度量
Organisation 套餐严谨地追踪时间维度上的变化
一次问卷只能告诉你现状。一个纵向追踪小组能告诉你什么变了、对谁变了，以及你的样本是否仍然支撑这个结论。FlexiSurvey 跑通整个研究：小组、波次、变量脉络、样本流失与可直接分析的导出，全部在收集数据的同一个平台里。
多数工具把每次问卷都当作从零开始，把纵向研究里最难的部分（保持样本一致、保持指标可比、知道谁退出了）留给电子表格和自觉。FlexiSurvey 把小组当作工作单元：成员登记一次，然后一个波次接一个波次地追踪，平台记录谁在哪一轮、针对哪份问卷回答了什么。
因为波次、变量和回答存放在一起，纵向研究里真正要紧的问题都有一等公民的答案。这个指标的走势如何？谁在第二波之后离开了，他们与留下的人有何不同？每一波里是哪道题喂给了这个变量？到了分析阶段，数据以一份有文档、可直接分析的数据集离开平台，而不是一摞按轮次拆开的导出文件。
按波次运行一个小组，而不是零散的问卷
把小组标记为纵向，它就成了按轮次推进的研究。每个波次绑定一份问卷，以任务与邮件邀请发布给当前成员，收集的回答同时挂在成员和波次上，因此第三轮知道前两轮学到的一切。
- 波次按轮安排、发布与关闭
- 成员按波次收到邮件邀请与任务
- 每条回答都挂在成员与波次上
- 支持 CSV 导入登记，退出意愿被尊重
问卷变了，指标依然可比
问卷在轮次之间会漂移，你的指标不该跟着漂。把小组变量定义一次，把每个波次的题目绑定到它，并用转换公式化解量表变化，让"家庭收入"在第四波和基线时表达同一个意思。AI 可以起草标签与转换供你审核，退役的变量保留全部历史。
- 变量绑定到每个波次的题目
- 转换公式化解量表与编码变化
- AI 起草标签与转换，由你审核
- 退役变量保留脉络
看到趋势，而不是四份互不相干的问卷
跨波次分析把研究当作一个数据集：任意小组变量跨轮次看趋势，波次之间比较细分人群，通读研究层面的摘要，无需手工拼接导出文件。纵向研究里真正要紧的那张图（这个指标、随时间、对这群人）是默认视图，不是事后补丁。
- 每个变量跨全部波次的趋势
- 轮次之间的细分人群比较
- 研究层面的摘要，而非按问卷分割
- 构建在与其他功能相同的分析套件上
知道谁流失了，以及这对结论意味着什么
样本流失是每个纵向结论背后无声的威胁。FlexiSurvey 按波次追踪留存率，汇总谁退出了、剩余样本与基线相比如何，让你在偏移发生时就看到它，而不是到分析阶段才发现。成员可以被替换，且替换会被如实记录，绝不悄悄换人。
- 从基线起，每个波次的留存率
- 流失摘要：谁离开了，谁留下了
- 替换记录在原成员名下
- 偏移在研究进行中即可见，而非事后
所有研究，一屏尽览
团队很少只跑一个研究。研究总览把每个小组汇总到一屏：各自完成的波次、基线规模与最新留存率，让研究负责人不必逐个打开，就能看出哪些研究健康、哪些需要关注。
- 全部小组汇总在一个总览里
- 每个研究的波次、基线与留存率
- 一眼找出需要关注的研究
- 为研究负责人而建，不只是分析师
带走一份数据集，而不是一堆拼图
收集结束时，研究以可直接分析的形态离开平台：长表或宽表 CSV，成员与波次标识完整保留，外加一份 PDF 码本，记录每个变量、它的标签与脉络。你的统计师从一份有文档的数据集开始，而不是逆向拆解四份导出。
- 长表或宽表 CSV
- 成员与波次标识完整保留
- PDF 码本：变量、标签与脉络
- 可直接进入 R、SPSS、Stata 或任何统计工具
工作原理
从设置到产出的典型流程。
登记小组
创建纵向小组，用 CSV 导入成员，并定义你打算测量的研究变量。
一波接一波地推进
把每个波次的问卷绑定到变量，发布给成员，随着回答到来关注留存率。
分析研究，导出数据集
跨波次看趋势、审视流失，然后导出长表或宽表 CSV 与 PDF 码本。
完美搭配
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