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改善同意/不同意問題的 2 大竅門

醫療人員都很關心病患,也很在乎病患對其醫療服務的看法,所以有時在看完醫生後,醫療人員會請您填寫一份意見回饋調查問卷,詢問您的體驗。其中最關鍵的問題可能如下:

您是否同意以下陳述:我的醫療服務人員花了足夠的時間,陪我一起處理我的需要。

  • 強烈同意
  • 還算同意
  • 沒意見 (既不同意也不反對)
  • 有些不同意
  • 強烈不同意

在調查研究領域,這類問題被稱為「同意/不同意」問題,因詢問受訪者是否同意而得名。數十年來,這類問題算是調查研究人員最常使用的問題類型之一。為什麼?

首先,它們撰寫容易,因此成為了各個行業領域都會使用的標準題型。話雖這麼說,卻有研究發現這類題型其實存在一些通病。我們將透過以下 2 點,簡單談談應如何克服這個題型常見的缺失。

同意/不同意這個題目結構看似簡單,但卻容易導致所謂的默認回覆偏差 (acquiescence response bias)。意思是,人們通常都喜歡當個好相處的人,因此在回答問卷的時候,無論本身對問題的實際內容看法如何,還是會盡量表示同意。

另一個通病是,由於同意/不同意問題看起來直截了當,以至於研究人員會乾脆撰寫一大堆可以套用相同答案選項問題,然後將這些問題以矩陣式問題呈現。

這種同意/不同意矩陣式題型等於是在很小的空間內塞入大量資訊 (它基本上是一題詢問受訪者同意或不同意一系列陳述的問題),因此受訪者通常不會很認真地思考每個陳述的內容。

我們稱這種現象為直線選擇。(基本上,直線選擇是指受訪者太快速地看完一系列陳述,且在每一個陳述後都選取相同的答案。)

顯然,如果您想要收集準確的資料,這將造成很嚴重的問題。舉例來說,對於上述的醫療人員而言,直線選擇的現象會讓他們無法使用收集到的資料來改善服務或做出明智的決定。

為了強制將所有問題都塞入相同的格式,調查問卷設計人員必須讓每個問題都適用相同的評分項目 (還算同意、有些不同意等等)。在上面的範例中,受訪者是針對「醫療服務人員在我身上花了足夠的時間」這個陳述進行評分,雖然同樣的問題也可以用「花的時間不夠」或「花了太多時間」等不同方式陳述,但評分結果卻會完全不同。

假設一家醫療診所想要將拿自己的患者滿意度資料與另一家診所進行比較,如果他們的陳述問題的措辭不同,將難以做出有意義的比較

那您一定想問,如果您是醫療照護提供者,該怎麼詢問患者的滿意度?讓我們來看看另一種問法。

您對醫療服務人員為了處理您的需要所花費的時間長短感到滿意或不滿意?

  • 非常滿意
  • 還算滿意
  • 沒意見 (不算滿意也不算不滿意)
  • 有些不滿意
  • 非常不滿意

這類問題稱為項目特定問題 (item specific question)。意思是其回覆選項是針對該問題所設定;而不同的問題會有不同的回覆選項。

研究顯示,項目特定的評分表較不容易導致默認回覆偏差。此外,一組來自西班牙和美國的研究人員在 14 個歐洲國家實驗性地針對「項目特定評分表」和「同意/不同意評分表」進行比較,他們發現,一般來說,項目特定評分表的可靠性和有效性皆優於同意/不同意評分表。

現在輪到您設計評分表了!在設計調查問卷時,別忘了到 SurveyMonkey 題庫看看,那裡提供了大量的特定項目評分表,都是經過方法學認證的,您可以自由利用!

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