แบบสํารวจดําเนินการเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ใช้เพื่อทําการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น ตัวขับเคลื่อนอาจมีมากมาย – การลดต้นทุน ปรับปรุง ROI ปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า หรือได้รับแนวคิดใหม่ ๆ ความถูกต้องในการวิจัยแบบสํารวจส่งผลโดยตรงต่อความถูกต้องของการตัดสินใจและอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อธุรกิจ
ความแม่นยําของแบบสํารวจอาจหมายถึงสิ่งต่าง ๆ สําหรับแต่ละคน ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสําคัญที่จะต้องมีมาตรฐานทั่วไปสําหรับความถูกต้องในการวิจัยตลาด นอกจากนี้ยังอาจมีพารามิเตอร์หลายตัวเพื่อวัดความแม่นยํา ตัวอย่างเช่น หากคุณกําลังเปรียบเทียบแนวโน้มในช่วงเวลาสองสามช่วงเวลาและเห็นการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วผิดปกติ อาจเป็นเพราะตัวเลือกที่ไม่ถูกต้อง เว้นแต่จะมีคําอธิบายที่ยุติธรรม สิ่งนี้สามารถนําไปสู่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและส่งผลต่อผลลัพธ์
ความแม่นยําในการวิจัยแบบสํารวจคืออะไร?
ความแม่นยําของแบบสํารวจคือขอบเขตที่ผลลัพธ์จากคําตอบช่วยในการบรรลุเป้าหมายการสํารวจ แสดงถึงแอตทริบิวต์ที่วัดในกลุ่มเป้าหมายตัวอย่าง หากผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง จะสร้างภาพที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับตัวเลือก ข้อเสนอแนะ หรือประสบการณ์ของผู้ชม
ด้านล่างนี้คือสาเหตุทั่วไปบางประการที่อยู่เบื้องหลังผลการสํารวจที่ไม่ถูกต้อง
- ตัวอย่างการกระจายกลุ่มเป้าหมาย: ตัวอย่างไม่กระจายอย่างสม่ําเสมอ และด้วยเหตุนี้จึงมีการเบี่ยงเบนไปสู่ตัวเลือกเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ในการกระจายผู้ชมที่ไม่สม่ําเสมอซึ่งประกอบด้วยผู้ชาย 80% หญิง 10% และส่วนที่เหลือ 10% ที่ไม่ต้องการเปิดเผยเพศ เป็นไปได้มากที่ผู้ชมกลุ่มตัวอย่างจะเลือก ‘ใช่’ สําหรับคําถาม ‘คุณตัดผมอย่างน้อยสามครั้งในหกเดือนหรือไม่?
- อคติในการตอบสนอง: ในบางครั้งหากผู้ตอบแบบสอบถามไม่ตอบแบบสอบถามอย่างตรงไปตรงมาพวกเขาจะเลือกตัวเลือกแรก (โดยปกติ) สิ่งนี้นําไปสู่อคติในการตอบสนองและบิดเบือนความถูกต้องของการศึกษาวิจัย
- การกระจายคําตอบ: ผลการสํารวจอาจไม่ถูกต้องหากผู้สร้างเสนอทางเลือกที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เพียงพอ
- คุณภาพของข้อมูล: หากเครื่องมือควบคุมความแม่นยําของแบบสํารวจ คุณจะได้รับคําตอบที่ซ้ํากัน แบบสํารวจที่ไม่สมบูรณ์ หรือคําตอบด้วยภาษาที่หยาบคาย
มาตรฐานความแม่นยําในการสํารวจ
ความแม่นยําของแบบสํารวจขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น กลุ่มเป้าหมาย เวลาและความถี่ในการสํารวจ อัตราการตอบกลับ เครื่องมือในการรวบรวมคําตอบ วิธีการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และเหตุการณ์ทั่วโลก
มาดูตัวอย่างบางส่วนของมาตรฐานความแม่นยําของแบบสํารวจและวิธีลดข้อผิดพลาดในการสํารวจ
01. การออกแบบแบบสํารวจ
องค์กรต้องออกแบบแบบสํารวจที่ใช้วิธีการทางสถิติที่ยอมรับกันทั่วไป กําหนดประชากรเป้าหมาย ออกแบบแผนการสุ่มตัวอย่าง ระบุ วิธีการรวบรวมข้อมูล สร้างกําหนดการ และประเมินต้นทุน การใช้ วิธีการสุ่มตัวอย่าง ที่ไม่น่าจะเป็นจะต้องสามารถวัดข้อผิดพลาดในการประมาณการได้ ขนาดและการเลือกตัวอย่างควรเป็นไปตามระดับของรายละเอียดที่ต้องการ
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการออกแบบกลุ่มเป้าหมายตัวอย่างจะให้ข้อมูลตามความจําเป็นเพื่อให้เป็นไปตามวัตถุประสงค์ของแบบสํารวจ
- หากใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นให้บันทึกว่ามีการพิจารณาทางเลือกใดและเหตุใดจึงเลือกการออกแบบเฉพาะความน่าจะเป็นและการประมาณการของอคติใน อคติการเลือกตัวอย่างและวิธีการที่ใช้ในการวัดข้อผิดพลาดในการประมาณการ
