如何提升答卷有效性

當我們在回收問卷時，總會遇到與我們需要調研人群不匹配的用戶，或者亂答的用戶。所以為了讓結果更準確，分析之前需要將這些“臟”樣本進行清洗。

常見的“臟”樣本類型：
（1）非目標樣本
（2）重復回答
（3）前后矛盾
（4）作答時間過長或過短

數據清洗順序：

1. 非目標樣本

當我們的產品是針對60+的人群設計的，如果用戶的年齡不在這個范圍，可能就不具有參考價值。所以在設計問卷時，可以將非目標樣本直接設置為無效答卷。

【非目標樣本的無效問卷】設置：設置完成后，一旦用戶的年齡不在60歲以上，系統會自動將該樣本歸類到“無效樣本”中。（設置方式請點擊此處查看）

2. 重復回答樣本

用戶可能會重復回答一份問卷，多份一樣的問卷對于后續的分析沒有意義，所以在發放問卷之前，可以設置【作答次數限制】，確保一個用戶只作答一次。

【作答次數限制】設置：可以根據需要，設置作答設備/IP地址/微信作答控制。（設置方式請點擊此處查看）

3. 前后矛盾樣本

前后矛盾的作答情況有以下這些：

（1）內容矛盾：購買過XX品牌但不知道XX品牌。在問卷編輯時，可以通過【選項引用】，只給用戶展示需要勾選的選項。

【選項引用】設置：用戶在Q1選擇了品牌3、品牌4、品牌5，Q2的選項只會展示這三個品牌。
（2）人口屬性矛盾：年齡選擇18歲以下，但是駕齡選擇7-16年。這種可以在回收完問卷后，通過篩選條件，批量將這些問卷標記為無效問卷。

【批量標為無效】設置：通過篩選條件（年齡時18歲以下，駕齡是0-6年/7-16年/16年以上）將符合條件的問卷篩選出來，然后批量將這些問卷標為無效。

4. 作答時間過長或過短樣本

當用戶作答時間過長或過短時，可能都會造成數據的不準確。過長說明作答時可能有被干擾，數據質量不好評估；過短說明作答時可能不認真。

【作答時間過長或過短】設置：可以通過快捷方式（小于2秒、大于10分鐘）、自己設置篩選條件——將作答時間過長或過短的問卷批量標為無效。