| 据的真实有效高质。无效问卷全部剔除，所有不拥有真实用户名、地址、邮件、 | |
| 电话等完整问卷填写人个人信息的问卷都将被剔除。 | |
| 从目前对有效问卷的阶段性统计以及数据有效性检验初步结果来看，样本的地区 | |
| 分布、行业分布等人群分布特征非常均衡合理。 | |
| 4.5 数据处理体系 | |
| 本次调查专门开发了调研的后台处理体系，对于数据的处理、监控、样本选 | |
| 择以及数据处理结果的生成形成一个整体的体系。结果处理体系包含以下部分： | |
| 数据格式规范 | |
| 结果监测和筛选处理 | |
| 交叉分析 | |
| 相关分析 | |
| 阅读全文：https://www.20087.com/2007-06/R_2006_2007zhongguolvxingyudingwangzhaBaoGao.html | |
| 信息点 | |
| 依据报告框架定义 | |
| 主要内容点定位 | |
| 问卷设计问卷测试结果分析处理 | |
| 生成图表的规范 | |
| 图表生成系统 | |
| 4.6 有效性检验 | |
| 本次调研采用的有效性检验包括以下方法： | |
| 1.企业恶意作弊插件所引起的无效问卷剔除； | |
| 2.根据用户填写完毕问卷时在每道题（包括用户信息11 个问题，但不包括姓名、Email、电话）上所花 | |
| 费的平均时间来剔除无效问卷； | |
| 3.将缺项过多（针对选择“没有使用⋯；⋯；”和“其它”这两个选项）的问卷剔除； | |
| 4.重复用户信息的问卷剔除； | |
| 5. 针对姓名、Email、电话未填写的问卷： | |
| a.根据职位、行业等用户信息做相关检验 | |
| b.根据作弊来源网站、作弊企业网站进行相关检验 | |
| 6. 实施上述方案后，剩余问卷进行抽样、逻辑错误检验 | |
| 例如： | |
| “12 岁以下”的“高中（中专）”、“大专”、“本科”问卷剔除 | |
| “12 岁以下”月均收入500 元以上 | |
| 18 岁以下“已婚”问卷剔除 | |
| 18 岁以下“硕士”教育程度问卷剔除 | |
| 25 岁以下“博士及以上”教育程度问卷剔除 | |
| 2006-2007 China travel reservation website audience measurement report | |
| 5 调查样本特征划分 | |
| 5.1 年龄划分 | |
| 参与本次调查的互联网用户，根据中国互联网用户年龄特征，将其分为以下几类： | |
| 儿童：12 岁及以下 | |
| 少年：12-18 岁 | |
| 青年：18-35 岁 | |
| 中年：35-60 岁 | |
| 老年：60 岁以上 | |
| 5.2 教育程度划分 | |
| 参与本次调查的互联网用户，根据用户的教育程度划分为高、中等、低学历 | |
| 高学历：本科及以上 | |
| 中等学历：高中及大专 | |
| 低学历：初中及以下 | |
| 5.3 月收入划分 | |
| 参与本次调查的互联网用户，按月收入分为高、中、低三类： | |
| 低收入：1000 元以下（含无收入）/月 | |
| 中收入：1001-3000 元/月 | |
| 高收入：3001 元及以上/月 | |
| 5.4 地区划分 | |
| 参与本次调查的互联网用户来自以下31 个省、自治区和直辖市：西藏、青海、 | |
| 宁夏、甘肃、海南、新疆、贵州、内蒙古、云南、吉林、江西、山西、广西、 | |
| 安徽、陕西、黑龙江、重庆、天津、湖南、福建、河北、辽宁、四川、河南、 | |
| 湖北、江苏、浙江、山东、上海、广东、北京。 | |
| 2006-2007中國旅行預定網站受眾測量報告 | |
| 5.4 三高互联网受众定义 | |
| 《2006-2007中国旅行预定网站受众测量报告》中三高互联网受众专指中国互联网用户中拥有高学历、高收入、高消费的群体；具体定义为： | |
| 高学历：本科及本科以上； | |
