调查问卷分析PPT：先做清洗，再谈结论

问卷解析材料最为常见的形式是：发出的数量，收回的数目，每道题各个选项所占的比例，结论是如何的。

**看起来完整，但评审（或者稍有经验的人）会先问三个问题：**

**样本是怎么来的？**

**无效问卷怎么处理的？**

**这些占比能推出你的结论吗？**

**三个问题答不上来，后面的图再漂亮也没用。**

**因为问卷分析的可信度，八成压在前面的数据处理上，不在后面的图表上。**

这篇按照这个顺序来讲。

一、三个前置条件，先过一遍

**在分析之前，先确认三件事。**

**第一件：样本代表性。**

**样本从哪来、代表谁。**

**便利抽样（比如发在群里）、随机抽样、分层抽样——三种的代表性差别很大。**

**材料里必须说清"这些人是谁"，否则占比没有意义。**

“80 %的人觉得… …”— —这80 %究竟是谁？要是属于同一部门的人员，这个结论仅仅对于那个部门是成立的。

**第二件：有效回收率。**

**发放量不等于有效样本量。**

**回收率低（比如不到三成）时，结论要打折扣——** **因为不回复的人，可能和回复的人不一样。**

**材料里应当写：发放多少、回收多少、有效多少。**

**三个数分开写，不要只写"回收率"。**

**第三件：口径。**

**单选题和多选题的统计方式完全不同。**

**单选题的占比加起来是 100%。** **多选题不是——它的占比加起来会超过 100%。**

**两者混在一起算，结论就是错的。**

二、数据清洗：四类必须剔除

**这一步最常被跳过，也最影响结论。**

**四类要剔除或单独标注：**

**一，逻辑矛盾。** **比如前面选了"从未使用"，后面又评价"使用体验很好"。**

**二，填写时长异常。** **几十道题几十秒填完，基本是乱填。**

**三，全选同一选项。** **所有题都选第一个，可能是敷衍。** **但如果问卷设计里确实存在这种可能（比如都是"同意"），就不能简单剔除。**

**四，重复提交。** **同一设备、同一时间段的多次提交。**

**处理之后要写清：剔除了多少份、按什么标准剔除的。**

**这一步不只是技术动作，它是"结论可信"的证据。**

**而多数材料完全不提清洗——** **读者就有理由怀疑：那些占比是怎么来的。**

三、描述统计只说"是什么"

**频次和占比，是描述统计。**

**它能回答的问题是："这个选项被选了多少次。"**

**它不能回答的问题是："为什么会这样""谁更倾向于这样"。**

**而材料里最常见的错误，是拿频次当结论。**

**比如：**

**"60% 的人选择了某个选项，说明大家普遍认可。"**

**这句推论有两个问题：**

**一，"选择了"不等于"认可"**——**可能是没有更好的选项，可能是随手选。**

**二，60% 是不是"普遍"**——**要看和其他选项怎么比，也要看样本本身。**

**更稳的写法是描述现象，不下判断：**

**"该选项被 60% 的受访者选择，是各选项中占比最高的。"**

**然后，如果要解释，就引出交叉分析。**

四、交叉分析才开始"分析"

**这是从"统计"到"分析"的分界。**

**做法：把两个问题交叉看。**

**比如：不同岗位的人，对这个问题的选择有没有差异？不同使用年限的人呢？**

**交叉分析能回答"谁更倾向于什么"，而这是可以指向行动的。**

**一个例子：**

**不分组的结论：** **"多数人认为流程需要优化。"**

**交叉之后的结论：** **"认为需要优化的主要是入职时间较短的人员，而资深人员认为流程可以接受。"**

**后者的含义完全不同**——**它说明问题可能不在流程本身，而在新人上手的信息支持。**

**这就是分析的差别。**

**注意：交叉分析需要样本量支撑。** **如果某个分组的样本只有几个人，交叉出来的差异不可信。** **材料里应当注明每组的样本量。**

五、结构怎么排

**建议五段，十二到十八页：**

**第一段（一到两页）：调查目的与方法。** 调查什么、问谁、怎么发的。**这一段决定可信度。**

第二段包含一两页样本的情况。发放，回收，有效，构成。

**第三段（三到五页）：总体结果。** 关键题的频次与占比。**这是主体之一。**

**第四段（三到四页）：交叉分析。** 不同群体的差异。**这是主体之二，也是最出彩的部分。**

**第五段（一到两页）：结论与局限。**

**第五段的"局限"很重要。**

**样本量、抽样方式、题项设计，都会有局限。** **写出来，反而显得严谨。**

六、图表怎么选

**这一块有明确对应：**

查看构成的饼图或者堆叠柱。单选题当中各个选项所占的比例。

查看对比的柱状图。不同群体针对同一题目的选择存在差异。

查看排序到条形图。当多个选项依据占比进行排序的时候，横条就更容易被阅读。

**多选题 → 条形图，并注明"多选，合计超过 100%"。**

**最常见的错误：用饼图做多选题。**

**多选题的占比加起来超过 100%，饼图根本画不出来，强行画就是错的。**

**另一个常见错误：饼图分片太多。**

**超过六片，小片看不清，不如合并成"其他"。**

七、几个常见问题

**问题一：只写回收率。**

**发放、回收、有效三个数要分开。**

**问题二：不做清洗。**

**无效样本混在里面，结论不可靠。**

**问题三：拿频次当结论。**

**"60% 选了"不等于"60% 认可"。**

**问题四：单选题和多选题混算。**

**口径错了，结论必错。**

**问题五：没有交叉分析。**

**只有总体，看不出差异，也就无法指向行动。**

**问题六：样本量太小还做细分。**

**每组只有几个人，差异是噪音。**

八、材料怎么落地

**问卷分析的材料，表格和图表是主体。**

二狗 PPT具有输入内容，生成大纲以及生成PPT这三个步骤：将内容交付给现成文档，可直接上传文字或者只给主题，随后生成一份卡片型结构化的大纲，可进行检查，增删，拖拽以及改写操作，确认之后按照页匹配的版式进行生成，其输出具有可编辑，可导出的特性。

**它的智能图表能力可以上传 .xlsx，用自然语言描述想看的对比或占比，生成图表并导出**——**比手工插图快，也更少出错。**

**前提是数据已经清洗好、口径已经统一。** **这一步工具替不了。**

它内部的模板按照方向划分成若干个系列，包含封面，目录，章节过渡，内容页这类页面的类型；模板系列具体的名称以及数量会跟着产品迭代来进行调整，在使用之前以官网那个模板库的页面为准。

九、两个提醒

**第一个提醒，问卷数据涉及个人信息要谨慎。** **如果问卷收集了姓名、联系方式、身份信息，分析与呈现时必须去标识化。** **原始数据不应出现在分享材料里。**

第二个需要提醒的是，原始的数据需要留存下来。当结论遭到质疑的时候，拿原始数据来进行回溯，比所有解释都要有力。但是保存的期限以及访问的权限需要遵循规则。未经过脱敏处理的问卷的数据需要上传至在线工具进行处理；工具所生成的初稿，在正式使用之前的核对还得自己去把控。

如果你正要做问卷分析，建议先做一件事：**把"发放、回收、有效"三个数写出来，再看你的结论。**

**如果有效样本比你想的少很多，那结论的措辞就该更保守——** **而这一步，比换一张更好看的图表重要得多。**