Wie man quantitative Umfragedaten analysiert
Quantitative Daten sind Informationen, die aus Zahlen oder Mengen bestehen. Diese Art von Daten wird in der Regel in verschiedenen Forschungsprojekten verwendet und im Allgemeinen aus Fragebögen, Umfragen und Erhebungen gewonnen. Während bei qualitativen Erhebungen offene Fragen gestellt werden, wird bei quantitativen Erhebungen meist ein geschlossenes Frageformat verwendet. Quantitative Erhebungen können Antworten auf Fragen wie "Wie viel?", "Wie schnell?", "Wie oft?" erfordern oder die Befragten auffordern, einfache Antworten mit "Ja" und "Nein" zu geben. Es gibt auch Umfragen mit skalierten Fragen, mit denen die Verbraucher ihre Erfahrungen mit bestimmten Produkten auf einer Skala von z.B. eins bis zehn bewerten können. Umfragen ermöglichen auch Vorhersagen über das Kundenverhalten und darüber, ob sie ein bestimmtes Produkt kaufen werden. Umfragedaten zu sammeln ist eine Sache, sie erfolgreich zu analysieren eine andere - es ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Hier sind einige Schritte und Methoden, die in diesem Prozess nützlich sein können.
1. Größe der Stichprobe
Stellen Sie sicher, dass Sie genügend Feedback zu Ihrer Umfrage haben, bevor Sie die Daten analysieren. Die Rücklaufquote kann je nach Methode, die Sie zur Durchführung einer Umfrage verwenden, variieren. Online-Umfragen erreichen im Vergleich zu herkömmlichen Umfragen ein breiteres Publikum. Wenn Sie nicht sicher sind, wie viele Personen Sie befragen müssen, können Sie eine Berechnung der Stichprobengröße durchführen. Es gibt viele Online-Tools, mit denen Sie die richtige Anzahl von Antworten ermitteln können.
2. Umfrageteilnehmer und Fragen
Sie können hunderte von Befragten zur Teilnahme an Ihrer Umfrage bewegen, ohne dass Sie damit die gewünschten Ergebnisse erzielen. Das liegt daran, dass Sie eine klare Zielgruppe haben sollten, insbesondere wenn Sie eine Marktumfrage durchführen. Beispielsweise kann das Versenden von Umfragen sowohl an langjährige als auch an neue Kunden zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Es kann sein, dass diese beiden Personengruppen nicht das gleiche Gefühl für Ihr Produkt haben, weil die eine Gruppe es schon lange benutzt und eine voreingenommene Antwort haben kann, und die andere Gruppe ist ein neuer Kunde, der sich noch keine Meinung dazu gebildet hat. Sie können zwei Umfragen mit unterschiedlichen Fragensätzen nach diesen Kriterien durchführen und erhalten zwei Antwortsätze.
3. Kreuztabelle
Wenn Ihre Teilnehmer alle unterschiedlichen Hintergründen, demographischen Hintergründen usw. angehören, können Sie diese Methode zur Analyse der Daten verwenden. Bei dieser Methode werden die Befragten je nach Wohnort, Geschlecht, Alter, sozialem Status usw. in Untergruppen eingeteilt. Die Verwendung von Kreuztabellen stellt sicher, dass Sie wissen, wie Ihre Zielgruppe die Fragen beantwortet hat, und dass Ihre Umfragen nicht von der "Nicht-Zielgruppe" überrannt werden. Ihre Stichprobengröße sollte groß genug sein, denn jedes Mal, wenn Sie Personen in kleine Untergruppen unterteilen, verringert sich die Stichprobengröße für jede Untergruppe. Wie in Absatz Nummer eins erwähnt, ist die Berechnung der Stichprobengröße in dieser Situation hilfreich.
4. Wie werden die Fragen beantwortet?
Der nächste Schritt besteht darin, sich das Feedback zu den verschiedenen Fragen anzusehen, die Teil Ihrer Umfrage sind. Prüfen Sie, ob die Antworten häufig vorkommen und ob sie oft genug wiederholt werden, um einen Trend zu erkennen. Es ist allgemein anerkannt, dass Sie aus Ihrer Forschungsumfrage eine Schlussfolgerung ziehen können, wenn Sie einen Trend erkennen. Es ist auch möglich, Ihre Umfrageergebnisse mit früheren zu vergleichen, wenn diese verfügbar sind. Auf diese Weise können Sie verschiedene Muster überprüfen, die sich zwischen vergangenen und aktuellen Umfragen verändert haben.
5. Software
Große Datenmengen können es manchmal unmöglich machen, sie ohne ein geeignetes Werkzeug zu analysieren. SurveyMonkey, Google Forms, Zoho Survey, Typeform und ähnliche Software können den Prozess vollständig automatisieren und die Bearbeitungszeit verkürzen.