Cómo separar el ruido de la señal en nuestra encuesta: 4 consejos para tener en cuenta en el análisis de datos
Diseñaste una encuesta online, la difundiste, recopilaste una masa crítica interesante de datos… ¿tu trabajo ha terminado? Lamentablemente (y afortunadamente, veremos) no. Para poder comenzar a tomar decisiones estratégicas sobre la base de la información relevada falta la fase tal vez más importante de las encuestas: la del análisis de los datos, esa que nos permite separar la señal del ruido y nos entrega las verdaderas observaciones.
El objetivo de este proceso en el que “pulimos” la información es optimizar las respuestas obtenidas en la encuesta online. Saltear este proceso es riesgoso, ya que puede limitar la capacidad de obtener información clave y sesgar la credibilidad de las conclusiones que extraeremos.
“Los encuestados que responden solamente parte del cuestionario pueden generar sesgos en los resultados generales ya sea porque no estaban calificados para responder o porque no estaban verdaderamente motivados por la encuesta”
Entonces, para entender qué encuestados deben ser excluidos del análisis y revisar la naturaleza de sus respuestas, te presentamos a continuación algunos criterios que importantes para considerar a la hora de “podar” la información:
Las respuestas “perezosas”
Los encuestados que responden solamente parte del cuestionario en línea pueden generar sesgos en los resultados generales ya sea porque no estaban calificados para responder o porque no estaban verdaderamente motivados por la encuesta. A su vez, si en esta fase varios encuestados no completaron la encuesta online, esto puede ser una señal de que hubo problemas en su diseño.
Por esto, a veces es necesario que te tomes unos minutos para evaluar las “completitud” de las respuestas y puedas sacar algunas conclusiones: ¿cuántas personas dejaron una o más respuestas sin completar? ¿cuál fue la respuesta más omitida?
Estos datos te permitirán tomar decisiones previas al análisis como, por ejemplo, omitir las respuestas de los participantes más perezosos o, llegado el caso, quitar una respuesta del análisis.
Las respuestas sin sentido
Cuando se trata de las respuestas abiertas obligatorias, nunca falta el participante que llena la caja de texto con una serie de letras tipeadas al azar, como por ejemplo “jdgsgre”. Claramente, esta información no te dejará avanzar demasiado en el análisis.
Te recomendamos bucear en la pestaña de participantes para detectar lo antes posible estas respuestas y eliminarlas. De ser posible, etiqueta las respuestas que sí sean señal para luego filtrar y excluir esos comentarios ruidosos.
Respuestas inverosímiles
¿Has oído hablar de los casos atípicos? Son aquellas respuestas excesivamente fuera de rango de las del resto de los participantes. Es decir, las respuestas poco realistas.
Veámoslo con un ejemplo. Supongamos que estás realizando una encuesta sobre hábitos de consumo de café y preguntas. ¿Cuántos cafés sueles tomar por día? ¿Qué hacemos con aquellos que confiesan tomar 50 cafés diarios (a razón de más de tres por hora durante 16 horas de una jornada)?
Esas respuestas sin duda van a distorsionar las resultados de tu encuesta online, entonces, necesitamos podarlas.
Tal como te recomendamos en el caso anterior, puedes usar las herramientas para filtrar y seleccionar estas respuestas y, cuando lo hayas hecho, eliminarlas.
Respuestas de outsiders
¿Qué pasa cuando la persona que responde el cuestionario en línea no cumple con los requisitos del target buscado? Siguiendo con el ejemplo anterior, buscas conocer el mundo de los amantes del café pero quien responde no toma café.
En estos casos, una técnica básica para evitar encontrarnos con estos participantes es realizar una pregunta calificatoria cerrada al inicio del cuestionario, una que determine si el encuestado cumple o no los criterios del público objetivo que definiste. En este caso sería la pregunta cerrada ¿Tomas al menos un café diario? SI/NO.
Ahora bien, si te has olvidado de aplicar esa pregunta filtro en el cuestionario en línea todavía puedes crear de manera retroactiva un campo de datos personalizados para cada encuestado (por ejemplo, datos sociodemográficos al final de la encuesta). Luego, puedes filtrar según los datos personalizados para enfocarte en las respuestas del target que realmente qe te interesa estudiar.
Limpiar datos de encuestas en línea es una práctica necesaria pero muy gratificante. Focalizar recursos en este proceso te permitirá optimizar la información, separar la paja del trigo y, en definitiva, tomar mejores decisiones.
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