[发明专利]问卷分割设计方法

说明书

本发明公开了问卷分割设计方法，包括：S1：计算长问卷中变量的相关系数，并通过对相关系数进行聚类将变量聚类成不同的数据项；S2：基于问卷分割模式、聚类得到的数据项以及问卷时长对问卷进行分割，得到各问卷模式；S3：基于固定费用精度最高或固定精度费用最小的约束下计算各问卷模式的最优样本量；S4：基于最优样本量随机发放问卷，并采集调查数据；S5：对调查数据进行处理，得到处理后的数据；S6：基于处理后的数据进行数据研究，并撰写报告。本发明提供的问卷分割设计方法，能够改善项目回答率和提高数据质量。

技术领域

本发明涉及问卷设计和问卷数据处理技术领域，更具体的说是涉及问卷分割设计方法。

背景技术

大数据与人工智能技术突飞猛进的发展潮流下，市场调研数据在消费者洞察领域依然具有自身独特的优势和不可替代的价值，只有代表人“态度”的调研数据和代表人“行为”的大数据的完美融合才能更深刻更全面地洞察消费者。市场调查设计是消费者洞察背后看不见的“触手”，对调研结果的影响不容小觑。然而，它与当前调研方式逐步向互联网及移动互联网调查多元、飞速的变革相比则显得相对滞后，甚至依旧沿袭传统的调查问卷设计，冗长而复杂，导致调查数据存在许多潜在问题，造成受访者合作率下降、调查中断、数据异常等不良影响，从而导致调查质量下降，消费者洞察出现偏差。因此，调查问卷设计成为了调查行业目前面临的主要挑战和亟待解决的难题。

市场调查设计一般要综合平衡成本效率、准确和速度三个目标之间的关系。为了实现成本效率目标，市场调查机构通常会最大限度地通过调查问卷来实现客户对信息“量”的需求。因此，大多数调查往往包含人口特征、消费行为、媒体接触等多个主题，相应的问卷必然冗长而复杂。这种设计通常会严重破坏市场调查目标间的权衡关系，特别是在网络调查中尤为突出，主要表现在(1)调查项目响应率下降。受访者合作的积极性下降，严重制约了调查项目的进度，降低效率、抬高成本，导致调查机构负担加重；(2)调查中断。以往的调查经验显示，问卷长度每增加5分钟，受访者中途放弃率便会上升5％左右，而网络调查中途放弃的可能性比传统面访要大得多；(3)增加数据异常值比率。受访者的厌倦情绪将会增加数据未在估计范围内的可能性，要么夸大或降低回答的真实得分，要么虚增或弱化变量间的相关性，这将直接影响对调查目标的推断；(4)增加受访者与调查项目间的摩擦。特别是对固定样本，受访者合作态度消极，对后续更多调查项目的正常开展不利。可见，调查问卷冗长而复杂已经成为市场调查设计不能承受之重。

因此，如何提高调查问卷的回答率和提高调查数据质量是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供的问卷分割设计方法，能够改善项目回答率和提高数据质量。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

问卷分割设计方法，包括：

S1：计算长问卷中变量的相关系数，并通过对相关系数进行聚类将变量聚类成不同的数据项；

S2：基于问卷分割模式、聚类得到的数据项以及问卷时长对问卷进行分割，得到各问卷模式；

S3：基于固定费用精度最高或固定精度费用最小的约束下计算各问卷模式的最优样本量；

S4：基于最优样本量随机发放问卷，并采集调查数据；

S5：对调查数据进行处理，得到处理后的数据；

S6：基于处理后的数据进行数据研究，并撰写报告。

优选的，利用皮尔逊相关系数或φ相关系数计算长问卷变量之间的相关系数，并用K-means聚类方法将变量聚类成不同的数据项。

优选的，在步骤S2中，所述问卷分割模式包括：累积模式、排列组合模式或相对重要性模式。