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Limpeza de dados de pesquisa: sete itens a serem verificados antes de iniciar sua análise

Limpeza de dados de pesquisa: sete itens a serem verificados antes de iniciar sua análise

Finalmente. Você coletou as respostas e tem ótimos dados para analisar.

Você está pronto para começar a tomar decisões estratégicas com base nesses novos insights?

Ainda não. Há uma etapa crucial entre o recebimento e a análise das respostas: a limpeza de dados.

A limpeza de dados de pesquisa envolve a identificação e remoção de respostas de indivíduos que não correspondem aos critérios do público-alvo ou que não responderam adequadamente às suas perguntas.

Se realizada corretamente, a limpeza resulta em um conjunto melhor de respostas que possibilita tomar melhores decisões. Se ignorada ou realizada de forma inadequada, ela pode limitar sua capacidade de captar insights de valor e diminuir a credibilidade das suas descobertas.

Explicaremos os casos mais comuns de limpeza de dados de pesquisa e mostraremos como fazer isso na SurveyMonkey. Dessa forma, você saberá como manter os resultados representativos das experiências dos respondentes antes de analisar esses dados.

Quando realizar a limpeza de dados de pesquisa

Ao decidir quais respondentes excluir da sua análise, é necessário analisar a natureza e o contexto das respostas.

Veja abaixo sete critérios a serem considerados ao decidir quais respostas filtrar ou remover:

1. Respondentes que deixaram perguntas em branco

Respondentes que deixam algumas perguntas obrigatórias em branco podem enviesar seus resultados gerais, por vários motivos:

  1. Pode ser um sinal de que eles não se qualificam para sua pesquisa (resultando no abandono dela).
  2. Pode indicar que eles não se sentiram envolvidos ou não se importaram com as respostas tanto quanto os demais.
  3. Ao trabalhar com um conjunto de dados incompleto, é possível que o uso de filtros ou regras de comparação possibilite apenas uma visão parcial (e possivelmente enviesada).

Observação: se vários respondentes não concluíram a pesquisa, também pode significar que o layout dela continha problemas (como perguntas irrelevantes, muitas perguntas, lógica incorreta, etc.).

Na SurveyMonkey, é possível filtrar facilmente as respostas por grau de conclusão. Para fazer isso, acesse a página "Analisar respostas" da pesquisa. Clique em "+ Filtrar" e filtre por "Respostas completas".

Marque a opção "Respostas completas" para ver feedback apenas de pessoas que responderam a todas as perguntas obrigatórias da pesquisa e clicaram em "Concluído" na última página.

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2. Respondentes que não atendem aos seus critérios

Vamos imaginar, por exemplo, que você queira realizar uma pesquisa com mulheres de 18 a 29 anos.

Se uma mulher de 50 anos respondesse à pesquisa, isso influenciaria suas descobertas gerais.

Quaisquer que sejam suas especificações de público, é possível ignorar os respondentes que não corresponderem a elas filtrando-os.

Se você não tiver feito uma pergunta que determina se os respondentes atendem ou não aos seus critérios, é possível adicionar informações relevantes de forma retroativa criando e preenchendo um campo de dados personalizados para cada respondente. No exemplo acima, esse campo pode ser "Idade". Em seguida, é possível usar esse dado personalizado para filtrar as respostas desejadas.

Dica profissional: é possível impedir que alguns grupos de indivíduos respondam à pesquisa adicionando uma pergunta de triagem logo no início.

3. Respondentes que passam pela pesquisa com pressa

Vamos imaginar que você tenha enviado uma pesquisa com dez perguntas a um respondente.

Se ele demorar apenas alguns segundos para concluí-la, é provável que tenha passado pelas perguntas com pressa, não lendo e respondendo sem atenção.

Como decidir quem fez isso ou não? A resposta pode variar de acordo com o assunto da pesquisa e os tipos de pergunta feitos.

Para identificar esse tipo de respondente, calcule o tempo médio de resposta entre todos os respondentes. Esse será o tempo "normal" que leva para os respondentes concluírem a pesquisa.

Em seguida, tente estabelecer algumas regras para identificar quem acelerou na pesquisa, como: o número ou a porcentagem dos respondentes mais rápidos. Se isso for muito complicado, basta desconsiderar os indivíduos cujo tempo de resposta é muito inferior ao normal. No entanto, faça-o com cuidado.

