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用户研究，使用问卷法后，咋进行加权处理

1、首先你需要知道抽样样本与实际用户的差异2、其次，你需要估算你需要调整几个维度的差异。加权：比如，你问卷调查中，男性60%，女性40%，但是实际男性只有50%，女性也是50%，这时候你一个女性就要算成1.5个女性，这就是进行加权了。因为最后配出来，男性女性比例就是1:1配额：就是在调研过程中，你准备调研600个样本，男女比例1:1，这样男性一般会先到达300个，这时候就不再接受男性答题了。如果你调查的维度比较多，就需要分得更新考虑了。比如不仅男女，还要考虑年龄。这就要把两个维度交叉考虑加权或者配额了。
■网友
首先，在问卷回收的数据清洗之后，做了初步的人口学分布和交叉分析之后，才能开始考虑配比的问题。其次，分析哪些维度的变量会对结果产生统计学意义和产品层的差异。再次，参考行业/产品数据中对人口学/其他变量分布的范围/标准。最后，a 如果清洗后的数据量足够根据确定后的分布标准，按照重要维度随机抽取数据集。（例如标准为性别比 男4：女6，那对应从问卷数据中抽取 男4:女6的数据）b 如果清洗后数据量不足＊＊重复数据抽取的步骤后，乘以相应的系数放大样本量。（例如10-19岁回收样本占比3%，但实际产品人群覆盖10-19岁为30%，则 10-19岁的数据 x 10）＊加权慎用，这样会放大答题的误差，如上个不恰当的10-19岁人群数据为例，一个产品的使用行为，可能会被放大10倍呈现出来。影响最终数据分析的判断。
■网友
举个例子哈比如现在产品要设置一个新的功能，老板想预测一下使用率，大于50%就上。于是打算在现有用户中抽出一千个小白鼠内测，抽谁呢？老张说，随机，纯随机，随机代表一切。然而机智的你发现一个问题，现在的免费用户占85%，低端会员12%，高端会员3%，如果随机，那么只能抽到30个高端会员，样本太少，偶然性太大。老李说，那抽一万个做实验。机智的你说不行啊，总共就三万用户，一万人都用了，那是大动作了，到时候要撤销很麻烦。于是你机智地决定：免费用户、低端会员、高端会员各抽300，避免样本不足，实验时分别算使用率。到最后计算整体使用率时，使用率=免费用户使用率*0.85+低端会员使用率*0.12+高端会员使用率*0.03这就是根据后台数据加权。如果要做一些民意调查，就用统计局的数据确定加权系数。大概这个意思，例子有点牵强了……别较真。


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