• Skip to main content
  • Skip to primary sidebar
  • Skip to footer
QuestionPro

QuestionPro

questionpro logo
  • Products
    survey software iconSurvey softwareEasy to use and accessible for everyone. Design, send and analyze online surveys.research edition iconResearch SuiteA suite of enterprise-grade research tools for market research professionals.CX iconCustomer ExperienceExperiences change the world. Deliver the best with our CX management software.WF iconEmployee ExperienceCreate the best employee experience and act on real-time data from end to end.
  • Solutions
    IndustriesGamingAutomotiveSports and eventsEducationGovernment
    Travel & HospitalityFinancial ServicesHealthcareCannabisTechnology
    Use CaseAskWhyCommunitiesAudienceContactless surveysMobile
    LivePollsMember ExperienceGDPRPositive People Science360 Feedback Surveys
  • Resources
    BlogeBooksSurvey TemplatesCase StudiesTrainingHelp center
  • Features
  • Pricing
Language
  • Hebrew IL
  • English
  • Español (Spanish)
  • Português (Portuguese, Brazil)
  • Nederlands (Dutch)
  • العربية (Arabic)
  • Français (French)
  • Italiano (Italian)
  • 日本語 (Japanese)
  • Türkçe (Turkish)
  • Svenska (Swedish)
  • ไทย (Thai)
  • Deutsch (German)
  • Portuguese de Portugal (פורטוגזית מפורטוגל)
Call Us
+1 800 531 0228 +1 (647) 956-1242 +52 999 402 4079 +49 301 663 5782 +44 20 3650 3166 +81-3-6869-1954 +61 2 8074 5080 +971 529 852 540
Log In Log In
SIGN UP FREE

בית Uncategorized @il

סטטיסטיקה היסקית: הגדרה, סוגים + דוגמאות

inferential-statistics

אם אתה סטודנט בשיעור סטטיסטיקה או חוקר מקצועי, אתה צריך לדעת איך להשתמש בסטטיסטיקה היסקית כדי לנתח נתונים ולקבל החלטות חכמות. בעידן זה של "ביג דאטה", כאשר יש לנו גישה למידע רב, היכולת להסיק מסקנות אוכלוסייה נכונות מדגימות היא קריטית.

סטטיסטיקה היסקית מאפשרת לך להסיק מסקנות ולבצע תחזיות המבוססות על הנתונים שלך, בעוד שסטטיסטיקה תיאורית מסכמת את המאפיינים של איסוף נתונים. זהו תחום במתמטיקה המאפשר לנו לזהות מגמות ודפוסים במספר רב של נתונים מספריים.

בפוסט זה, נדון בסטטיסטיקות היסקיות, כולל מה הן, כיצד הן פועלות וכמה דוגמאות.

Content Index hide
1 הגדרת סטטיסטיקה היסקית
2 סוגי סטטיסטיקה היסקית
3 דוגמה לסטטיסטיקה היסקית
4 סטטיסטיקה היסקית מביאה לתוצאות
5 הבדלים בין סטטיסטיקה תיאורית לסטטיסטיקה היסקית
6 חשיבותה של סטטיסטיקה היסקית: כמה הערות
7 מסקנה

הגדרת סטטיסטיקה היסקית

סטטיסטיקה היסקית משתמשת בטכניקות סטטיסטיות כדי להסיק מידע ממדגם קטן יותר כדי לבצע תחזיות ולהסיק מסקנות על אוכלוסייה גדולה יותר.

הוא משתמש בתורת ההסתברות ובמודלים סטטיסטיים כדי להעריך פרמטרים של אוכלוסייה ולבחון השערות אוכלוסייה בהתבסס על נתוני מדגם. המטרה העיקרית של סטטיסטיקה היסקית היא לספק מידע על כלל האוכלוסייה באמצעות נתוני מדגם כדי להפוך את המסקנות שהוסקו מדויקות ואמינות ככל האפשר.

ישנם שני שימושים עיקריים לסטטיסטיקה היסקית:

  • מתן אומדני אוכלוסייה.
  • בדיקת תיאוריות כדי להסיק מסקנות על אוכלוסיות.

