大数据时代的整合调查设计——以校园满意度调查为例

为应对大数据时代下,面向学生群体的大规模抽样调查所面临的研究成本高与研究效率低的挑战,本文利用整合调查设计方法探索解决方案,并以中国人民大学校园满意度调查为例展开应用讨论。该方法通过模拟退火算法对调查成本函数进行优化,得出问卷拆分的最优组合及每份子问卷对应的样本量。实证结果表明:整合调查设计有效降低了每份子问卷包含的题目数量,减轻了受访者的受访负担;同时,由于对不同题目上样本量的分布进行了优化,在保障估计精度的条件下降低了调查的总成本。整合调查设计方法为抽样调查提供了一种全新的改进思路以适应时代发展的需要,同时该方法的应用并不局限于某个领域的调查,对于其他问卷较长、样本量较高的调查同样适用。