網路問卷的優缺點？什麼是網路抽樣？問卷設計的原則？
1. 普查與隨機抽樣有什麼差
相信大家都有填過網路問卷的經驗，莫過於是因為填寫就有機率抽獎品🎁🎁🎁 以及時不時LINE群組就會傳出請親朋好友順手填問卷的訊息。今天就要來談談問卷調查到底是什麼？又是在調查什麼？又該怎麼調查？要注意些什麼？
首先來介紹一下調查方式，調查方式有兩種：一種是普查，另一種為隨機抽樣
隨機抽樣也就是在不知道母體個數的時候由樣本特徵推估母體特徵，而新世代的開始讓隨機抽樣調查方式由傳統的紙本發放到現在的網路問卷，可說是一大改變，雖然網路問卷比傳統調查成本來得低、效益也較高、回收速度也快上許多，但卻也減少了問卷回收的可信度、正確性、有效性。
2. 網路抽樣的爭議點
Dillman (2000) 指出網路抽樣包含四種統計誤差：
- 涵蓋誤差(coverage error) 要有母群體後，由母群體中抽出一些個體組成樣本 例如：想要知道全系同學對A老師的評價，那就得需要知道全系同學的聯絡資訊，抽出幾個來詢問對A老師的評價，如果其中沒有某些人的聯絡資訊的話，那就會發生涵蓋誤差，也就是母群體裡不包含未聯繫資訊的同學們。
- 抽樣誤差(sampling error) 也就是由群體中抽出樣本去推測母體特徵，如果樣本具有特性或較接近母體特徵的話則抽樣誤差就會減少。 絕大部分的統計都是沒辦法知道母體的，例如說想知道全球新冠肺炎染疫人數，除非全球普查，不然有些未登記戶口與醫療資源不穩定的國家很難知道全球人口染疫狀況，因此在計算時一定含有抽樣誤差，因此在做分析時會設定「信心水準」也就是信賴區間。
- 無回覆誤差(non-response error) 假如我們有一份涵蓋母群體中所有個體的名單，從中抽出具有能夠代表母群體的樣本，並對樣本中的個體進行調查，可是在實際的狀況中，經常是樣本中的一部分對象願意接受調查或回填問卷，另一部分的對象不願回覆，因此我們所收到的實際調查回覆數並不齊全，與樣本數有落差。在這種情況下，如果未回覆的對象與樣本中其他對象有不同的特徵或組成，便會導致無回覆誤差。
- 測量誤差(measurement error) 測量誤差當然就是指收到的答覆與真正要回答的答案有所差異，這個差異可能是因填寫資料當下的心情、環境、經驗而有所差異
non-response error rate越高越好，越高表回收特徵具有母體的特性。
這四種調查誤差提供我們一個對學習調查研究方法很有幫助的架構，因為調查研究若要得到準確的結果，不外乎要設法減少這些誤差，並改善。對這些誤差的概念有所掌握之後，當我們在做研究調查時，可以透過這個架構去反思研究數據是否有誤。在看相關史料、資料與研究報告時，也可以透過這個架構讓非研究或非分析員在看報告時能謹惕一些漏洞。
3. 問卷調查問題類型
問題內容有分為兩種方式：
1. 封閉式：包含是非與選擇題
2. 開放式：沒有提示答案，受訪者自由回應
以下來給些問題設計的幾個方向給大家參考參考
封閉式問題
封閉式問題的形式包括：選擇題、下拉式選單、核取方塊和排名問題。這些問題將給予選項，不會讓受訪者輸入自己想說的答案，只讓他們從預先寫好的一系列答案選項中進行選擇。
使用時機：(參考：SurveyMonkey)
- 若目標受眾對主題不是特別有興趣
- 需要收集可量化的數據
- 將受訪者分類、找出可能受眾
方法：
- 二分法
- 多重選擇
- 語意差異法 → 給兩個語意極端的範圍，例如超不滿意以及超滿意
- 重要性尺度 → 很不重要、不重要、無關緊要、重要、很重要
- 願意尺度 → 一定、可能、不確定、可能不、絕對不
- 順位式答覆→ 按受訪者認為的重要程度和喜歡程度順位排列
4. 開放式問題
開放式問題不需要量化統計分析的封閉式問題，受訪者較少，較仔細的去了解用戶或受訪者真正的想法與思維，也會比封閉式問題獲得更有價值的資訊，或是會在結論性研究前，透過開放式問題的問卷調查做「初步研究」，以便設計適當的研究目標、調查結構問題，開放式問題有助於讓調查人員從人群中發現他們未曾意識到的各種觀點和行為，因此不僅要會問問題，還要懂的如何解構問題。
使用時機：(參考：SurveyMonkey)
- 專家訪談
- 初步研究
- 受訪者提供意見的管道
方法：
- 完全無結構→ 不受任何限制，可任意回答
- 字彙聯想
- 句子完成法
- 故事完成法→ 描述一故事，由受訪者完成剩下故事
那麼除了上述幾種設計問題的大方向外更應該注意以下原則
- 是否易懂，問卷的目的是了解用戶的真實想法，所以問卷的問題及其選項應儘量易懂，避免使用專業詞彙，導致用戶在填寫問卷時因職業或經驗背景而有所差異。
- 接受度較高，一方面是問題表達的意思，用戶能樂於接受，另一方面是問題選項也同樣要設置的能讓用戶接受，避免出現用戶牴觸心理。
- 測試要點要單一，問題的設定要明確是想了解用戶具體某一個需求或問題點，儘量不要有一個題目出現多個需求點組合的問題，這樣不利於用戶選擇問題選項，也不利於之後的問題分析。
- 問題順序要合理，問卷整體的問題順序儘可能遵循先易後難原則；先問正面問題，再問反面問題；先問已接受問題，再問涉及敏感的問題等。
- 選項要全面，選擇性題目的選項要全面，包含所有問題所出現的可能選項，也就是上述“封閉式問題“的問題選項要拿捏好。
- 避免誘導用戶，問題及其選項的描述儘可能中立，不要誘導用戶進行選擇，這樣無法了解用戶真實想法，使得用戶調研失去意義。
- 獨立選項，問題選項之間不要出現交集的情況，每個問題選項都是個獨立的個體，除非“承上題”這種問題，但一定要知道往下問是否有意義，不然放上去也只是增加問題。使用戶填寫疲勞。
- 表述清晰，問題描述要夠清晰，不要出現描述的事情存在模稜兩可的情況，不便於用戶進行問題選項的選擇。
- 問題數量要適宜，相信大家都有體驗過落落長的問卷調查，俗話說現代人注意力只有3秒，該如何把握住用戶注意力同時又能兼顧設計問卷的同時可以搜集到真正想要的數據。
把握以上幾個要點，最怕問了一些沒有用的問題🤔🤔 不僅消磨受訪者的耐心，也無法得到有用的資訊，甚至還會誤導問問題的本質，基本上放上問卷的題目一定要有意義，不然幹嘛放上去呢😆?
再者也違紀太多開放式問題，因為開放題無法直接用來分析（要透過質性的轉換），除非事後已經計畫要花時間做轉換，再來分析跟整理這些問題，不然盡量不要多放開放式問題。
⭐設計問卷時，時時反思為何要問此問題？想得到哪方向的資訊？⭐
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