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    杭州问卷调查系统费用

    更新时间:2020-08-30   浏览数:11
    所属行业:项目 技术 软件开发
    发货地址:山东省济南历下区  
    产品规格:
    产品数量:9999.00个
    包装说明:
    单 价:面议
    通过网上评教,参与评教的学生不仅可以根据设定的评价项目为教师逐项打分,还可以留言;教师既能直接获知学生对自己教学的分项评价结果,也可以了解学生的意见和要求,统计结果具有实时性、准确性的特点。学校及院(系)负责人可随时随地了解新的、动态的评教结果及学生的反馈意见,从而有针对性的帮助教师及时改进不足、完善教学,变教学质量事后控制为过程控制,变静态管理为动态管理。3种用户权限不同,具体如下:(1)系统管理员:管理系统和所有用户的问卷。(2)注册用户:设计、编辑、发布问卷,查看问卷统计结果。(3)一般用户:填写问卷。
    不仅可以迅速了解社会不同层次、不同行业的人员需求,客观的收集需求信息,调整修正产品策略和营销策略,满足不同的需求。在线调查问卷系统是一个实用性很强的系统。在系统界面设计方面,设计的界面要友好美观、操作要方便并能率地完成工作。
    (1)问卷中心:普通用户可以对问卷进行填写,、统计等操作。问卷分为普通问卷、加密问卷、和指定Ip段问卷。(2)模块设计:普通用户可以对模块进行设计,设计模板,经过管理员审核,如果审核通过,普通用户设计的模板将显示要模板信息当中。(3)用户注册:普通用户可以通过注册界面进行注册。注册成功后就可以使用提出问卷、填写问卷等操作,同时还可以对自己的基本资料进行修改。随着计算机网络的发展,网上问卷调查慢慢占据了主导地位。他解决了人工问卷的很多问题。是问卷调查更加容易和便利。
    点点时光(武汉)科技有限公司成立于2015年,是校园移动考勤信息化的者,公司所推出的下一代校园移动考勤产品—签到荚,结合人脸检测、人脸追踪、人脸识别、活体检测、GPS定位、WIFI定位、基站定位、锚点定位、云计算、移动互联等先进技术,可有效防止考勤时困扰用户的“代签到”、“不到考勤点签到”、“需排队签到”等问题。签到荚不仅实现了移动考勤、室内定位考勤、刷脸考勤,而且提供自动点名、手动点名、在线请销假、补签、签到及签退等功能,既可以与数字化校园平台无缝对接(已做好接口),又可以独立运行。产品适用于中职以上学校的查寝、查课、查自习、查锻炼,查实习,会议签到、活动报名与签到等各类考勤场合。
    杭州问卷调查系统费用
    问卷调查是大型企业和政府等单位采集信息的一种有效的方式。通过问卷调查,可以采集如员工的思想状况,满意度,生存状况以及企业销售等等方面信息,并根据反馈的调查结果,采取相应的改善措施。对于这些采集单位来说,由于其组织结构复杂,地域分布广泛,需要对问卷调查的执行过程进行有效地组织管理与实施。为此我们的问卷调查系统通过高速录入设备(光标阅读机或高扫)以及网络手段轻松解决用户繁重复杂的录入和统计分析工作。
    问卷调查的定义
    问卷又称调查表或询问表,是以问题的形式系统地记载调查内容的一种印件。问卷可以是表格式、卡片式或簿记式。设计问卷,是询问调查的关键。完美的问卷必须具备两个功能,即能将问题传达给被问的人和使被问者乐于回答。要完成这两个功能,问卷设计时应当遵循一定的原则和程序,运用一定的技巧。
    杭州问卷调查系统费用
    调查意义
    问卷调查的意义
    问卷调查是一种发掘事实现况的研究方式,大的目的是搜集,累积某一目标族群的各项科学教育属性的基本资料,可分为描述性研究及分析性研究两大类。在决定是否采用问卷法作为研究工具,应考量是否能顺利达成研究目标以及注意研究样本在问卷上的配合度,另外,问卷调查也有其优缺点,检视其特性配合研究主题,方能达成其目标。
    研究者把所要研究的事项,做成「问题」或「表格」,再以邮寄或访问的方式,请有关的人照式填答的一种形式。问卷调查法,能使研究者直接由受试者获得资料,以测量受试者个人的所知所闻,个人的喜好与价值观或个人的态度信念,亦可以用问卷调查法去发现事实及经验或正在进行的事。
    问卷调查方法
    二维码调查方法及系统是问卷调查的一种访问方式,改变了传统的面对面调查、电话调查、邮寄调查、电子邮件调查等方式,打破了传统的被动式调查方法在设备、时间和环境上限制;受访者可以随时随地使用随身携带的移动终端设备扫码参与调查,大大减少调查对象参与调查的阻力与成本;通过断点续答功能(回答部分内容退出后下次登录可继续回答),还能有效地利用调查对象的碎片化时间。
    杭州问卷调查系统费用
    测度
    设计测度项的措词
    测度项设计的基本目的是为了测量调查对象在一个理论变量上的真实值。所以,测度项的质量可以用几个标准来衡量:
    § 一个测度项反映了理论变量吗?这个一个有效性标准。
    § 一个调查对象能否对一个测度项能做出可靠的回答?
