Paano Gamitin ang MaxDiff Analysis upang Pahusayin ang Paggawa ng Desisyon

Ang LimeSurvey ay nag-aalok ng isang madaling gamiting platform na pinadali ang proseso ng disenyo ng survey, na ginagawang mas madali para sa mga tao na makalikha ng mga nakapagpapahayag na survey na nagbibigay ng makabuluhang resulta. Tingnan natin ang mga tip na makakatulong sa iyo na idisenyo ang perpektong survey. 1. Magplano, suriin, at mag-ulat Bago simulan ang isang survey, pag-isipan nang mabuti kung paano dapat i-istruktura ang iyong ulat at kung anong uri ng pagsusuri (halimbawa, estadistika o prediktibong pagsusuri) ang dapat gawin. Ang pagbuo ng biswal na resulta ay makakatulong upang matukoy ang mga kinakailangang tanong at kaugnay na mga sagot, at matulungan kang suriin kung may kulang sa survey. 2. Gamitin ang mga validated na tanong at sagot na sukat Narito ang isang nakaka-save ng oras na hakbang upang makakuha ng maaasahang data: tiyaking ang iyong tanong ay tumutugon sa mga pangunahing pamantayan upang mangalap ng walang kinikilingan na data. Ang pinakamahusay na kasanayan dito ay ang paggamit ng simpleng salita, malinaw na mga tanong, at pag-iwas sa mahahabang at kumplikadong item. Iwasang maging malabo ang mga tanong hangga’t maaari. Kung hindi ka sigurado kung saan magsisimula, suriin ang dalawang rating scale na ginamit na ng maraming beses sa mga pag-aaral sa buong mundo: Likert Scale: Unibersal na naaangkop para sa pagsukat ng mga saloobin, kagustuhan, persepsyon, at iba pa, sa halos lahat ng larangan ng pananaliksik sa agham panlipunan. Semantic Differential Scale: Nag-aalok ng masusing pananaw sa konotatibong kahulugan ng mga bagay, pangyayari, at mga konsepto. Magagamit ang scale na ito para sa malawak na hanay ng mga paksa sa pananaliksik. 3. Gumamit ng halo-halong uri ng mga tanong Isama ang iba't ibang uri ng tanong, tulad ng multiple-choice, open-ended, at rankings, upang makakuha ng iba't ibang pananaw at tumpak na mga sagot. Pagsamahin ang mga estruktura na tanong sa mga open-ended na tanong upang balansehin ang quantitative at qualitative na data. Ang pamamaraang ito ay nagbibigay ng lalim at kayamanan sa iyong data, na nagbibigay-daan para sa masusing pag-unawa sa pananaw ng mga sumasagot. 4. Isaalang-alang ang mga napatunayang pamamaraan ng survey Pagtuonan ng pansin ang mga nakabatay na pamamaraan ng survey upang mapataas ang pagiging maaasahan ng iyong diskarte. Isaalang-alang ang dalawang pamamaraang ito: Conjoint Analysis: Isang estadistikang teknika na ginagamit sa pananaliksik sa merkado at segmentasyon upang malaman kung paano pinahahalagahan ng tao ang iba't ibang katangian ng isang indibidwal, produkto, o serbisyo. Van Westendorp Price Sensitivity Meter: Isang pamamaraan na tumutulong upang tukuyin ang mga kagustuhan ng consumer sa presyo, at malawakang ginagamit sa pananaliksik sa merkado upang matukoy ang mga optimal na presyo. 5. Isama ang mga instrumento ng survey Ang mga instrumento ng survey ay sumasaklaw sa iba't ibang mga tool at teknika na dinisenyo upang sistematikong mangalap ng data mula sa mga kalahok. Kasama sa mga instrumentong ito ang: Net Promoter Score (NPS): Ang pinaka-malawakang ginagamit na tool para sukatin ang katapatan ng customer at hulaan ang paglago ng negosyo, naaangkop sa mga pag-aaral ng karanasan ng customer. Customer Satisfaction Score (CSAT): Isang tuwirang at tiyak na instrumento para sukatin ang agarang kasiyahan ng customer sa isang produkto, serbisyo, o karanasan. Gallup Q12: Isang set ng 12 tanong na nakatuon sa paglahok at kasiyahan ng empleyado, kilala sa pagiging epektibo nito sa mga organisasyon. Utrecht Work Engagement Scale (UWES): Isang scale para sa pagsukat ng paglahok ng empleyado, nag-aalok ng masusing pananaw sa tatlong dimensyon: sigla, dedikasyon, at pagsipsip. Students' Evaluation of Educational Quality (SEEQ): Isang komprehensibong pagsusuri ng kalidad ng edukasyon mula sa pananaw ng mag-aaral, ginamit sa mga pagsusuri ng kurso. Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems (HCAHPS): Ang pamantayan, tiyak na instrumento para sukatin ang pananaw ng pasyente sa pangangalaga sa ospital, ginamit sa mga pag-aaral ng kasiyahan ng pasyente. Maslach Burnout Inventory (MBI): Isang pamamaraan para sukatin ang antas ng burnout sa mga empleyado sa pamamagitan ng hindi tuwirang pagsusuri ng motibasyon at kabuuang karanasan ng empleyado. 6. Isama ang user-friendly na layout Ang isang user-friendly na layout ng survey ay nagsisiguro na ang form ay kaakit-akit sa paningin, madaling i-navigate, at maa-access sa iba’t ibang mga device at sukat ng screen. Gumamit ng pare-parehong formatting, mobile optimization, at mga progress indicator para lumikha ng mas magandang karanasan ng gumagamit. 7. Isipin ang iyong target na madla at sukat ng sample Isaalang-alang ang demograpiko ng iyong target na madla, kasama ang edad, kasarian, antas ng edukasyon, at kultural na background, para makapag-angkop ka sa nilalaman at wika ng survey ayon sa kanilang mga kagustuhan. Bukod dito, pagdating sa sukat ng sample, hindi nangangahulugang mas malaki ang mas mabuti, dahil ang mas malaking sample size ay maaaring hindi tama ang pagkakita sa populasyon. Isaalang-alang ang laki ng populasyon, margin of error, antas ng tiwala, at standard na paglihis upang kalkulahin ang perpektong sukat ng sample. 8. Isaalang-alang ang mga pamantayan ng internet-based na eksperimento Ang mga patnubay na ito, na iminungkahi ng isang propesor ng sikolohiya sa Switzerland, ay tumutulong upang matiyak ang kalidad at bisa ng mga natuklasan sa pananaliksik. Seryosidad: Dapat panatilihin ng mga mananaliksik ang propesyonalismo, magbigay ng malinaw na tagubilin, at matiyak na ang layunin ng survey ay maayos na nakasaad upang mapalakas ang tiwala ng mga kalahok. Personalization: I-personalize ang karanasan ng survey upang maramdaman ng mga kalahok na sila ay pinahahalagahan at kasangkot. Halimbawa, maaari mong i-timpla ang mga tagubilin at feedback ayon sa progreso ng mga sumasagot. Mga gantimpala at insentibo: Isaalang-alang ang pagbibigay ng mga gantimpala o insentibo, tulad ng mga gift card, vouchers, o kabayaran, sa mga kalahok bilang tanda ng pasasalamat sa kanilang oras at pagsisikap, basta't ito ay kaugnay sa antas ng partisipasyon na kinakailangan. 9. Bawasan ang bias Gumawa ng mga hakbang upang mabawasan ang bias sa sagot, na maaaring magdulot ng skew sa katumpakan at pagiging maaasahan ng mga resulta ng survey. Magpatupad ng mga random na teknika ng sagot, i-rotate ang mga pagpipilian sa sagot, o gumamit ng balanseng scale upang mabawasan ang bias mula sa mga epekto ng pagkakasunod-sunod o social desirability. Bukod dito, mag-alok ng mga katiyakan ng pagiging anonymous o kumpidensyal upang hikayatin ang tapat na mga sagot, partikular para sa mga sensitibo o kontrobersyal na paksa. 10. Magsagawa ng pilot test Bago ilunsad ang iyong survey sa mas malawak na madla, magsagawa ng pilot test kasama ang isang maliit na sample group na kumakatawan sa iyong target na madla. Makakatulong ito upang matukoy ang anumang potensyal na isyu sa kalinawan ng tanong, mga opsyon sa sagot, o daloy ng survey. Ang feedback mula sa pilot testing ay makakatulong sa iyo na i-refine at pagbutihin ang iyong survey bago ito ipamahagi nang malawakan, pinapahusay ang pagiging epektibo at pagiging maaasahan nito. Pinapagana ka ng LimeSurvey na lumikha ng walang kinikilingan, komprehensibong mga survey na akma sa iyong mga kinakailangan sa pag-aaral. Simulan na ang iyong survey ngayon, at mangalap ng mga pananaw na kailangan mo upang suportahan ang pananaliksik.

