虚构示例：每个问题50份有效回答
两个独立问题各得到50份有效回答。五级CSAT预先将4或5定义为满意：40份除以50份得到80 %。0至10分的NPS中，30位推荐者、10位中立者和10位贬损者得到+40分，而不是40 %。
| 虚构指标 | 回答或计算 | 结果 |
|---|---|---|
| CSAT：评分4或5 | 40 / 50 × 100 | 80 % |
| NPS：推荐者，评分9至10 | 30 / 50 × 100 | 60 % |
| NPS：中立者，评分7至8 | 10 / 50 × 100 | 20 % |
| NPS：贬损者，评分0至6 | 10 / 50 × 100 | 20 % |
| NPS：推荐者减去贬损者 | (30 − 10) / 50 × 100 | +40 分 |
保持测量可比性
- NPS将9至10分归为推荐者、7至8分为中立者、0至6分为贬损者。中立者仍计入有效回答的总分母。
- 公布问题、量表、计算规则、期间、回答数和邀请方式。回答率使用被邀请人数，分母与评分不同。
- 检查邀请时间、语言和回答者构成。未回答可能带来偏差，原始数值变化不能单独证明确定的改善或恶化。
将回答关联到可验证行动
调查原因与具体困难，再结合受影响人员和任务结果验证修正。比较口径一致的人群并呈现不确定性。良好评分不能取代技术检查、留存测量或因果分析。
一手资料
满意度调查应显示受访者信息。
客户满意度调查 (CSAT) 和净推荐值调查 (NPS) 的问题并不完全相同。请保留措辞、量表、发送时间和受访人群。更改可以反映回复率或渠道的变化。开放式回答有助于理解，但不应被视为代表所有人的意见。
- 在分数旁边显示回复数量和时间段。
- 比较匹配的问题和收集方法。
- 分析缺失或代表性不足的群体。
高分是否意味着每位客户都满意？
它描述了调查条件下收到的回复。应检查无应答、选择偏差和评论，而不是自动概括为所有客户。
一手资料：Google SRE — Data processing pipelines. 相关方法：阅读实用指南.
公开数字核验
数字需要来源、日期、单位及明确分母。
- 引用前记录来源、日期、总体、单位和排除条件。保留可复算的数据及公式。
- 虚构示例：从2 %升至3 %增加1个百分点，相对初始值增长50 %。
- p值不是假设为真的概率。说明估计的不确定性和抽样局限。
可复现的验收案例
虚构示例：数据不代表客户或实际观察结果。
查看案例输入
{
"population": 200,
"eligible": 80,
"positive": 20,
"rate_all": 0.1,
"rate_eligible": 0.25
}预期判断
20/200为10%，20/80为25%。发布时说明采用的分母。 此处80名符合条件者属于200人的子集，应保留其余120人的排除理由。10%与25%相差15个百分点，来自统计范围的选择，不能证明现象发生变化。
验证步骤
- 记录来源、期间、单位及适格总体。
- 用每个拟定分母重新计算。
- 在数值旁保留公式及排除项。
统计显著能证明实际价值吗？
不能。还需考察效应大小、不确定性和决策成本。
一手资料：NIST — Critical values and p values. 相关方法：阅读实用指南.
无障碍数据表
移动端也应能够理解单元格关系。
- 用caption标识表格，用th标记表头。简单表中scope="row"和scope="col"明确方向；保留数值对应的单位和期间。
- 横向滚动区域应可用键盘到达，并能查看全部列。改为卡片时重复标签和单位，不删掉比较所需的信息。
- 用键盘和屏幕阅读器寻找某单元格、行、列及单位。排序或筛选后再次测试；外观正确不能证明朗读的对应关系正确。
可复现的验收案例
虚构示例：数据不代表客户或实际观察结果。
查看案例输入
{
"column_headers": [
"2025",
"2026"
],
"row_headers": [
"A",
"B"
],
"cell": {
"row": "B",
"column": "2026",
"value": 42
},
"layout": "mobile"
}预期判断
移动端中，数值42也必须保持与B和2026的关联。
验证步骤
- 识别行头、列头及单位。
- 用键盘和辅助技术读取单元格。
- 移动适配及缩放后保留关联。 对关键单元格，在滚动后仍需找回行、列和单位；脱离表头的可读数值也可能被误解。
一手资料：W3C WAI — Tables tutorial. 相关方法：阅读实用指南.