- ถ้าเป็นไปได้ ให้เปรียบเทียบความถูกต้องของการประมาณการแบบสํารวจกับแหล่งข้อมูลอื่นๆ ในกรณีของการ สุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ให้ประมาณข้อผิดพลาด ในการสุ่มตัวอย่าง ในขณะที่ในกรณีของการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ให้คํานวณข้อผิดพลาดในการประมาณการ
- หากเป็นไปได้ ให้พิจารณาข้อผิดพลาดในการวัดเนื่องจากข้อผิดพลาดในซอฟต์แวร์สํารวจ ผู้สัมภาษณ์ โหมดการสัมภาษณ์ ข้อผิดพลาดครอบคลุม ข้อผิดพลาดที่ไม่ตอบสนอง และข้อผิดพลาดในการประมวลผล
02. อัตราการตอบแบบสํารวจ
นักวิจัยตลาดต้องออกแบบแบบสอบถามเพื่อให้ได้ อัตราการตอบกลับที่ดี และตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์สะท้อนถึงประชากรเป้าหมาย เมื่อนั้นพวกเขาจึงสามารถไว้วางใจได้ในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
- กําหนดเป้าหมายอัตราการตอบกลับสําหรับขั้นตอนต่างๆ ของแบบสํารวจ คุณยังสามารถกําหนดเป้าหมายตามตัวแปรทางประชากรและการทําซ้ําของแบบสํารวจ
- ระบุอัตราการตอบกลับโดยประมาณในแต่ละขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล ขึ้นอยู่กับเนื้อหาและประเภทของแบบสํารวจ
- หากอัตราการตอบกลับต่ํากว่า 80% ให้ระบุเหตุผลเบื้องหลังพฤติกรรมของผู้ตอบแบบสอบถาม
03. ทดสอบระบบสํารวจ
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าส่วนประกอบทั้งหมดของระบบสํารวจแบบ end-to-end ทํางานได้โดยไม่ล้มเหลวที่โหลดสูงสุด เรียกใช้การทดสอบตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการสะอึกในระบบและผู้ตอบแบบสอบถามมีประสบการณ์การสํารวจที่ยอดเยี่ยม
- ใช้วิธีการทดสอบต่างๆ เช่น การทดสอบหน่วย การทดสอบการรวม และการทดสอบการใช้งาน เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ตรงกับคุณภาพเกณฑ์มาตรฐาน ตัวอย่างเช่น รวมเครื่องมือสํารวจของคุณเข้ากับแอปของบุคคลที่สาม และดูว่าข้อมูลไหลได้อย่างราบรื่นโดยไม่มีข้อผิดพลาดของแอปพลิเคชันหรือไม่
- ทดสอบซอฟต์แวร์แบบสํารวจด้วยคําตอบการทดลองใช้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารายงานทั้งหมดถูกสร้างขึ้นและยืนยันความถูกต้องของรายงาน
เหตุใดความแม่นยําจึงมีความสําคัญในการสํารวจ
ส่งผลกระทบโดยตรงต่อธุรกิจ: นักวิจัยตลาดและธุรกิจตัดสินใจตามผลลัพธ์ของการศึกษาวิจัย ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสําคัญอย่างยิ่งที่จะต้องมีข้อมูลการสํารวจที่ถูกต้อง ต้องมีระดับความเชื่อมั่นอย่างน้อย 80% จึงจะเชื่อได้ผลลัพธ์ ข้อผิดพลาดเบี่ยงเบนที่ +/- 10% เป็นที่ยอมรับได้อย่างไรก็ตามสิ่งใดก็ตามที่อยู่นอกขอบเขตเหล่านี้อย่างมีนัยสําคัญอาจส่งผลต่อความสามารถในการทํากําไรของธุรกิจ
การสิ้นเปลืองทรัพยากร: ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจนําไปสู่การใช้ทรัพยากรที่ไม่ดี และในกรณีที่เลวร้ายที่สุด จะสิ้นเปลืองทรัพยากรทั้งหมดและการสูญเสียครั้งใหญ่
ลดเวลาหยุดทํางาน: เมื่อนักวิจัยไม่มั่นใจในผลลัพธ์ การสํารวจที่แม่นยําช่วยลดความจําเป็นในการดําเนินการวิจัยอีกครั้ง
บทสรุป
ความแม่นยําในการสํารวจมีความสําคัญอย่างยิ่งในการวิจัยและต้องการความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ หากคุณกําลังมองหาพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่สามารถแนะนําคุณตลอดกระบวนการ โปรดส่งอีเมลถึงเราที่ [email protected] หรือแชทกับเรา
คุณยังสามารถลงทะเบียนสําหรับบัญชีฟรีของเรา ฟรีตลอดชีพ ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต และมาพร้อมกับคุณสมบัติ 80+ รายการ การสร้างและส่งแบบสํารวจใช้เวลาน้อยกว่า 5 นาที! ไม่เชื่อ? ลองเราตอนนี้