    § 多个调查对象对一个测度项的理解是否一致?后两个问题是可靠性标准。
    测度项的措词会同时影响有效性与可靠性。简单而言,有效性 (validity) 指一个或一组测度项可以真实地测量一个理论构件。在方法学中,有效性往往被称作是构件有效性 (construct validity)。有效性的个要求是测度项在语义上是针对于一个理论构件。有效性是“问了该问的问题”。它首先要保证的是测度项语义内容上的正确性,或称为内容有效性 (content validity)。比如,研究者要测度消费者对一个产品的质量评价,有两个测度项:“这个产品的使用寿命如何? (很长—很短) ”,“您是还觉得这个产品是否值得买?(很不值得—很徝得) ”。个测度项反映了质量的一个方面:使用寿命(durability)。第二个反映的是产品的价值(product value)。产品价值在营销学中是一个与质量不一样的概念,它指的是质量与价格的综合考虑。所以第二个测度项虽然与产品质量有关系,却已经因为它的语义范围过大而不合适。
    可靠性 (reliability) 是“把该问的问题问好”,是一个测度项可以得到所有调查对象的真实可靠回答的程度,它的反面是测度值中偏差的程度。在这一节,我们先关注可靠性。可靠性是有效性的必要但不充分条件。可靠性与有效性不是平等概念。可靠性是有效性的一部分。有时,有效性也狭义地指不包括可靠性的那一部分。
    错误类型
    在调查对象回答一个测度项时,不准确的测度项措词会引入以下错误:
    § 调查对象缺少相关知识
    § 措词过于学术化、晦涩难懂
    § 测度项不完整
    § 语义不明确
    § 一个测度项内含有多重语义
    § 一个测度项内含有多个变量之间的关系
    ,调查对象缺少相关知识。如果调查对象缺少一个测度项中所要求的知识,结果就会不可靠。这个“对牛弹琴”的错误罪在研究者。比如你如果问一个普通市民:您觉得本市进行作物研究成功的可能性有多大?(非常小—非常大)。一个市民通常不会有这方面的知识。更多时候,一个调查对象没法回答一个问题是因为他没有相关的经历,比如在商场中进行抽样调查时,你可能会问一个根本不会用电脑的老人家:“您觉得通过购买日用品方便么?(非常方便—非常不方便)。
    第二,措词过于学术化、晦涩难懂。这是另一类“对牛弹琴”的错误。“您所在的项目小组的内聚性有多高?(非常低—非常高) ”。什么是“内聚性”(cohesion) ?除非有一个明确的定义写在问卷中,调查对象不会知道你在问什么。
    第三,测度项不完整。假定测度项是:你的年龄?如果年龄对这个研究很重要,这个问题就是不完整的。在国内,有人可能报虚岁,也有人报周岁。比较好的措词是:你的出生年份?
    第四,语义不明确。假定测度项是:过去一个月你向上司咨询过几次?这里有几个方面是不明确的。,哪些上司?是任何比你更高层的人还是你的直属上司?第二,怎样算是咨询?是询问工作中的问题还是生活中的问题?是面对面还是包括电话与电邮?一个更明确的测度项可能是:不管是以面对面还是电话或电邮的方式,过去一个月你向你的直属上司咨询过几次关于你工作中的问题?这个例子也说明测度项的准确性与简洁性往往是矛盾的。
    第五,测度项内含多个问题。假定测度项是:工作带给我很高的自信心与安全感(非常同意—非常不同意)。到底是自信心还是安全感?这种问题的一个特点是其中有“与”或“或”。如果研究者对这两个方面都感兴趣,就应该把这个问题分成两个来问。再假定测度项是:你每个月在这家商店购物超过50元的次数是多少?调查对象要进行两次计算:一次是一共去了几次,另一次是超过50元的次数。分开来问会更明确。再假定测度项是:公司对你们的项目支持的程度是:(很高—很低,不知道)。如果研究者预计有很多人会回答“不知道”,这个问题就应该拆分成两个:您对公司对这个项目的态度有没有了解?如果有,对你们的项目支持的程度是:(很高—很低)。
    第六,测度项内含有多个变量之间的关系。这是初学者很容易犯的一个错误。比如为了测试报酬与工作态度之间的因果关系,有人会为报酬设计这样的测度项“丰厚的报酬对于增加我的工作积极性十分重要,(非常不同意—非常同意) ”。 这样的问题在日常生活中十分普遍。但在研究中,为了验证报酬与工作态度之间的关系,我们必须把它们分开来测量。为什么呢?因为我们要验证的是报酬水平与工作态度的水平之间的关系,所以我们应该测量这两个水平的本身。在数据收集过程的本身,我们不能预先设定立场而应保持中立(但在提出假设时我们的确有一个立场)。而这种关于“重要性”的直接提问已经预先有了一个立场。这样一个预设的立场会产生几个问题。一,调查对象会沿着调查者的立场去回答,因而不反映他们的实际行为。二,这样的直接测试虽然可以测量到两个变量之间的关系水平,但反而无法在统计上支持这个关系水平的显著程度。假定刻度细度是7,即非常不同意=1,非常同意=7。如果得到的均值是5,这个值说明了什么呢?难道因为它大于中间点4就表明这两个变量之间有关系了吗?因为我们不知道在这两个变量真的没有因果关系时调查对象的均值是多少(也许是4,但也可能是4.5或3.6),我们无法在统计上有信心说5就表明有关系。相反,如果这两个变量分别测量,我们可以计算它们之间的统计上的相关系数,并进行显著度的检验 (比如t-test)。要注意的是,这种“重要性”并不是在所有的情况下都不可取。有时,研究者的变量就是关于重要性的感知水平,这时,这样的测度项是可以,比如:工作的稳定性会影响报酬对于工作态度的重要性。
    测度项的设计还以有其它多种多样的问题。以上所提到只是一些典型的错误。关键是研究者要有对测度项质量的敏感性。
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