调查设计

我们几十年的取样经验和创新策略, 多模式数据采集, 并保证仪器的高质量开发, 具有成本效益的, 并为任何规模和范围的调查收集有代表性的数据.

概述

趣赢平台有60年设计各种规模调查的经验, 小型定性研究, 最大的全国性家庭和学校研究, 到美国.S. 多国研究的组成部分. 我们在每一个应用中都提出实用的知识, 平衡经验与创新, 应用最新的多模式数据收集策略, 面试技巧, 以及数据管理和协调方法的研究. 我们的团队包括各领域的专家, 统计数据, 调查方法, 他们利用我们的IT和数据收集基础设施来帮助客户实现他们的目标, 无论项目规模或范围如何.

我们的专业知识

调查方法

我们世界知名的统计学家和调查方法学家, 其中包括9名高级统计院士和8名美国统计协会院士, 将严谨的研究能力带给高品质的设计, 具有成本效益的, 为趣赢平台客户收集有代表性的数据.

我们的成本效益, 量身定制的抽样方法基于基于概率的设计和最佳实践. 对于一般人群样本, 设计包括基于地址和多级采样, 以及针对性的方法，如小团体抽样和网络抽样. 针对特定人群的调查，比如医疗保险接受者, 医疗保健提供者或学龄儿童, 我们使用分层的组合从总体列表框架中抽样, 多级, 平衡和系统的抽样. 最小化抽样偏差, 我们在所有选择步骤中使用完全可重复的随机抽样, 并确保框架能够代表总体. 我们的设计达到了研究目标所要求的样本量和精度水平，并包括自适应方法来解决公平的障碍.
趣赢平台在设计和实施横断面和纵向研究方面有着丰富的经验, 包括迄今为止进行的一些最复杂和最长期的平民人口研究. 这些研究代表了各种各样的研究设计, 数据收集方式, 主题, 人口, 受访者激励方案和联系协议, 数据收集间隔. 可扩展的基于公司的系统，支持一系列研究设计的管理, 从简单到非常复杂, 确保我们的团队能够专注于在整个生命周期中促进公平和项目特定目标的质量实现. 我们的横断面设计使研究人员能够观察人群的特征. 我们的纵向研究设计帮助客户探索趋势, 研究干预措施, 或者跟踪态度或行为的变化.

管理系统

趣赢平台’s flexible survey management system supports scheduling; communications with study participants via email 和 text/SMS messages; management of incentives, 以及生产监控，包括响应率, 详细的响应状态和跨一种以上收集模式的病例流, QC, 和报告. 系统设计允许在这些功能之间定制协议实现. 这样的系统可以帮助我们通过仪表板实时监控活动，并根据需要进行数据调整. 我们的仪表板为客户提供学习进度的实时信息, 为统计学家提供一种监测抽样率的方法, 并提供了调整研究联系协议以解决观察到的参与模式所需的数据.

了解更多关于我们的数据收集能力

了解更多关于我们的统计专业知识

仪器发展

趣赢平台在测量仪器开发方面拥有无与伦比的专业知识, 包括定性研究，如焦点小组, 认知采访, 和 usability testing; questionnaire design 和 content development for multiple 数据收集方式; 和 advanced instrument programming capabilities.

调查方法学家, 主题专家和运营专家一起精心制作我们的调查工具，以确保问题清晰, 无偏见的, 并且与研究目标一致. 我们的团队在为特殊人群进行调查方面经验丰富, 涉及敏感话题, 并结合多元文化和多语言的设计. 我们的设施包括一个现场实验室，用于进行焦点小组讨论, 认知访谈和可用性测试. 另外, 我们的团队使用现代方法对调查工具和问卷进行虚拟测试, 在我们的预测试和问题开发过程中建立更大的公平性.
我们的多模式数据收集策略最大限度地提高了调查响应和数据质量. 我们选择最优模式, 模式组合, 和数据收集协议，以适应研究人群和研究目标，以尽量减少偏见, 同时控制成本. 我们的技术解决方案使我们能够毫不费力地设计，跟踪和分析多模式研究. 了解更多有关多模式调查设计的未来 or 趣赢平台的数据收集方法和能力.
趣赢平台使用领先的商业和定制调查软件，与强大的调查数据管理无缝集成, 仪表板报表, 以及数据传输平台，为我们的客户提供端到端的解决方案. 我们的调查软件工具和平台可以轻松扩展，以适应小型到大规模的数据收集工作，并支持所有数据收集模式. 了解更多关于趣赢平台的主要调查平台，布莱斯和调查建设者.

数据质量

我们的客户依靠高质量的数据来得出关于正在研究的人口或问题的有效结论, 并为研究议程提供信息, 课程, 政策, 和国家法规, 州或地方层面. 我们的综合方法在开发和处理的每个阶段建立数据质量, 在数据收集的每个阶段和模式中.

我们收集和分析调查过程和数据本身的数据，以监控质量并确定在整个项目生命周期中需要改进的领域. 这使我们能够识别和解决出现的问题, 而不是等到数据收集完成.
我们系统地比较受访者与非受访者的特征，以识别结果中可能存在的偏差，以便进行调整以解决这些偏差. 在适当的时候, 我们通过与外部信息(如其他可比调查或其他数据源的结果)的比较来补充这一点.
面试官的监督在尽量减少错误和偏见方面起着至关重要的作用. 这包括确保采访者遵守研究协议, 准确而持续地提出问题, 并从受访者那里收集高质量的数据. 我们采用多种监控技术来实现这一目标, 从基本的观察和质量控制程序到尖端的机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)工具. 我们定制的计算机辅助记录面试(CARI)系统可以对面试官和问题的表现进行近乎实时的评估, 而我们的定制EAGLE平台可以实现100%的大规模现场监测. 了解更多关于这些和我们的其他研究支持工具.
我们使用多种方法, 包括预试, 反应率分析, 检查一致性, 数据清理, 统计分析, 并进行事后验证，以确保我们的调查结果是可靠和准确的.

调查数据与其他数据源的集成

趣赢平台是数据集成领域的领导者, 在使用调查数据和其他数据集方面具有广泛的专业知识, 比如行政管理, 电子健康记录, 或者环境数据, 进行具有统计学代表性的分析. 我们的数据专家团队使用先进的工具和技术来确保集成数据集的准确性, 可靠的, 和安全. 通过集成来自多个来源的数据, 我们帮助客户利用现有数据集，更全面地了解他们的研究问题，并提供仅凭调查数据无法获得的见解.