חוקרים יכולים להכליל אוכלוסייה על ידי שימוש בסטטיסטיקה היסקית ובמדגם מייצג. זה דורש חשיבה הגיונית כדי להגיע למסקנות. להלן נוהל השיטה להשגת התוצאות:

  • יש לבחור את האוכלוסייה שתיחקר כמדגם. במקרה זה, אופי האוכלוסייה ומאפייניה חייבים לבוא לידי ביטוי במדגם.
  • טכניקות סטטיסטיות היסקיות משמשות לניתוח התנהגות המדגם. אלה כוללים את המודלים המשמשים לניתוח רגרסיה ובדיקת השערות.
  • מדגם הצעד הראשון משמש להסקת מסקנות. הנחות או תחזיות לגבי כלל האוכלוסייה משמשות להסקת מסקנות.

סוגי סטטיסטיקה היסקית

סטטיסטיקה היסקית נחלקת לשתי קטגוריות:

  1. בדיקת השערות.
  2. ניתוח רגרסיה.

חוקרים משתמשים לעתים קרובות בשיטות אלה כדי להכליל תוצאות לאוכלוסיות גדולות יותר בהתבסס על דגימות קטנות. בואו נסתכל על כמה מהשיטות הזמינות בסטטיסטיקה היסקית.

01. בדיקת השערות

בדיקת השערות והסקת הכללות על האוכלוסייה מנתוני המדגם הן דוגמאות לסטטיסטיקה היסקית. יצירת השערת אפס והשערה חלופית, ולאחר מכן ביצוע מבחן סטטיסטי מובהק נדרשים.

מבחן השערה יכול להיות בעל התפלגות שמאלית, ימנית או דו-זנבית. הערך של סטטיסטיקת המבחן, הערך הקריטי והמרווחים בר-סמך משמשים למסקנה. להלן מספר מבחני השערה משמעותיים המשמשים בסטטיסטיקה היסקית.

  • מבחן Z

כאשר לנתונים יש התפלגות נורמלית וגודל מדגם של 30 לפחות, מבחן z מוחל על הנתונים. כאשר השונות באוכלוסייה ידועה, היא קובעת אם המדגם ואמצעי האוכלוסייה שווים. ניתן להשתמש בהגדרה הבאה כדי לבחון את השערת הזנב הימני:

השערת האפס: H0: μ=μ0

השערה חלופית: ח1: μ μ>0

סטטיסטיקת המבחן: מבחן Z = (x̄ – μ) / (σ / √n)

איפה

x̄ = ממוצע לדוגמה

μ = ממוצע אוכלוסייה

σ = סטיית תקן של האוכלוסייה

n = גודל מדגם

קריטריונים להחלטה: אם z סטטיסטיקה > z ערך קריטי, דחה את השערת האפס.

  • מבחן T

כאשר גודל המדגם קטן מ- 30, ולנתונים יש התפלגות t של תלמידים, נעשה שימוש במבחן t . המדגם וממוצע האוכלוסייה מושווים כאשר שונות האוכלוסייה אינה ידועה. מבחן השערת הסטטיסטיקה ההיסקית הוא כדלקמן:

השערת האפס: H0: μ=μ0

השערה חלופית: ח1: μ μ>0

סטטיסטיקת בדיקה: t = x̄−μ / s√n

הייצוגים x̄, μ ו-n זהים לאלה שצוינו עבור מבחן z. האות "s" מייצגת את סטיית התקן של המדגם.

קריטריונים להחלטה: אם t סטטיסטיקה > t ערך קריטי, לדחות את השערת האפס.

  • מבחן F

כאשר משווים את השונות של שני דגימות או אוכלוסיות, משתמשים במבחן f כדי לראות אם יש הבדל. ניתן להגדיר את בדיקת f הזנב הימני באופן הבא:

השערת האפס: H0 :σ21 =σ22

השערה חלופית: ח 1 :σ 2 1> σ 22

סטטיסטיקת מבחן: f = σ 2 1 / σ 2 2, כאשר σ 2 1 היא השונות של האוכלוסייה הראשונה, ו-σ 2 2היא השונות של האוכלוסייה השנייה.

קריטריונים להחלטה: קריטריונים מכריעים: דחה את השערת האפס אם f test statistic > critical value.

    רווח בר-סמך מסייע לאמוד את הפרמטרים של האוכלוסייה. לדוגמה, רווח בר-סמך של 95% פירושו ש-95 מתוך 100 בדיקות עם דגימות טריות המבוצעות בתנאים זהים יביאו לכך שהאומדן ייפול בטווח שצוין. רווח בר-סמך יכול לשמש גם כדי לקבוע את הערך המכריע בבדיקת השערות.

