客户关于小样本调查适用性的问题以下是我们一位处理快餐店小样本调查的客户提出的一些问题。我在这方面没有太多经验，除了调查回复通常会偏向于只包括非常高兴或非常不高兴的人。
有人在这里有经验吗？或者我可以向客户指出的参考资料？
谢谢！
我们经常被问到以下问题，希望您能提供一些建议：
从纯粹的统计方法来看，是否有办法解释低调查计数仍然可以代表餐厅的总体体验？
- 对于一家平均访问量为 30 至 40,000 次的餐厅，我们平均每月会收到大约 50 至 70 份调查回复
操作员询问基于相当小的样本量，结果的代表性如何？
- 此外，我们看到那些样本高于平均水平的人往往表现更好，而样本较低的人往往表现更差。
虽然该计划旨在帮助他们从客户那里获得有价值的反馈，但它显然也会导致一些紧张。
Re: 客户关于小样本调查适用性的问题我的回答是 50-70 的回答不能代表人口；但这并不意味着它们没有价值。 事实上，他们已经从这次抽样中得出了关于性能的推论。
Re: 客户关于小样本调查适用性的问题我会问更多问题……与其说是数量问题，不如说是答复质量问题。 如您所述，他们是不满意的客户吗？ 这些回复是来自餐厅柜台上的评论卡，还是来自发送给一组明确定义的客户的精心设计的调查？
来自 50 - 70 个客户数月的一组数据可能很有用。 如果这些是计数器类型的卡片，我可以看到控制图/帕累托图等。 数据可用于改进，同样取决于收集数据的内容/方式。
我将从调查的目标开始……然后从那里继续……
Re: 客户关于小样本调查适用性的问题这些类型的调查通常具有较低的响应率，从而降低了所获得结果的代表性和可靠性。 样本量小是一个潜在问题，但更重要的是样本自选偏差。
- 此外，我们看到那些样本高于平均水平的人往往表现更好，而样本较低的人往往表现更差。
虽然该计划旨在帮助他们从客户那里获得有价值的反馈，但它显然也会导致一些紧张。
如果我正确理解上述陈述，低于平均水平的样本的响应似乎不成比例地来自渴望参与的不满意客户。 自选样本的调查结果有用到不能推广到他们所服务的客户群的程度。 没有灵丹妙药可以解决这个问题。 但他们可以做的是，在比较各家餐厅的结果时，列出餐厅的特征（例如，经营年限）和周边地区的人口统计数据（高速公路、住宅区、市中心等）等。如果回归模型建立在调查结果之上该信息将用作控制变量。
Re: 客户关于小样本调查适用性的问题感谢您到目前为止的答复。非常感激！我会将它们转发给客户。
如果其他人有意见，请转发！ 
Re: 客户关于小样本调查适用性的问题我还想分享一个来自品质其中讨论了样本量及其局限性。
博客的大部分内容与已经提出的建议一致：样本量有限并不意味着无法得出有意义的结论，但统计显着性肯定会受到影响。 该博客包括一个样本量计算器，它会考虑您所需的置信度、总体规模和误差范围。 具有 90% 置信水平和 10% 误差范围的 40,000 人口需要至少 68 个样本（根据此计算器）。 当然，更多的数据在统计上更可靠——或者，可以探索数据的趋势，而不是强调统计测试。 分析每季度、每半年或每年汇总的数据也可能比逐月比较更具代表性。
另外我要补充的是考虑调查问题的类型和数量以及提问的方法。 例如，可以首先要求客户回答一个问题：在 1 -10 的范围内，您对我们的服务是否满意？ 然后，如果他们愿意，可以提示他们分享更多关于他们的经历。 更多的人可能愿意回答这个简单的问题，虽然不是很详细，但可能会从那些根本不会回答调查的人那里得到更多的数据，因为他们认为参加调查的时间长短。 此外，来自这个一般性问题的信息可用于将继续提供更详细答复的特定群体的答复置于背景中。 例如，假设有 200 人回答了比例满意度问题，我们发现平均为 8 人。 我们还有来自 20 个人的更详细的调查回复，他们大多是负面的。 根据平均满意度得分，我们可以说收到的负面回应可能不代表全部的人口，但可能代表那些属于子集不满意的客户少数民族.
希望这可以帮助！
