Jaké jsou nejlepší tipy pro analýzu údajů o průzkumu?

Nejlepší tipy pro analýzu údajů o průzkumu závisí na několika faktorech, včetně formátu otázky, počtu otázek a důvodu provádění průzkumu.Typický přehled údajů z průzkumu zahrnuje kvantitativní a kvalitativní analýzu.V závislosti na různých typech otázek by mohly existovat také jednoslovné odpovědi, které hovoří o názorech významného procenta respondentů.

Shromažďování kvantitativních informací je jedním z nejjednodušších aspektů analýzy údajů o průzkumu.Je v podstatě založen na statistikách a generování procent.Tento typ analýzy lze provést, pokud jsou volbou odpovědí ano, ne nebo více výběru.Poté, co jsou odpovědi spojeny, lze data použít k nalezení vzorců, trendů a dalších společných charakteristik.

Kvantitativní informace lze použít, když výzkumník chce vytvořit lidové názor.Nemůže nabídnout hloubkovou analýzu subjektu, ale výsledky by mohly být však odhalující.Klíčovým faktorem pro analýzu kvantitativních dat je to, že výsledky jsou přesně spojeny a hlášeny přesně.Ačkoli by mohly existovat odlišné názory na to, jak se výsledné statistiky objevily, odpovědi jsou jednotné.

Kompilace kvalitativních údajů vyžaduje větší interpretaci.Je to jeden z nejsložitějších aspektů analýzy údajů o průzkumu.Kvalitativní údaje obvykle pocházejí z rozhovorů, průzkumů, které žádají o více než více odpovědí na výběr a případové studie.V tomto druhu dat se často objevují vzorce, ale nemusí se nutně představovat.Z tohoto důvodu může kvalitativní průzkum poskytnout výsledky, které se velmi liší od toho, co se očekávalo.

Při analýze kvalitativních údajů o průzkumu může být užitečné hledat společná témata.Poté, co byly tyto stanoveny, mohou být odpovědi týkající se těchto témat seskupeny dohromady.Poté mohou být informace v každé skupině analyzovány z hlediska podobností, rozdílů a dalších významných faktorů.To může zahrnovat názory, které nesouhlasí od většiny a jedinečných situací, které vynikají od ostatních výsledků.Ačkoli tyto informace může být obtížné integrovat do dat celkově, může to být užitečné jako základ pro srovnání.Nesouhlasný faktor lze také použít k demonstraci rozsahu názorů, událostí nebo jiných prvků v souboru dat. Při analýze údajů z průzkumu mohou být také užitečné.Dobře mluvená fráze může vědci pomoci pochopit vzorce kvantitativních dat.Kvalitativní výsledky by také mohlo dávat další význam.Individuální odpověď může pomoci shrnout také všechny nebo část výsledků, což může být užitečné při prezentaci zjištění průzkumu