Iniciar sesiónSuscríbete gratis
Resultados del blog
Mostrando 0 de 0 resultados
¡No pierdas la curiosidad! Encontrarás algo.
Consejos para encuestas

Cómo pulir los datos de una encuesta: siete aspectos a revisar antes de comenzar el análisis

Cómo pulir los datos de una encuesta: siete aspectos a revisar antes de comenzar el análisis

Por fin. Has recopilado las respuestas de la encuesta y tienes un montón de datos fantásticos que revisar.

¿Estás listo para comenzar a tomar decisiones estratégicas con base en tus nuevas percepciones?

No tan rápido. Hay un paso crucial que debes dar después de recibir las respuestas y antes de analizarlas: pulir los datos de la encuesta.

Pulir los datos de una encuesta conlleva identificar y eliminar respuestas de individuos que no coinciden con los criterios de tu público objetivo o que no respondieron concienzudamente.

Si se realiza de forma correcta, este proceso te proporciona un conjunto de respuestas optimizado que te permite tomar mejores decisiones. No obstante, si se ignora o se hace de manera deficiente, puede limitar tu capacidad de obtener percepciones valiosas y reducir la credibilidad de tus hallazgos.

Te mostraremos los casos en los que debes pulir los datos de una encuesta y cómo hacerlo con SurveyMonkey. Así, te cerciorarás de que los datos representen las experiencias de los encuestados antes de analizarlos.

Al decidir qué encuestados excluirás del análisis, deberás revisar la naturaleza de sus respuestas y sus antecedentes.

A continuación te proporcionamos 7 criterios que debes considerar al momento de decidir qué respuestas dejar afuera o eliminar:

1. Encuestados que responden solo algunas preguntas

Los encuestados que responden solo algunas de tus preguntas obligatorias pueden generar sesgos en los resultados generales por varios motivos:

  1. Puede ser un indicio de que no estaban calificados para responder la encuesta en primer lugar (lo que ocasionó que abandonaran la encuesta).
  2. Puede indicar que no estaban motivados y no fueron tan cuidadosos al responder como aquellos que se comprometieron a completarla.
  3. Cuando trabajas con un conjunto de datos incompletos, es probable que usar filtros o parámetros de comparación no te muestre el panorama completo, sino una vista parcial (y potencialmente sesgada).

Nota: Si muchos encuestados no completaron la encuesta, también puede significar que hubo problemas en el diseño de la encuesta (p. ej. se incluyeron preguntas irrelevantes, se hicieron demasiadas preguntas, la lógica de encuesta que se usó presentaba fallas, etc.).

En SurveyMonkey, puedes filtrar con facilidad las respuestas según su nivel de completitud. Para hacerlo, visita la página “Analiza resultados” de tu encuesta. Haz clic en “+ Filtrar” y luego “Filtra por nivel completado”.

Podrás marcar y aplicar el filtro “Respuestas completas” para ver solo los comentarios de las personas que respondieron todas las preguntas obligatorias de la encuesta e hicieron clic en “Listo” en la última página.

Obtén respuestas completas de tu mercado objetivo con SurveyMonkey Audience.

2. Encuestados que no cumplen los criterios del público objetivo

Supongamos que quieres encuestar a mujeres de entre 18 y 29 años.

En ese caso, no querrías que las respuestas de una mujer de 50 años influyan en los resultados generales, ¿verdad?

Independientemente de las especificaciones del público que elijas, puedes ignorar las respuestas de los encuestados que no se ajusten a tus criterios.

¿Qué sucede si no realizaste una pregunta que determine si el encuestado cumple o no los criterios del público objetivo que definiste? Todavía puedes agregar la información relevante de forma retroactiva creando y completando un campo de datos personalizados para cada encuestado (en el ejemplo anterior, el campo de datos personalizados puede ser la edad). Luego, puedes filtrar según los datos personalizados para enfocarte en las respuestas que te interesan.

Consejo profesional: Puedes evitar que ciertos grupos de personas respondan la encuesta haciendo una pregunta calificadora al comienzo.

3. Encuestados que responden la encuesta apresuradamente

Imaginemos que envías una encuesta de 10 preguntas a un encuestado.

Si solo le lleva algunos segundos completarla, es muy probable que esté respondiendo apresuradamente, lo que significa que no está leyendo las preguntas con atención y no se ha detenido a pensar las respuestas.

Entonces, ¿cómo decidir quién ha respondido de forma apresurada y quién no? La respuesta puede variar dependiendo del tema de la encuesta y los tipos de preguntas que realices.

