데이터 마이닝을위한 설문의 한계 - 인형

설문 조사의 많은 바람직한 측면에도 불구하고 한계가 있습니다. 피사체가 사람 일 때 좋은 데이터를 얻는 것은 어렵습니다. 통제 연구를 수행하기 위해 모든 노력을 기울이는 과학 연구자조차도 실험 동물과 마찬가지로 인간 피험자와 함께 실험 조건을 제어 할 수 없습니다.

설문 조사에 적합한 응답자에게 다가가는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 어떤 사람들은 도달하기가 어렵습니다. 다른 사람들은 참여하기를 꺼립니다. 가능하고 기꺼이 반응하는 사람들은 그렇지 않은 사람들과 동일한 행동과 태도를 가졌을 수도 그렇지 않을 수도 있습니다.

만족스런 응답자를 확보 한 후에 문제가 해결되었다고 생각하지 마십시오. 모든 질문에 대한 답변을 얻지 못할 수도 있습니다. 사람들은 항상 그 해답을 모른다. 귀하에게 단순한 질문은 응답자에게는 간단하지 않을 수 있습니다.

아마도 응답자의 소득에 대해 질문했을 것입니다. 한 사람의 수입이나 가구의 수입을 의미합니까? 자녀의 수입도 포함됩니까? 비과세 소득뿐 아니라 과세 대상 소득? 손실은 어떨까요? 소득이 다를 경우 어떻게합니까? 응답자는 옳은 대답이 그녀가 최근에 얻었거나 곧 기대하거나 일반적으로 번 수입 수준인지 여부에 의문을 제기 할 수 있으며 세 가지 일 수 있습니다.

자발적인 응답자조차도 귀하의 심층적 인 케첩 질문에 모두 답변하지 못할 수도 있습니다. 그는 케첩을 구입할 수는 있지만, 언제, 얼마나 자주, 또는 그가 지불 한 가격이나 그가 구입 한 브랜드를 기억하지 않으며, 그 브랜드가 맛과 질감을 주요 경쟁 케첩 브랜드 각각과 어떻게 비교하는지는 말할 것도 없습니다. 설문 조사 응답에서 기대할 수있는 수준의 수준에 대해 자신을 모른 척하지 마십시오.

그리고 가장 나쁜 설문 조사 문제는 바로 이것입니다: 올바른 질문을하지 마십시오. 당신은 생각할 수있는 모든 질문을 할 수 있으며 여전히 그 요점을 놓칠 수 있습니다. 고객 (또는 환자, 구성원 또는 회원)의 마음에서 가장 중요한 문제는 당신이 생각하지 못한 문제 일 수 있습니다.

그 때문에 많은 설문 조사가 "사용자의 경험을 향상시키기 위해 할 수있는 다른 방법이 있습니까? "그러한 질문을하는 것이 좋은 생각이지만, 필요한 모든 정보를 얻을 수 있다고 보장 할 수는 없습니다.