一、案例定位

A 檔 DOCX 強調:問卷偏誤在資料蒐集時就已形成,後續無法靠平均數、圖表或檢定修正。題目必須中立、單一且可回答。本頁用教材模擬的 pilot test 示範 wording effect。

二、學習目標

三、案例情境

企業測試兩種「是否支持新的快速配送方案」問法,每組各 40 人。

四、開始資料

以下 pilot 結果為教材模擬。

版本 題目 支持 不支持
A 帶有暗示 「您是否支持我們更方便、更快速的新配送方案?」 32 8
B 中立 「您是否支持新的配送方案?」 24 16

五、Excel/R/AI 分析方法

分別計算支持率:支持人數/40;比較兩版本的百分點差異。這不是用來證明 wording 一定造成差異的正式實驗,而是示範題目設計可能影響資料。

六、計算結果

A 支持率 = 32/40 = 80%;B 支持率 = 24/40 = 60%;相差 20 個百分點。

七、結果分析與管理解讀

若企業只使用 A 版本,很可能把「對更方便、更快速的正面暗示」混入真正對方案的支持。問卷 wording 產生的系統性偏誤不能靠增加圖表補救。

八、AI 提問詞

請檢查問卷題目是否含引導性、雙重問題、模糊時間範圍或價值判斷。先指出問題,再提供中立改寫;不要自行推測受訪者意圖。

九、思考/情境變動