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问卷设计,特别是用于科学研究的问卷设置中,经常会用到随机实验法来保证过程的科学性。但用跳转逻辑逐题设置,又过于繁琐,更简便的方法是使用问卷流程(survey flow)。有了它,就能实现以问卷区块(block)为单位的流程控制。

以简单的随机实验为例,操作步骤如下:

1. 在流程”界面点击“添加新的元素

2. 在新添加的元素中选择“随机器”

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3. 在随机器下点击“添加新的元素”,选择要被随机展示的元素,可以是问题组、分支、随机器或者元素包

4. 在随机器下的文本框中填入要随机展示的元素数量。如有需要还可以勾选“均匀展示每个元素”

5. 点击右下角“保存并应用”即可生效

如果已经勾选了”均匀展示每个元素“,但在问卷收集中途添加了新的元素,那么随机器会优先将受访者分配至新元素中作答,直到各元素作答数均等,才会开始重新随机分配。

但有时简单的随机方法也不能排除一些固有因素的影响,比如性别、年龄、学历等人口属性。所以,需要一些更严谨科学但复杂的随机设计方法,比如分层随机法(Stratified Randomization)。它和分层抽样有些类似,不同的是前者是在样本组中先分层,后随机抽样,而分层抽样是先在抽样框中进行分层,再从每层抽样框中进行随机抽样。

通过流程控制中的随机器、问卷组、元素包等功能组件的相互配合,可以轻松实现这类复杂的随机实验。

假设进行对照实验之前需要根据性别将样本分为两组,每组随机分配至实验组和控制组。

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首先,添加两个“分支”,分别设置好进入分支的条件为性别题的选项(选择性别为“男”进入分支1,选性别为“女”进入分支2)。

接着,在分支下添加“随机器”,随机器下添加两个相同的“元素包”,由此,男性受访者可以随机进入实验组和控制组进行作答。在元素包下可以添加完整的、需受访者作答的主问卷。

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相同的元素包可以直接复制、移动到女性受访者的分支中。

这样一来,就能保证分配到实验组和对照组的受访者在分层变量(重要属性)上是平衡的了。

问卷流程的功能也不止于此,在接下来的文章中我们还将继续介绍元素包、问题组等功能的使用方法和用途。

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