客戶關於小樣本調查適用性的問題以下是我們一位處理快餐店小樣本調查的客戶提出的一些問題。我在這方面沒有太多經驗，除了調查回复通常會偏向於只包括非常高興或非常不高興的人。
有人在這裡有經驗嗎？或者我可以向客戶指出的參考資料？
謝謝！
我們經常被問到以下問題，希望您能提供一些建議：
從純粹的統計方法來看，是否有辦法解釋低調查計數仍然可以代表餐廳的總體體驗？
- 對於一家平均訪問量為 30 至 40,000 次的餐廳，我們平均每月會收到大約 50 至 70 份調查回复
操作員詢問基於相當小的樣本量，結果的代表性如何？
- 此外，我們看到那些樣本高於平均水平的人往往表現更好，而樣本較低的人往往表現更差。
雖然該計劃旨在幫助他們從客戶那裡獲得有價值的反饋，但它顯然也會導致一些緊張。
Re: 客戶關於小樣本調查適用性的問題我的回答是 50-70 的回答不能代表人口；但這並不意味著它們沒有價值。 事實上，他們已經從這次抽樣中得出了關於性能的推論。
Re: 客戶關於小樣本調查適用性的問題我會問更多問題……與其說是數量問題，不如說是答复質量問題。 如您所述，他們是不滿意的客戶嗎？ 這些回復是來自餐廳櫃檯上的評論卡，還是來自發送給一組明確定義的客戶的精心設計的調查？
來自 50 - 70 個客戶數月的一組數據可能很有用。 如果這些是計數器類型的卡片，我可以看到控製圖/帕累托圖等。 數據可用於改進，同樣取決於收集數據的內容/方式。
我將從調查的目標開始……然後從那裡繼續……
Re: 客戶關於小樣本調查適用性的問題這些類型的調查通常具有較低的響應率，從而降低了所獲得結果的代表性和可靠性。 樣本量小是一個潛在問題，但更重要的是樣本自選偏差。
- 此外，我們看到那些樣本高於平均水平的人往往表現更好，而樣本較低的人往往表現更差。
雖然該計劃旨在幫助他們從客戶那裡獲得有價值的反饋，但它顯然也會導致一些緊張。
如果我正確理解上述陳述，低於平均水平的樣本的響應似乎不成比例地來自渴望參與的不滿意客戶。 自選樣本的調查結果有用到不能推廣到他們所服務的客戶群的程度。 沒有靈丹妙藥可以解決這個問題。 但他們可以做的是，在比較各家餐廳的結果時，列出餐廳的特徵（例如，經營年限）和周邊地區的人口統計數據（高速公路、住宅區、市中心等）等。如果回歸模型建立在調查結果之上該信息將用作控制變量。
Re: 客戶關於小樣本調查適用性的問題感謝您到目前為止的答复。非常感激！我會將它們轉發給客戶。
如果其他人有意見，請轉發！ 
Re: 客戶關於小樣本調查適用性的問題我還想分享一個來自品質其中討論了樣本量及其局限性。
博客的大部分內容與已經提出的建議一致：樣本量有限並不意味著無法得出有意義的結論，但統計顯著性肯定會受到影響。 該博客包括一個樣本量計算器，它會考慮您所需的置信度、總體規模和誤差範圍。 具有 90% 置信水平和 10% 誤差範圍的 40,000 人口需要至少 68 個樣本（根據此計算器）。 當然，更多的數據在統計上更可靠——或者，可以探索數據的趨勢，而不是強調統計測試。 分析每季度、每半年或每年匯總的數據也可能比逐月比較更具代表性。
另外我要補充的是考慮調查問題的類型和數量以及提問的方法。 例如，可以首先要求客戶回答一個問題：在 1 -10 的範圍內，您對我們的服務是否滿意？ 然後，如果他們願意，可以提示他們分享更多關於他們的經歷。 更多的人可能願意回答這個簡單的問題，雖然不是很詳細，但可能會從那些根本不會回答調查的人那裡得到更多的數據，這取決於人們認為參加調查的時間長度。 此外，來自這個一般性問題的信息可用於對繼續提供更詳細答复的特定群體的答復進行背景化。 例如，假設有 200 人回答了比例滿意度問題，我們發現平均為 8 人。 我們還有來自 20 個人的更詳細的調查回复，他們大多是負面的。 根據平均滿意度得分，我們可以說收到的負面回應可能不代表全部的人口，但可能代表那些屬於子集不滿意的客戶少數民族.
希望這可以幫助！
