调研问卷的设计看起来简单，但其实有很多注意事项。
那么，我们是不是也可以借助AI的力量来做好问卷设计，并做相应的调研问卷分析？ 一起来看看本文的实操分享。
本文使用 AI 解决以下问题：如何让 AI 协助创建高质量、有价值的调研问卷；如何通过回收数据分析问卷的有效性（AI支持）；每个人在工作中都或多或少的会需要设计一些问卷调研：不管是写毕业论文、产品调研，还是日常工作中的需求反馈收集。
看起来简单的工作，其实有很多门道。
如果你做过调研问卷，在回收结果时一定有过这样的疑虑：怎么确定，用户不是乱填的呢？问卷的问题不是想怎么设置就怎么设置的，有非常多理论需要遵循。
市面上有非常多的问卷设计工具，但没有人教你怎么设计问题。
如果设计问卷时没有考虑问题的合理性，很有可能导致回收的答案毫无意义。
有时候，可能一个不合理的问题会导致用户直接离开页面，降低答题完成率。
这时候，就是AI发挥价值的地方了：AI 几乎了解所有的理论知识，当然包括问卷相关的；我们只需要清楚告诉AI问卷设计的要求，AI 就可以遵循理论知识帮我设计好。
下面是一个我让 AI 为我设计的《职场人士使用 AI 的情况》调研问卷：问题有点多，只截取了一部分。
AI 帮我生成了 14 个题目，其中标记了 4 个题目是用来验证信度和效度的。
虽然我们不懂得那么多的专业理论知识，可以直接问 AI 如何使用。
如何让AI设计问卷我发给 AI 的指令非常简单，只包含三个部分：其中“背景信息”告诉 AI 调研需求；遵循的理论和设计要求，都是从百度搜索后整合的。
以前工作最头疼的部分，就是“学起来简单用起来难”。
现在完全没有这个担心了，因为你只需要知道一项工作的理论和要求是什么，告诉 AI 让它来执行。

下面是我的提示词，你可以修改调研目的直接使用：#设计调查问卷##背景信息我正在为了了解”职场人士使用 AI 的情况”设计调查问卷，请根据下方我给出的要求帮我设计问卷的题目。
##遵循调研框架– 覆盖KANO模型的各种需求，即基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。
– 确保问卷的信度，即一致性、稳定性和可靠性达标。
因此你在设计问题时应该设计一些相似但不完全一样的问题，或增加测谎题。
– 确保问卷的效度，即表面效度和内容效度达标。
因此，你应该确保题目通俗易懂没有歧义，且回收的数据可以分析出我要了解的问题。
– 确保问卷的完成率，你在设计题目是要确保问题均可回答、确保让用户能够顺利完成回答，不要设计涉及用户隐私的问题。
##设计要求– 标题应该简洁明了，让用户一眼就明白你的调研目的；– 要给出导语，导语中说明调研目的和意义，你可以在导语中提示受调查者如何填这份问卷，让受调查者更容易入手或启发他的思考。
– 问题的设置要有梯度，前面2到3个问题要浅显易答，之后再深入，直到你想问的核心问题，前面可以问一些受调查者的基本信息。
– 确保问题按照合理的顺序排列，使受访者能够顺畅地完成问卷。
-问题的设置要围绕你的调查目的展开，除一些了解受访者基本信息和背景知识外，其他均要紧扣中心。
– 多封闭式问题，开放式问题不要超过 2 个。
– 问题要清晰要具体，一个问题只围绕一个目的，不能兼问。
– 避免引导性问题，确保问题不会引导受访者产生特定的回答。
– 问题的选项要能穷尽，可以设计“不知道”“无所谓”等选项，确保受调研者可以至少选择一个答案。
– 问题和答案必须精准可量化并且有统一标准，不应出现类似“你胖么”这样的问题。
– 问题设计时要考虑“信度”和“效度”的可验证性。
-问题数量不要超过20个。
如何做调研问卷分析接下来的部分，才是 AI 真正强大的体现，请务必看完下面的录屏，它演示了 AI 如何全程“自言自语”执行一项工作的。
这是我把调查问卷的回收表格发给 AI，让它帮我做问卷分析的全过程。

我只需要告诉它表格的列和数值分别代表什么，剩下就是它根据要求分析、画图、生成结论。

（生成的图表也非常好看）致命的是，这工具完全免费。

所以，在 AI 的加持下，你已经不用学习任何数据分析知识了。
只要把数据发给 AI，告诉它你想分析什么，剩下的就是等着。
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更重要的事除了调研问卷和分析，AI可以帮我们做的事情还有很多很多。

比如，让 AI 为我们安排营销策划案的落地任务拆解和时间排期。
或者让 AI 使用各种市场调研和分析方法，帮你快速分析行业和公司业务健康度。
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（图片来源网络，侵删）