설문 조사 데이터 분석을위한 최상의 팁은 무엇입니까?

설문 조사 데이터를 분석하기위한 최상의 팁은 질문 형식, 질문 수 및 설문 조사 이유를 포함한 여러 가지 요소에 따라 다릅니다. 설문 조사 데이터의 일반적인 검토에는 정량 및 정성 분석이 포함됩니다. 여러 유형의 질문에 따라 상당 비율의 응답자 의견에 대한 단일 한 구두 응답도있을 수 있습니다.

정량적 정보를 수집하는 것은 설문 조사 데이터를 분석하는 가장 간단한 측면 중 하나입니다. 기본적으로 통계 및 생성 백분율을 기반으로합니다. 이 유형의 분석은 답변 선택이 예, 아니요 또는 객관식 선택 일 때 수행 될 수 있습니다. 해답을 계산 한 후 데이터를 사용하여 패턴, 추세 및 기타 일반적인 특성을 찾을 수 있습니다.

연구원이 대중의 의견을 구하고자 할 때 정량적 정보를 사용할 수 있습니다. 주제에 대한 심층 분석을 제공 할 수는 없지만 결과는 드러날 수 있습니다. 정량적 데이터를 잘 분석하기위한 핵심 요소는 결과를 정확하게 계산하고보고하는 것입니다. 결과 통계가 어떻게 만들어 졌는지에 대한 의견이 다를 수 있지만 그 대답은 일정합니다.

정 성적 데이터를 컴파일하려면 더 많은 해석이 필요합니다. 설문 조사 데이터를 분석 할 때 가장 복잡한 측면 중 하나입니다. 질적 데이터는 일반적으로 면접, 객관식 이상의 답변을 요구하는 설문 조사 및 사례 연구에서 비롯됩니다. 이런 종류의 데이터에는 종종 패턴이 있지만 반드시 그 자체로 나타나지 않을 수도 있습니다. 이러한 이유로 정 성적 조사는 예상과 크게 다른 결과를 제공 할 수 있습니다.

정성 조사 데이터를 분석 할 때 공통 주제를 찾는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이것들이 결정된 후에, 이들 주제와 관련된 답을 그룹화 할 수 있습니다. 그런 다음 각 그룹의 정보를 유사성, 차이점 및 기타 중요한 요소에 대해 분석 할 수 있습니다.

분류하기 어려운 정 성적 데이터의 다른 측면이있을 수 있습니다. 여기에는 다른 결과에서 두드러지는 대다수의 독특한 상황에서 반대되는 의견이 포함될 수 있습니다. 이 정보는 전체 데이터에 통합하기 어려울 수 있지만 비교의 기초로 유용 할 수 있습니다. 반대 의견을 사용하여 데이터 집합의 다양한 의견, 이벤트 또는 기타 요소를 보여줄 수도 있습니다.

축약 형 응답은 설문 조사 데이터를 분석 할 때도 유용 할 수 있습니다. 잘 표현 된 문구는 연구원이 정량적 데이터의 패턴을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 질적 결과에 더 큰 의미를 부여 할 수도 있습니다. 개별 응답은 결과의 전부 또는 일부를 요약하는 데 도움이 될 수 있으며 이는 설문 조사 결과를 제시 할 때 유용 할 수 있습니다.