滿意度調查結果怎麼分析？看平均分之前先看這四件事

這篇在講什麼（10 段，點了直接跳）

1. 一、先看回收了幾份：份數不夠，結論就不可信
2. 二、平均分會騙人，一定要看分布
3. 三、低分的人數，比平均分更值得追
4. 四、分項比整體有用：最低的那一項就是先改的地方
5. 五、開放題怎麼整理：沒有捷徑，但有方法
6. 六、要跟上一次比，題目就不能改
7. 分析報告可以照這個順序寫
8. 用 Excel 自己做：兩個功能就夠
9. 信翼的統計頁幫你算好了哪些
10. 現成的問卷範本

先講結論：滿意度調查最常見的錯，是只看平均分。 同樣是 3.5 分，可能是大家都覺得普通，也可能是一半很滿意、一半很不滿—— 這兩種要做的事完全相反。所以看平均分之前，先看這四件事： 回收了幾份、分數怎麼分布、低分有幾個人、哪一項最低。

一、先看回收了幾份：份數不夠，結論就不可信

一個 30 人的部門只回收 4 份，平均分再漂亮也說明不了什麼—— 願意填的往往是特別滿意或特別不滿的人。報告第一行就寫清楚 「應填 30 人、回收 18 份（60%）」，讀的人才知道這個數字能信到什麼程度。

回收率低本身也是訊息：可能是發的時間點不對、太長，或是大家覺得填了也不會有下文。

二、平均分會騙人，一定要看分布

假設 10 個人打分數：

• 情況 A：10 個人全部給 3 分 → 平均 3.0，大家覺得「還好」
• 情況 B：5 個人給 1 分、5 個人給 5 分 → 平均也是 3.0，但其實有一半的人非常不滿

只看平均分，這兩種會被當成一樣。分數分布（1 分幾人、2 分幾人…5 分幾人） 一攤開就看得出差別。情況 B 通常代表「某一群人」的經驗特別差—— 不同班別、不同講師、不同服務人員，值得回頭找原因。

三、低分的人數，比平均分更值得追

100 份回收、平均 4.1 分，看起來不錯；但如果其中有 12 個人給了 1～2 分， 那就是 12 個很可能不會再回來、或正在考慮離職的人。 「給 1～2 分的有幾人」建議單獨列一行，而且每次都拿來跟上次比—— 平均分沒變、但低分人數變多，通常是問題開始冒出來的第一個訊號。

四、分項比整體有用：最低的那一項就是先改的地方

「整體滿意度 3.6」拿到手，還是不知道要改什麼。 所以問卷要把面向拆開問（服務態度、準時、價格；或講師、內容、時間、教材）， 結果出來把每一項的平均分由低到高排，最低的那一兩項就是下一步。

五、開放題怎麼整理：沒有捷徑，但有方法

「還有什麼建議」這種題目最有料，也最難整理。實務做法是：

• 先全部讀過一遍，不要只挑幾則
• 寫下 4～6 個類別（例如：價格、等待時間、人員態度、環境）
• 每一則歸到一類，最後數每類有幾則
• 報告裡寫「提到等待時間的有 9 則」，再挑 1～2 則原文當例子

這一步目前要靠人工——信翼不會自動幫開放題做文字分析或分類，這點先講清楚。

六、要跟上一次比，題目就不能改

滿意度調查真正的價值在「趨勢」。今年 3.8、去年 3.5，才知道做的事有沒有用。 但如果今年把題目改了、分數級距從 5 級改成 10 級，就沒辦法比了。 題目一旦定下來，之後每次都用同一份。

分析報告可以照這個順序寫

1. 回收概況：應填幾人、回收幾份、回收率、調查期間
2. 整體結果：整體滿意度平均分，跟上次比升或降
3. 分項結果：每一項平均分由低到高排，標出最低的兩項
4. 低分人數：給 1～2 分的有幾人，跟上次比
5. 開放意見：歸成幾類、每類幾則、各挑一則原文
6. 下一步：針對最低的兩項，打算做什麼、什麼時候再問一次

第 6 點最重要，也最常被省略。沒有下一步的報告，下次就沒人願意填了。

用 Excel 自己做：兩個功能就夠

把回收資料匯出成 CSV 用 Excel 打開：

• 平均分：在每一題分數欄下面用 =AVERAGE(範圍)
• 低分人數：用 =COUNTIF(範圍,"<=2") 數出 1～2 分有幾人
• 分組比較（例如不同部門、不同場次）：用「樞紐分析表」， 把部門拉到列、分數拉到值、改成平均

信翼的統計頁幫你算好了哪些

如果問卷是用信翼收的，送出後這幾項會自動算好，不用自己拉公式：

• 每一題的平均分、給 1～2 分的有幾人、各分數的分布
• 選擇題每個選項各有幾人選、占多少
• 每一題有多少人答、每天回收了幾份
• 可以開「公開成果頁」，主管或講師免登入就能看統計

沒有做的也講清楚：不做交叉分析（例如男女、部門之間的比較）、 不做開放題的文字分析、不會產生排版好的分析報告書。 這幾樣請匯出 CSV 用上面的 Excel 做法。

現成的問卷範本

三張都用 1～5 分量表、面向拆開問，不用註冊就能看完整題目與列印： 服務滿意度調查、 員工滿意度調查、 課程滿意度調查。