Cómo analizar los datos de una encuesta

Ya tienes los resultados de la encuesta que publicaste en línea. Ahora es el momento de analizar los datos y convertirlos en información práctica. Esta guía describe todas las etapas del proceso: limpia los datos de tu encuesta, resume los datos numéricos, conecta la retroalimentación de las preguntas abiertas y elabora un mensaje claro para las partes interesadas.

En esta guía te explicaremos qué es el análisis de encuestas, los diferentes tipos de datos con los que puedes interactuar y seis pasos para realizar un análisis de datos de encuestas eficaz.

El análisis de encuestas es el proceso de transformar los datos sin procesar de una encuesta en información práctica. Se centra en los patrones, tendencias y relaciones en tus respuestas, y utiliza métodos descriptivos (como recuentos, porcentajes y promedios) y métodos inferenciales (como correlaciones y pruebas de significación estadística) para interpretar los resultados de las encuestas y fundamentar las decisiones.

Un buen análisis de datos de encuestas comienza con una intención clara, ya que la mayoría de las encuestas combinan preguntas cerradas con comentarios de preguntas abiertas. Contar con un plan antes de comenzar el análisis (objetivos claros, un pequeño conjunto de preguntas prioritarias y una idea de quiénes se beneficiarán de la información), permite decidir cómo analizar los resultados y cuáles son las conclusiones más importantes.

Lectura relacionada: Cómo usar un diseño de encuesta y un plan de análisis de datos para generar mejores percepciones.

Las preguntas que planteas en una encuesta determinan directamente el tipo de datos que recibes. Los datos pueden ser cuantitativos o cualitativos. 

Los datos cuantitativos son respuestas numéricas de preguntas cerradas. Por ejemplo, en una encuesta de Net Promoter Score® (NPS), las calificaciones se basan en una escala de 0 a 10, y los valores numéricos se pueden contar, promediar y comparar entre grupos o a lo largo del tiempo.

Ejemplo de pregunta de encuesta: "¿Qué tan probable es que nos recomiendes a amigos o compañeros de trabajo? (de 0 a 10)".

Los datos numéricos son fantásticos para monitorear el progreso a lo largo del tiempo. Sin embargo, si deseas entender por qué alguien respondió de cierta manera, una pregunta de seguimiento que genere datos cualitativos es una excelente opción.

Los datos cualitativos son respuestas a preguntas abiertas donde las personas explican sus elecciones con sus propias palabras. Estas respuestas ponen de manifiesto las motivaciones, los puntos problemáticos y el contexto que hay detrás de las puntuaciones.

Ejemplo de pregunta de encuesta: "¿Cuál es el motivo principal de tu calificación?".

Cuando las respuestas empiezan a llegar, puede resultar difícil saber por dónde empezar. Estos seis pasos convierten el análisis de datos de encuestas en un proceso que puedes repetir fácilmente. Te ayudan a decidir qué es lo más importante, a estructurar los datos de tu encuesta y a elaborar un mensaje preciso, razonable y práctico para las partes interesadas.

Antes de comenzar con el análisis de la encuesta, debes asegurarte de que los datos recopilados se puedan utilizar. Limpiar los datos de tu encuesta significa decidir a qué encuestados excluir de tu análisis, eliminar las respuestas de mala calidad y eliminar las respuestas duplicadas.

Es posible que algunos encuestados solo hayan respondido una pequeña parte del total de preguntas, mientras que otros pueden haber completado la encuesta apresuradamente sin prestar atención a sus respuestas. Todos estos casos contribuyen a obtener datos de mala calidad, lo cual puede afectar la precisión de los resultados finales.

Un análisis de la calidad de las respuestas te ayudará a identificar las respuestas de la encuesta que no cumplan con tus criterios. Por ejemplo, si estás recopilando datos relacionados con la opinión de los clientes, una respuesta de alguien que no es cliente no será útil.

Prepara los datos de tu encuesta para hacerlos legibles (con el mismo formato y ordenados) y tendrás un conjunto de datos limpio y claro para realizar el análisis.

Las principales preguntas de investigación son las que guían toda la encuesta. Estas preguntas se relacionan con los objetivos de investigación que deberías haber formulado al establecer una meta para la encuesta.

Antes de profundizar en los detalles más específicos de tus datos, comienza con la pregunta principal de la encuesta. Por ejemplo, si tu pregunta fuera: “¿Te interesaría comprar este nuevo producto?”, entonces debes comenzar con la siguiente tabla de resultados.

¿Comprarías este producto si estuviera disponible hoy?

