Как анализировать данные опроса

Итак, вы получили результаты онлайн-опросов. Теперь настало время проанализировать данные, чтобы осмыслить результаты и представить их так, чтобы их было легко понять и принять соответствующие меры. Как только вы собрали статистические результаты опроса и составили план анализа данных, можно начинать обработку полученных результатов. Вот как наши специалисты по изучению опросов интерпретируют количественные данные (в отличие от качественных данных). Они строят свои отчеты на базе ответов на вопросы, которые, в свою очередь, отвечают на вопросы исследования. Даже экспертам бывает трудно интерпретировать необработанные данные. 

Чтобы достичь целей опроса, рекомендуем для начала полагаться на методику опроса, рекомендуемую нашими экспертами. Затем, получив результаты, вы сможете эффективно проанализировать их, используя все доступные вам инструменты анализа данных, включая статистический анализ, аналитику данных, а также графики и диаграммы, отражающие показатели опроса.

Правильный анализ данных опроса — это ключ к получению информации и знаний, необходимых для принятия удачных бизнес-решений. В то же время важно знать о потенциальных проблемах, которые могут усложнить анализ или даже исказить результаты. 

Если задано слишком много открытых вопросов, длительность и сложность анализа могут увеличиться, поскольку такие вопросы дают качественные результаты, не оцениваемые числами. В то же время закрытые вопросы дают результаты, которые легче поддаются анализу. Также анализ может быть затруднен, если были заданы наводящие или предвзятые вопросы а также запутанные или слишком сложные вопросы. Наличие надлежащих инструментов и ноу-хау поможет обеспечить простоту и эффективность анализа опросов.

Подробнее об использовании закрытых и открытых вопросов.

Благодаря множеству методов анализа данных SurveyMonkey позволяет легко превратить необработанные данные в практически применимые выводы, представленные в удобных для восприятия форматах. Такие функции, как автоматические диаграммы и графики, а также облака слов, помогают оживить данные. Например, анализ тональности позволяет получить мгновенную сводку ощущений людей на основе тысяч или даже миллионов открытых текстовых ответов. Вы можете без труда обнаружить положительные, нейтральные и отрицательные настроения или отфильтровать данные по тональности, чтобы выявить области, требующие внимания. Для еще более глубокого исследования можно отфильтровать вопрос по тональности. Представьте себе, что все эти текстовые ответы можно превратить в набор количественных данных.

Облака слов позволяют быстро истолковать ответы в произвольной форме путем наглядного отображения наиболее часто используемых слов. Предлагается ряд способов настройки внешнего вида облака слов — от выбора цвета или шрифта для определенных слов до удобного скрытия неподходящих слов.

Обширный набор функций и инструментов поможет вам решать проблемы анализа и быстро создавать графики и наглядные отчеты. Узнайте, как отчет, вдруг понадобившийся в последнюю минуту, можно мгновенно составить с помощью SurveyMonkey.

Сначала давайте выясним, как вы будете рассчитывать результаты опроса, исходя из главных вопросов опроса. Добавляли ли вы вопросы практического исследования? Пробовали ли вы применить вероятностную выборку? Помните, что, ставя цель для своего опроса, вы должны сформулировать главные вопросы исследования.

Например, если вы организовали образовательную конференцию и провели среди участников опрос для сбора отзывов о проведенном мероприятии, один из ваших главных вопросов исследования может звучать примерно так: «Как участники оценили конференцию в целом?». Теперь взгляните на полученные ответы на конкретный вопрос, который является главным в исследовании:

Планируете ли вы участвовать в этой конференции в следующем году?

Обратите внимание, что среди ответов есть как процентные значения (71%, 18%), так и абсолютные цифры (852, 216). Проценты — это просто процентные доли респондентов, которые дали определенный ответ. Иначе говоря, проценты представляют количество респондентов, которые дали каждый из ответов, в отношении к общему числу людей, ответивших на вопрос. Так, 71 % респондентов (852 из 1200 опрошенных) планируют посетить конференцию в следующем году.

Из этой таблицы также видно, что 18 % респондентов планируют участвовать снова, а 11 % сомневаются в этом.

Правильное определение размера выборки также дает уверенность в том, что вы точно и эффективно проанализируете результаты опроса. Размер выборки — это количество людей, которые должны принять участие в опросе и ответить на все вопросы ответы, чтобы результаты были статистически обоснованными. Даже для специалиста по статистике определение размера выборки для опроса может оказаться непростой задачей. Однако SurveyMonkey берет работу на себя и избавляет вас от догадок благодаря простому и удобному калькулятору погрешности, который поможет вам определить, сколько человек необходимо опросить, чтобы результаты были надежными.

Когда вы ставили цель для своего опроса и разрабатывали план анализа результатов, вы наверняка думали о том, какие подгруппы собираетесь анализировать и сравнивать. И это правильное решение! Например, вы хотели узнать, как отличаются друг от друга ответы преподавателей, студентов и администраторов на вопрос об участии в конференции в следующем году. Чтобы выяснить это, вы можете составить перекрестную таблицу или использовать отчеты перекрестной таблицы, в которых результаты будут показаны по подгруппам:

Из этой таблицы видно, что значительное большинство студентов (86 %) и преподавателей (80 %) планируют участвовать в следующей конференции. Однако администраторы, посетившие вашу конференцию, настроены иначе: менее половины (46 %) из них собираются вернуться! Вероятно, некоторые другие наши вопросы помогут понять, почему так вышло и что можно сделать, чтобы конференция стала более привлекательной для администраторов.

Фильтрация — это еще один метод анализа данных при моделировании. Фильтрация означает сосредоточение внимания на одной конкретной подгруппе и отсеивание остальных. То есть, вместо сравнения подгрупп между собой, здесь мы просто смотрим, как одна подгруппа ответила на вопрос. Сочетание фильтров позволит вам добиться наивысшей точности данных.

Например, вы можете отобрать только женщин или только мужчин, а затем снова составить перекрестную таблицу по типу участников, чтобы сравнить женщин-администраторов, женщин-преподавателей и студенток. Однако при таком отборе данных следует помнить: каждый раз, когда вы применяете фильтр или перекрестную таблицу, размер выборки уменьшается. Чтобы убедиться, что результаты остаются статистически значимыми, полезно использовать калькулятор размера выборки.

Графики могут стать незаменимым инструментом, когда вам нужно быстро продемонстрировать результаты анализа данных в понятной для всех форме. В SurveyMonkey легко создавать графики, которые придают ясность и контекст вашему анализу, что, в свою очередь, делает использование данных более целенаправленным и действенным.  

Кросс-табуляция, иначе называемая отчетом перекрестной таблицы, — полезный инструмент для углубленного изучения данных. При кросс-табуляции ваши данные структурируются в виде перекрестной таблицы, которая группирует респондентов по общим признакам или на основе ответов на вопросы опроса, позволяя вам сравнить ответы каждой группы с другими группами. Это помогает лучше понять каждую группу респондентов и выяснить, чем они отличаются друг от друга.

Допустим, в вашем �