    בנוסף למבחנים אלה, סטטיסטיקה היסקית משתמשת גם במבחני ANOVA, Wilcoxon signed-rank, Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis ו-H.

    למד על: בדיקות ANOVA

    02. ניתוח רגרסיה

    ניתוח רגרסיה נעשה כדי לחשב כיצד משתנה אחד ישתנה ביחס לאחר. ניתן להשתמש במודלים רבים של רגרסיה, כולל רגרסיה ליניארית פשוטה, ליניארית מרובה, נומינלית, לוגיסטית וסדירה.

    בסטטיסטיקה היסקית, רגרסיה ליניארית היא סוג הרגרסיה הנפוץ ביותר. תגובת המשתנה התלוי לשינוי יחידה במשתנה הבלתי תלוי נבחנת באמצעות רגרסיה ליניארית. אלה הן כמה משוואות מכריעות לניתוח רגרסיה באמצעות סטטיסטיקה היסקית:

    מקדמי רגרסיה:

    משוואת הקו הישר נתונה כ- y = α + βx, כאשר α ו- β הם מקדמי רגרסיה.

    β=∑n 1(x i − x̄)(y i −y) / ∑n1(x i−x)2

    β=rxy σy / σx

    α=y−βx

    כאן, x הוא הממוצע, ו-σ x הוא סטיית התקן של ערכת הנתונים הראשונה. באופן דומה, y הוא הממוצע, ו-σy הוא סטיית התקן של ערכת הנתונים השנייה.

    דוגמה לסטטיסטיקה היסקית

    שקול לדוגמה זו שביססת את המחקר שלך על תוצאות הבדיקה עבור כיתה מסוימת כמתואר בסעיף סטטיסטיקה תיאורית. עכשיו אתה רוצה לעשות מחקר סטטיסטי היסק עבור אותו מבחן.

    נניח שמדובר בבחינה כלל-ארצית סטנדרטית. אתה יכול להדגים כיצד זה משנה את האופן שבו אנו מבצעים את המחקר ואת התוצאות שאתה מדווח באמצעות אותו מבחן, אך הפעם מתוך כוונה להסיק מסקנות על קהילה.

    בחר את הכיתה שברצונך לתאר בסטטיסטיקה תיאורית ולאחר מכן הזן את כל תוצאות הבדיקה עבור כיתה זו. טוב וקל. תחילה עליך להגדיר את האוכלוסייה לסטטיסטיקה היסקית לפני בחירת מדגם אקראי ממנה.

    כדי להבטיח מדגם מייצג, עליך לפתח אסטרטגיית דגימה אקראית. הליך זה עשוי להימשך זמן. בואו נשתמש בתלמידי כיתה ה' הלומדים בבתי ספר ציבוריים במדינת קליפורניה בארה"ב כהגדרת האוכלוסייה שלכם.

    לדוגמה זו, נניח שנתת לכל האוכלוסייה רשימת שמות, ולאחר מכן בחרת 100 תלמידים באופן אקראי מתוך רשימה זו וקיבלת את תוצאות המבחן שלהם. שימו לב שתלמידים אלה לא יהיו מכיתה אחת אלא ממגוון כיתות מבתי ספר שונים ברחבי המדינה.

    סטטיסטיקה היסקית מביאה לתוצאות

    ניתן לחשב את הממוצע, סטיית התקן והפרופורציה עבור המדגם האקראי שלך באמצעות סטטיסטיקה היסקית כהערכה נקודתית. אין לדעת, אבל לא סביר שאחת מההערכות הנקודתיות האלה מדויקת. לנתונים אלה יש מרווח טעות מכיוון שמדידת כל נבדק באוכלוסייה זו אינה אפשרית.

    כלול את הרווחים בר-סמך עבור הממוצע, סטיית התקן ואחוז הציונים משביעי הרצון (>=70). סטטיסטיקה היסקית היא קובץ נתוני CSV.

    סטטיסטיקתאומדני פרמטרים של אוכלוסייה (CIs)
    התכוון77.4 – 80.9
    סטיית תקן7.7 – 10.1
    ציוני פרופורציה >= 7077% – 92%

    ממוצע האוכלוסייה הוא בין 77.4 ל-80.9, עם רווח בר-סמך של 95% בהתחשב באי הוודאות סביב הערכות אלה. במדד לפיזור, סטיית התקן של האוכלוסייה נעה ככל הנראה בין 7.7 ל-10.1. יתר על כן, בין 77% ל -92% צפוי שיעור האוכלוסייה של ציונים משביעי רצון.

