Como desenvolver um plano de análise de dados em 7 etapas
Crie um plano de análise de dados para atingir seus objetivos de pesquisa.
Chegaram os resultados do questionário. Agora é hora de criar um plano de análise de dados. Não sabe como fazer isso? Não se preocupe. Neste artigo, damos um exemplo de plano de análise de dados, fornecemos um guia detalhado de como criar esse plano e indicamos as práticas recomendadas.
O que é um plano de análise de dados?
O plano de análise de dados descreve as estratégias, os métodos e as etapas para a organização dos dados de questionários ou pesquisas de mercado.
O plano de análise de dados é essencial para o sucesso da pesquisa, orientando o processamento e a interpretação dos dados para minimizar erros e aumentar a confiabilidade. Ele mantém os dados organizados, oferece suporte à tomada de decisões e garante o alinhamento com os objetivos da pesquisa.
Como criar um plano de análise de dados
A criação do plano de análise de dados pode ser dividida em sete etapas principais. Siga as etapas a seguir para organizar sua análise de dados e obter os melhores resultados.
1. Defina seus objetivos
O plano de análise de dados deve ser alinhado aos objetivos iniciais do seu questionário. Revise-os antes de criar seu plano.
Confira este exemplo de como alinhar o plano de análise de dados aos objetivos da pesquisa:
Você está realizando um questionário com estudantes universitários sobre as opções de refeição do campus. Seu objetivo é obter feedback sobre as opções oferecidas e descobrir se eles gostariam de ter outras opções.
Para alcançar esse objetivo, suas perguntas do questionário podem ser da seguinte forma:
- Em uma escala de 1 a 5, qual é seu nível de satisfação com a variedade de opções de refeição disponíveis na universidade?
- Qual dos seguintes restaurantes você mais frequenta?
- O que mais lhe agrada a respeito do restaurante que você mais frequenta? Selecione todas as opções aplicáveis.
- Se você pudesse incluir outra opção, qual restaurante ou rede escolheria?
Adapte seu método de análise de dados com base nas perguntas do questionário e nos dados obtidos. Nesse caso, você deve criar um plano de análise de dados para pesquisa quantitativa.
2. Inspecione os dados
Em seguida, limpe seus dados para garantir resultados precisos que representem sua população-alvo antes de tirar conclusões. A limpeza dos dados ajuda a eliminar vieses, reduzir distorções e melhorar a qualidade dos resultados.
Para limpar os dados, remova respondentes que:
- deixam perguntas em branco;
- não atendem aos seus critérios;
- escolhem a mesma opção de resposta para todas as perguntas;
- fornecem respostas irrealistas;
- fornecem respostas inconsistentes; e
- fornecem feedback sem sentido em perguntas abertas.
Com a SurveyMonkey, você pode usar nosso Banco de perguntas para incentivar respostas sinceras, aplicar lógica para eliminar respondentes não aplicáveis e filtrar as respostas completas com facilidade.
3. Prepare os dados para a análise
Após a limpeza dos dados, chegou a hora de prepará-los para a análise estatística. Estruture seu conjunto de dados para garantir que os métodos analíticos adequados sejam aplicados para responder às suas perguntas de pesquisa.
Para preparar os dados para análise, organize as perguntas do questionário de forma metódica alinhando-as às suas perguntas centrais de pesquisa. A organização delas no formato de tabela pode facilitar a visualização.
Considerando o exemplo anterior de análise de dados sobre as opções de refeição da universidade, a tabela pode ficar desta forma:
| Pergunta de pesquisa | Perguntas do questionário |
| Os estudantes gostariam de ter outras opções de refeição na universidade? | - Em uma escala de 1 a 5, qual é seu nível de satisfação com a variedade de opções de refeição disponíveis na universidade? - Se você pudesse incluir outra opção, qual restaurante ou rede escolheria? |
| Quais são as opções de restaurante mais populares e por quê? | - Qual dos seguintes restaurantes você mais frequenta? - O que mais lhe agrada a respeito do restaurante que você mais frequenta? Selecione todas as opções aplicáveis. |
| Qual tipo de estudante prefere cada opção de restaurante? | - Qual é a sua idade? - Com qual gênero você se identifica? - Você é estudante da graduação ou da pós-graduação? |
4. Escolha o método de análise certo
Em seguida, selecione o método de análise mais adequado para sua pesquisa, alinhado às relações que você busca nos dados.