Ang paggawa ng online survey ay maaaring mukhang simpleng gawain – kailangan mo lang gumawa ng mga tanong, ilagay ang mga ito, at i-send, di ba? Pero ang pagbuo ng matagumpay na survey na nakakakuha ng mga respondent, nakakaengganyo sa kanila, at nagbibigay ng mayamang datos at pananaw ay nangangailangan ng maraming oras, pag-iisip, at pagpaplano. Narito ang pitong tips kung ano ang dapat isaalang-alang sa paggawa ng iyong susunod na survey: 1. Planuhin ang iyong survey nang mabuti Sa paggawa ng iyong survey, madali lang magpokus sa nilalaman ng mga tanong at sa mga uri ng sagot na inaasahang makuha. Pero ang pag-iisip nang maaga at kung paano mo susuriin ang datos ay makakatulong sa paglikha ng mga tanong at pagsasaayos ng mga pagpipilian, at tiyakin na ang survey ay epektibo at matagumpay. Sa pamamagitan ng pagpaplano ng iyong pagsusuri at pag-alala sa uri ng datos na gusto mong makuha – mapa-summary tables, visualizations, o statistical tests – maaari mong i-optimize ang iyong questionnaire sa maliliit na paraan na may malaking epekto sa iyong resulta. Magandang malaman: Sa LimeSurvey, madali lang i-export ang iyong mga sagot sa survey bilang iba’t ibang format ng datos, kasama na ang Excel at mga dedikadong software tulad ng R o SPSS Statistics. 2. Igagalang ang privacy at proteksyon ng datos Ang pagtitiyak na ang iyong survey ay sumusunod sa mga batas sa proteksyon ng datos tulad ng GDPR at ang pagbibigay ng privacy ay makakatulong upang mabawasan ang mga alalahanin ng mga respondent tungkol sa paggamit ng kanilang mga sagot. Ang katiyakang ito ay makakakita ng malaking tulong sa paghikayat sa kanila na magbigay ng tapat na opinyon. Magandang malaman: Ang mga kaugnay na feature sa privacy tulad ng anonymous responses o encryption at proteksyon ng datos ay kasama sa LimeSurvey Cloud at maaring i-configure ayon sa iyong pangangailangan. Simulan ang LimeSurvey 3. Kilalanin ang iyong target audience Kahit na naglulunsad ka ng employee satisfaction survey para sa iyong direktang team o customer satisfaction survey para sa daan-daang libong aktibong kliyente, mahalagang malaman kung sino ang iyong target audience. Kung ang hinahanap mo ay feedback mula sa maliit na bilang ng tao, madali ito, pero kung marami ang posibleng respondent, isang magandang praktika ang kumuha ng sample mula sa mga naaangkop na audience na gusto mong marinig. Kung nagsasagawa ka ng exploratory study at walang listahan ng lahat ng posibleng respondent, mahalagang isaalang-alang kung paano ma-target ang mga naaangkop na respondent. Kung kailangan mo ng resulta na kinakatawan ang pangkalahatang populasyon, mas mabuting iwasan ang river sampling, o pag-recruit ng mga participant habang sila ay nagsasagawa ng iba pang online activities. Base sa iyong larangan ng pananaliksik, ang pakikipagtulungan sa panel provider para maabot ang mga naaangkop na respondent ay maaaring pinakamahusay na paraan forward. Magandang malaman: Nag-aalok ang LimeSurvey ng panel integration na ginagawang madali ang pagkuha ng mga respondent mula sa mga propesyonal na panel providers. 4. I-customize ang iyong questionnaire para sa mga participant Isang magandang bagay tungkol sa online questionnaires ay maaari kang lumikha ng indibidwal na karanasan sa survey para sa bawat participant, kung kinakailangan. Gamit ang impormasyong nakuha mo na tungkol sa bawat respondent at/o kanilang mga naunang sagot, maaari mong gamitin ang LimeSurvey’s integrated condition designer at expression manager upang i-filter ang mga pahina, tanong, at mga pagpipilian sa sagot, pati na rin lumikha ng mga indibidwal na teksto at magbigay ng direktang feedback. Ito ay talagang kapaki-pakinabang kung ang mga participant ay nagsasagawa ng pagsusuri o nagbibigay ng nakabubuong kritisismo sa isang kurso, karanasan, o serbisyo. Sa mga feature na ito, ang iyong questionnaire ay nagiging hindi lamang isa pang boring survey, kundi isang nakaka-engganyong karanasan na nagtutulak sa mga respondent na magbigay ng tumpak na sagot. 