調査データを分析するための最良のヒントは何ですか?

調査データを分析するための最良のヒントは、質問の形式、質問の数、調査を実施する理由など、いくつかの要因に依存します。 調査データの一般的なレビューには、定量分析と定性分析が含まれます。 さまざまな種類の質問によっては、回答者のかなりの割合の意見に対応する一語一語の回答もあります。

定量的情報の編集は、調査データを分析する最も簡単な側面の1つです。 それは基本的に統計に基づいており、パーセンテージを生成します。 このタイプの分析は、回答の選択肢が「はい」、「いいえ」、または複数選択の場合に実行できます。 回答が集計された後、データを使用して、パターン、傾向、およびその他の一般的な特性を見つけることができます。

定量的な情報は、研究者が一般的な意見を確立したいときに使用できます。 主題の詳細な分析を提供することはできませんが、それでも結果は明らかになる可能性があります。 定量データを適切に分析するための重要な要素は、結果を正確に集計して報告することです。 結果の統計がどのようになったかについて異なる意見があるかもしれませんが、答えは均一です。

定性データをコンパイルするには、より多くの解釈が必要です。 これは、調査データの分析の最も複雑な側面の1つです。 通常、定性的データは、インタビュー、複数選択の回答以上の質問、ケーススタディから得られます。 多くの場合、この種のデータにはパターンがありますが、必ずしも存在するわけではありません。 このため、定性調査では、予想とは大きく異なる結果が得られる場合があります。

定性調査データを分析する場合、共通のテーマを探すと役立つ場合があります。 これらを決定した後、これらのテーマに関連する回答をグループ化できます。 次に、各グループの情報を分析して、類似点、相違点、その他の重要な要素を調べることができます。

分類が困難な定性データの他の側面が存在する場合があります。 これには、多数意見に反対する意見や、他の結果から際立っている独特の状況が含まれる場合があります。 この情報をデータ全体に統合することは困難ですが、比較の基礎として役立ちます。 反対要因を使用して、データセット内の意見、イベント、またはその他の要素の範囲を示すこともできます。

調査結果を分析する際には、逐語的な回答も役立ちます。 よく話されるフレーズは、研究者が定量データのパターンを理解するのに役立ちます。 また、定性的な結果にさらなる意味を与える場合があります。 個々の回答は、結果のすべてまたは一部を要約するのにも役立ちます。これは、調査結果を提示するときに役立ちます。

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