SID选系调研报告 P1

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概述

本次调研针对SID大二产品设计、交互设计、工业设计三个专业的同学进行了投放，共有161人参与了调研，其中113人填写了部分问卷，48人全部完成了问卷。由于使用了完全匿名的统计方法，无人口统计学相关信息的呈现。问卷采用了非概率抽样中的滚雪球抽样法（Snowball sampling），使用熟人网络先目标人物定点投放，再顺藤摸瓜扩展到整个对象群体。由于采用在线开放问卷的方式，所以基于互联网的开放性会有小部分非目标人群可能会进入调研，所以本调研的在线页面是在固定一小段时间开放的，以最大限度内保证数据的可信度（Reliability）。

本次调研的问题主要有4个板块，分别是思考阶段、选系、选教研中心、选毕设导师。其中思考阶段、选系为强制回答模块，其他两个板块为选答模块。由于前两个模块选系是接下来每个人都会面对的问题，所以直接采取志愿排序方式进行调研。由于选教研中心、选导师的时候，都是在进入相应的系以后才能确定下来，所以目前的这两个部分的调研采取的是：先选择心仪的教研中心或导师，再进行排序的方法，以确保对同学志愿的聚焦。

本次调研涉及3个系、9个教研中心+4个研究所、46名老师，为减少排序带来的选择偏差(McFARLAND, 1981; Thau et al., 2021)，在每一个板块的信息呈现的时候都设为随机排序显示。

为了更好的促进同学们在信息充沛的前提下选择志愿，研究小组耗费较多的时间从网络中采集整理出了SID信息并在调研中单独呈现。这部分信息作为刺激物，可能会影响参与者原本的选择，进而影响研究的客观性。为尽量减少这种情况，研究小组首先在资料的采集过程中尽量使用客观信息，并对部分主观评价信息进行了着重说明。其次是在问卷的设计中给与参与者选择权，参与者可以跳过信息页面直接进行志愿排序。由于本调研有一部分目的是让参与调研同学在过程中能够更加清楚自己的选择，所以此部分刺激产生的偏差属于本研究认可的良性偏差范畴。由于本调研每2周进行一次直到选系结束，属于纵贯研究（longitudinal research），所以当刺激带来的偏差可以让参与同学更加明确地做出选择时，会减少由于信息不透明带来的决策摇摆，从而提高了本次研究的有效度（Validity）。

人话：此研究努力遵循学术规范，内容比较靠谱。如果还想更靠谱，需要更多同学持续参与。

思考阶段

在考虑程度这个问题方面，有9.7%同学选择了“还没开始考虑”；有37.9%的同学选择了”正在考虑，还没结果”；有34.7%的同学选择了”正在考虑，已有意向“；有17.7%的同学选择了”考虑完毕，已经明确“。

从结果来看，由于选系还有较长时间的准备期，所以部分同学并没开始考虑，部分有拖延症的同学同学永远会在最后才开始考虑。还有一部分同学并没有觉得选系很重要，所以比较佛系，在这方面投入的精力会比较少，所以还没开始考虑甚至不作答成为了他们的主要选择。超过半数同学，已经开始了思考，在这些同学中有过一半多的同学还没有结果 ，另一部分已经有了意向，并未最终确定。有少部分同学已经确定了自己的方向，他们或是设计品类明确的，或是专业方向明确的，还有针对教研中心或导师明确的，不论如何，他们都能比较早的确定下来，成为早鸟（Early Bird）。

在问到是否需要SID相关信息资料的时候 ，95.1%的同学选择了”是的，我想了解”。有4.9%的同学回答“否，我不需要了解”。

从结果来看，大量的同学还是对SID相关信息抱有极大的兴趣，侧面说明在选系的过程中需要补充信息才能够更好的帮助自己决策。 不需要了解的回答数只有6人，所以无法进行更多分析。其中未做任何表达的同学与之前的问题的比例相近，且这个问题是出在同一页面的，所以这部分同学很有可能是同一批同学，且进入调研页面后并未点选任何选项。

