调查企业下降说明什么？
作为一家成立近20年的专业市场调研公司，我们经常遇到客户咨询“为什么我的问卷填报率只有5%，别人竟然有20%甚至30%的提交？”、“这份问卷我发了好多短信和邮件，为什么没有多少人填写？”等类似问题。接下来，我将结合我们的实际经验给大家一些中肯的建议。 首先，我们要明确一个概念——市场调研的“样本”并不是越多越好。对于多数调研项目来说，800－1000个样本已经足够满足统计分析的要求了。如果样本数量不足，那很有可能出现错误的结论；但是，如果我们毫无节制的增加样本数量，虽然能保证调查结果的正确性，但会增加巨大的成本（时间成本和金钱成本）。所以，在调查预算有限的情况下，我们应该如何选取合适的样本数量呢？通常我们认为，当自变量(样本)的数量大于因变量（总样本量-自变量）时，统计分析的结果才是有效且可靠的。举例来说，假设我们需要评估某个方案的有效性，设计了一个包含5个题项的调查，每个题项采用5种答案供被调查者选择，则共有25种情况需要计算。如果自变量的取值是600，那么总共就要考虑600×（25-1）=15000种情况。而实际上我们根本不需要考虑这么多情况，因为绝大多数人不会给出非常规的答案。我们把所有可能情况下，被调查者给出的答覆汇总起来，这就是我们的总体，也就是研究对象的总人数。当我们完成了对全部情况的考虑并计算出百分比后，就可以针对每一种答覆方式构建出一条分布曲线。
以5个题项为例，如果一个方案的接受程度在5个题项中的平均得分超过4分（即每题都有不少人选择该答案），则可以认为该方案是有效的。 通过上述公式我们可以看出，要得到正确的结论，除了要保证样本量足够大之外，还需要保证样本的代表性。也就是说，我们抽取的600个样本，应该能够反映总体的情况。而在现实调查中，由于受到经费和时间限制，我们很难尽可能多地抽取样本。此时，我们就可以借助抽样框的原理来解决问题。
什么是抽样框？它和我们之前提到的“代表性”有什么关系？抽样框就是事先确定好的一组数据，这组数据的每一位成员都具备代表性的特点。一旦确定了抽样框，我们在抽样的时候只要确保每一个被抽到的个体都在这个抽样框之内即可。 举个例子：假定我们需要调查研究某校学生对某项政策的看法，该校学生总人数是1000人，我们通过简单随机的方式抽取200个人作为样本，这200人构成了我们的采样框。之后我们再根据这200人的反馈制定后续的调查方案。尽管我们最终获得的样本数量仅仅为200，但因为我们已经在最初的人选中具备了代表性特点，因此我们可以在最终的调查过程中节省大量的时间和金钱。