如和將心理統(tǒng)計(jì)和測(cè)量運(yùn)用于實(shí)證調(diào)查研究當(dāng)中？本文將結(jié)合實(shí)際來對(duì)這個(gè)問題做出解答。

心理統(tǒng)計(jì)和測(cè)量都是實(shí)證研究的重要方法，對(duì)于兩者筆者一直認(rèn)為掌握其核心思想更加重要，因此本文不過多闡述具體的操作方法，僅結(jié)合實(shí)際談?wù)勅绾螌⑵溥\(yùn)用于實(shí)證調(diào)查研究之中，觀點(diǎn)僅供參考。

一、出于正態(tài)分布的考慮，樣本量不應(yīng)該太偏

正態(tài)分布也叫常態(tài)分布，是連續(xù)隨機(jī)變量概率分布的一種，通過正態(tài)分布圖來看，群體中的大部分個(gè)體相對(duì)集中，兩端（即極端個(gè)體）分布較少。

這符合現(xiàn)實(shí)中的大量情況，自然界、人類社會(huì)、心理和教育中大量現(xiàn)象均按正態(tài)形式分布，例如能力的高低，學(xué)生成績(jī)的好壞等都屬于正態(tài)分布。因此在進(jìn)行取樣的過程中，調(diào)查的樣本不應(yīng)該太偏。

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1. 具體到詳細(xì)的抽樣方法時(shí)，主要包括：

• 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣：當(dāng)所研究的總體量有限，且個(gè)體之間的差異較小時(shí)，可以使用
• 等距抽樣：當(dāng)所研究的總體量很大時(shí)，將個(gè)體進(jìn)行有序排列，然后按照一定的距離進(jìn)行抽取，比如每隔10個(gè)抽取一個(gè)樣本
• 分層抽樣：當(dāng)個(gè)體差異較大時(shí)使用，比如總體中有經(jīng)驗(yàn)的用戶與無經(jīng)驗(yàn)的用戶占比為3:2，則在抽取樣本時(shí)樣本量也應(yīng)該按照3:2的比例分別抽取

采用何種抽樣方法因根據(jù)實(shí)際情況決定。

2. 抽樣的兩點(diǎn)要求：等概率性和代表性。

抽樣方式中，運(yùn)用最多的是問卷調(diào)查。而現(xiàn)實(shí)中經(jīng)常遇到的情況是，隨便在一個(gè)qq、微信群丟一個(gè)問卷的鏈接，這樣投放存在的問題是，問卷的有效回收率很低，由于對(duì)方不一定是你的目標(biāo)用戶，因此得到的問卷的數(shù)據(jù)也往往是不可靠的。有效的抽樣方法應(yīng)該具備兩個(gè)條件：

1）每個(gè)個(gè)體被抽取的概率相等

比如總體共10個(gè)，每個(gè)個(gè)體被抽取的概率即為0.1。因此為了保證每個(gè)個(gè)體被抽取的概率相等，每次抽取結(jié)束之后應(yīng)該放回，保證每個(gè)個(gè)體被抽取的概率不變。

2）樣本要具備代表性

比如需要研究的兒童群體，則應(yīng)該抽取相應(yīng)年齡段的群體。相反即使抽取再多的老年人，樣本的代表性也是很低的。

二、顯著性檢驗(yàn)揭示數(shù)據(jù)集之間是否實(shí)際上存在差異

顯著性檢驗(yàn)是判斷兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集之間是否存在差異的方法，即便在現(xiàn)實(shí)能夠通過求數(shù)據(jù)集的彼此平均值來進(jìn)行比較，但平均值并不能夠說明什么問題。

假設(shè)有如下兩組公司某月的銷售數(shù)據(jù)：

A公司=【23，25，26，27，23，24，22，23，25，29，30】

B公司=【24，25，23，26，27，25，25，28，30，31，29】

雖然通過計(jì)算平均值得出兩者間存在差異，A公司的平均值為25.18，B公司的平均值為26.64，但這種差異并不能表明具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義。

換句話說，要檢驗(yàn)彼此差異是否真的存在，則應(yīng)該進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

通過顯著性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)p值為0.203，大于0.05，即表明A、B彼此之間的差異是不顯著的。因此雖然在平均值上存在差異，但可以認(rèn)為這種差異是由偶然的隨機(jī)抽樣誤差導(dǎo)致的，當(dāng)樣本量足夠大時(shí)，很可能彼此之間就沒有差異了。

具體的差異性檢驗(yàn)的方法主要如下：

三、在具體的研究中，變量間的關(guān)系包括相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系

1. 相關(guān)關(guān)系

相關(guān)關(guān)系是客觀存在的一種變量間的相互依存關(guān)系，在研究中，如果變量之間存在相關(guān)關(guān)系，則B的變化會(huì)隨著A的變化而變化，反之亦然。

相關(guān)既包括方向，也包括程度。相關(guān)的方向包括正負(fù)相關(guān)兩種，正相關(guān)是B隨著A的增加而增加，比如用戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度越高，推薦度越高，即是一種正相關(guān)關(guān)系。

相關(guān)的程度可以用相關(guān)系數(shù)表示，數(shù)值越高，即表示相關(guān)程度越高。相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)可以通過相關(guān)分析實(shí)現(xiàn)。

2. 因果關(guān)系

相對(duì)相關(guān)關(guān)系來說，因果關(guān)系則更加嚴(yán)格區(qū)分出自變量和因變量，是單向的。

自變量（一般用x表示）的改變會(huì)導(dǎo)致因變量（一般用y表示）的改變，比如對(duì)樹苗進(jìn)行施肥（自變量），可以促進(jìn)其增長(zhǎng)（因變量）。

在統(tǒng)計(jì)分析中，因果關(guān)系的檢驗(yàn)可以通過回歸分析實(shí)現(xiàn)。

相關(guān)分析和回歸分析的關(guān)系如下：

四、從維度出發(fā)，進(jìn)行問卷的編制，問卷應(yīng)有理論基礎(chǔ)

1. 問卷應(yīng)有理論資料支撐

作為一份靠譜的調(diào)查問卷，絕不是打開word，隨便敲下幾個(gè)題，這樣的問卷往往是不嚴(yán)謹(jǐn)和完善的。相反，在進(jìn)行問卷編制時(shí)，不要著急輸出結(jié)果，而應(yīng)該進(jìn)行資料的收集，資料可以從以下方面獲?。?/p>

1. 相關(guān)行業(yè)的研究報(bào)告，比如尼爾森、艾瑞、易觀等；
2. 前人已有的理論模型，比如NPS；
3. 對(duì)產(chǎn)品已有的調(diào)研經(jīng)驗(yàn)的積累；
4. 對(duì)用戶的定性訪談的資料。

2. 問卷應(yīng)該包含不同的維度

因素分析可以將諸多變量歸納為少數(shù)幾個(gè)因子，使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高，不同組的變量間相關(guān)性較低。

比如，對(duì)產(chǎn)品滿意度的研究，可以分為功能滿意度、外觀滿意度等方面。因此問卷編制在進(jìn)行問卷編制的時(shí)候，可以借助思維導(dǎo)圖梳理相關(guān)的維度，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行問卷的編制。

總結(jié)，調(diào)查研究雖然表明看似簡(jiǎn)單易行，實(shí)則包含很多的學(xué)問，科學(xué)的操作和執(zhí)行才能保證得到更加有效的結(jié)果，這也是作為一枚用研人員必須修煉的課程。

注：本文引用資料來源于UXRen、CSDN博客

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