Cómo interpretar eficazmente los resultados de una encuesta en 5 pasos

Las encuestas pueden permitir a una empresa recoger la opinión de los clientes y crear una oportunidad para que la empresa crezca. Los resultados de las encuestas a los clientes pueden ayudar a una empresa a interpretar lo que el cliente necesita y en qué áreas debe mejorar para satisfacer esas necesidades. En este artículo, abordamos por qué es importante interpretar los resultados de las encuestas, compartimos los términos que hay que conocer antes de interpretar una encuesta y proporcionamos 6 pasos para interpretarlas eficazmente con consejos adicionales.

Cómo escribir una encuesta: Pasos y consejos

¿Por qué es importante interpretar los resultados de las encuestas?

Las encuestas sólidas recopilan datos profundos de los clientes y proporcionan información procesable sobre sus pensamientos y opiniones. Es importante saber cómo interpretar los resultados de las encuestas para poder utilizar eficazmente las aportaciones de los consumidores en beneficio de su empresa. La interpretación de los resultados de las encuestas a los clientes puede ayudar a entender a los clientes y sus necesidades para tomar decisiones informadas que mejoren sus productos, servicios o procesos empresariales. Las decisiones y estrategias que implementa a partir de los comentarios de las encuestas tienen el potencial de crear cambios positivos en su negocio que pueden aumentar la satisfacción del cliente y los ingresos.

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Términos importantes que hay que conocer antes de interpretar los resultados

Para interpretar correctamente los resultados de tu encuesta, revisa los siguientes términos y sus definiciones:

  • Variable: Una variable es un elemento o factor que puede variar o cambiar.
  • Datos cualitativos: Los datos que observan y describen información, cualidades o factores de investigación son datos cualitativos.
  • Datos cuantitativos: Los datos que miden cantidades o rangos son datos cuantitativos.
  • Correlación: Una medida que describe la asociación entre al menos dos factores, medidas o variables.
  • Causación: La relación entre dos variables, en la que una variable o factor hace que la otra variable cambie.

Formas de medir los resultados de las encuestas

Antes de poder medir los resultados de la encuesta, es necesario determinar cómo ordenar y categorizar las respuestas de la encuesta. Las escalas estadísticas pueden ayudarle a entender cómo medir las preguntas de la encuesta y a realizar un análisis eficaz para interpretar los datos correctamente. Los tipos de escalas estadísticas que puede utilizar para medir la información de la encuesta incluyen:

Escala ordinal

Una escala ordinal determina la clasificación u orden de las variables. Un ejemplo de cuándo utilizar una escala ordinal es:
"Clasificar estos 5 programas de televisión en orden de su favorito a su menos favorito, siendo 1 su favorito y 5 su menos favorito.&quot

En este ejemplo es apropiado utilizar una escala ordinal, ya que las personas están clasificando su programa de televisión favorito en orden numérico para proporcionar información sobre su opinión general de cada programa.

Escala nominal

Una escala nominal utiliza categorías o etiquetas para medir variables que proporcionan datos cualitativos. Este es un ejemplo de cuándo utilizar una escala nominal:

"¿Cuál es su color de pelo? Elija entre las siguientes opciones: Rubio, Castaño, Negro, Rojo u Otro.&quot

Estas opciones no tienen relación entre sí, pero puede hacer un seguimiento de cuántas personas eligieron una opción y cuál fue la más popular.

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Escala de intervalos

Una escala de intervalo mide el orden y las diferencias, o intervalos, en las variables sin tener un cero verdadero. Utiliza etiquetas, un orden significativo e intervalos para proporcionar más información sobre los datos. Esta escala es útil para los datos cuantitativos. Un ejemplo de escala de intervalo es el tiempo. El tiempo puede proporcionar mediciones en intervalos de una hora. Un ejemplo de medición del tiempo en una escala de intervalo es:

"¿A qué hora del día compras en Watts Superstore? Elija entre las siguientes opciones: 9AM-11AM, 12PM-3PM, 4PM-7PM o 8PM-11PM. "

Esta encuesta utiliza intervalos de tiempo para comprender qué franja horaria es la más popular entre sus clientes y cuál es la menos popular. Esto puede permitir a Watts Superstore explorar por qué estos períodos de tiempo son populares o menos populares y cómo mejorarlos.

Escala de ratios

Una escala de proporción mide los intervalos entre variables y tiene un cero verdadero. Al igual que una escala de intervalo, también utiliza etiquetas, un orden significativo e intervalos. Un ejemplo de escala de proporción es:

"¿Cuál es su peso en libras? Elija entre las siguientes opciones: 0-60, 60-100, 101-170, Más de 170. "

La diferencia fundamental entre una escala de razón y una escala de intervalo es el uso de un cero verdadero. Un cero verdadero significa que hay una ausencia total de una variable o factor que una encuesta está midiendo. Por ejemplo, la medición del peso utiliza una escala de proporción, ya que puede medir un cero absoluto.

5 pasos para interpretar los resultados de las encuestas

Si usted' se está preparando para revisar e interpretar los resultados de la encuesta, considere utilizar los siguientes pasos:

1. Revisar la pertinencia de las preguntas de la encuesta

Al interpretar los resultados de la encuesta, es importante recordar lo que quiere entender o lograr a través de los resultados de la encuesta. Piense en los problemas que quiere resolver con la encuesta y compárelos con las preguntas que ésta plantea. Esto puede ayudar a identificar si la pregunta puede producir datos que se apliquen a sus objetivos a largo plazo.

