Cómo analizar los datos de una encuesta

Ya tienes los resultados de las encuestas que publicaste en línea. Ahora es momento de aprovechar el poder del análisis para comprender los datos y presentarlos de una manera fácil de entender y que te permita transformarlos en acciones.

En esta guía, conocerás 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.

Es el proceso de convertir los datos sin procesar de una encuesta en resultados y percepciones prácticas que puedes interpretar y debatir. 

Obtener percepciones valiosas a partir de tus datos siempre es más sencillo si abordas el análisis de encuestas con un plan claro. Al comprender lo que deseas lograr con tu análisis, podrás analizar los datos de tus encuestas de manera más eficaz.

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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 se refieren a información numérica. Por ejemplo, en una encuesta de Net Promoter Score® (NPS), los clientes responderán con una escala del 1 al 10. Teniendo esto presente, los datos obtenidos serán exclusivamente numéricos, por lo que aportarán información cuantitativa. Este tipo de datos es ideal para realizar comparaciones directas y análisis estadísticos.

Por otro lado, los datos cualitativos se centran en información no numérica. Esta investigación por medio de encuestas tiene como objetivo descubrir el “porqué” detrás de los datos numéricos. Por ejemplo, podrías preguntar a los encuestados por qué eligieron un número determinado, donde ofrezcas un espacio para escribir una respuesta. Si bien los datos cualitativos son más difíciles de analizar, descubrir la historia detrás de ellos es vital.

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.

Te mostramos cómo interpretar los números y el significado detrás de tus resultados. 

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.

Como puedes observar, la gran mayoría de las personas respondió positivamente. 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 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 percepciones completas 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 sugieren los datos cuando se emplean 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 una gran 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 un punto de entrada interesante para futuras investigaciones.

Podrías combinar la pregunta sobre la 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. 

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Al realizar un análisis de encuestas, existen varios errores comunes en los que puedes caer. Te mostramos algunos errores que debes evitar.

El error más frecuente que cometen quienes se inician en la investigación al analizar encuestas es confundir la correlación con la causalidad. La causalidad ocurre cuando un factor causa directamente a 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 apresura en 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 característica 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 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 obtener respuestas confiables y llegar a tu público objetivo. 

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