Come sviluppare un piano di analisi dei dati in sette passaggi
Crea un piano d'azione per analizzare i dati e raggiungere gli obiettivi della tua ricerca.
Una volta concluso il sondaggio, è il momento di elaborare un piano per analizzare i dati raccolti. Se non sai bene come fare, non preoccuparti; in questo articolo troverai un esempio di piano di analisi e una guida dettagliata per crearlo, oltre a un'utile sintesi delle linee guida.
Che cos'è un piano di analisi dei dati?
Un piano di analisi dei dati è un modello schematico che delinea le strategie, i metodi e le fasi per organizzare i dati ottenuti da un questionario o una ricerca di mercato.
Si tratta di un passaggio essenziale per il buon esito della ricerca, perché funge da guida per l'elaborazione e l'interpretazione dei dati in modo da ridurre al minimo possibili errori e migliorare l'affidabilità dei risultati. Un piano di analisi permette di organizzare i dati in modo ottimale, prendere decisioni migliori e rimanere sempre in linea con gli obiettivi della ricerca.
Sette passaggi per sviluppare un piano di analisi dei dati
L'elaborazione di un piano di analisi dei dati può essere suddivisa in sette passaggi principali. Seguendo questa procedura, potrai organizzare l'analisi in modo da ottenere risultati ottimali.
1. Definire gli obiettivi
Un piano di analisi dei dati deve essere in linea con gli obiettivi iniziali stabiliti per l'indagine. Prima di crearlo, quindi, è bene riesaminare questi obiettivi.
Esaminiamo un esempio di piano di analisi per capire come allineare il piano agli obiettivi:
Ipotizziamo che stai svolgendo un sondaggio tra gli studenti universitari riguardo all'offerta di bar e ristoranti nel loro campus. Il tuo obiettivo è raccogliere un feedback sull'offerta attualmente disponibile e capire se e quali altre opzioni vorrebbero gli studenti.
Per raggiungere questo obiettivo, le domande dell'indagine potrebbero essere:
- Su una scala da 1 a 5, qual è il suo grado di soddisfazione per la varietà dell'offerta di bar e ristoranti nel campus?
- Quali dei seguenti ristoranti frequenta più spesso?
- Cosa le piace di più del ristorante che frequenta più spesso? Selezioni tutte le opzioni applicabili.
- Se potesse aggiungere un'altra opzione, quale ristorante, bar o catena di ristorazione sceglierebbe?
Il tuo metodo di analisi dei dati dovrebbe essere adeguato alle domande del questionario e ai dati raccolti. In questo caso sarebbe opportuno creare un piano di analisi per ricerche quantitative.
2. Esaminare i dati
A questo punto, prima di trarre conclusioni occorre ripulire i dati per accertarsi di ottenere risultati accurati che rappresentino la popolazione target. Ripulendo i dati si possono eliminare eventuali bias e informazioni irrilevanti, oltre a migliorare la qualità dei risultati.
Per ripulire i dati, escludi le seguenti categorie di rispondenti:
- Chi ha risposto soltanto a una parte delle domande
- Chi non soddisfa i tuoi criteri target
- Chi ha risposto in modo affrettato/ha scelto la stessa risposta
- Chi fornisce risposte non realistiche
- Chi dà risposte incoerenti
- Chi fornisce un feedback insensato nelle domande a risposta aperta
Con SurveyMonkey puoi utilizzare la Banca delle domande per favorire risposte sincere, applicare la logica di indagine per valutare i rispondenti e filtrare facilmente le risposte in base alla completezza.
3. Preparare i dati per l'analisi
Dopo averli ripuliti, i dati devono essere preparati per l'analisi statistica. Questa operazione prevede la strutturazione dei set di dati, per assicurare che vengano applicati metodi analitici appropriati per rispondere ai quesiti della ricerca.
Per preparare i dati per l'analisi, organizza le domande del sondaggio in modo metodico, allineandole a ciascuno dei quesiti principali della tua ricerca. Per agevolare la visualizzazione, può essere utile il formato tabellare.
Riconsiderando il precedente esempio di analisi sull'offerta di bar e ristoranti nel campus universitario, la tabella potrebbe essere così:
| Quesito della ricerca | Domanda/e dell'indagine |
| Gli studenti vorrebbero avere a disposizione un'offerta maggiore di bar e ristoranti nel campus? | - Su una scala da 1 a 5, qual è il suo grado di soddisfazione per la varietà dell'offerta di bar e ristoranti nel campus? - Se potesse aggiungere un'altra opzione, quale ristorante, bar o catena di ristorazione sceglierebbe? |
| Quali sono le opzioni più popolari e perché? | - Quali dei seguenti ristoranti frequenta più spesso? - Cosa le piace di più del ristorante che frequenta più spesso? Selezioni tutte le opzioni applicabili. |
| Per ogni opzione di ristorazione, quale tipologia di studenti esprime maggiore gradimento? | - Qual è la sua età? - Con quale genere si identifica? - È iscritto/a a un corso di laurea o di specializzazione post laurea? |
4. Scegliere il miglior metodo di analisi
A questo punto è necessario scegliere il metodo di analisi più appropriato per la ricerca, accertandosi che sia adeguato per le relazioni che si intendono esaminare all'interno dei dati.
Ecco alcuni dei metodi più comuni:
- Analisi descrittiva
- Questo tipo di analisi sintetizza le caratteristiche del set di dati.