Por ejemplo, si quiere saber si los clientes están disfrutando de un producto, considere cómo cada pregunta podría relacionarse con la satisfacción del cliente. La pregunta «¿Qué probabilidades tiene de volver a comprar este producto?» podría indicar que el cliente disfruta del producto al determinar sus planes de utilizarlo en el futuro.

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2. Utilizar la tabulación cruzada para filtrar los resultados de los datos

La tabulación cruzada es un método de análisis de datos que organiza los datos en filas y columnas comparables para identificar conexiones o relaciones entre las variables de los datos. Algunos también pueden referirse a la tabulación cruzada como el uso de tablas de datos. Una vez que identifique el tipo de escala de medición que va a utilizar, puede usar la tabulación cruzada para añadir contexto o significado a sus resultados. Esto puede ayudarle a comprender cómo las diferentes variables o factores pueden reaccionar ante resultados específicos.

Por ejemplo, Kitten Cosmetics quiere saber si su nueva línea de maquillaje se vende mejor a los clientes de entre 18 y 26 años o a los de 27 o más. La empresa crea entonces una tabulación cruzada a partir de los resultados de la encuesta para ver el número de ventas por grupo de edad. Tras crear la tabulación cruzada, la empresa puede determinar que los consumidores mayores de 27 años gastan una media de 10 dólares más al mes en la nueva línea de maquillaje.

3. Identificar cualquier tendencia o patrón

La búsqueda de patrones y tendencias puede ayudarle a sacar conclusiones inmediatas después de revisar las respuestas de la encuesta. Por ejemplo, una empresa puede utilizar una encuesta para decidir si sigue vendiendo un producto. Después de revisar los resultados de una encuesta, encuentran un patrón que muestra que muchas personas disfrutan actualmente del producto y planean hacer más compras en el futuro. Estos datos pueden animar a la empresa a seguir ofreciendo el producto, ya que sigue siendo relevante y los clientes lo disfrutan.

4. Identificar la importancia estadística

Evalúa las respuestas de la encuesta para determinar cualquier variable que pueda afectar a la significación estadística de tus datos. En el análisis de encuestas, la significación estadística consiste en evaluar la precisión y la fiabilidad de los datos. La significación estadística también se refiere a que los datos de la encuesta son un reflejo exacto de las opiniones del público objetivo. La recopilación de datos de encuestas de un grupo de muestra puede proporcionar una estimación de cómo piensa o se comporta una población si la información tiene significación estadística. Es importante asegurarse de que el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande como para proporcionar resultados fiables, ya que las muestras más grandes pueden producir datos más precisos.

5. Utilizar la correlación frente a la causalidad para sacar una conclusión

Un aspecto importante de la interpretación de los resultados de las encuestas es sacar conclusiones precisas. Para ayudar a determinar si tus conclusiones son precisas, considera la correlación y la causalidad entre las variables. Revise las tendencias en las respuestas de la encuesta para identificar qué factores influyen directamente en los demás y cuáles tienen simplemente una correlación.

Por ejemplo, Ryan está recopilando datos sobre la asistencia escolar y la media de notas. Descubre que los estudiantes que tienen altos índices de asistencia también tienen altos promedios de notas. Entonces determina que existe una correlación entre la asistencia y el promedio de notas. No llega a la conclusión de que la asistencia es la causa de los promedios altos, ya que podría haber una variable desconocida que contribuya a la asistencia y a los promedios altos. Analiza e identifica todas las variables antes de hacer suposiciones o conclusiones sobre los datos.

Consejos para interpretar los resultados de las encuestas

Después de repasar cómo interpretar los resultados de las encuestas, considere los siguientes consejos útiles:

Utilizar un programa informático para agilizar la interpretación de los resultados

Interpretar los datos manualmente es una forma tradicional de análisis de encuestas. La tecnología moderna puede permitirle agilizar la interpretación de los resultados de las encuestas. Normalmente, los programas de software son los mejores para gestionar las mediciones de datos a gran escala. Un ejemplo de programa informático habitual para analizar los resultados de las encuestas es Excel. Excel es útil para realizar mediciones sencillas, como organizar los tipos de respuestas de la encuesta en campos de datos y calcular los porcentajes de cada tipo de respuesta de la encuesta.

Mostrar resultados visuales

A veces puede ser más fácil entender los resultados visuales, como los cuadros o gráficos, que los resultados escritos. Los datos visuales más eficaces pueden destacar las relaciones, los patrones y los cambios. Puedes utilizar tablas, gráficos y diagramas para organizar los datos de la encuesta y representar visualmente lo que significa la información de la encuesta.

Establecer puntos de referencia

Para disponer de datos en el futuro que puedan compararse con otros estudios, considere la posibilidad de realizar una evaluación comparativa. Los puntos de referencia pueden establecer un valor o número de referencia que le ayude a hacer un seguimiento de los datos durante muchos años. Entender cómo cambian los resultados desde su valor de referencia inicial o benchmark puede producir datos esenciales para mejorar sus procesos, productos o servicios.

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