5. Subaybayan ang mga sagot ng survey Bagaman maaaring tila mabuti na maghintay na tingnan ang iyong mga sagot sa survey hanggang sa ito ay magsara, kapaki-pakinabang na suriin ang mga sagot habang nagpapatuloy ang survey. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng datos habang may field time, malalaman mo nang maaga kung may mga problema sa questionnaire at kung kailangan mong mag-follow-up sa mga respondent, na nagpapaalala sa kanila na kumpletuhin ang survey. Magandang malaman: Nagbibigay ang LimeSurvey ng direktang access sa mga user sa kanilang mga sagot sa survey, kaya’t maaari mong subaybayan ang iyong datos nang hindi kinakailangang i-export ito. 6. Magpatupad ng mga sukat upang makamit ang mataas na kalidad ng datos Bago simulan ang iyong pagsusuri ng datos, mahalaga na suriin ang kalidad ng datos. Ito ay nakakatulong upang alisin ang mga hindi kumpletong o duplicate surveys pati na rin ang mga survey na naglalaman ng hindi kapani-paniwala o mabilis na mga sagot, upang hindi ma-skew ang iyong resulta ng mga error. Upang matulungan ang pagtukoy ng mga participant na hindi seryosong nangangalaga sa iyong questionnaire, maaari mong isama ang mga espesyal na tanong na makakatulong sa iyo na tukuyin ang motibasyon ng isang respondent, o gamitin ang quote feature ng LimeSurvey, na nag-aalis ng mga participant na bumagsak sa iyong quality test. 7. Magtrabaho upang makamit ang mataas na rate ng pagsagot Kahit na maaaring hindi mo makuha ang 100% participation rate para sa iyong questionnaire, may mga paraan upang hikayatin ang mga tao na lumahok. Ang isa sa mga pangunahing bagay ay ang pagbibigay sa mga tao ng sapat na oras upang sumagot. Kung masyadong maikli ang iyong field time, malaki ang magiging epekto nito sa pakikilahok at datos, at maaaring magresulta sa biased sample composition. Isa pang magandang paraan upang hikayatin ang pakikilahok ay ang pag-follow-up sa kanila – sa LimeSurvey’s closed-access surveys, maaari mong ipadala ang mga paalala sa mga tao na hindi pa nagsisimula sa iyong survey, pati na rin sa mga nagsimula ngunit hindi pa natatapos. Magandang malaman: Nag-aalok ang LimeSurvey ng opsyon na i-save at ipagpatuloy ang isang questionnaire para sa parehong closed-access at open-access surveys. Sa pagsasaalang-alang ng pitong pointers na ito habang pinaplano ang iyong survey, maaari mong matiyak na ang iyong mga timeline ay maayos, i-optimize ang iyong questionnaire, at ihanda ang iyong sarili para sa tagumpay. Sa LimeSurvey, maaari kang lumikha at i-customize ang mga survey na akma sa iyong mga pangangailangan. Para sa karagdagang impormasyon sa pagsisimula o paggamit ng aming malawak na hanay ng mga tool, bisitahin ang aming malakas na Help Center. Simulan ang LimeSurvey

Sa mundo ng pananaliksik sa survey, ang pag-unawa sa margin of error ay hindi lang mahalaga; ito ay esensyal. Kung wala ito, kahit ang pinaka-promising na resulta ay maaaring maging nakaliligaw. Ang margin of error ay nagbibigay ng konteksto na tumutulong sa iyong gumawa ng may kaalamang desisyon batay sa nakolektang data. Ano ang Margin of Error? Ang margin of error ay isang estadistika na quantifies ang kawalang-kakatiyakan sa iyong mga resulta sa survey. Ito ay kumakatawan sa saklaw kung saan inaasahang mahuhulog ang tunay na parameter ng populasyon na nagbibigay ng tiyak na antas ng kumpiyansa at