Como puedes observar, la gran mayoría de las personas respondió de forma positiva. Teniendo esto en cuenta, puedes continuar con los datos de otras preguntas para recopilar más información sobre este producto.

Las preguntas más amplias y generales de la encuesta te ayudarán a identificar las opiniones e ideas principales dentro de tus datos. Una vez que hayas sentado estas bases, podrás pasar a partes más complejas del análisis de datos para responder tus preguntas de investigación. 

A menudo, una de las mejores formas de comprender mejor los datos es desglosarlos. Tu empresa puede utilizar tabulaciones cruzadas (tablas cruzadas) para dividir los datos en grupos más pequeños en función de características compartidas. Por ejemplo, podrías filtrar los datos según el perfil de los encuestados. Tienes la opción de filtrar, comparar y crear reglas para analizar datos para cada segmento de usuarios.

Los filtros de datos son una forma poderosa de obtener una visión más completa sobre tus datos. Por ejemplo, si deseas saber cómo le fue a un producto entre diferentes grupos, podrías incluir preguntas demográficas en tu encuesta. A medida que las personas eligen un rango de edades, puedes filtrar las respuestas de cada grupo. Al comparar estos conjuntos de datos verás qué tanto le gusta tu producto a cada grupo de edad, lo que ayudaría a detectar al instante valores atípicos o grupos demográficos menos contentos.

Podrías filtrar por:

Aunque los datos cualitativos no arrojan los porcentajes o cifras exactas que puedes usar aquí, siempre puedes recurrir a herramientas de análisis de texto. Al recopilar respuestas escritas y someterlas a una de estas herramientas, podrías crear un análisis de sentimientos que muestre cómo se sienten tus clientes. 

Convertir datos sin procesar en percepciones implica demostrar que tus resultados tienen significancia estadística. Después de todo, debes asegurarte de que tus datos muestren un hallazgo real en lugar de simplemente seleccionar casos de manera sesgada. El análisis estadístico revela si las tendencias que observas son significativas y qué indican los datos cuando se analizan con otros conjuntos de datos. 

Existen varios métodos que puedes utilizar para demostrar la significancia estadística:

Más allá del análisis bruto, existen otros factores que determinan si los resultados son significativos o no. Por ejemplo, el número total de respuestas y los índices de finalización en comparación con el tamaño total de la muestra sugieren si tus resultados representan o no un grupo estadísticamente significativo.

Del mismo modo, es recomendable considerar el margen de error en los resultados de tu encuesta. El margen de error refleja qué tan fielmente reflejan tus resultados a toda la población. Un margen de error pequeño indica que tienes un alto nivel de confianza en la precisión de tus resultados, mientras que lo contrario sugiere que tus resultados podrían no representar la realidad. 

Si necesitas más respuestas para darle mayor valor a los resultados de tu encuesta, SurveyMonkey Audience te ofrece la solución. 

Los puntos de referencia son un proceso que permite comparar tus resultados con los de otras empresas o promedios de la industria. Incluso puedes medir tus resultados a lo largo del tiempo mediante experimentos de encuesta repetidos, y compararlos con datos recopilados en distintos trimestres o años. 

Las empresas de todo el mundo utilizan puntos de referencia de la experiencia del cliente para determinar cómo los perciben sus clientes en comparación con sus competidores. 

Al realizar un análisis longitudinal, descubrirás cómo los resultados de tu encuesta han cambiado con el tiempo. Por ejemplo, si organizas una conferencia anual, puedes pedir a los asistentes que califiquen su nivel de satisfacción con el evento mediante una encuesta de comentarios sobre la conferencia. Si la tasa de satisfacción promedio disminuye a lo largo del tiempo, tienes una oportunidad interesante para profundizar la investigación.

Podrías combinar la pregunta sobre satisfacción con una pregunta abierta donde pidas a las personas que expliquen su elección. Estos datos cualitativos arrojarán luz sobre lo que puede estar causando la disminución del nivel de satisfacción y te ayudarán a tomar medidas prácticas para solucionarlo. 

Incluso puedes hacer un seguimiento de los datos de subgrupos diferentes. Por ejemplo, digamos que los índices de satisfacción del personal de marketing se incrementan año con año, pero no los de los administradores. En ese caso, te convendría observar las respuestas que los administradores dieron a las diversas preguntas para ver si puedes comprender por qué están menos satisfechos que otros asistentes.

Los datos de tu encuesta tienen el poder de contar una historia. Comienza con tu pregunta de investigación principal, describe tus hallazgos y continúa a partir de allí. ¿Qué querías averiguar? ¿Qué aprendiste de tus datos? ¿Qué hallazgos específicos se destacan o son particularmente interesantes?