É possível identificar quem respondeu à pesquisa muito rápido de diferentes maneiras:

  1. Filtre o tempo de resposta por respondente se apenas algumas pessoas participaram da pesquisa.

2. Se o número de respondentes for maior, exporte os "Dados de todas as respostas". O arquivo baixado mostrará o tempo que cada respondente levou para responder à pesquisa.

Após identificar esses respondentes apressados, é possível excluir as respostas deles.

4. Respondentes que escolhem a mesma opção para todas as perguntas

Isso ocorre, por exemplo, quando o respondente escolhe a primeira opção de resposta em todas as perguntas. Esses respondentes são parecidos com aqueles que passam pela pesquisa com pressa, pois também respondem sem prestar muita atenção.

Para identificar os respondentes que fornecem a mesma opção de resposta em todas as perguntas, exporte as respostas para o Excel ou um software de estatística. Após identificá-los, é possível excluir as respostas deles.

5. Respondentes que fornecem respostas irrealistas

Vamos imaginar que você tenha perguntado aos respondentes quanto tempo eles assistem à TV, em média, por semana. Se alguém responder 165 horas, é provável que esteja exagerando. Dica: uma semana tem apenas 168 horas.

Nós nos referimos a esse tipo de resposta como exceção, pois não se enquadra no intervalo de respostas dos demais respondentes e é irrealista.

Aqui também é possível usar o Excel ou um software de estatística para identificar as exceções. Após identificá-las, é possível excluir as respostas desses respondentes.

6. Respondentes que fornecem respostas inconsistentes

Quando uma resposta contradiz a resposta a outra pergunta, fica claro que o respondente não foi cuidadoso e/ou sincero.

É possível descobrir essas inconsistências aplicando vários filtros. Vamos considerar o exemplo de pergunta usado no item anterior, relacionado ao tempo na TV. Após receber as respostas, filtre pelos respondentes que afirmaram assistir pelo menos um pouco.

Outra pergunta da pesquisa é relacionada aos programas que os respondentes mais gostam. Quando terminar de coletar o feedback, filtre também pela opção de resposta "Não assisto à TV".

Depois de aplicar esses dois filtros, as respostas exibidas serão inconsistentes, pois os respondentes afirmaram que não assistem à TV em uma pergunta, mas depois admitiram que assistem em outra.

Também é possível identificar inconsistências exportando os resultados para o Excel ou um software de estatística.

Em qualquer um desses casos, após identificar os respondentes que fornecem respostas inconsistentes, é possível excluí-las.

7. Respondentes que dão feedback sem sentido em perguntas abertas

Respostas do tipo "Fdsklj" podem fazer você sorrir, mas prejudicam sua análise.

Para identificar esses tipos de resposta logo no início, analise seu feedback de respostas abertas na SurveyMonkey. Em seguida, é possível excluir as respostas que não fazem sentido.

Dica profissional: respostas como "Nenhum" ou com erro ortográfico não devem ser excluídas. No primeiro caso, é possível que o respondente não tenha considerado a pergunta relevante. Já no segundo caso, o respondente pode ter cometido um erro ortográfico ou de digitação.

Outra opção é marcar as respostas que fazem sentido com tags. Em seguida, basta filtrar pelas tags para excluir os feedbacks sem sentido.

Observação: você coletou respostas pelo nosso painel de pesquisas, o SurveyMonkey Audience? Se você identificar respondentes no estudo cujo feedback possa ser associado a qualquer um desses problemas mencionados acima, reaplicaremos sua pesquisa para substituir essas respostas, sem custo adicional.

Como limpar seus dados na SurveyMonkey

Em todos os casos acima, as opções são filtrar ou excluir as respostas. Já vimos como filtrá-las. Excluí-las é igualmente simples.

  1. Acesse a guia "Respostas individuais" na visualização "Analisar respostas" da pesquisa.
  2. Em cada respondente, há um botão "Excluir" acima do feedback. Clique nele para remover as respostas dos seus resultados.

Ao decidir entre filtrar ou excluir as respostas, lembre-se de que a exclusão é uma ação permanente. Você pode entrar em contato conosco para tentar recuperar quaisquer dados excluídos, mas não podemos garantir que isso será possível. Portanto, exclua somente os resultados que você acredita que não serão necessários posteriormente. Caso contrário, filtre-os sempre que possível.

A limpeza de dados de pesquisa é uma prática importante. Ela permite concentrar seu tempo e recursos na análise das respostas mais importantes que resultarão em decisões melhores e de forma mais rápida.

Portanto, tente usar esse recurso na sua próxima pesquisa. Quando você menos esperar, a limpeza de dados de pesquisa terá se tornado algo natural.