isinasaalang-alang ang katotohanan na ikaw ay nagsasagawa ng survey sa isang sample ng populasyon sa halip na sa buong populasyon. Ang mas maliit na margin of error ay nagpapahiwatig na ang iyong mga resulta sa survey ay mas malamang na malapit sa tunay na mga halaga ng populasyon habang ang mas malaking margin of error ay nagmumungkahi ng higit na kawalang-kakatiyakan at mas malawak na saklaw ng mga posibleng kinalabasan. Ang tinatanggap na margin of error ay nasa pagitan ng 4% at 8% sa 95% na antas ng kumpiyansa. Pag-unawa sa Margin of Error sa Pananaliksik Sa pananaliksik sa survey, ang margin of error ay mahalaga para sa pagbibigay-kahulugan sa pagiging maaasahan ng iyong mga resulta. Kapag nagkolekta ka ng data gamit ang LimeSurvey, kadalasang nagtatrabaho ka sa isang sample ng populasyon. Ang margin of error ay tumutulong sa iyo na maunawaan kung gaano kalapit ang iyong mga resulta sa sample sa kung ano ang inaasahan mong makuha kung isinasagawa mo ang survey sa buong populasyon. Pagpapaliwanag at Paggamit ng Margin of Error Symbol Ang margin of error ay karaniwang kinakatawan ng simbolo na ± at sinusundan ng isang porsyento. Halimbawa, kung ipinapakita ng iyong mga resulta sa LimeSurvey na 60% ng mga sumasagot ang mas gusto ang isang partikular na produkto na may margin of error na ±4%, nangangahulugan ito na ang tunay na halaga ng populasyon ay malamang na nasa pagitan ng 56% at 64%. Ang simbolong ito ay isang shorthand na paraan ng pagpapahayag ng saklaw kung saan naroon ang tunay na parameter ng populasyon. Malawak itong ginagamit sa pananaliksik, polling, at anumang sitwasyon kung saan ang data ay nakolekta mula sa isang sample. Kalkulahin ang Margin of Error sa 3 Hakbang 1. Tukuyin ang Z-score: Ang Z-score ay tumutugma sa nais na antas ng kumpiyansa na kumakatawan kung gaano kalayo ang isang data point mula sa mean sa yunit ng standard deviation. Halimbawa, ang 95% na antas ng kumpiyansa ay kumokonekta sa Z-score na 1.96, habang ang 99% na antas ng kumpiyansa ay tumutugma sa Z-score na 2.58. Nais na antas ng kumpiyansaZ-score 80% 1.28 85% 1.44 90% 1.65 95% 1.96 99% 2.58 2. Tukuyin ang standard deviation o proporsyon: Ang standard deviation ay sumusukat sa dami ng pagbabago sa iyong data. Kung ikaw ay nagtatrabaho sa mga proporsyon (hal. ang porsyento ng mga sumasagot na pumili ng isang partikular na opsyon), gagamitin mo ang proporsyon sa halip ng standard deviation. 3. Kalkulahin ang margin of error gamit ang pormulang ito: 𝜎 ay kumakatawan sa standard deviation, 𝑛 ay ang laki ng sample, at 𝑍 ay ang Z-score. Ipinapakita ng formula ang inverse relationship sa pagitan ng laki ng sample at margin of error: habang lumalaki ang laki ng sample, bumababa ang margin of error. Ang paggamit ng mas malaking laki ng sample ay kadalasang nagreresulta sa mas maliit na margin of error na ginagawang mas mapagkakatiwalaan ang iyong mga natuklasan. Sa kabaligtaran, ang mas maliit na laki ng sample ay magreresulta sa mas malaking margin of error na nagsasalamin ng higit na kawalang-kakatiyakan sa data. Halimbawa, kung nagsagawa ka ng survey sa 400 tao at nakita mong 50% sa kanila ay nasiyahan sa kanilang karanasan bilang customer na may standard deviation na 0.5 at isang 95% na antas ng kumpiyansa, ang margin of error ay kalkulahin bilang sumusunod: Ipinapakita nito na ang tunay na porsyento ng populasyon na masaya sa karanasan bilang customer ay malamang na nasa pagitan ng 45.1% at 54.9%. Kalkulador ng Margin of Error para sa Iyong Proyekto sa LimeSurvey Ilang online na calculator ang makakatulong sayo upang makuha ang margin of error para sa iyong data. Upang gumamit ng margin of error calculator, kailangan mong ipasok ang nais na antas