Jaké jsou nejlepší tipy pro analýzu údajů z průzkumu?

Nejlepší tipy pro analýzu údajů z průzkumu závisí na několika faktorech, včetně formátu otázky, počtu otázek a důvodu provádění průzkumu. Typický přehled údajů z průzkumu zahrnuje kvantitativní a kvalitativní analýzu. V závislosti na různých typech otázek mohou existovat také jediné doslovné odpovědi, které hovoří k názorům významného procenta respondentů.

Sestavování kvantitativních informací je jedním z nejjednodušších aspektů analýzy údajů z průzkumu. V zásadě je založen na statistice a generování procent. Tento typ analýzy lze provést, pokud jsou volby odpovědi ano, ne nebo více možností. Po zodpovězení odpovědí lze data použít k nalezení vzorů, trendů a dalších společných charakteristik.

Kvantitativní informace mohou být použity, když si vědec přeje získat populární názor. Nemůže nabídnout hloubkovou analýzu subjektu, ale výsledky by přesto mohly odhalit. Klíčovým faktorem pro řádnou analýzu kvantitativních údajů je to, že výsledky budou zaznamenány a přesně nahlášeny. Přestože se mohou lišit názory na to, jak vznikají výsledné statistiky, odpovědi jsou jednotné.

Kompilace kvalitativních dat vyžaduje větší interpretaci. Je to jeden z nejsložitějších aspektů analýzy údajů z průzkumu. Kvalitativní údaje obvykle pocházejí z rozhovorů, průzkumů, které požadují více než více odpovědí a případových studií. V tomto druhu dat se často vyskytují vzorce, ale nemusí se nutně prezentovat. Z tohoto důvodu může kvalitativní průzkum poskytnout výsledky, které se výrazně liší od očekávání.

Při analýze kvalitativních údajů z průzkumu může být užitečné hledat společná témata. Poté, co jsou tyto stanoveny, mohou být odpovědi související s těmito tématy seskupeny. Poté lze informace v každé skupině analyzovat na podobnosti, rozdíly a další významné faktory.

Mohou existovat i jiné aspekty kvalitativních údajů, které je obtížné kategorizovat. To může zahrnovat názory, které nesouhlasí s většinou, a jedinečné situace, které vyčnívají z ostatních výsledků. Ačkoli tyto informace mohou být obtížné integrovat do údajů celkově, mohou být užitečné jako základ pro srovnání. Nesouhlasný faktor lze také použít k prokázání rozsahu názorů, událostí nebo jiných prvků v souboru údajů.

Doslovné odpovědi mohou být také užitečné při analýze údajů z průzkumu. Dobře vyslovená věta může vědci pomoci pochopit vzorce kvantitativních dat. Kvalitativní výsledky by mohly dát další význam. Individuální odpověď může pomoci shrnout všechny nebo část výsledků, což může být užitečné při prezentaci výsledků průzkumu.