No hay duda de que las respuestas de tu encuesta son una herramienta valiosa.
Las percepciones que obtienes de ellas pueden ayudarte a tomar tu próxima decisión de negocios o a obtener información sobre las personas que más te interesan.
¿Pero sabías que hay patrones en las respuestas de tu encuesta que pueden ayudarte a detectar problemas en el modo en que está diseñada la encuesta? Esto significa que analizar las respuestas de la encuesta para ver qué salió mal puede ayudarte a crear mejores encuestas en el futuro.
Te mostraremos cómo hacer la relación entre las respuestas y los errores de la encuesta. De este modo, aprenderás a crear encuestas que los encuestados contesten adecuadamente y que, como resultado, proporcionen respuestas más valiosas a tu equipo.
¿La lógica de exclusión tenía sentido?
El mal uso de la lógica de exclusión es probablemente el error más común en el diseño de una encuesta.
La lógica de exclusión es una función que “excluye” ciertas preguntas y lleva al encuestado a una pregunta o página específica según la respuesta que dio a una pregunta determinada.
Cuando se usa bien, la lógica de exclusión permite crear una experiencia de encuesta más personalizada que brinda percepciones más detalladas a tu equipo. En cambio, si no se usa bien, atrapa o confunde a los encuestados, lo que les causa frustración y genera sesgos en los resultados.
Por ejemplo, es más probable que un encuestado abandone la encuesta si este dice que es vegano, pero la lógica de exclusión lo lleva a una pregunta sobre qué tipo de carne le gusta más.
Para detectar cuándo la lógica de exclusión no se ha utilizado de la forma correcta, comprueba lo siguiente:
1. Un aumento drástico de los encuestados que abandonan la encuesta después de responder una pregunta que usa lógica de exclusión
Es muy sencillo detectar abandonos con la herramienta Analiza de SurveyMonkey. En la sección Resumen por pregunta de tu encuesta, puedes encontrar la cantidad de encuestados que respondieron una pregunta y la cantidad que omitió esa pregunta.
En Analiza, una pregunta “omitida” significa que el encuestado simplemente no respondió una pregunta.
Una pregunta “omitida” en Analiza puede indicar una de dos cosas. Significa que un encuestado saltó la pregunta y continúo con la encuesta o bien que abandonó la encuesta por completo. Cuando la cantidad de preguntas omitidas aumenta y no se recupera, quiere decir que las personas están abandonando tu encuesta.
Es normal que algunas personas abandonen la encuesta, pero si muchas personas lo están haciendo, en especial en una pregunta posterior a una pregunta que tiene la función lógica de exclusión, probablemente sea conveniente echar un vistazo.
2. Resultados que no tienen sentido
Volvamos al ejemplo de la persona vegana y la carne. ¿Qué sucede si tus encuestados dicen que les gusta un tipo especial de carne, a pesar de haber mencionado que eran veganos en una sección anterior de la encuesta?
Puedes usar los filtros en la herramienta Analiza para detectar resultados que no tienen sentido. Esta es la forma de hacerlo:
- Selecciona Filtrar por pregunta y respuesta desde el menú Filtrar, en la parte izquierda de tu pantalla.
- Selecciona una pregunta que use la lógica de exclusión y elige una opción de respuesta.
- Según el filtro que hayas elegido, verifica si las respuestas a tus preguntas de seguimiento parecen razonables.
Por ejemplo, puedes filtrar por encuestados que respondieron que eran veganos en la pregunta con lógica de exclusión y buscar respuestas relacionadas con la carne en preguntas posteriores de la encuesta. Si detectas muchas respuestas relacionadas con la carne, es probable que haya un problema con la lógica de exclusión.
Es importante mencionar que puede haber otras razones por las que los encuestados abandonan la encuesta.
¿Tus preguntas produjeron un sesgo en los resultados?
Las preguntas que tienen una opción de respuesta como clara ganadora son frecuentemente del tipo más valioso e interesante. Pero si una opción de respuesta domina de manera radical o sospechosa, esto puede ser un indicio de la presencia de un sesgo en la redacción de la pregunta.
Hemos escrito una guía completa para detectar y evitar los errores comunes en la redacción de preguntas, pero estos son algunos aspectos básicos:
- ¿Se emite algún juicio u opinión en tu pregunta? En caso afirmativo, puede que se trate de una pregunta sesgada.
- ¿Las opciones de respuesta o las preguntas se inclinan en alguna dirección? Las respuestas desequilibradas pueden influenciar a los encuestados.
- ¿Hay alguna pregunta en formato de acuerdo/en desacuerdo? Es probable que exista un sesgo de respuesta de consentimiento.
Si has revisado la redacción de la pregunta y no has detectado ninguno de estos problemas, es probable que no haya nada mal en la pregunta. Simplemente has identificado algo en lo que las personas comparten su opinión de forma generalizada.
¿Tu encuesta resultó abrumadora?
La paciencia de todo encuestado tiene un límite. Una encuesta larga pone a prueba esa paciencia, lo que obliga al encuestado a abandonar la encuesta o a adoptar una conducta en la que hace lo mínimo necesario. Es decir, el encuestado empieza a elegir respuestas que no reflejan sus opiniones reales a fin de terminar la encuesta más rápido.
Para detectar el punto crítico de los encuestados y determinar en qué momento abandonan la encuesta, observa la cantidad de respuestas de cada pregunta. Cuando la cantidad disminuya de forma significativa y no se recupere, podemos asumir con seguridad que muchos han abandonado la encuesta.
Detectar a una persona que ha adoptado esta conducta no es fácil, pero puedes buscar los siguientes indicios:
- Sospechosas diferencias en el promedio de tiempo utilizado para responder la encuesta. En específico, al encuestado le toma muchísimo tiempo completar la encuesta o muy poco tiempo.
Puedes ver los tiempos de respuesta ingresando a Respuestas individuales en la herramienta Analiza de SurveyMonkey. Aquí podrás ver el tiempo que utilizó cada encuestado para responder la encuesta.
- Un encuestado selecciona la misma opción de respuesta en todas las preguntas.
Para detectar este patrón en un encuestado determinado, observa sus respuestas en la encuesta en la pestaña Respuestas individuales. Si, por ejemplo, elige la opción C en todas las preguntas, estas respuestas podrían ser dudosas.
- El encuestado omite las preguntas abiertas o las responde con solo algunas palabras.
Es fácil buscar preguntas abiertas omitidas usando las técnicas que ya hemos analizado en este artículo. Sin embargo, decidir si una respuesta en particular es “válida” o no depende de ti.
La cantidad de preguntas abiertas omitidas es, casi siempre, relativamente alta. Esto no es una coincidencia. Están entre los tipos m´ás agotadores de preguntas para los encuestados. Por lo tanto, siempre que sea posible, evita usar más de 2 preguntas abiertas en tu encuesta.
La presencia de los patrones que hemos descrito en los resultados de tu encuesta no garantiza que haya un problema en ella. Sin embargo, estos patrones pueden ser una forma útil de identificar problemas potenciales que vale la pena revisar.
