定量研究和定性研究是您可在調查問卷中結合使用的兩種互補研究方式,能讓您獲得既深又廣的結果。
簡而言之,定量資料能為您要研究的主題提供具體數據支持,而定性資料則能幫助您深入了解各項發現的理由和來龍去脈。
為了能在調查問卷中善用這兩種研究方法,您必須先瞭解它們之間的差異。讓我們帶您來一探究竟。
定量資料專門用來收集客觀、不容辯駁的事實——數字。定量資料是結構化的統計數據。當您需要從研究中歸納出總結論時,這些統計數據可拿來佐證您的結論。
定量資料有助於掌握大局;定性資料則讓您看見細節,也能把您的調查結果變得更人性化。
讓我們來看看這兩種方式在調查問卷中的使用時機。
其實這兩種研究方式並不彼此衝突,事實上,它們有互補的性質。在這個大數據的時代,您可以輕易取得豐富的統計資料和數據作為作決定的依據,但如果沒有實際調查受訪者的意見,數據就失去了真實的意義,而這樣的依據也就不算完整。
那麼,該如何結合這兩種研究形式呢?定性研究往往是尋找新問題與新契機的起點,能為往後更深入的研究鋪路。定量資料則能透過各種測量方法確認問題或契機的真實性並瞭解之。
可以舉例說明嗎?
假設您舉辦了一場會議,希望與會人員能給予一些意見。您可以用定量研究調查一些客觀事實,如出席率、整體滿意度、演講者品質、演講內容的實用度等。上述所有問題都可以利用封閉式的量化方式進行調查。
但是,您可能也會想要詢問一些開放式的定性研究問題,藉此瞭解您是否忽略了什麼。您可以問下面這些問題:
如果您從這些定性問題發掘出任何共通的主題,就能進一步深入研究探討,改進您的下一場會議。在下一次會議過後,可別忘了把這些主題以定量問題的形式加入調查問卷中,以評量改進成果。
舉例來說,假設有幾位與會人員表示他們最不喜歡的一點是「會議舉辦在偏遠地點」,那麼,您下次的調查問卷就可以詢問出席者「對於會議地點的滿意度」,或是讓受訪者從可能的地點清單中選擇他們喜歡的地點。
要判斷應該使用哪種問題,最好的方法就是先提出一個開放式問題,然後問問自己為何要問這個問題。
例如,如果您問受訪者「您對我們的冰淇淋價格有何想法?」,然後讓他們自由陳述意見,您可能會得到一些過於天馬行空的答案。
如果這並非您想要的結果,那麼您就應該考慮使用容易量化的問題,例如:
比起其他同業的競爭對手,您認為我們的冰淇淋價格:
這種問題一目瞭然,收到的資料會比較一致,也比較容易分析。
定性研究的方法有很多種,它可以幫助您蒐集豐富又詳盡的資料,讓您更了解您要研究的主題。
然而,開放式的研究方式不見得總能在一些重大問題上給予您正確的結果,而且得到的結果難以分析,因為不同受訪者在撰寫回覆時,用來陳述觀點的遣詞多少會有所差異,有時甚至會離題或抓錯重點。
在某些情況下,全部都使用定量問題可能會得到較好的成效。
為避免讓受訪者搞不清楚題意,請不要問「您認為我們的網路服務如何?」這種太過廣泛的問題。您可以改問封閉式的定量問題,舉例如下。
您覺得網路服務的穩定度:
受訪者不見得每個都有耐心仔細思考問題,然後寫下能準確表達自我看法的冗長回覆。從既有的答案選項中選擇一個答案輕鬆又快速,所以如果您想要問很多問題,定量問題能幫助您獲得較多的回覆。
就算是封閉式問題的敘述性答案選項,也能指派數值、加以統計分析,並轉換為指標與圖形。也就是說,資料的整體品質較佳。別忘了,資料越準確,越能幫助您做出明智的決定。
我們的客戶滿意度調查問卷範本裡有一些不錯的例子,能讓您了解如何運用定性問題及定量問題來全面掌握企業的整體表現。
您成為敝公司的客戶多久了?
您再次購買敝公司產品的可能性有多大?
下列是我們員工參與度調查問卷裡的另一個範例。
當您犯錯時,您的主管有多常採取建設性的回應?
了解定性資料和定量資料的定義,以及這兩種研究方式之間的差異之後,您現在已經更懂得如何運用這兩種資料了。下次進行調查專案時,不妨採用一份由 SurveyMonkey 內部專家撰寫的調查問卷範本,結合定性和定量研究的優勢。
我們擁有各類問題的範本,歡迎查看專家建構的 SurveyMonkey 調查問卷範本資源庫。