比如是做Android平台上的某一软件。

首先Android新手用户和熟练用户都是必须的，熟练用户更能反映android用户习惯性操作方式、平台特点、以及长期使用过程中积累的意见和建议；而新手用户可以更好的反映该平台哪些地方存在学习困难，从而通过我们的设计帮助用户去降低学习成本。

其次非Android平台用户也是必须的，可以从侧面了解他们不用Android的原因。从而帮助产品挖掘更多潜在用户提供方向。

人口学信息（学历、职业、性别、年龄）要覆盖全面。不同属性的用户看重地方会存在差异。需求也会不一样。

包含竞品用户。通过了解用户对竞品的评价，可以提炼出竞品的优劣势，从而为增强产品竞争力提供方向。

3. 一定要有专家

专家是重要的信息携带者。李乐山教授说专家有三类，用户专家、制造专家、市场销售专家，他指出判断某人是否是专家的标准是：（1）能够熟练使用一种产品；（2）能够比较同类产品；（3）有关的新知识容易整合到自己的知识结构中；（4）具有10年专业经验；（5）积累大量经验并且在使用经验方面具有绝招；（6）了解有关的历史（该产品设计史、技术发展史等）；（7）关注产品发展趋势;（8）知识链或者思维链比较长，提起任何一个有关话题，他们都能够谈出大量的有关信息；（9）能够提出改进或创新的建议，他们的创新或改进方案，其高水平体现在采用简单方法解决复杂问题。

对于互联网，专家应该指的是用户专家、开发专家、设计专家以及产品专家；他们凭借丰富的经验，系统全面的掌握行业同类产品、开发及设计模式、历史及发展趋势、专业水平极高。他们可以为我们提供很多我们始料未及的建议。这是保证用研过程，特别是对于后期问卷结构效度有很大的作用。

三、问卷调查与分析中的信度与效度

为了提高工作效率，问卷调查往往采用网络调查的方法，信度效度问题出现的可能性就更大。

最近看到一些满意度调查是采用量表加结构方程模型（SEM）的方式。我们看看哪些地方可能会出现信度和效度的问题。

1. 理论模型支持

由于SEM进行的是验证性因子分析，是检验而不是探索新的模型，因此，整个因果关系的假设必须有强有力的理论支持和严密的逻辑框架。

包括模型中变量关系的假定、指标的选取、甚至测度项的表达方式等。如果最终输出的模型和理论模型结构不符，那么该模型是没有任何说服力的。比如用ACSI模型作为满意度的理论模型时，是否真的按照感知质量、感知价值、顾客期望这几个层面去设计问卷？

出处：Tencent CDC Blog
责任编辑：bluehearts

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