Utveckla en plan för dataanalys i sju steg
Skapa en färdplan för att analysera data så att du når målen med dina undersökningar.
Enkätresultatet är klart och nu är det dags att ta fram en projektplan för dataanalys. Är du osäker på hur du ska göra? Inga problem! Den här artikeln innehåller ett exempel på en plan för dataanalys, en steg för steg-guide till att skapa den här planen och flera metodtips att följa.
Vad är en dataanalysplan?
En dataanalysplan beskriver strategier, metoder och steg för att ordna data från en enkät eller marknadsundersökning.
Grunden för en lyckad undersökning är en genomtänkt dataanalysplan, som styr databearbetningen och tolkningen så att antalet fel minimeras och tillförlitligheten ökar. Med en sådan plan kan du strukturera insamlade data, fatta bättre beslut och hålla tungan rätt i mun mot målen.
Så här utvecklar du en plan för dataanalys i sju steg
Arbetet med att ta fram en plan för dataanalys kan delas in i sju huvudsakliga steg. Följ de här stegen för att ordna dataanalysen och få bästa möjliga resultat.
1. Definiera målen
Dataanalysplanen bör ligga i linje med dina ursprungliga enkätmål. Se över enkätmålen igen innan du skapar dataanalysplanen.
Här är ett exempel på hur det kan gå till att kombinera plan och mål för en dataanalys:
Du vill fråga universitetsstuderande om vilka möjligheter de har att äta ute på campus. Målet är att samla in feedback om de befintliga restaurangerna och se vilka andra alternativ studenterna vill ha.
För att nå det här målet kan enkätfrågorna se ut ungefär så här:
- Hur nöjd är du med de olika alternativen för att äta ute på campus på en skala från 1 till 5?
- Vilka av följande restauranger besöker du oftast?
- Vad tycker du mest om med den restaurang du besöker oftast? Välj alla som stämmer.
- Om du fick lägga till ytterligare ett matställe, vilken restaurang eller livsmedelskedja skulle du välja?
Du bör anpassa dataanalysmetoden efter enkätfrågorna och insamlade data. I det här fallet bör du skapa en dataanalysplan för kvantitativ undersökning.
2. Granska data
Nästa steg är att rensa data för att säkerställa att du får korrekta resultat som representerar målgruppen innan du drar några slutsatser. Genom att rensa data minimerar du risken för snedvridning och bakgrundsbrus samt höjer kvaliteten på resultatet.
Rensa data genom att filtrera bort följande:
- svarande som bara svarar på en del av frågorna
- svarande som inte uppfyller målkriterierna
- svarande som väljer samma alternativ rakt igenom
- svarande som ger orealistiska svar
- svarande som ger inkonsekventa svar
- svarande som ger meningslös feedback i de öppna frågorna
Med SurveyMonkey kan du använda vår frågebank för att uppmuntra till ärliga svar, använda enkätlogik för att granska svarande och enkelt filtrera svar efter fullständighet.
3. Förbered data för analys
När du har rensat data är det dags att förbereda dem för statistisk analys. I det arbetet ingår att strukturera datauppsättningen för att säkerställa att rätt analysmetoder används för undersökningsfrågorna.
Förbered data för analys genom att ordna frågorna metodiskt så att de passar var och en av de centrala undersökningsfrågorna. Om du ordnar dem i tabellformat kan de bli mer överskådliga.
I det tidigare exemplet på dataanalys om universitetsrestauranger kan tabellen till exempel se ut ungefär så här:
| Undersökningsfråga | Enkätfrågor |
| Vill studenterna ha fler matställen på campus? | – Hur nöjd är du med de olika alternativen för att äta ute på campus på en skala från 1 till 5? – Om du fick lägga till ytterligare ett matställe, vilken restaurang eller livsmedelskedja skulle du välja? |
| Vilka matställen är populärast och varför? | – Vilka av följande restauranger besöker du oftast? – Vad tycker du mest om med den restaurang du besöker oftast? Välj alla som stämmer. |
| Vilken typ av studenter föredrar vilken typ av matställe? | – Hur gammal är du? – Vilket kön identifierar du dig som? – Är du inskriven på någon utbildning? |
4. Välj rätt analysmetod
Härnäst väljer du den analysmetod som är lämpligast för undersökningen och ser till att den passar de samband du vill utforska i data.
Det här är några vanliga analysmetoder:
- Beskrivande analys
- Den här dataanalysen sammanfattar datauppsättningens funktioner.
- Metoder: medel, median, typ, frekvensfördelning, procent och standardavvikelse.