    הבדלים בין סטטיסטיקה תיאורית לסטטיסטיקה היסקית

    סטטיסטיקה תיאורית והיקשית הן סוגים של ניתוח סטטיסטי המשמש לתיאור וניתוח נתונים. להלן ההבדלים העיקריים ביניהם:

    • הגדרה

    סטטיסטיקה תיאורית משתמשת במדדים כגון ממוצע, חציון, מצב, סטיית תקן, שונות וטווח כדי לסכם ולתאר את מאפייני ערכת הנתונים. הם לא מסיקים מסקנות או תחזיות לגבי אוכלוסייה על סמך הנתונים.

    סטטיסטיקה היסקית, לעומת זאת, משתמשת במדגם של נתונים כדי להסיק מסקנות על האוכלוסייה שממנה הגיעו הנתונים. הם משתמשים בתורת ההסתברות ובמודלים סטטיסטיים כדי לקבוע את הסבירות של תוצאות מסוימות ולבחון השערות לגבי האוכלוסייה.

    • תכלית

    סטטיסטיקה תיאורית משמשת בדרך כלל כדי לסכם את הנתונים ולהסביר את החלקים החשובים ביותר של מערך הנתונים בצורה ברורה ותמציתית. הם מתארים את התפלגות המשתנה, מוצאים מגמות ודפוסים ובוחנים את הקשר בין משתנים.

    סטטיסטיקה היסקית משמשת בדרך כלל לבדיקת השערות ולהסקת מסקנות על אוכלוסייה ממדגם. הם משמשים לביצוע תחזיות, הערכת פרמטרים ובדיקת חשיבות ההבדלים בין קבוצות.

    • נתונים

    ניתן להשתמש בסטטיסטיקה תיאורית על כל סוג של נתונים, כולל נתונים מספריים (כגון גיל, משקל וגובה) ונתונים קטגוריים (למשל מין, גזע, עיסוק).

    סטטיסטיקה היסקית משתמשת בדגימות אקראיות מאוכלוסייה ומניחה הנחות לגבי אופן הפצת הנתונים וגודל המדגם.

    • תוצאות

    סטטיסטיקה תיאורית מספקת סקירה כללית של הנתונים ומוצגת בדרך כלל בטבלאות, גרפים או סטטיסטיקה מסכמת.

    סטטיסטיקות היסקיות נותנות הערכות והסתברויות לגבי אוכלוסייה ומדווחות בדרך כלל כמבחני השערה, רווחי סמך וגדלי אפקטים.

    בעוד שסטטיסטיקה היסקית משמשת להסקת מסקנות על האוכלוסייה בהתבסס על נתוני מדגם, סטטיסטיקה תיאורית משמשת לסיכום ולאפיון הנתונים.

    חשיבותה של סטטיסטיקה היסקית: כמה הערות

    • סטטיסטיקה היסקית משתמשת בכלים אנליטיים כדי לקבוע מה נתוני המדגם אומרים על כלל האוכלוסייה.
    • סטטיסטיקות היסק כוללות דברים כמו בדיקת השערה והסתכלות על האופן שבו דברים משתנים לאורך זמן.
    • סטטיסטיקה היסקית משתמשת בשיטות דגימה כדי למצוא דגימות המייצגות את כלל האוכלוסייה.
    • סטטיסטיקה היסקית משתמשת בכלים כמו מבחן Z, מבחן t ורגרסיה ליניארית כדי לקבוע מה קורה.

    מסקנה

    סטטיסטיקה היסקית היא דרך רבת עוצמה להסיק מסקנות על קבוצות שלמות של אנשים בהתבסס על נתונים ממדגם קטן. סטטיסטיקה היסקית משתמשת בתורת הדגימה ההסתברותית ובמודלים סטטיסטיים כדי לסייע לחוקרים לקבוע את הסבירות של תוצאות מסוימות ולבחון את רעיונותיהם לגבי האוכלוסייה. בניתוח סטטיסטי, הבחנה בין נתונים קטגוריאליים לנתונים מספריים היא חיונית, שכן נתונים קטגוריים כוללים קטגוריות או תוויות נפרדות, בעוד שנתונים מספריים מורכבים מכמויות מדידות.