Alguns métodos comuns de análise de dados incluem:
- Análise descritiva
- Esse tipo de análise proporciona um resumo dos recursos do conjunto de dados.
- Métodos: média, mediana, moda, distribuição de frequência, porcentagem e desvio padrão.
- Exemplo: qual é o nível médio de satisfação dos respondentes do questionário?
- Análise comparativa
- Esse tipo de análise proporciona uma comparação de grupos e os dados relacionados para determinar diferenças.
- Métodos: teste t, teste de análise de variância (ANOVA) e teste qui-quadrado.
- Exemplo: há uma diferença significativa no nível de satisfação entre estudantes de graduação e de pós-graduação?
- Análise de correlação
- Esse tipo de análise avalia a relação entre pelo menos duas variáveis.
- Métodos: correlação de Pearson, correlação de postos de Spearman.
- Exemplo: existe uma relação entre a idade e o nível de satisfação com as opções de refeição?
- Análise de dados qualitativos
- Análise de respostas abertas em busca de padrões textuais. Esse tipo de análise é mais adequado para pesquisas qualitativas.
- Métodos: análise temática, análise de conteúdo, codificação.
- Exemplo: existe algum tema entre as opções adicionais de restaurante que os estudantes gostariam de ter na universidade?
5. Defina o cronograma e os recursos
Por fim, determine um cronograma para seu plano de análise de dados e aloque recursos.
Para isso, divida as tarefas em etapas gerenciáveis. Defina prazos realistas para cada tarefa a fim de manter o desenvolvimento em direção ao seu objetivo. Identifique pequenos e grandes marcos para manter a motivação durante todo o processo.
Atribua as tarefas aos membros da equipe de acordo com as habilidades e o conhecimento de cada pessoa. Identifique os softwares e as tecnologias adequadas, como SPSS, SAS ou Tableau.
Estabeleça verificações regulares para monitorar o andamento e garantir que as tarefas sejam concluídas dentro do prazo.
Essa abordagem promove a prestação de contas, otimiza o uso de recursos e ajuda a manter o ritmo para alcançar os objetivos do projeto.
6. Interprete e apresente as descobertas
Após a análise dos dados, a próxima etapa é interpretar e apresentar as descobertas. Associe as descobertas aos objetivos originais da pesquisa e gere um relatório de análise do questionário destacando os padrões, as tendências e os principais insights de forma clara para as partes interessadas.
Use recursos visuais, como infográficos, gráficos e tabelas para ilustrar os dados. Ao elaborar o relatório, aborde descobertas e restrições detalhadas, e indique recomendações, se aplicável.
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7. Revise e ajuste o plano de análise de dados
Depois de interpretar os dados e gerar um relatório do questionário, é importante revisar e eficácia do seu plano de análise.
Essa revisão ajuda a identificar melhorias no processo e garantir a eficácia de análises futuras. Incorpore feedback de partes interessadas e da equipe para aperfeiçoar seu próximo plano de análise de dados. Se você realiza pesquisas de mercado com regularidade, considere criar um modelo de plano de análise.
Práticas recomendadas de planos de análise de dados
Antes de começar a criar seu plano de análise de dados, confira estas práticas recomendadas:
- Alinhe o plano aos objetivos da pesquisa. Certifique-se de que seu plano de análise de dados esteja alinhado aos objetivos originais da pesquisa. Dessa forma, você garante que as descobertas também estejam alinhadas aos objetivos do questionário.
- Inclua a limpeza de dados no planejamento. É recomendável planejar a limpeza de dados com antecedência para garantir que os dados analisados sejam relevantes para o projeto. Defina protocolos para lidar com dados ausentes e inconsistências antes de analisar os dados.
- Escolha a técnica de análise mais adequada com base no tipo de dados (quantitativos, qualitativos, categóricos, etc.) e nas relações sendo analisadas. O uso do método certo aumenta a validade e a relevância dos resultados.
- Use um modelo de plano de análise de dados. Se você realiza pesquisas de mercado com frequência, crie um modelo de plano de análise ou use um modelo de terceiros.
A SurveyMonkey ajuda na análise de dados de pesquisas de mercado
O plano de análise de dados serve como um roteiro de como organizar os dados de questionários. A criação de um plano de análise é crucial para o processo de pesquisa de mercado, tornando o gerenciamento de tempo mais eficiente e a análise mais detalhada.
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