- Exempel: Vilken är den genomsnittliga nöjdheten hos deltagarna i enkäten?
- Jämförande analys
- Den här analysen jämför grupper och relaterade data för att fastställa skillnader.
- Metoder: T-tester, variansanalys och Chi-två-test.
- Exempel: Är det någon signifikant skillnad i nöjdhet beroende på hur länge man studerat?
- Korrelationsanalys
- Korrelationsanalys utvärderar sambandet mellan minst två variabler.
- Metoder: Pearson-korrelation, Spearmans rangkorrelation
- Exempel: Finns det något samband mellan en students ålder och hur nöjda de är med matalternativen?
- Kvalitativ dataanalys
- Detta omfattar analys av svaren på öppna frågor för att hitta textmönster. Den här typen av dataanalys passar bäst för kvalitativa undersökningar.
- Metoder: tematisk analys, innehållsanalys, kodning.
- Exempel: Går det att urskilja något tema bland de övriga matalternativen som de svarande vill ha på campus?
5. Upprätta en tidslinje och fördela resurser
Upprätta slutligen en tidslinje för dataanalysplanen och fördela resurser.
Dela upp uppgifter i hanterbara steg för att skapa en tidslinje för projektet. Ange realistiska leveransdatum för varje uppgift för att hålla kursen mot målet. Identifiera både små och stora milstolpar för att hålla motivationen uppe.
För att kunna utvärdera resurser måste teammedlemmarna tilldelas uppgifter utifrån deras kunskap och kompetens. Du måste också identifiera lämplig programvara eller teknik, som SPSS, SAS eller Tableau.
Dessutom bör regelbundna kontroller utföras för att övervaka förloppet och se till att uppgifterna slutförs i tid.
Den här metoden främjar ansvarstagande, optimerar resursanvändningen och bidrar till att hålla tempot uppe.
6. Tolka och rapportera resultatet
När du har analyserat data är nästa steg att tolka och rapportera om resultatet. Det innebär att du kopplar resultatet till de ursprungliga undersökningsmålen och förbereder en analysrapport. Den rapporten lyfter fram mönster, trender och viktiga insikter på ett klart och tydligt sätt för intressenterna.
Använd visuella hjälpmedel som infografik och diagram för att visa data. När du skriver rapporten ser du till att ta upp detaljerade resultat och begränsningar och ge rekommendationer (i förekommande fall).
Läs också: Så här analyserar du enkätdata
7. Granska och förfina dataanalysplanen
När du har tolkat informationen och skapat en enkätrapport är det viktigt att se över hur effektiv dataanalysplanen är.
På så sätt kan du förbättra analysprocessen och se till att framtida analyser blir effektiva. Inkludera feedback från intressenter och team för att förbättra nästa version av dataanalysplanen. Och fundera på att skapa en mall för dataanalysplanen om du genomför marknadsundersökningar regelbundet.
Beprövade metoder och tips för dataanalys
Slutligen kommer här några beprövade metoder du kan ha nytta av när du skapar dataanalysplanen.
- Se till att planen ligger i linje med undersökningens mål. Försäkra dig om att fokus för dataanalysplanen hela tiden ligger på de ursprungliga undersökningsmålen. På så sätt säkerställer du att resultatet stämmer överens med enkätens avsedda syfte.
- Planera för datarensning. Det är bra att i god tid planera för datarensning för att säkerställa att de data du analyserar är relevanta för projektet. Ta fram protokoll för att hantera saknade data och inkonsekvenser innan du analyserar data.
- Välj den analysteknik som passar bäst. Välj rätt analysteknik utifrån vilken typ av data (till exempel kvantitativa, kvalitativa eller kategoriska) och vilka samband du undersöker. Genom att använda rätt metod ökar resultatets validitet och relevans.
- Använd en mall för dataanalysplan. Om du genomför marknadsundersökningar regelbundet kan du skapa en mall för dataanalysplanen eller använda en mall från någon annan leverantör.
SurveyMonkey har stöd för analys av marknadsundersökningsdata
En dataanalysplan fungerar som en färdplan för att ordna enkätdata. Att ta fram en dataanalysplan är avgörande för marknadsundersökningsarbetet och bidrar till effektivare tidsplanering och mer detaljerade analyser.
Med SurveyMonkeys lösning för marknadsundersökningar kan du få AI-baserade insikter som underlättar alla delar av marknadsundersökningen. Den här intuitiva plattformen är utformad för att du snabbt ska hitta insikter som leder till bättre beslut. Den har till och med funktioner för anpassad rapportering och export som gör det enkelt att presentera resultat.