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如何使用AI設計調研問卷（含指令）

張佳的AI實戰筆記

2024-01-24

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10 分鐘

調研問卷的設計看起來簡單，但其實有很多注意事項。那么，我們是不是也可以借助AI的力量來做好問卷設計，并做相應的調研問卷分析？一起來看看本文的實操分享。

本文使用 AI 解決以下問題：

如何讓 AI 協助創建高質量、有價值的調研問卷；
如何通過回收數據分析問卷的有效性（AI支持）；

每個人在工作中都或多或少的會需要設計一些問卷調研：不管是寫畢業論文、產品調研，還是日常工作中的需求反饋收集。

看起來簡單的工作，其實有很多門道。

如果你做過調研問卷，在回收結果時一定有過這樣的疑慮：

怎么確定，用戶不是亂填的呢？

問卷的問題不是想怎么設置就怎么設置的，有非常多理論需要遵循。

市面上有非常多的問卷設計工具，但沒有人教你怎么設計問題。

如果設計問卷時沒有考慮問題的合理性，很有可能導致回收的答案毫無意義。

有時候，可能一個不合理的問題會導致用戶直接離開頁面，降低答題完成率。

這時候，就是AI發揮價值的地方了：

AI 幾乎了解所有的理論知識，當然包括問卷相關的；
我們只需要清楚告訴AI問卷設計的要求，AI 就可以遵循理論知識幫我設計好。

下面是一個我讓 AI 為我設計的《職場人士使用 AI 的情況》調研問卷：

*問題有點多，只截取了一部分。

AI 幫我生成了 14 個題目，其中標記了 4 個題目是用來驗證信度和效度的。

雖然我們不懂得那么多的專業理論知識，可以直接問 AI 如何使用。

如何讓AI設計問卷

我發給 AI 的指令非常簡單，只包含三個部分：

背景信息；
遵循理論；
題目設計要求。

其中“背景信息”告訴 AI 調研需求；遵循的理論和設計要求，都是從百度搜索后整合的。

以前工作最頭疼的部分，就是“學起來簡單用起來難”。

現在完全沒有這個擔心了，因為你只需要知道一項工作的理論和要求是什么，告訴 AI 讓它來執行！

下面是我的提示詞，你可以修改調研目的直接使用：

#設計調查問卷

##背景信息

我正在為了了解”職場人士使用 AI 的情況”設計調查問卷，請根據下方我給出的要求幫我設計問卷的題目。

##遵循調研框架

– 覆蓋KANO模型的各種需求，即基本型需求、期望型需求和興奮型需求。

– 確保問卷的信度，即一致性、穩定性和可靠性達標。因此你在設計問題時應該設計一些相似但不完全一樣的問題，或增加測謊題。

– 確保問卷的效度，即表面效度和內容效度達標。因此，你應該確保題目通俗易懂沒有歧義，且回收的數據可以分析出我要了解的問題。

– 確保問卷的完成率，你在設計題目是要確保問題均可回答、確保讓用戶能夠順利完成回答，不要設計涉及用戶隱私的問題。

##設計要求

– 標題應該簡潔明了，讓用戶一眼就明白你的調研目的；

– 要給出導語，導語中說明調研目的和意義，**你可以在導語中提示受調查者如何填這份問卷**，讓受調查者更容易入手或啟發他的思考。

– 問題的設置要有梯度，前面2到3個問題要淺顯易答，之后再深入，直到你想問的核心問題，前面可以問一些受調查者的基本信息。

– 確保問題按照合理的順序排列，使受訪者能夠順暢地完成問卷。-問題的設置要圍繞你的調查目的展開，除一些了解受訪者基本信息和背景知識外，其他均要緊扣中心。

– 多封閉式問題，開放式問題不要超過 2 個。

– 問題要清晰要具體，一個問題只圍繞一個目的，不能兼問。

– 避免引導性問題，確保問題不會引導受訪者產生特定的回答。

– 問題的選項要能窮盡，可以設計“不知道”“無所謂”等選項，確保受調研者可以至少選擇一個答案。

– 問題和答案必須精準可量化并且有統一標準，不應出現類似“你胖么”這樣的問題。

– 問題設計時要考慮“信度”和“效度”的可驗證性。-問題數量不要超過20個。