ng kumpiyansa, ang laki ng sample, at alinman sa standard deviation o proporsyon. Ipapalabas ng calculator ang margin of error. Mga Pagkakaiba ng Margin of Error at Standard Error Ang margin of error ay quantitative ang kawalang-kakatiyakan sa iyong mga resulta sa survey, partikular ang saklaw kung saan ang tunay na parameter ng populasyon ay inaasahang mahuhulog batay sa iyong sample data. Karaniwan itong ipinapahayag bilang porsyento at ginagamit upang magbigay ng confidence interval sa isang estimate ng survey. Sa kabilang banda, ang standard error (SE) ay sumusukat sa variability o dispersion ng sample statistic tulad ng sample mean mula sa population mean. Ito ay nagbibigay ng indikasyon kung gaano karaming pagbabago ang inaasahang mangyari sa sample statistic kung iba't ibang samples ang kukunin mula sa parehong populasyon. Ang standard error ay mas may kaugnayan kapag nagsasagawa ng mga statistical tests o paghahambing ng iba't ibang samples. Ang margin of error ay mas mainam kapag nakatuon sa pagiging maaasahan ng isang solong resulta ng survey, at ang standard error ay mas pinipili kapag naghahambing ng mga istatistika sa mga sample. Pinakamahuhusay na Kasanayan sa Paglalapat ng Margin of Error Kapag nagsasagawa ng pananaliksik gamit ang LimeSurvey, sundin ang mga pinakamahuhusay na kasanayan sa paglalapat ng margin of error upang mapabuti ang katumpakan ng iyong pag-aaral: Tiyakin ang sapat na laki ng sample: Upang makamit ang mababang margin of error, dapat magsagawa ng survey ang mga mananaliksik sa sapat na malaking sample na tumpak na kumakatawan sa populasyon. Isaalang-alang ang laki ng populasyon: Bagaman ang margin of error ay kadalasang independent ng laki ng populasyon, mahalagang isaalang-alang ito kapag humaharap sa napakaliit o napakalaking populasyon. Pumili ng katanggap-tanggap na antas ng kumpiyansa: Karaniwang gumagamit ang mga mananaliksik ng 95% na antas ng kumpiyansa, na tumutugma sa Z-score na 1.96. Gayunpaman, maaari mong piliin ang mas mataas na antas ng kumpiyansa tulad ng 99% para sa mas mataas na katiyakan. Magpakatotoo: Kapag ipinapakita ang iyong mga natuklasan sa pananaliksik, ang margin of error ay tumutulong sa iba na maunawaan ang potensyal na pagbabago sa iyong mga resulta at nagbibigay ng konteksto para sa pagbibigay-kahulugan sa data. Regular na suriin at ayusin: Habang umuusad ang iyong pananaliksik o habang higit pang data ang nagiging available, mahalagang suriin ang iyong mga kalkulasyon sa margin of error. Ang maayos na pagkalkula ng margin of error ay tinitiyak na ang iyong mga resulta sa survey ay maaasahan, sumasalamin sa mas malawak na populasyon, at tapat tungkol sa anumang kawalang-kakatiyakan sa iyong mga natuklasan—lahat ng ito ay mahalaga para mapanatili ang kredibilidad at gumawa ng may kaalamang desisyon. Simulan ang Gamitin ang LimeSurvey Nag-aalok ang LimeSurvey ng suite ng mga madaling gamitin at komprehensibong kasangkapan sa survey na nagbibigay-daan sa iyo na idisenyo ang mga epektibong survey nang madali. Sa mga kasangkapan na ito, maaari kang lumikha ng maayos na nakabalangkas na mga survey na hindi lamang kumukuha ng kinakailangang data kundi tinitiyak ding ang iyong mga resulta ay may optimal margin of error. Ibig sabihin, ang iyong mga survey ay hindi lamang mangangalap ng mga tugon—magbibigay din ito ng mga pananaw na maaari mong pagtiwalaan, na sumasalamin sa tunay na damdamin ng iyong target na populasyon. Kung ikaw ay isang batikang mananaliksik o estudyanteng unibersidad, ang intuitive interface ng LimeSurvey ay gagabay sa iyo sa bawat hakbang, tinitiyak na ang iyong data sa survey ay parehong tumpak at nakabubuo ng aksyon. Lumikha ng survey ngayon