วิธีการตรวจสอบความถูกต้องของการสำรวจในการวิจัย

การสำรวจจะดำเนินการเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ใช้เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น ตัวขับเคลื่อนอาจมีหลายอย่าง เช่น ลดต้นทุน ปรับปรุง ROI ปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า หรือรับแนวคิดใหม่ๆ ความแม่นยำในการวิจัยเชิงสำรวจส่งผลโดยตรงต่อความถูกต้องของการตัดสินใจและอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อธุรกิจ

ความถูกต้องของแบบสำรวจอาจหมายถึงสิ่งที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละคน ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีมาตรฐานร่วมกันเพื่อความถูกต้องในการวิจัยตลาด นอกจากนี้ยังสามารถมีพารามิเตอร์จำนวนหนึ่งเพื่อวัดความแม่นยำได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังเปรียบเทียบแนวโน้มในช่วงเวลาสองสามช่วงและเห็นการเพิ่มขึ้นอย่างผิดปกติ อาจเกิดจากตัวเลือกที่ไม่ถูกต้อง เว้นแต่จะมีคำอธิบายเพียงอย่างเดียว ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและส่งผลต่อผลลัพธ์

ความแม่นยำในการวิจัยเชิงสำรวจคืออะไร?

ความถูกต้องของการสำรวจคือขอบเขตที่ผลลัพธ์ที่ได้จากคำตอบช่วยในการบรรลุเป้าหมายการสำรวจ แสดงถึงแอตทริบิวต์ที่วัดในกลุ่มผู้ชมตัวอย่าง หากผลลัพธ์ไม่แม่นยำ พวกเขาก็จะสร้างภาพที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับทางเลือก คำติชม หรือประสบการณ์ของผู้ฟัง

ด้านล่างนี้คือสาเหตุทั่วไปบางประการที่อยู่เบื้องหลังผลการสำรวจที่ไม่ถูกต้อง

• การกระจายกลุ่มผู้ชมตัวอย่าง : ตัวอย่างไม่ได้กระจายอย่างสม่ำเสมอและด้วยเหตุนี้จึงจะมีการเบี่ยงเบนไปสู่ตัวเลือกเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ในการกระจายกลุ่มผู้ชมที่ไม่สม่ำเสมอซึ่งประกอบด้วยผู้ชาย 80% ผู้หญิง 10% และอีก 10% ที่เหลือซึ่งไม่ต้องการเปิดเผยเพศ มีความเป็นไปได้สูงที่กลุ่มตัวอย่างจะเลือก 'ใช่' สำหรับคำถาม 'คุณทำหรือไม่' ตัดผมอย่างน้อยสามครั้งในหกเดือน?
• ความลำเอียงในการตอบสนอง : บางครั้ง หากผู้ตอบแบบสอบถามไม่ตอบคำถามอย่างตรงไปตรงมา พวกเขาจะเลือกตัวเลือกแรก (โดยปกติ) สิ่งนี้นำไปสู่อคติในการตอบสนองและบิดเบือนความถูกต้องของการศึกษาวิจัย
• การกระจายคำตอบ : ผลการสำรวจอาจไม่ถูกต้องหากผู้สร้างเสนอทางเลือกที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เพียงพอ
• คุณภาพของข้อมูล : หากเครื่องมือควบคุมความถูกต้องของแบบสำรวจ คุณจะได้รับคำตอบที่ซ้ำกัน แบบสำรวจที่ไม่สมบูรณ์ หรือคำตอบด้วยภาษาหยาบคาย

มาตรฐานความถูกต้องของการสำรวจ

ความถูกต้องของแบบสำรวจขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ผู้ชมเป้าหมาย เวลาและความถี่ของการสำรวจ อัตราการตอบสนอง เครื่องมือในการเก็บรวบรวมคำตอบ วิธีการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และเหตุการณ์ทั่วโลก

มาดูตัวอย่างมาตรฐานความถูกต้องของแบบสำรวจและวิธีลดข้อผิดพลาดของการสำรวจกัน

การออกแบบสำรวจ

องค์กรต้องออกแบบแบบสำรวจที่ใช้วิธีการทางสถิติที่ยอมรับกันทั่วไป กำหนดประชากรเป้าหมาย ออกแบบแผนการสุ่มตัวอย่าง ระบุวิธีการรวบรวมข้อมูล สร้างกำหนดการและประมาณการต้นทุน การใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็นใดๆ จะต้องสามารถวัดข้อผิดพลาดในการประมาณค่าได้ ขนาดและการเลือกตัวอย่างควรเป็นไปตามระดับรายละเอียดที่ต้องการ