人话：多数人开始想了，但是没想明白，少部分人还没开动脑筋，而已经确认的人十分坚定。

选系志愿

在志愿排序方面，共有67份有效数据纳入统计，由于本次选系是分配制，并非筛选制，而产生的数据的方式也是排序，所以只看单一志愿无法解释整体是否有差异，需要引入统计学相关方法进行解读。根据本次研究的数据类型，我们选用弗里德曼检验（下面称Friedman test），此检验用于分析多组样本数一致的定量变量之间有无明显差异，要求变量适用于非正态分布。

为确定适用性，首先对数据进行了正态分布检验（Test of Normality），基于样本特征，我们主要参照夏皮洛-威尔克检验（Shapiro—Wilk test），简称S-W检验，以确定样本是否符合正态分布。

Test of Normality (P<0.05)

从所有数据的正态分布检测结果来看，在α=0.05的检验水准下，P<0.001，可认为数据不服从正态分布（P < 0.05），可以进行 Friedman 检验。

Friedman test (P > 0.05)

上表格中χ²=5.045, P 值为0.080>0.05，即说明三个系的志愿填报并未呈现著性差异。

人话：填报各系志愿的整体差异不大。

热门中心与研究所

本期参与心仪教研中心与研究所投票的有效数据有46份，我们根据同学们做出的排名进行加权统计，并提取每个系最热门的一个教研中心、与一个研究所；若该系下的教研中心或研究所未有效投票数据，则将排名最靠前的两个教学同类单位列出。若统计结果分值相同，则两个教学单位将同时被列出。

热门老师

本期参与心仪老师投票的有效数据共有39份，我们根据同学们做出的排名进行加权统计，并提取每个系最热门的三位老师；若统计结果分值相同，则两位老师将同时显示。

问答

本期问答有2位同学留言，其中1位是描述问题，1位描述的调研填入的信息解释。

到底怎么选老师啊要面试老师选我们还是什么意思 大三就会分老师吗难道就开始做毕设了吗 导师是什么时候选

同学A

答：同学，从你不带标点符号的问题来看，你的疑问应该是直击灵魂一气呵成的。就如何面试选老师，应该是同学们大学的最后一步——毕设。这个部分一般是双向选择，具体规定各个教研中心会出细则。针对“大三就会分老师吗”这个问题，也是由各个中心决定的。按照时间前后，这样总结您可能更清晰：选系（SID安排）→选中心（每个系安排）→选导师（每个中心安排）。所以您的问题可能需要了解各个部门负责人的安排才能解答。建议先把系明确下来，并尽可能地和心仪的教研中心老师沟通。

对老师了解不深入，仅是接触过的老师而已，仅供参考

同学B

答：嗯，了解不深但是可以做判断即可。您的参与对很多更不了解的小伙伴来说是非常有价值的参考。非常感谢您的参与。记得下期继续支持调研哦~

说在最后的话

感谢每一位参与的同学，由于本期调研是整个研究的第一次，所以在整理数据和总结归纳方面花费了较多的时间，为了更好的为大家呈现有效信息，研究小组尽可能的去除了数据噪音，努力做到价值无涉。希望以上信息能够帮助更多的小伙伴思考自身发展定位的问题。我们下期（本周五下午）再见，希望大家继续多多的支持本系列研究哦~

参考

• Friedman, M. (1937). The Use of Ranks to Avoid the Assumption of Normality Implicit in the Analysis of Variance. Journal of the American Statistical Association, 32(200), 675–701. https://doi.org/10.2307/2279372
• McFARLAND, S. G. (1981). Effects of Question Order on Survey Responses. Public Opinion Quarterly, 45(2), 208–215. https://doi.org/10.1086/268651
• Petruzzellis, L., & Romanazzi, S. (2010). Educational value: How students choose university: Evidence from an Italian university. International Journal of Educational Management, 24(2), 139–158. https://doi.org/10.1108/09513541011020954
• Thau, M., Mikkelsen, M. F., Hjortskov, M., & Pedersen, M. J. (2021). Question order bias revisited: A split-ballot experiment on satisfaction with public services among experienced and professional users. Public Administration, 99(1), 189–204. https://doi.org/10.1111/padm.12688

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