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。

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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。

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瞭解問卷調查中的誤差範圍。使用專家設計的免費範本和功能,讓您對調查結果更有信心。

SurveyMonkey 標誌

您的調查結果是否能完美反映您所要研究的母體?大概沒辦法。

但是,誤差範圍計算器能讓您知道您的調查結果有多接近真實情況。這項實用的工具能協助您判定您的受訪者人數是否足以讓您對資料的準確度有信心。

您的樣本將代表多少總人數的意見及行為。
您的樣本能準確反映出母體態度的概率。業界標準為 95%。
填寫您的調查問卷的人數。

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誤差範圍能告訴您,您的調查結果有多大程度反映了整個母體的觀點。別忘了,問卷調查其實是一項平衡措施,因為是用一個小群體 (也就是您問卷調查的受訪者) 來代表整個大群體 (也就是目標市場或母體總數。)

您可以把誤差範圍想像成衡量調查問卷有效性的一種方法。誤差範圍越小,表示您的結果越值得相信;誤差範圍越大,表示越偏離總母體的觀點。

如同其名,誤差範圍是實際調查結果上下的一個範圍值。例如,若有 60% 的人回覆「是」,且誤差範圍為 5%,就表示整個母體當中有 55% 到 65% 的人會回答「是」。

誤差範圍計算公式

n = 樣本大小 • σ = 母體標準差 • z = z 分數

  1. 得出母體標準差 (σ) 和樣本大小 (n)。
  2. 將母體標準差除以樣本大小的平方根
  3. 再將結果乘以下表中對應於您所期望之信賴區間的 z 分數:
期望的信心水準z 分數
80%1.28
85%1.44
90%1.65
95%1.96
99%2.58

讓我們看看範例中所用的誤差範圍公式。

假設您想要決定某個新產品應該叫名稱 A 還是名稱 B,而您的目標市場大約有 400,000 個潛在顧客。這就是您的母體總數

您決定發送 600 份調查問卷給潛在客戶。這就是您的樣本大小

若要精準計算樣本大小,請參閱我們的樣本大小計算工具

調查結果出爐後,有 60% 的受訪者喜歡名稱 A。這時您要在誤差範圍計算器中輸入一個信心水準

這個數字表示您對於樣本能反映總人口群體態度的準確度信心有多少。研究人員通常會將此數字設為 90%、95% 或 99%。

請試著在上方的誤差範圍計算器中,輸入此範例中的數字。計算器會提供一個 4% 的誤差範圍

還記得有 60% 的受訪者選擇了名稱 A 嗎?這個誤差範圍所代表的是,在 95% 的信心水準之下,母體總數 (也就是您的目標市場) 當中有 56% 到 64% 的人比較喜歡名稱 A。

我們將您樣本的回覆各加上及減去誤差範圍的 4%,得出了 56 及 64 這二個數字。

很多人分不清楚信賴區間與信心水準的差別。信心水準表達的是「某個數值會落在特定信賴區間範圍的可能性有多高」,而我們得利用誤差範圍才能算出這個區間。

誤差範圍能協助判定我們的估計值可能的波動幅度。舉例來說,95% 的信心水準表示數值有 95% 的機會落在某個信賴區間之間。信心水準越高,數值範圍 (區間) 就越大,這表示容許的誤差範圍也越大。

如剛剛所提到,知道誤差範圍有助於瞭解您設定的調查樣本大小是否恰當。

如果您的誤差範圍太大,請增加樣本數的大小,讓進行調查問卷群體數更符合總人口群體數。

這表示您需要把調查問卷寄給更多人。

樣本大小計算工具能協助您輕鬆判斷您需要多少人填寫您的調查問卷。

需要計算您的統計顯著性嗎?請參閱我們的 A/B 比較檢測計算器

現在您已經知道誤差範圍是怎麼算出來的,也知道它會如何影響您的結果了,您可遵循下列步驟將這些概念運用到您的調查問卷設計。

如果需要更詳細的說明,歡迎參閱這篇文章:如何準確預估母體

  1. 定義您的總母體
    這是您想透過調查問卷研究的總人口群體,以之前範例來說就是 400,000 名的潛在客戶。
  2. 決定您所要的準確度
    您需要決定若結果與整個目標市場情勢不同,您願意承擔多少風險。這表示您必須衡量樣本的誤差範圍和信心水準。
  3. 定義樣本大小
    平衡您希望取得的信心水準,以及可接受的誤差範圍;下一步就是決定您需要多少位受訪者。別忘了並非收到調查問卷的所有人都會回覆:您的樣本大小是您會取得的完成回覆數量。
  4. 計算您的回覆率
    這是在收到調查問卷的人中實際回覆的受訪者百分比。做出有學術根據的猜測。若您是以隨機抽樣的方式取得樣本,保守的猜測為有 10% 到 15% 的受訪者會完成調查問卷。查看過去的調查問卷,看看平常的比例為何。
  5. 現在要設定要進行調查問卷的總人數
    一旦在步驟 4 中知道了百分比,就會知道您需要寄出給多少人調查問卷,才能取得足夠的完成回覆。因此,瞭解您的誤差範圍 (以及所有相關的概念,包括樣本大小及信心水準) 在設計調查問卷的平衡行為上非常重要。能夠計算出誤差範圍就能讓您穩定地繼續進行下一步。
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