SurveyMonkey
統計顯著性
統計顯著性
您可以查看特定回覆群組回答調查問卷問題的方式在統計方面是否有顯著差異。 若要使用 SurveyMonkey 的統計顯著性功能：
- 在為調查問卷中的某個問題新增比較規則時，開啟統計資料顯著性功能。選擇要比較的群組，依群組細分且並列比較的調查問卷結果。
- 檢查調查問卷中的問題的資料表，瞭解不同群組回答調查問卷的方式在統計方面是否有顯著差異。
檢視統計顯著性
下列步驟能協助您建立可以顯示統計資料顯著性的調查問卷。
- 步驟 1：在調查問卷中新增封閉式問題
- 步驟 2：收集回覆
- 步驟 3：套用比較規則
- 步驟 4：檢查資料表
- 步驟 5：分享您的結果
調查問卷範例
您想瞭解男性是否明顯比女性更滿意您的產品。
- 在調查問卷中加入兩道單選題：
• 請問您的性別？(「男」、「女」)
• 您滿意/不滿意我們的產品嗎？(「滿意」、「不滿意」) - 確定至少有 30 位受訪者選取的性別是 [男性]，另有 30 位受訪者選取的性別是 [女性]。
- 在「請問您的性別？」問題上加入「比對」規則，然後選取男性選項和女性選項兩個群組。
- 使用 [您滿意/不滿意我們的產品嗎？] 問題圖表下方的資料表，查看是否有任何選項出現統計上的顯著差異。
何謂統計顯著差異？
統計顯著差異可以讓您藉由統計測試，瞭解某個群組的答案是否與另一個群組的答案相差甚遠。 統計意義是指數字差異具有可信度，對於資料分析非常有助益。 不過，您仍然應將結果是否重要列入考量，結果解讀或後續行動皆操之在您。
例如，假設來自女性的客訴比男性還要多。 您如何知道其中的差異是否真的需要解決？ 建立調查問卷，瞭解男性客戶對於產品的滿意度是否較高，就是一種好方法。 我們的統計顯著性功能運用統計公式，可以協助您判斷男性對於產品的滿意度是否明顯高於女性。 您可以根據資料採取行動，而不需憑空臆測。
- 有統計顯著差異
- 沒有統計顯著差異
- 樣本規模
計算統計顯著性
我們採用標準的 95% 可信度計算統計顯著性。 顯示選項具有明顯的統計意義時，表示機率或採樣錯誤導致兩個群組出現差異的可能性低於 5%，通常會顯示為 p 0.05。
我們使用下列公式計算群組之間的統計顯著性：
*1.96 是代表 95% 可信度的數字，因為學者 t 分佈函數的 95% 落在中數 1.96 標準偏差之內。
計算範例
繼續沿用上述範例，看看對於您的產品感到滿意的男性百分比是否明顯高於女性百分比。
假設您的男性受訪者和女性受訪者各 1000 位，結果發現 70% 的男性表示滿意您的產品，女性則是 65%。 70% 是否明顯高於 65%？
我們使用下列調查問卷資料完成公式：
- p1 (對產品感到滿意的男性所佔的百分比) = 0.7
- p2 (對產品感到滿意的女性所佔的百分比) = 0.65
- n1 (您的男性調查問卷受訪者人數) = 1000
- n2 (您的女性調查問卷受訪者人數) = 1000
由於測試統計的絕對值大於 1.96，表示男性和女性之間具有明顯差異。 男性對於您的產品感到滿意的可能性高於女性。
隱藏統計顯著性
若要隱藏所有問題的統計顯著性：
- 在左側邊列中，按一下比較規則右側的向下箭頭。
- 按一下 [編輯規則]。
- 按一下 [顯示統計顯著性] 旁的切換按鈕，關閉統計顯著性功能。
- 按一下 [套用]。
若要隱藏其中一個問題的統計顯著性：
- 按一下問題圖表上方的 [自訂]。
- 按一下「顯示選項」標籤。
- 取消勾選 [統計顯著性] 旁邊的方塊。
- 按一下 [儲存]。
當您顯示統計顯著性時，會自動開啟交換列和欄顯示選項。 若取消勾選此顯示選項，會一併關閉統計顯著性功能。