Siempre que sea posible, utiliza elementos visuales para respaldar tu informe. Tus lectores no querrán seguir leyendo párrafos interminables de números escritos. Una simple gráfica o palabra podría resumir tus resultados y permitir que las personas comprendan intuitivamente lo que dicen los datos. 

Ahora que ya has analizado tus datos y has encontrado significancia estadística, es hora de mostrar tus resultados al mundo. La creación de un informe completo que resuma lo que descubriste es el paso final en el análisis práctico de encuestas. Con este informe, puedes compartir tus hallazgos con tus compañeros de trabajo, lo que podría impulsar transformaciones en tu organización. 

Lectura relacionada: Cómo utilizar seis gráficas básicas para crear informes eficaces

Hasta los equipos más cuidadosos cometen los mismos errores en el análisis de encuestas. Estos suelen dividirse en dos categorías: problemas que debilitan los hallazgos y hábitos de generación de informes que hacen que los resultados parezcan más sólidos o más concluyentes de lo que realmente son. Reconocer estos patrones facilita su detección temprana y mantiene el análisis de los datos de la encuesta alineado con la realidad.

Utiliza estos patrones a modo de verificación rápida antes de finalizar el análisis de los datos de tu encuesta, para evitar que se filtren errores comunes en tus hallazgos o informes.

El error más común que cometen quienes se inician en la investigación al analizar encuestas es confundir la correlación con la causalidad. La causalidad se produce cuando un factor causa directamente otro. La correlación, en cambio, sucede cuando dos factores se mueven juntos pero pueden no estar relacionados.

Un gran ejemplo de esto son los efectos del clima frío. Beber chocolate caliente y usar guantes son variables que están relacionadas, tienden a subir y bajar juntas. Sin embargo, una no provoca la otra. Ambas son provocadas por un tercer factor, el clima frío.

El hecho de que dos factores se muevan juntos no significa que estén relacionados. Realizar un análisis de correlación te ayudará a identificar las relaciones entre tus datos.

Si confundes correlación con causalidad, podrías vincular dos datos que en realidad ocurren por otro motivo distinto. 

Como ya mencionamos, puedes pensar en los resultados de tu encuesta como si contaran una historia. Sin embargo, si seleccionas datos de manera sesgada, podrías estar pasando por alto el panorama completo al elegir solo aquellos datos que respaldan tu hipótesis.

Cuando intentas probar algo con una encuesta, puede ser frustrante si tus datos no coinciden. Tal vez algunos clientes no estén de acuerdo con una afirmación importante, o tus datos no reflejen una mayoría significativa desde el punto de vista estadístico. Independientemente de lo que encuentres, lo último que deberías hacer es ser extremadamente selectivo con los puntos de datos que utilizas.

Si tienes que elegir qué datos usar en tus cálculos, estás socavando la precisión de los resultados de tu encuesta.

En SurveyMonkey, sabemos mejor que nadie que realizar encuestas y recopilar resultados puede ser muy emocionante. Dicho esto, si te apresuras a calcular los resultados de la encuesta, es posible que pases por alto datos importantes que aún no se han completado. 

Las encuestas a menudo requieren grandes cantidades de respuestas para aumentar el nivel de confianza en los datos. Si te apresuras a calcular los resultados, es posible que tengas menos respuestas de las necesarias para demostrar la significancia estadística. 

Imagina que los resultados de tu encuesta muestren que el 100 % de los clientes están interesados en una nueva funcionalidad del producto. Aunque suene increíble, si solo una persona respondió tu encuesta, ¿qué tan seguro puedes estar de que tu muestra realmente refleja a tu clientela más amplia?

Las preguntas que incluyas en tu encuesta determinan directamente el tipo y la calidad de los datos que recibes. Teniendo esto en cuenta, los datos serán tan buenos como la calidad de las preguntas de tu encuesta. 

Estas son algunas sugerencias:

Cuando las encuestas que escribes y envías son de mejor calidad, naturalmente también mejora la calidad de los datos que recopilas.

Existen muchos aspectos del análisis de datos de una encuesta, desde observar los resultados principales hasta dividir los datos y generar informes sobre dichos resultados. 

SurveyMonkey tiene plantillas y herramientas de análisis de encuestas que harán que sea más fácil que nunca llegar a tu público objetivo y obtener respuestas en las que puedas confiar. 

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NPS, Net Promoter y Net Promoter Score son marcas comerciales registradas de Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company y Fred Reichheld.