都會填寫問卷!因此,若您的樣本大小是 100,那麼您會想要納入超過 100 位受試者,以達到目標受眾數量。 

進一步了解如何決定問卷所需人數。 

簡而言之,這就是從母體及樣本收集資料的差異。無論您計畫從事何種市調,第一步是探索現存所有市調問卷類型並找到最佳方案。

需要市調但尚未準備好親自進行?進一步了解我們提供的解決方案。Momentive 是 SurveyMonkey 的供應商,提供針對特定目標設計的解決方案以及整合性計畫適合您的所有市調需求。

把您的問卷寄給具有代表性的樣本,收集有效的市調資料

讓我們的專業調查團隊協助您進行市調計畫

利用自動化的分析和報告程序來完成創意和產品概念測試

如要閱讀更多市場研究資源,請造訪我們的網站地圖