- Metodi: media, mediana, modale, distribuzione della frequenza, percentuale e deviazione standard.
- Esempio: qual è la valutazione di soddisfazione media degli studenti partecipanti al sondaggio?
- Analisi comparativa
- Questa analisi confronta i gruppi e i relativi dati per determinare le differenze.
- Metodi: test T, ANOVA (analisi della varianza) e test del chi quadrato.
- Esempio: esiste una differenza significativa nel livello di soddisfazione degli studenti universitari rispetto a quelli iscritti a un dottorato?
- Analisi della correlazione
- L'analisi della correlazione valuta la relazione tra almeno due variabili.
- Metodi: correlazione di Pearson, correlazione per ranghi di Spearman.
- Esempio: esiste una relazione tra l'età di uno studente e la sua soddisfazione per l'offerta di bar e ristoranti?
- Analisi dei dati qualitativi
- Si tratta di un'analisi delle risposte aperte per pattern testuali. È particolarmente adatta per le ricerche qualitative.
- Metodi: analisi tematica, analisi dei contenuti, codifica.
- Esempio: è possibile rintracciare una risposta ricorrente tra le opzioni di ristorazione aggiuntive che i rispondenti vorrebbero nel campus?
5. Stabilire tempistiche e risorse
Infine, occorre stabilire le tempistiche del piano e assegnare le risorse.
Suddividi le attività in diverse fasi gestibili per definire una tempistica del progetto. Stabilisci delle scadenze realistiche per ogni attività in modo da mantenere i progressi verso il tuo obiettivo. Per tenere alta la motivazione nel corso dell'intero processo, individua i traguardi da raggiungere, sia quelli minori che quelli più importanti.
Per la valutazione delle risorse, è indispensabile assegnare i compiti ai membri del team in base alle capacità e alle competenze di ciascuno. In questa fase, stabilisci anche quale software o tecnologia è più opportuno utilizzare, per esempio SPSS, SAS o Tableau.
Oltre a questo, prevedi dei controlli periodici per monitorare l'andamento del processo e assicurarti che le attività siano completate entro i tempi stabiliti.
Questo approccio permette di promuovere la responsabilità, ottimizzare l'uso delle risorse e mantenere la giusta motivazione per il conseguimento degli obiettivi del progetto.
6. Interpretare i risultati e stilare una relazione
Dopo avere analizzato i dati, è il momento di interpretare i risultati ottenuti ed elaborare una relazione. Questo significa collegare i risultati agli obiettivi originali della ricerca e preparare una relazione sull'analisi dell'indagine, che illustri schemi ricorrenti, tendenze e informazioni fondamentali in un formato chiaro per tutte le parti interessate.
Per mostrare i dati puoi ricorrere a dei supporti visivi, come infografiche, diagrammi e grafici. Nella stesura della relazione, assicurati di fornire una descrizione dettagliata dei risultati ottenuti e degli eventuali limiti, senza tralasciare possibili suggerimenti.
Altre risorse: Come analizzare i dati di un'indagine.
7. Revisionare e perfezionare il piano di analisi dei dati
Dopo avere interpretato i dati e stilato la relazione, è importante revisionare il piano di analisi per valutarne l'efficacia.
Questo passaggio è utile per migliorare il processo di analisi e garantire l'efficacia delle analisi future, che potranno essere perfezionate sulla base del feedback ricevuto dal team e dalle altre parti interessate. Inoltre, se svolgi regolarmente ricerche di mercato, considera l'idea di creare un modello per il piano di analisi dei dati.
Linee guida per l'elaborazione del piano di analisi dei dati
Prima di iniziare, ecco qui una sintesi delle linee guida più utili per la creazione di un piano di analisi dei dati.
- Allinea il piano con gli obiettivi della ricerca. Assicurati che il piano di analisi sia sempre coerente con gli obiettivi di ricerca originali, affinché i risultati finali siano congrui allo scopo previsto dell'indagine.
- Prevedi una fase di ripulitura dei dati. È buona norma pianificare con anticipo la ripulitura dei dati per esser certi che quelli analizzati siano rilevanti ai fini del progetto. Stabilisci dei protocolli per gestire dati mancanti e incongruenze prima di procedere con l'analisi.
- Scegli la tecnica di analisi più adatta. La scelta della tecnica di analisi dovrà basarsi sul tipo di dati (quantitativi, qualitativi, categorici, ecc.) e sulle relazioni che si intendono esaminare. Utilizzando il metodo corretto, si otterranno risultati migliori sotto il profilo della validità e della rilevanza.
- Utilizza un modello per il piano di analisi dei dati. Se svolgi regolarmente ricerche di mercato, potrebbe essere utile creare un modello per il piano di analisi o utilizzarne uno di terze parti.
SurveyMonkey offre validi supporti per l'analisi dei dati delle ricerche di mercato
Un piano di analisi dei dati funge da guida per organizzare i dati di un'indagine. Nell'ambito di una ricerca di mercato, è fondamentale elaborarne uno per gestire i tempi in modo più efficiente e svolgere un'analisi più precisa.
La soluzione per ricerche di mercato SurveyMonkey ti permette di ottenere informazioni basate sull'IA per accelerare ogni fase della tua ricerca. Si tratta di una piattaforma intuitiva, progettata per aiutarti a ottenere rapidamente le informazioni più utili per prendere decisioni migliori. Offre addirittura opzioni di report ed esportazione personalizzate per semplificare la presentazione dei risultati.