一、调查的质量取决于调查的信度和效度。
信度主要指测量结果的一致性、稳定性。也就是说结论和数据是否反映了用户最真实稳定的想法。用户在回答问题的时候，往往会受到环境、时间、当时当地的情绪影响，而作出并不真实的想法，即会有随机误差。信度就是衡量这种随机误差对用户想法的影响大小。
效度是指多大程度上测量了你想要测量的东西。
对某个产品用研，我们现在用得最多是用户访谈、问卷调查和可用性测试。而在这几个过程中都会涉及信度和效度的问题。
二、用户访谈中的效度和信度
1. 访谈不能仅仅局限于用户
任何一个产品项目都会受到市场环境、公司战略、技术力量、平台规范和流行趋势等各个方面的影响。对某一产品的需求，可能来自用户、产品、技术、交互以及视觉。不同岗位人员看待产品的角度不一样，侧重点也不一样，找多个角色有助于把需求找全，不遗漏，所以必须提前了解他们的需求。这样才能使我们的研究更有针对性、全面性、有用性。有用程度、全面程度是效度的重要组成部分。
2. 巧妙的选择访谈用户
通常，前期深度访谈的用户数量不会太多，所以用户条件一定要把握适当。反馈的问题才能全面、合理、有用。
比如是做Android平台上的某一软件。
首先Android新手用户和熟练用户都是必须的，熟练用户更能反映android用户习惯性操作方式、平台特点、以及长期使用过程中积累的意见和建议；而新手用户可以更好的反映该平台哪些地方存在学习困难，从而通过我们的设计帮助用户去降低学习成本。
其次非Android平台用户也是必须的，可以从侧面了解他们不用Android的原因。从而帮助产品挖掘更多潜在用户提供方向。
人口学信息（学历、职业、性别、年龄）要覆盖全面。不同属性的用户看重地方会存在差异。需求也会不一样。
包含竞品用户。通过了解用户对竞品的评价，可以提炼出竞品的优劣势，从而为增强产品竞争力提供方向。
3. 一定要有专家
专家是重要的信息携带者。李乐山教授说专家有三类，用户专家、制造专家、市场销售专家，他指出判断某人是否是专家的标准是：（1）能够熟练使用一种产品；（2）能够比较同类产品；（3）有关的新知识容易整合到自己的知识结构中；（4）具有10年专业经验；（5）积累大量经验并且在使用经验方面具有绝招；（6）了解有关的历史（该产品设计史、技术发展史等）；（7）关注产品发展趋势（8）知识链或者思维链比较长，提起任何一个有关话题，他们都能够谈出大量的有关信息；（9）能够提出改进或创新的建议，他们的创新或改进方案，其高水平体现在采用简单方法解决复杂问题。
对于互联网，专家应该指的是用户专家、开发专家、设计专家以及产品专家；他们凭借丰富的经验，系统全面的掌握行业同类产品、开发及设计模式、历史及发展趋势、专业水平极高。他们可以为我们提供很多我们始料未及的建议。这是保证用研过程，特别是对于后期问卷结构效度有很大的作用。
三、问卷调查与分析中的信度与效度
为了提高工作效率，问卷调查往往采用网络调查的方法，信度效度问题出现的可能性就更大。
最近看到一些满意度调查是采用量表加结构方程模型（SEM）的方式。我们看看哪些地方可能会出现信度和效度的问题。
1. 理论模型支持
由于SEM进行的是验证性因子分析，是检验而不是探索新的模型，因此，整个因果关系的假设必须有强有力的理论支持和严密的逻辑框架。包括模型中变量关系的假定、指标的选取、甚至测度项的表达方式等。如果最终输出的模型和理论模型结构不符，那么该模型是没有任何说服力的。比如用ACSI模型作为满意度的理论模型时，是否真的按照感知质量、感知价值、顾客期望这几个层面去设计问卷？
2. 保证份量
普通抽样调查中原则上是越多越好，但遇到目标用户较少的情况，只要保证一定的条件就ok的，样本量受到置信区间、抽样误差范围的影响，可根据实际的况测算出最小样本量。常用的公式是：
14N=Z2蟽2d2′<</span>（N为样本量、Z为置信区间、d为抽样误差范围、 14蟽’<为标准差，常取0.5）
但对于结构方程模型大样本是必须的，SEM中涉及的变量众多，变量间的关系很复杂交错，小样本量会导致模型不稳定，收敛失败进而影响模型中参数。朱远程等[1]在文献中指出，当样本低于100时，几乎所有的结构方程模型分析都是不稳定的，大于200以上的样本，才称得上一个中型样本。若要得到稳定的结构方程模型结构，低于200的样本数量是不鼓励的。有些学者将最低样本量与模型变量结合在一起，建议样本数至少应为变量的十倍，这一规则经常被引用。模型中变量越多，对大样本的要求就越高。
