量化–發問卷
作者最近剛完成了畢業論文初稿，做的課題是關於電子紅包的用戶研究，研究影響用戶使用紅包的因素。整個採用了問卷調查+實證研究的模式，簡單點來說就是發量表型問卷後分析數據，進行一些探索性或者驗證性的分析，從而得出一些深層次上的用戶研究的結論。
這個方法最大的有點是：量化。把具體的問題用量表（即常見的1-5分打分）方式量化，進行深層次分析，讓很多用戶「說」出自己也沒意識到的對產品的看法和觀點。本次將以引用論文中調查影響用戶使用移動閱讀產品的原因為例，講述具體方法。
1、了解背景及他人的研究情況
這一步主要是了解要分析的產品的基本情況，包括了：市場、增長、用戶等方方面面。經過分析之後能對需要解決的問題有一個大概的認知，知道需要分析的是什麼。
其次需要看其他人對這個問題的研究情況，主要是其他人的研究方法，研究結果等，可以以他人的研究為參考，吸取其優秀的方法和假設，或者在他人的基礎上繼續深入研究。
這一步主要需要資料的收集和整理能力，能在眾多的資料中找到高價值的資料，從而幫助自己的研究。論文中該方面的目錄如下，但相比較於一篇「學術性」的論文，不必太過錙銖必較。
2、了解用戶-用戶訪談
這一步主要是為了編制問卷做準備，了解用戶對一個產品的看法，使用情況，是否與PM相同。從而得出一些初步的結論。比如：
張三說：「這移動閱讀老好了，用這個記筆記比紙質書方便」，也許你心裡想的是「記筆記」？先在誰看書還記筆記啊？怎麼可能用這麼蠢的功能」，這就是一些只有通過和用戶交流才能get到的用戶對產品使用的點，這些從用戶中了解的信息能為PM提供不同角度的看法。
3、整理潛在因素，得出問卷
終於完成了用戶訪談了，然後就要整理出用戶到底說過些什麼，結合自己對該產品的認識，整理出一些可能的影響因素。並確定因素之間的相互影響方式，論文中得出的模型如下，其中H1代表：假設態度會影響持續使用意向，從而之後會分析兩個變量的問題之間的相關性，用以驗證這個假設是否成立。
之後根據這些因素編制問卷，一般來說，一個潛在因素需要二到三個不同表述方式的問題來測度，以減少表述方式的誤差，並且一般使用量表方式來測度，如李克特量表的五個選項非常同意、同意、一般、不同意、非常不同意，分別計分為5,4,3,2,1分，之後會把得分數據進行計算分析。
比如引用的論文中，認為用戶對移動閱讀產品的使用滿意度會影響用戶持續使用移動閱讀產品，查閱了之前研究者關於滿意度的問卷設計方法之後，結合移動閱讀產品的實際特點，為上面這個假設提出了五個問項來測試。
把所有的量表題編制完成後，一般還會加入一個關於樣本情況的調查，如：性別、年齡、學歷、使用情況等。這些內容酌情加入
4、發放問卷與問卷回收
發放問卷的方式很多，可以在網絡中發放，如：微信好友、朋友圈、郵箱、APP內置等，也可以線下發放，但線下發放成本較高，且效率較低，如不是不得不用，儘量通過網絡發放。對樣本數量也有一定的要求，一般來說，樣本數量是問題數量的5-10倍，過少不能準確的測量問題，過多會讓潛在的聯繫淡化。回收來的問卷一般要剔除一部分，比如明顯的隨意亂答，全部選擇同一個答案等。至於更複雜的在設置問題時就設置剔除方法的，也不必看我的文章了。
5、數據驗證
這一步主要是驗證通過問卷調查得到的數據是否有效，是否能夠很好的測量被研究的問題。
數據驗證主要包括了信度分析和效度分析。信度指的是測量結果的穩定性和一致程度。信度越高代表同一個變量的不同問法之間誤差較小。一般使用Cronbach』 α值來度量。通過IBM SPSS可以進行驗證（具體做法請百度）。一般來說，信度標準如下。
如果α值太小就證明問卷設計或者帶測量變量存在某些問題，使得該次問卷調查結果的可信程度不能完全達到要求，需要改進。
效度測試指的是問卷結果的有效性，也就是問卷的項目是否就是研究者所希望測量的問題。一般使用因子分析法，但是否適合使用因子分析法需要通過巴特利特球形檢驗和KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗，具體檢驗方法不表。
通過了上述兩個測驗之後進行因子分析，因子分析就是一個降維的方法，如：原來問卷中有25個問題，通過統計處理以後，發現我只使用6個問題的答案就能代表84%的問卷答案。如果最後的因子載荷合適，就表示各個問項之間沒有顯著相關性，具有一定效度，可以進行下一步分析。
經過了驗證後的數據即具有可信度和有效性，可以進行具體的數據分析
6、數據分析
數據分析一般分成了兩種，一種是探索性數據分析，即並不清楚各個變量之間有什麼關係，讓統計軟體自己去尋找他們是否相關，相關的程度是多少。另一種是驗證性數據分析，即在問捲髮放之前，有了一個你所構想到的模型，發問卷是為了驗證這個模型是否正確。
本次主要使用驗證性數據分析。
驗證性數據分析
驗證性數據一般使用結構方程模型方法，通常使用IBM AMOS軟體進行。
該模型的結構方程如圖（具體方法請百度之）其中橢圓代表變量，箭頭代表檢驗是否存在影響，之後涉及到模型的擬合程度驗證和假設的驗證。
模型擬合度驗證表示問卷結果之間的相互聯繫是否和模型一致，有大約40個指標可以反映，具體的選用酌情。
假設檢驗是重中之重，論文中的檢驗結果如圖，主要關注最後的顯著性，如第一條，滿意度正向影響感知有用性的檢驗結果為顯著，即這個假設在本次的問卷調查中得到了證實，他們之間具有顯著的關係。而不顯著的表示本次的問卷調查不能顯著的判定兩者之間有明顯的關係，但也不能完全排除。
結論
本次介紹只是一個過程性的介紹，中間具體的操作方法和步驟都很複雜，畢竟是我大學幾年所學，不可能通過一篇文章就講清楚。數據分析的方法多種多樣，寫這個的目的主要是向大家介紹一種學術性的方法，也間接介紹管理科學這個通過計算來解決問題的專業。文中肯定存在一些謬誤，或者並沒有完全確認為最優的方法，歡迎指正。
文／陌紫豐田（簡書作者）
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