¿Ha comenzado recientemente una encuesta en línea? ¡Enhorabuena! El siguiente paso es sacar conclusiones a partir de una gran variedad de datos, y es posible que se plantee la pregunta de cómo establecer un análisis eficaz de los datos de la encuesta. Hay varias formas de dar sentido a los datos cualitativos o a los cuantitativos. Así, puedes examinar patrones y tendencias de gran alcance que habrías pasado por alto de otro modo.
Cuando se realiza una encuesta, normalmente se hace un conjunto de preguntas a un grupo objetivo concreto, por ejemplo, sus clientes. Una pregunta puede tener opciones de respuesta Sí / No, o los encuestados pueden seleccionar de una lista de opciones. Otro tipo es hacer preguntas abiertas en las que los encuestados pueden escribir un texto libre, por ejemplo, sobre cómo han experimentado un producto o un evento. El objetivo puede ser comprender los factores que influyen en un grupo objetivo.
Cuando leas un artículo, puede que te encuentres con afirmaciones como "el 60% de los clientes" compraron una camiseta de la marca X por su diseño único. Esto es una pista de que se ha realizado una encuesta. Las respuestas a las preguntas abiertas pueden aportar más información. Los encuestados pueden explicar con detalle por qué les gusta el diseño, las reacciones que han recibido al llevar la camiseta, etc. Al combinar las respuestas a los datos cualitativos y cuantitativos, puede descubrir que los clientes que escriben sobre las reacciones de sus amigos son menores de 35 años. Al añadir los datos de la encuesta a ATLAS.ti, el cuerpo de datos primario serán las respuestas a las preguntas abiertas. Los datos cuantitativos adicionales pueden utilizarse para un análisis de métodos mixtos para comparar y contrastar las respuestas de los distintos grupos de su muestra objetivo.
Para obtener información práctica, debe asegurarse de medir las cosas correctas. Tenga en cuenta que cada empresa es diferente. Lo que funciona para la empresa A puede no funcionar para la empresa B. En primer lugar, averigüe qué es lo esencial para su empresa o ámbito. En segundo lugar, formule las preguntas adecuadas (por ejemplo, pregúntese si su público objetivo puede responderlas). Y en tercer lugar, diríjalas a los interesados adecuados para obtener la información que necesita. Además, piense en la demografía adecuada para luego segmentar los datos y comparar y contrastar los grupos pertinentes.
Cuando analices los datos, ten en cuenta cómo los vas a presentar. Asegúrese de que todo el mundo entiende por qué estos datos son esenciales y qué significan. ¿Cómo afectarán a la empresa?
Todos los programas de encuestas pueden exportar los datos como una tabla de Excel. Esto es lo que necesita para importar los datos a ATLAS.ti. Desde la versión 22 de ATLAS. ti, ya no es necesario preparar los datos siguiendo un formato específico. Usted selecciona la opción de Importar Encuesta, y un asistente le guía a través del proceso de añadir los datos.
Usted decide qué sección debe componer el nombre del documento (por ejemplo, el número del encuestado, la dirección IP, un correo electrónico, un nombre), qué variables deben convertirse en grupos de documentos para posteriores comparaciones de datos, y qué columnas de la tabla de Excel contienen respuestas a preguntas abiertas.
El programa informático crea un documento para cada participante, y las respuestas a las preguntas abiertas conforman el cuerpo de cada documento. Los documentos se añaden a sus respectivos grupos según lo indicado por las variables. Cada pregunta se codifica automáticamente. Se puede utilizar un nombre corto como etiqueta de código, y la pregunta completa como definición de código. Así, ATLAS.ti realiza un trabajo preparatorio crucial en unos pocos segundos.
El siguiente paso podría ser realizar una búsqueda de conceptos. Esta herramienta sugiere conceptos adecuados que puede utilizar para codificar los datos automáticamente. Otras herramientas de aprendizaje automático (ML) que le ayudarán a generar rápidamente ideas son el análisis de sentimientos y el reconocimiento de entidades con nombre (REN). El análisis de sentimientos codifica los datos según el sentimiento positivo, neutro o negativo. El REN encuentra personas, organizaciones, lugares y elementos diversos, como obras de arte famosas, lugares de interés, etc. Esto permite relacionar el texto encontrado a través de las búsquedas de conceptos y REN con sus sentimientos. ¿Qué aspectos han sido reportados positivamente y cuáles han sido percibidos como desfavorables? Además, puede realizar un análisis comparativo que explore las diferencias entre los grupos objetivo. ¿Expresan los hombres y las mujeres las mismas opiniones? Si no es así, ¿en qué difieren y por qué? ¿Hay diferencias entre grupos de edad o lugares?
Para más información sobre el funcionamiento de ATLAS.ti, consulte lea este artículo.