入戶訪問

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什麼是入戶訪問

  入戶訪問是定量調查中最常見的訪問方法。入戶訪問是指被訪問者在家中(對企業用戶是在單位中)單獨接受訪問的一種調查方式,調查員按抽樣方案的要求,到抽中的家庭或企業單位中,按照事先規定的方法,選取適當的被訪者,依照問卷或調查提綱進行面對面的直接提問,問卷可為訪問式問卷和自填式問卷,問題可式封閉式的,也可是開放式的。到目前為止,許多調查公司仍然認為這是一種十分有效的最佳訪談技術。

入戶訪問的特征

  通常情況下,入戶訪問一般具有這樣幾個特征:

  訪問是在受訪者熟悉的環境之中進行,問卷回答率高

  入戶訪問是在受訪者家裡或單位進行訪問,即訪問是在較為舒適、安全、不受自然干擾的環境中,通常一旦訪問開始,受訪者一般都會較有耐心地完成訪問,很少發生中途拒絕或不予配合的情況。

  訪問的問卷可以相對較長

  由於訪問是在受訪者家中或受訪者單位或者其他固定場所進行的,受訪者受外界因素干擾較少。而且在通常情況下,入戶訪問一般是在受訪者的業餘時間(例如周末)進行,受訪問者有充足的時間來回答問題。因此對於內容量較大或者訪問時間較長的調查,採用入戶訪問的方式更為適宜。

  易於質量控制

  入戶訪問中,訪問員必須明確地記錄受訪者家庭或單位的地址,在受訪者同意的情況下還可以當面記錄聯繫方式,因此當調查覆核員對訪問問卷進行核實時,可以根據問卷上記錄的詳細地址找到受訪者進行當面覆核,這對於檢驗訪問的真實性帶來了很大的便利。

  可以進行研究內容較為複雜的調查項目

  由於入戶訪問是在受訪者熟悉的環境中進行,訪問時間可以相對較長,因此訪問員可以藉助一些訪問輔助用品,例如樣品、照片、卡片、圖形等來實現選項較多或內容較複雜的訪問,這在一般的電話、攔截或網上訪問中是難以做到的。

  結果可以進行總體推斷

  入戶訪問是一種較好的多段隨機抽樣調查方法,用它的結果可以進行總體推斷。

  對於某項民意測驗,如果需要推斷調查總體對某些問題的看法或行為方式,採用入戶訪問的方式就能很好地滿足要求。相對而言,其他類型的訪問方法,例如網上調查攔截訪問等,由於訪問員對於樣本的抽取不能進行控制,因此這類方法得到的調查結果在推斷市場總體方面就不具備較好的效果,或者說我們不能根據這些調查結果來推斷調查總體的狀況。

  調查成本較高

  由於入戶訪問的程式較為複雜,開展訪問的費用也相對較高,這裡包括各種交通費、受訪者禮品費等;而在其他非入戶訪問中,這些費用會大大降低或者沒有。同時採用入戶訪問時,調查公司支付給訪問員的勞務費用相對高於其他調查方式,這些都在一定程度上使得調查成本提高。

  拒訪率較高

  一般來說,普通消費者都有不願接受不速之客來訪及安全等方面的顧慮,特別是針對中心大城市的居民進行入戶訪問時,有時訪問員需要接觸很多樣本才能找到一個合格並願意接受訪問的樣本,因此入戶訪問的拒訪率相對較高。

入戶訪問的優點

  首先,入戶訪問是私下的面對面的訪談,它具有許多優點,如:

  • 可以直接得到反饋,可以對複雜的問題進行面對面的解釋;
  • 訪問質量較高,所獲得的信息真實可靠,客觀性強。

入戶訪問適用範圍

  入戶訪問適合於以下項目:

  • 問卷比較長,有些涉及到使用與態度的訪問有時長達40分鐘;
  • 與家庭氛圍有關的研究,譬如家庭日用品的購買等。

如何做到入戶訪問的實效性

  保證入戶訪問的數據質量的關鍵在於以下五個方面:

  1. 規範的抽樣控制。如果要求根據調查數據對總體作推論,則抽取完全代表總體的樣本是非常重要的。這些規範包括抽樣框確定原則、起點原則、家庭戶抽取原則、敲門入戶原則、家庭成員甄選原則等;

  2. 標準的問卷設計。入戶訪問時一般是由訪問員獨立外出訪問,訪問員對於問卷的理解不可能達到研究人員的水平,因此如何設計出一份問卷,能夠幫助訪問員儘可能有效地收集到足夠數據與水平的數據,是非常不容易的。

  3. 嚴格的實地訪問控制與質量監控制度。包括陪訪率、回訪率、新舊訪問員的抽檢率、覆核率等。

  4. 完善的訪問員培訓制度。隨機入戶訪問是最困難的訪問方式,對訪問的各個方面都是一個嚴格的考驗,包括敲門入戶、回應拒訪、問卷跳問、開放題追問、回訪約定等。因此,入戶訪問員的基礎培訓、訪問技巧培訓、項目培訓等都要求是最好的。

  5. 經驗豐富的督導團隊。

入戶訪問的評價

但是,近年來由於這種方法存在不足,在實際的商業訪問中的使用率逐步降低。其主要原因如下:

  • 人口越來越少的家庭結構使得接受訪問的對象也越來越少;
  • 社會治安情況的惡化使得入戶的拒訪率升高;
  • 儘管與其他方式相比,入戶訪問的問題回答率較高,但他們之間的差距在縮小。

儘管入戶訪問具有這樣和那樣的不足,但入戶訪問在未來的一段時間內仍然會被認為是市場信息收集的最佳方法。

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評論(共1條)

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117.136.81.* 在 2017年10月12日 00:14 發表

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