    סטטיסטיקה היסקית היא חלק חשוב מיחידת הנתונים של ניתוח ומחקר מכיוון שהיא מאפשרת לנו לבצע תחזיות ולהסיק מסקנות על אוכלוסיות שלמות בהתבסס על נתונים ממדגם קטן. זהו תחום מורכב ומתקדם הדורש חשיבה מעמיקה על הנחות ואיכות הנתונים, אך הוא יכול לתת שאלות מחקר חשובות ותשובות לשאלות חשובות.

    QuestionPro נותן לחוקרים דרך קלה ויעילה לאסוף ולנתח נתונים סטטיסטיים היסקיים. אפשרויות הדגימה שלו מאפשרות לך ליצור אוכלוסיית מדגם המייצגת את האוכלוסייה הגדולה יותר, וכלי ניקוי הנתונים שלו עוזרים להבטיח שהנתונים מדויקים.

    QuestionPro הוא כלי מועיל עבור חוקרים שצריכים לאסוף ולנתח נתונים עבור סטטיסטיקה היסקית. התכונות האנליטיות של QuestionPro מאפשרות לך לבחון את היחסים בין משתנים, להעריך פרמטרים באוכלוסייה ולבדוק השערות. אז הירשמו עכשיו!

    שתף את המאמר הזה

    About the author
    Anas Al Masud
    Digital Marketing Lead, Content Editor, and Writer at QuestionPro. Over 9 years of experience in digital marketing, SEO-friendly content creation, and boosting online visibility.
    View all posts by Anas Al Masud

    Primary Sidebar

    Gain insights with 80+ features for free

    Create, Send and Analyze Your Online Survey in under 5 mins!

    Create a Free Account

    RELATED ARTICLES

    HubSpot - QuestionPro Integration

    סקרי הערכת אירועים: מה הם + טיפים

    Aug 23,2022

    HubSpot - QuestionPro Integration

    חווית בוגרים: מה זה + איך עושים את זה

    Jul 24,2022

    HubSpot - QuestionPro Integration

    ניהול שינויים: מה זה ואיך להבין את זה

    Sep 30,2024

    BROWSE BY CATEGORY

    • CX
    • LivePolls
    • NPS
    • QuestionPro
    • Uncategorized @il
    • VOC
    • אירועים
    • אקדמי
    • בינה מלאכותית
    • בינה של כוח העבודה
    • בינה של כוח העבודה
    • הגברת המודעות למותג
    • הטבות לעובדים
    • הערכות
    • וובינר
    • חדשות טכנולוגיה
    • חווית לקוח
    • טפסים
    • טרנדים
    • יום שלישי מחשבות CX (TCXT)
    • יומנים ניידים
    • כוח עבודה
    • כלי מחקר ויישומים
    • ללא כוונת רווח
    • ללא קטגוריה
    • מחקר אקדמי
    • מחקר לקוחות
    • מחקר שוק
    • מיזם
    • מעורבות לקוחות
    • מעורבות עובדים
    • מעורבות עובדים
    • מרכז תובנות
    • נאמנות לקוחות
    • נייד
    • סוגי שאלות
    • סמינרים מקוונים
    • סקרים
    • סקרים
    • פוסט אורח
    • קהילות
    • קהילות מקוונות
    • קהל
    • שאלון
    • שביעות רצון הלקוחות
    • שיווק
    • שימור עובדים
    • תבניות סקר
    • תובנות צרכנים
    • תכונות חדשות