3. 变量需遵循原则
a. SEM模型中各变量的函数关系要是线性的，否则是不能用回归计算路径系数的。
b. 在使用最大似然估计法时，变量一定要是多元正态分布的，这就要求指标要呈正态分布，否则就要对指标进行正态处理才行。
c. 变量间的多重共线性程度要低，否则路径系数会有很大误差。
d. SEM建立的过程中会不断的修正才能得到比较完美的模型，比如因子分析时，若发现某一测度项对应的因子载荷过小，就会人为的将该测度项删除，但是若模型建立之后，一些变量对应了4~5个测度项，一些变量只剩下1~2个测度项，那么我们就需要思考只有两个测度项的变量是否被完全解释，这仅有的两个测度项就全面真实的反映该变量么？如果是这样，就算KMO、Bartlett、因子载荷都通过了，效度也是难以保证的。所以问卷前期需要反复的预调研，不断的对问题进行修正，而不是随意的人为删除。我学生时代对淘宝满意度进行调查时，就犯了类似的错误，模型中的“互动性”片段，互动性由四个变量衡量，其中“双向沟通性”一开始设计的时候由5个测度项支持，但是因子分析检验通不过，就直接将因子载荷比较小的客服、论坛、淘江湖三者去掉了，最后虽然在数据上通过了信度效度检验，但是只有阿里旺旺、留言板这两个测度项支持是绝对不能解释“双向沟通性”的。
4. 数据质量是根源
要使模型结构稳定有效，首先要保证数据质量，反复检验问卷的信度。
a. 不同时间的一致性。
在设计问卷时，可以将同样的问题对同一个人重复测试，如果这两道题得到的答案是不一致的，相关系数（Pearson r）小于0.7，那么这份问卷的稳定信度就值得考量。
假如问卷样本足够大，可以一分为二（每一个样本也要保证足够样本量），分别建立两个模型；通过对比两个模型中参数的差异，便可以检验该模型的稳定性和适用性。如果两者差异太大，就说明模型本身是有问题的。
b. 不同形式的一致性
用内容等效但表达方式不同的两份问卷调查，检测两者的等效信度，比如Gamma系数。
c. 内在一致性
问卷中相关的问题为同样的目标服务，他们在逻辑一致，也就是同质的。首先要测量每个测度项与总体的相关性（item-total correlation），然后再测量同一变量下相关问题间的同质性，而对于不同的提问方式选择对应的方法：比如,对于李克特量表方法，就用Chronbach系数检验；在基础研究中，信度至少应达到 0.80 才可接受，在探索性研究中，0.70 可接受，0.70－0.98 为高信度,小于0.35 为低信度。对于是非题则采用kuder-Richardson系数检验。在进行内在一致性检验时，要看题目选项是否反序，如果两道题都是问“对该产品是否满意”，一道7代表满意，1代表不满意；另一道1代表满意，7代表不满意，这样就会影响信度。遇到这种情况要提前人为调整过来。
5. 看得更远一点
问卷结论不仅要解决当前的问题和需求，还有具有一定的预测作用，市场是变化的，当前的目标用户不一定就是未来的（或者下一个版本的）目标用户，比如目标用户的收入可能有增加的趋势，某一平台的使用率在快速提高，当前的满意度模型可能在一个月之后就不适用了（比如新功能点的出现）。
假设我们要对QQ影音进行满意度调查，现在建立了一个满意度模型，但若下个月QQ影音中多了一个重要的功能，对整个满意度的提升产生了很大作用，那么，模型中各项的路径系数会不会产生变化？该模型在下个月可能就不适用了，造成的后果就是当前的满意度值与下个月的满意度值没有可比性了，很多工作也就白费了。所以，诸如满意度模型这样的研究，是需要反复调查，长期对该满意度模型进行监控和修正，以求得到最稳定的模型，就可以让模型会具有很预测和比对作用啦。
6.关注细节
a. 问卷设计中题项表述不能出现歧义、避免太专业词汇以及诱导词汇
b. 选项间要有明确的区分（互斥）
c. 避免遗漏，“其他”选项是必须的，而且最好配有输入框，记忆中，每次问卷调查中都能从“其他”选项中获取大量信息。
d. 一般题项不能太多，设置问题选项的时候，尽可能的让选项随机显示，特别是在选项较多的情况下。