Para identificar a los encuestados que respondieron tu encuesta de forma apresurada, determina el tiempo de respuesta promedio entre todos los encuestados. Esto te permitirá saber cuál es el tiempo “normal” que les lleva a los encuestados completar la encuesta.

Luego, intenta establecer ciertas reglas para detectar a estos encuestados, como: los “X” encuestados que respondieron más rápido la encuesta o el “X %” de encuestados que respondió la encuesta más rápido (en ambos casos “X” es un número). Si esto suena muy complicado, simplemente descarta a los individuos cuyos tiempos de respuesta sean mucho más cortos de lo normal (pero hazlo de manera cuidadosa).

Puedes detectar a estas personas de varias formas distintas:

  1. Filtra el tiempo de respuesta por encuestado solo si tienes pocas personas que respondieron la encuesta.

2. Si tienes más de un puñado de encuestados, exporta “Todos los datos de las respuestas”. El archivo descargado mostrará cuánto tiempo dedicó a la encuesta cada uno de los encuestados.

Una vez que identifiques quiénes respondieron apresuradamente, puedes eliminar sus respuestas.

4. Encuestados que seleccionan la misma opción de respuesta en todas las preguntas

Las personas que eligen la misma opción de respuesta una y otra vez (p. ej. la primera opción de respuesta) también responden apresuradamente, dado que contestan cada pregunta de la encuesta sin siquiera pensar en una respuesta.

Para detectar rápido quiénes eligen siempre la misma opción de respuesta, exporta las respuestas a un documento de Excel o software de estadística. Una vez que hayas encontrado quiénes son, puedes eliminar sus respuestas.

5. Encuestados que proporcionan respuestas poco realistas

Supongamos que preguntas a los encuestados cuánto tiempo ven televisión por semana en promedio. Si un encuestado responde "165 horas", es muy probable que esté exagerando (Pista: solo hay 168 horas en una semana).

A este tipo de respuestas lo llamamos un caso atípico, porque queda fuera del rango de respuestas del resto de los encuestados y es, honestamente, poco realista.

Al igual que para encontrar quiénes eligen siempre la misma opción de respuesta, puedes usar un documento de Excel o un software de estadísticas para identificar estos casos atípicos. Una vez que lo hayas hecho, puedes eliminar sus respuestas.

6. Encuestados que responden de manera incoherente

Cuando una respuesta de un encuestado contradice su respuesta a otra pregunta, es evidente que no está siendo honesto o no está prestando atención (¡o ambas cosas!).

Es probable que puedas detectar estas incoherencias aplicando múltiples filtros. Por ejemplo, supongamos que una de tus preguntas pedía a los encuestados que dijeran cuánto tiempo pasaban viendo televisión por semana. Cuando recibas las respuestas, puedes filtrar según aquellos que dijeron que miran al menos un poco.

En otra pregunta de tu encuesta, les preguntaste qué programas les gustaban más. Cuando termines de recopilar los comentarios, puedes además filtrar las respuestas por la opción de respuesta: “No veo televisión”.

Opción de filtrar por respuestas para pregunta de una encuesta

Después de aplicar ambos filtros, las respuestas que se muestren serán incoherentes, dado que los encuestados dijeron que no veían televisión en una pregunta y luego admitieron verla en otra.

Además, puedes detectar incoherencias después de exportar tus resultados en un documento de Excel o un software de estadísticas.

En cualquiera de los casos, una vez que detectes a los encuestados que brindaron respuestas incoherentes, puedes eliminar sus comentarios.

7. Encuestados que escriben respuestas sin sentido en las preguntas abiertas

Puede que las respuestas del estilo “Fdsklj” te hagan sonreír, pero no te llevarán lejos en el análisis.

Para que este tipo de respuestas sea detectado de manera temprana, revisa las respuestas a preguntas abiertas en SurveyMonkey. Luego podrás eliminar las respuestas que claramente no tienen sentido.

Consejo profesional: Las respuestas del tipo “ninguno” y aquellas con errores de ortografía no deben ser eliminadas. En el primer caso, es probable que el encuestado no haya considerado la pregunta relevante; en el segundo, es probable que el encuestado se haya equivocado en la escritura de una palabra o haya cometido un simple error de dedo.

Otra opción es etiquetar todas las respuestas que tengan sentido. Luego, una vez que hayas terminado de etiquetar, puedes simplemente filtrar por etiqueta para excluir los comentarios que no tengan sentido.