Hva er de beste tipsene for analyse av undersøkelsesdata?

De beste tipsene for å analysere undersøkelsesdata avhenger av flere faktorer, inkludert spørsmålsformat, antall spørsmål og årsaken til undersøkelsen. En typisk gjennomgang av undersøkelsesdata inkluderer kvantitativ og kvalitativ analyse. Avhengig av de forskjellige spørsmålstypene, kan det også være enkle ordrett svar som snakker til meningene til en betydelig prosentandel av de spurte.

Å samle kvantitativ informasjon er en av de mest enkle aspektene ved å analysere undersøkelsesdata. Det er i hovedsak basert på statistikk og genererende prosenter. Denne typen analyser kan gjøres når svarvalgene er ja, nei eller flervalg. Etter at svarene er oppsummert, kan dataene brukes til å finne mønstre, trender og andre vanlige kjennetegn.

Kvantitativ informasjon kan brukes når en forsker ønsker å etablere folkelig mening. Det kan ikke tilby en grundig analyse av et emne, men resultatene kan være avslørende likevel. Nøkkelfaktoren for å analysere kvantitative data godt er at resultatene blir oppregnet og rapportert nøyaktig. Selv om det kan være forskjellige meninger om hvordan den resulterende statistikken ble, er svarene ensartede.

Å sammenstille kvalitative data krever mer tolkning. Det er en av de mest komplekse aspektene ved å analysere undersøkelsesdata. Kvalitative data kommer typisk fra intervjuer, undersøkelser som ber om mer enn flervalgssvar og casestudier. Det er ofte mønstre i denne typen data, men de kan ikke nødvendigvis presentere seg. Av denne grunn kan en kvalitativ undersøkelse gi resultater som er veldig forskjellige fra forventet.

Når du analyserer kvalitative undersøkelsesdata, kan det være nyttig å se etter vanlige temaer. Etter at disse er bestemt, kan svarene knyttet til disse temaene grupperes sammen. Deretter kan informasjonen i hver gruppe analyseres for likheter, forskjeller og andre viktige faktorer.

Det kan være andre sider ved kvalitative data som er vanskelige å kategorisere. Dette kan inkludere meninger som er uenige fra flertallet og unike situasjoner som skiller seg ut fra de andre resultatene. Selv om denne informasjonen kan være vanskelig å integrere i dataene samlet, kan den være nyttig som grunnlag for sammenligning. En dissenserende faktor kan også brukes til å demonstrere rekke meninger, hendelser eller andre elementer i datasettet.

Ordrett svar kan også være nyttig når du analyserer undersøkelsesdata. En godt uttalt setning kan hjelpe en forsker til å forstå mønstre på kvantitative data. Det kan også gi ytterligere mening til kvalitative resultater. Et individuelt svar kan bidra til å oppsummere hele eller en del av resultatene også, noe som kan være nyttig når du presenterer undersøkelsesresultater.