e. 数据处理过程中删除重复项矛盾项之外，最好能统计到用户填写问卷的时间差。如果整个填写的时间极短，完全可以判定用户没有认真填写。
f. 极端的、离群的选项可以考虑将其删除。
四、可用性测试中的信度与效度
首先保证，主持人的态度亲切、测试前随意聊聊彼此熟悉、测试提纲清晰全面。另外，以下几点也对保证测试的信度和效度很重要。
1. 不要忽略异想天开
脑暴中要求彼此不能批评，在进行访谈或测试中，也不能对用户某些操作做出评论，否则用户很有可能隐藏内心真实的感受。关注并记录用户出错，但是用户出错时态度要中立。
通常，用户在体验的真实的原型后，会产生很多看似异想天开的诉求，有些虽然在当前不能实现，但是会为未来发展提供很多思路和方向。所以，我们要积极鼓励用户进行思维发散。
2. 前后验证、竞品比对
在测试完成后，可以加上一个总体调查问卷，一者让用户对自己体验的各个功能点有一个回顾和比较，同样也可以验证用户体验过程的态度和最终的态度是否具有一致性。如果存在不一致，应该进一步追问理由，确定用户的真实想法。
测试时，让用户体验竞品，并作出比较，也是发现有效信息的途径。
3. 敏锐观察
测试中，除了按照已定的提纲进行问答之外，过程中还要敏锐的观察用户一些细微的表情、停留、思考。不但要了解用户对个功能点如何评价的，还要知道用户做某一任务过程中，是怎么思考、计划、实施的，用户的第一反应、习惯性的操作、思维路线的作用远远大于单纯的评价。用户任务完成之后，要追问用户如此操作的原因。
4. 记录原话并习惯性确认
测试结论要有用户的原话支持，不能轻易的改变用户的表述。和用户交流过程中，要习惯性的问：“请问你的意思是……?”“我这样理解你的意思，你看对么……?”以保证测试结论的效度。
5. 必要时进行入户调查
首先，入户调查会大大减少外界环境的影响，用户在自己的空间中，会更真实的反映常见的问题。其次，入户调查一般是在用户画像提取出来之后，按照用户画像描述的属性，有意识有针对性去挑选具有某些典型属性的对象进行深入、全面、系统调查（典型调查），比如某一产品的目标用户，他们反映的问题，代表性强，往往有以一当十的功效，避免了非目标用户信息造成的干扰。
6. 用户条件与数量
参与测试用户根据目标用户特征选择。
一般衡量测试是否需要继续进行的方法是：看是否发现新的问题，如果有新的问题，就应该继续，反之，可以结束。
Neilson研究结果表明，5名用户的测试可以发现85%的可用性问题。而在我们在以往的可用性测试经验中，用户数一般定为6个，基本上能发现全部问题。当然任何数字都只是一个参考，用户数量最好根据具体的测试情况（衡量时间、资源、投入产出比）而定。总之，关键在于是否有新的问题出现。
问卷设计1．问卷设计步骤
设计问卷的目的是为了更好地收集市场信息，因此在问卷设计过程中，首先要把握调查的目的和要求，同时力求使问卷取得被调查者的充分合作，保证提供准确有效的信息。具体可分为以下几个步骤：第一步，根据调查目的，确定所需的信息资料。然后在此基础上进行问题的设计与选择。第二步，是确定问题的顺序。一般简单的、容易回答的放在前面，逐渐移向难度较大的。问题的排列要有关联、合乎逻辑，便于填卷人合作并产生兴趣。第三步，是问卷的测试与修改。在问卷用于实地调查以前，先初选一些调查对象进行测试，根据发现的问题进行修改、补充、完善。
2．问卷设计的程序
设计是由一系列相关的工作过程所构成的。为使问卷具有科学性、规范性和可行性，一般可以参照以下程序进行：
1.确定调研目的、来源和局限
2.确定数据收集方法
3.确定问题回答形式
4.决定问题的措辞
5.确定问卷的流程和编排
6.评价问卷和编排
7.获得各相关方面的认可
8.预先测试和修订
9.准备最后的问卷
10.实施
3．步骤
步骤1：确定调研目的、来源和局限
调研过程经常是在市场部经理、品牌经理或新产品开发专家做决策时感到所需信息不足发起的。在一些公司中，评价全部二手资料以确认所需信息是否收集齐全是经理的责任。在另外一些公司中，经理将所有的市场调研活动，包括一手资料和二手资料的收集交由市场研究部门去做。
尽管可能是品牌经理发起了市场研究，但受这个项目影响的每个人，如品牌经理助理、产品经理，甚至生产营销经理都应当一起讨论究竟需要些什么数据。询问的目标应当尽可能精确、清楚，如果这一步做得好，下面的步骤会更顺利、更有效。