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการออกแบบกลุ่มเป้าหมายตัวอย่างจะให้ข้อมูลตามความจำเป็นเพื่อให้เป็นไปตามวัตถุประสงค์ของการสำรวจ
• หากใช้วิธีสุ่มตัวอย่างที่ไม่น่าจะเป็น ให้บันทึกว่าทางเลือกใดบ้างที่ได้รับการพิจารณาและเหตุใดจึงเลือกการออกแบบที่เฉพาะเจาะจง ความน่าจะเป็นและการประมาณค่าอคติในการเลือกตัวอย่าง และวิธีการที่ใช้ในการวัดข้อผิดพลาดในการประมาณค่า
• ถ้าเป็นไปได้ ให้เปรียบเทียบความถูกต้องของการประมาณการแบบสำรวจกับแหล่งข้อมูลอื่น ในกรณีของการสุ่มตัวอย่างความน่าจะเป็น ให้คำนวณข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ในขณะที่ในกรณีที่สุ่มตัวอย่างไม่น่าจะเป็น ให้คำนวณข้อผิดพลาดในการประมาณค่า
• หากเป็นไปได้ ให้พิจารณาข้อผิดพลาดในการวัดผลเนื่องจากข้อผิดพลาดใน ซอฟต์แวร์สำรวจ ผู้สัมภาษณ์ โหมดการสัมภาษณ์ ข้อผิดพลาดในการครอบคลุม ข้อผิดพลาดในการไม่ตอบกลับ และข้อผิดพลาดในการประมวลผล

อัตราการตอบแบบสำรวจ

นักวิจัยตลาดต้องออกแบบแบบสอบถามเพื่อให้ได้ อัตราการตอบกลับที่ดี และต้องแน่ใจว่าผลลัพธ์สะท้อนถึงกลุ่มประชากรเป้าหมาย เท่านั้นจึงจะสามารถเชื่อถือได้ในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

• กำหนดเป้าหมายอัตราการตอบกลับสำหรับขั้นตอนต่างๆ ของแบบสำรวจ คุณยังสามารถกำหนดเป้าหมายตามตัวแปรทางประชากรศาสตร์และการทำซ้ำของแบบสำรวจได้อีกด้วย
• ระบุอัตราการตอบกลับโดยประมาณในแต่ละขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล ขึ้นอยู่กับเนื้อหาและประเภทของแบบสำรวจ
• หากอัตราการตอบกลับต่ำกว่า 80% ให้ระบุสาเหตุของพฤติกรรมของผู้ตอบ

ทดสอบระบบสำรวจ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าส่วนประกอบทั้งหมดของระบบสำรวจแบบ end-to-end ทำงานโดยไม่มีข้อผิดพลาดที่ระดับสูงสุด เรียกใช้การทดสอบการทดสอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีปัญหาในระบบและผู้ตอบแบบสอบถามมีประสบการณ์การสำรวจที่ดี

• ใช้วิธีการทดสอบต่างๆ เช่น การทดสอบหน่วย การทดสอบการรวม และการทดสอบความสามารถในการใช้งาน เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ออกมาตรงกับคุณภาพการเปรียบเทียบ ตัวอย่างเช่น ผสานรวมเครื่องมือสำรวจของคุณกับแอปของบุคคลที่สาม และดูว่าข้อมูลไหลได้อย่างราบรื่นโดยไม่มีข้อผิดพลาดของแอปพลิเคชันหรือไม่
• ทดสอบซอฟต์แวร์แบบสำรวจพร้อมคำตอบในการทดลองใช้งาน ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารายงานทั้งหมดถูกสร้างขึ้นและยืนยันความถูกต้องของรายงาน

ทำไมความถูกต้องจึงมีความสำคัญในการสำรวจ?

ส่งผลโดยตรงต่อธุรกิจ: นักวิจัยตลาดและธุรกิจตัดสินใจบนพื้นฐานของผลการศึกษาวิจัย ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องมีข้อมูลการสำรวจที่ถูกต้อง ต้องมีระดับความมั่นใจอย่างน้อย 80% จึงจะเชื่อถือได้ในผลลัพธ์ ข้อผิดพลาดการเบี่ยงเบน +/- 10% เป็นที่ยอมรับได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งใดก็ตามที่อยู่นอกขอบเขตเหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญอาจส่งผลต่อความสามารถในการทำกำไรของธุรกิจ

การสูญเสียทรัพยากร: ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจนำไปสู่การใช้ทรัพยากรที่ไม่ดี และในกรณีที่เลวร้ายที่สุด การสูญเสียทรัพยากรทั้งหมดและความสูญเสียมหาศาล

ลดเวลา: เมื่อนักวิจัยไม่รู้สึกมั่นใจในผลลัพธ์ พวกเขาจำเป็นต้องทำแบบฝึกหัดซ้ำ การสำรวจที่แม่นยำทำให้ไม่จำเป็นต้องดำเนินการวิจัยอีกครั้ง

บทสรุป

ความถูกต้องของการสำรวจมีความสำคัญอย่างยิ่งในการวิจัยและต้องการความเชี่ยวชาญจากผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ หากคุณกำลังมองหาพันธมิตรด้านเทคโนโลยีที่สามารถแนะนำคุณตลอดกระบวนการ ส่งอีเมลมาที่ [email protected] หรือแชทกับเรา

คุณยังสามารถลงทะเบียนสำหรับบัญชีฟรีของเรา ใช้งานได้ฟรีตลอดชีพ ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต และมาพร้อมฟีเจอร์กว่า 80+ รายการ การสร้างและส่งแบบสำรวจใช้เวลาน้อยกว่า 5 นาที! ไม่เชื่อ? ลองเราตอนนี้

เรียนรู้เพิ่มเติม ลงทะเบียนฟรี