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。調査データの典型的なレビューには、定量的および定性的分析が含まれます。さまざまな種類の質問に応じて、レスポンダーのかなりの割合の意見を語る単一の逐語的な回答もあるかもしれません。

定量情報のコンパイルは、調査データを分析する最も簡単な側面の1つです。基本的に統計と生成率に基づいています。このタイプの分析は、回答の選択肢がYES、NO、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、トレンド、その他の一般的な特性を見つけることができます。

研究者が一般的な意見を確立したい場合は、定量情報を使用できます。被験者の詳細な分析を提供することはできませんが、それでも結果が明らかになっている可能性があります。の重要な要因定量的データをよく分析することは、結果を集計し、正確に報告することです。結果として生じる統計がどのようになったかについては異なる意見があるかもしれませんが、答えは均一です。

定性的データのコンパイルには、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。定性的データは通常、インタビュー、複数選択以上の回答を求める調査、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、必ずしも自分自身を提示するとは限りません。このため、定性的調査は、予想されたものとは大きく異なる結果を提供する可能性があります。

定性的調査データを分析する場合、一般的なテーマを探すことが役立ちます。これらが決定された後、これらのテーマに関連する回答は一緒にグループ化できます。次に、各グループの情報を分析できます類似性、相違点、その他の重要な要因。

分類が困難な定性データの他の側面があります。これには、多数派から異議を唱え、他の結果から際立っているユニークな状況が含まれる場合があります。この情報はデータ全体に統合するのが難しい場合がありますが、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。

逐語的応答は、調査データを分析するときにも役立ちます。よく話されたフレーズは、研究者が定量的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に意味を与える可能性があります。個々の応答は、結果のすべてまたは一部を要約するのに役立ちます。これは、調査結果を提示するときに役立ちます。