    Footer

    MORE LIKE THIS

    TCXT-about-be-nice-at-cx

    פשוט תהיו נחמדים: קל יותר לומר מאשר לעשות | יום שלישי CX מחשבות

    פבר 11, 2025

    2025 trends shaping markets

    העתיד של תובנות צרכניות: נקודות מרכזיות לשנת 2025 ומעבר לה

    פבר 9, 2025

    best tally alternatives

    10 החלופות הטובות ביותר לטפסי טלי בשנת 2025

    פבר 6, 2025

    Asynchronous interviews

    ראיונות אסינכרוניים: מה הם וכיצד להשתמש בהם

    ינו 23, 2025

    Other categories

    • CX
    • LivePolls
    • NPS
    • QuestionPro
    • Uncategorized @il
    • VOC
    • אירועים
    • אקדמי
    • בינה מלאכותית
    • בינה של כוח העבודה
    • בינה של כוח העבודה
    • הגברת המודעות למותג
    • הטבות לעובדים
    • הערכות
    • וובינר
    • חדשות טכנולוגיה
    • חווית לקוח
    • טפסים
    • טרנדים
    • יום שלישי מחשבות CX (TCXT)
    • יומנים ניידים
    • כוח עבודה
    • כלי מחקר ויישומים
    • ללא כוונת רווח
    • ללא קטגוריה
    • מחקר אקדמי
    • מחקר לקוחות
    • מחקר שוק
    • מיזם
    • מעורבות לקוחות
    • מעורבות עובדים
    • מעורבות עובדים
    • מרכז תובנות
    • נאמנות לקוחות
    • נייד
    • סוגי שאלות
    • סמינרים מקוונים
    • סקרים
    • סקרים
    • פוסט אורח
    • קהילות
    • קהילות מקוונות
    • קהל
    • שאלון
    • שביעות רצון הלקוחות
    • שיווק
    • שימור עובדים
    • תבניות סקר
    • תובנות צרכנים
    • תכונות חדשות

    questionpro-logo-nw
    Help center Live Chat SIGN UP FREE
    • Sample questions
    • Sample reports
    • Survey logic
    • Branding
    • Integrations
    • Professional services
    • Security
    • Survey Software
    • Customer Experience
    • Workforce
    • Communities
    • Audience
    • Polls Explore the QuestionPro Poll Software - The World's leading Online Poll Maker & Creator. Create online polls, distribute them using email and multiple other options and start analyzing poll results.
    • Research Edition
    • LivePolls
    • InsightsHub
    • Blog
    • Articles
    • eBooks
    • Survey Templates
    • Case Studies
    • Training
    • Webinars
    • All Plans
    • Nonprofit
    • Academic
    • Qualtrics Alternative Explore the list of features that QuestionPro has compared to Qualtrics and learn how you can get more, for less.
    • SurveyMonkey Alternative
    • VisionCritical Alternative
    • Medallia Alternative
    • Likert Scale Complete Likert Scale Questions, Examples and Surveys for 5, 7 and 9 point scales. Learn everything about Likert Scale with corresponding example for each question and survey demonstrations.
    • Conjoint Analysis
    • Net Promoter Score (NPS) Learn everything about Net Promoter Score (NPS) and the Net Promoter Question. Get a clear view on the universal Net Promoter Score Formula, how to undertake Net Promoter Score Calculation followed by a simple Net Promoter Score Example.
    • Offline Surveys
    • Customer Satisfaction Surveys
    • Employee Survey Software Employee survey software & tool to create, send and analyze employee surveys. Get real-time analysis for employee satisfaction, engagement, work culture and map your employee experience from onboarding to exit!
    • Market Research Survey Software Real-time, automated and advanced market research survey software & tool to create surveys, collect data and analyze results for actionable market insights.
    • GDPR & EU Compliance
    • Employee Experience
    • Customer Journey
    • Synthetic Data
    • About us
    • Executive Team
    • In the news
    • Testimonials
    • Advisory Board
    • Careers
    • Brand
    • Media Kit
    • Contact Us

    QuestionPro in your language

    • Hebrew IL
    • English
    • Español (Spanish)
    • Português (Portuguese, Brazil)
    • Nederlands (Dutch)
    • العربية (Arabic)
    • Français (French)
    • Italiano (Italian)
    • 日本語 (Japanese)
    • Türkçe (Turkish)
    • Svenska (Swedish)
    • ไทย (Thai)
    • Deutsch (German)
    • Portuguese de Portugal (פורטוגזית מפורטוגל)

    Awards & certificates

    • survey-leader-asia-leader-2023
    • survey-leader-asiapacific-leader-2023
    • survey-leader-enterprise-leader-2023
    • survey-leader-europe-leader-2023
    • survey-leader-latinamerica-leader-2023
    • survey-leader-leader-2023
    • survey-leader-middleeast-leader-2023
    • survey-leader-mid-market-leader-2023
    • survey-leader-small-business-leader-2023
    • survey-leader-unitedkingdom-leader-2023
    • survey-momentumleader-leader-2023
    • bbb-acredited
    The Experience Journal

    Find innovative ideas about Experience Management from the experts

    • © 2022 QuestionPro Survey Software | +1 (800) 531 0228
    • Sitemap
    • Privacy Statement
    • Terms of Use