步骤2：确定数据收集方法
获得询问数据可以有多种方法，主要有人员访问、电话调查、邮寄调查与自我管理访问。每一种方法对问卷设计都有影响。事实上，在街上进行拦截访问比八户访问有更多的限制，街上拦截访问有着时间上的限制；自我管理访问则要求问卷设计得非常清楚，而且相对较短，因为访问人员不在场，没有澄清问题的机会；电话调查经常需要丰富的词汇来描述一种概念以肯定应答者理解了正在讨论的问题。对比而言，在个人访谈中访问员可以给应答者出示图片以解释或证明概念。
步骤3：确定问题回答形式
开放式问题、封闭式问题、量表应答式问题
（l）开放式问题。
开放式问题是一种应答者可以自由地用自己的语言来回答和解释有关想法的问题类型。也就是说，调研人员没有对应答者的选择进行任何限制。
（2）封闭式问题。
封闭式问题是一种需要应答者从一系列应答项做出选择的问题。
（3）量表应答式问题。
则是以量表形式设置的问题。
步骤4：决定问题的措辞
（l）用词必须清楚。
（2）避免诱导性的用语。
（3）考虑应答者回答问题的能力。
（4）考虑到应答者回答问题的意愿。
步骤5：确定问卷的流程和编排
问卷不能任意编排，问卷每一部分的位置安排都具有一定的逻辑性。其逻辑性描述在表61中列出。有经验的市场研究人员很清楚问卷制作是获得访谈双方联系的关键。联系越紧密，访问者越可能得到完整彻底的访谈。同时，应答者的答案可能思考得越仔细，回答得越仔细。
步骤6：评价问卷和编排
一旦问卷草稿设计好后，问卷设计人员应再回过来做一些批评性评估。如果每一个问题都是深思熟虑的结果，这一阶段似乎是多余的。但是，考虑到问卷所起的关键作用，这一步还是必不可少的。在问卷评估过程中，下面一些原则应当考虑。
（1）问题是否必要。
（2）问卷是否太长。
（3）问卷是否回答了调研目标所需的信息。
（4）邮寄及自填问卷的外观设计。
（5）开放试题是否留足空间。
（6）问卷说明是否用了明显字体等等。
步骤7：获得各方面的认可
问卷设计进行到这一步，问卷的草稿已经完成。草稿的复印件应当分发到直接有权管理这一项目的各部门。实际上，营销经理在设计过程中可能会多次加进新的信息、要求或关注。不管经理什么时候提出新要求，经常的修改是必需的。即使经理在问卷设计过程中已经多次加入，草稿获得各方面的认可仍然是重要的。
经理的认可表明了经理想通过具体的问卷来获得信息。如果问题没有问，数据将收集不到。因此，问卷的认可再次确认了决策所需要的信息以及它将如何获得。例如，假设新产品的问卷询问了形状、材料以及最终用途和包装，一旦得到认可，意味着新产品开发经理已经知道“什么颜色用在产品上”或“这次决定用什么颜色”并不重要。
步骤8：预先测试和修订
当问卷已经获得管理层的最终认可后，还必须进行预先测试。在没有进行预先测试前，不应当进行正式的询问调查。通过访问寻找问卷中存在的错误解释、不连贯的地方、不正确的跳跃模型。为封闭式问题寻找额外的选项以及应答者的一般反应。预先测试也应当以最终访问的相同形式进行。如果访问是入户调查，预先测试应当采取入户的方式。
在预先测试完成后，任何需要改变的地方应当切实修改。在进行实地调研前应当再一次获得各方的认同，如果预先测试导致问卷产生较大的改动，应进行第二次测试。
步骤9：准备最后的问卷
精确的打印指导、空间、数字、预先编码必须安排好，监督并校对，问卷可能进行特殊的折叠和装订。
步骤10：实施
问卷填写完后，为从市场获得所需决策信息提供了基础。问卷可以根据不同的数据收集方法并配合一系列的形式和过程以确保数据可正确地、高效地、以合理的费用收集。这些过程包括管理者说明、访问员说明、过滤性问题、记录纸和可视辅助材料。
最好不要少于三个。1.模型中潜变量至少应为两个 ( Bollen, 1989)
2.量表最好为七级尺度 (Lubke &Muthén, 2004)
3.每个潜变量至少要有三个题目， 五~七题为佳 (Bollen, 1989)
4.每一指标不得横跨到其它潜变量上 (Cross-loadings5.问卷最好引用自知名学者，尽量不要自己创造
6.理论架构要根据学者提出的理论作修正
7.模型主要潜变量维持在5个以内，不要超过7个
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