| 高收入：月均收入3000 元人民币以上； | |
| 高消费：月均互联网消费200 元人民币以上。报告中所涉及的互联网消费，主要指中国互联网用户进行 | |
| 的与互联网相关的消费支出，包括网络接入、网上购物、在线娱乐等各项支出。 | |
| 1受众到达分析 | |
| 1.1 受众年到达率 | |
| 1.2 受众年到达规模 | |
| 1.3 受众到达规模预测 | |
| 1.4 受众到达构成分析 | |
| 1.4.1 受众性别构成分析 | |
| 1.4.2 受众年龄构成分析 | |
| 1.4.3 受众婚姻构成分析 | |
| 1.4.4 受众教育程度构成分析 | |
| 1.4.5 受众行业构成分析 | |
| 1.4.6 受众职业（位）构成分析 | |
| 1.4.7 受众月收入构成分析 | |
| 1.4.8 受众地区构成分析 | |
| 1.4.9 受众网龄构成分析 | |
| 1.4.10 受众日均上网时间构成分析 | |
| 1.4.11 受众月均互联网消费程度构成分析 | |
| 2竞争媒介受众比较分析 | |
| 2006-2007 zhōngguó lǚxíng yùdìng wǎngzhàn shòuzhòng cèliáng bàogào | |
| 2.1 受众占有率排名比较分析 | |
| 2.2 受众到达构成分析 | |
| 2.2.1 不同旅行预订网站受众性别构成比较分析 | |
| 2.2.2 不同旅行预订网站受众年龄构成比较分析 | |
| 2.2.3 不同旅行预订网站受众婚姻状况构成比较分析 | |
| 2.2.4 不同旅行预订网站受众教育程度构成比较分析 | |
| 2.2.5 不同旅行预订网站受众行业构成比较分析 | |
| 2.2.6 不同旅行预订网站受众职业（位）构成比较分析 | |
| 2.2.7 不同旅行预订网站受众月收入构成比较分析 | |
| 2.2.8 不同旅行预订网站受众地区构成比较分析 | |
| 2.2.9 不同旅行预订网站受众网龄构成比较分析 | |
| 2.2.10 不同旅行预订网站受众日均上网时间构成比较分析 | |
| 2.2.11 不同旅行预订网站受众月均互联网消费程度构成比较分析 | |
| 2.3 旅行预订网站三高互联网受众行为分析 | |
| 2.3.1 不同旅行预订网站三高互联网受众性别构成比较分析 | |
| 2.3.2 不同旅行预订网站三高互联网受众年龄构成比较分析 | |
| 2.3.3 不同旅行预订网站三高互联网受众婚姻状况构成比较分析 | |
| 2.3.4 不同旅行预订网站三高互联网受众行业构成比较分析 | |
| 2.3.5 不同旅行预订网站三高互联网受众职业（位）构成比较分析 | |
| 2006-2007中国旅行予約サイトのオーディエンス測定レポート | |
| 2.3.6 不同旅行预订网站三高互联网受众地区构成比较分析 | |
| 2.3.7 不同旅行预订网站三高互联网受众网龄构成比较分析 | |
| 2.3.8 不同旅行预订网站三高互联网受众日均上网时间构成比较分析 | |
| 3媒介受众重合度分析 | |
| 3.1 旅行预订网站受众重合度分析 | |
| 3.2 旅行预订网站与其它媒介受众重合度分析 | |
| 3.2.1 不同旅行预订网站用户常用搜索引擎比较分析 | |
| 3.2.2 不同旅行预订网站用户常用社区/BBS网站比较分析 | |
| 3.2.3 不同旅行预订网站用户常用图片/摄影/相册网站比较分析 | |
| 3.2.4 不同旅行预订网站用户常用地图服务商比较分析 | |
| 3.2.5 不同旅行预订网站用户常用生活服务网站比较分析 | |
| 3.2.6 不同旅行预订网站用户常用本地门户比较分析 | |
| 3.2.7 不同旅行预订网站用户常用分类信息比较分析 | |
| 3.2.8 不同旅行预订网站用户常浏览网络广告途径比较分析 | |
| 3.2.9 不同旅行预订网站用户常用网址导航比较分析 | |
略……
京公网安备 11010802027459号