Jak správně vyhodnotit dotazník

Dotazníky jsou jedním z nejoblíbenějších nástrojů pro sběr dat v různých oblastech, jako jsou marketing, sociální vědy, personalistika nebo průzkum trhu. Aby bylo možné získat užitečné informace z těchto průzkumů, je důležité vědět jak správně vyhodnotit dotazník a nasbíraná data. V tomto článku vás seznámíme se základními kroky, které vám pomohou při správném statistickém vyhodnocení dotazníku.

Co předchází vyhodnocení výsledků

Uveďme si nejdříve jednotlivé kroky, které předchází vyhodnocení výsledků a zásadní měrou tak přispívají nejen ke kvalitě průzkumu, ale také schopnosti umět se včas a správně rozhodnout. Získejte relevantní a srozumitelné informace, založené na přesných datech.

Definice cílů

Určete si cíl, kterého chcete pomocí průzkumu dosáhnout. Cíle by vždy měly být konkrétní a měřitelné (např. jak spokojení byli zákazníci s našimi produkty v posledním kvartále loňského roku).

Sepište si sekundární informace, které má průzkum přinést, např.

• jaké produkty byly v daném období nejprodávanější,

• co motivovalo zákazníky zakoupit jednotlivé produkty,

• nakupovali častěji stávající nebo noví zákazníci,

• jaká forma nákupu převažovala – v kamenné prodejně nebo na e-shopu,

• do jaké míry byla využívána nabídka doplňkových služeb (zapůjčení produktu, doručení zboží, pozáruční servis) apod.

Vytvořte si hypotézu, kterou chcete průzkumem potvrdit či vyvrátit (např. nejpočetnější skupina našich zákazníků je ve věku 30 – 35 let).

Výběr vzorku

Vyberte vzorek respondentů, který bude zastupovat vaši cílovou populaci. Vzorek by měl být dostatečně velký a reprezentativní, aby poskytl spolehlivé údaje.

Návrh, struktura a nastavení dotazníku

Sestavte si dotazník s jednoduchou strukturou a logickým sledem otázek. Pro každou otázku zvolte vhodný typ. Otázky formulujte srozumitelně a ujistěte se, že i vy sami je dokážete smysluplně zodpovědět.

Na úvodní stránce nezapomeňte respondentům jasně sdělit, co po nich požadujete. Poproste o jejich čas a důslednost, kterou chcete aby dotazníku věnovali. Předejte konkrétní instrukce a buďte osobní. Zvýšíte tím návratnost dotazníku a vypovídající hodnotu jednotlivých odpovědí.

Možnosti sdílení dotazníku a sběr odpovědí

V případě, že realizujete průzkum online, můžete sdílet dotazník s respondenty několika způsoby.

• Pošlete e-mail s URL adresou dotazníku,

• zobrazte dotazník na svých webových stránkách nebo e-shopu,

• nasdílejte dotazník na sociální sítě do vybraných skupin, jichž jste členy.

Pokud provádíte průzkum v prostředí, kde není možná práce s počítačem, vytiskněte QR kód dotazníku, který jednoduše vyvěste na viditelném místě. Po naskenování QR kódu se dotazník otevře v chytrém telefonu, odkud respondent může otázky přímo zodpovědět.

V případě, že vám vyhovuje dotazování „po staru“, dotazník si jednoduše vytiskněte a respondentům rozdejte k vyplnění.

Analýza odpovědí a vyhodnocení výsledků

Jakmile máte potřebné množství zodpovězených dotazníků, přichází na řadu jejich zpracování a vyhodnocení. Řada online dotazníkových nástrojů zpracovává odpovědi automaticky a v reálném čase, z nichž je schopna generovat souhrnné výsledky, sestavovat reporty, grafy či kontingenční tabulky. Respondent tak nepotřebuje zpracovávat data manuálně, např. v excelu.

Pojďme se však podívat na to, co vyhodnocení výsledků obnáší, bez ohledu na to, jakou formou průzkum realizujete.

Příprava dat z dotazníkového šetření – co obnáší a co vyžaduje

Příprava dat z dotazníkového šetření zahrnuje následující kroky, které je třeba provést, než budou data připravena k analýze:

Shromažďování

Získání všech odpovědí z dotazníků. To může zahrnovat ruční nebo automatický sběr dat z tištěných nebo online dotazníků.

Kontrola kvality

Ověření, že jsou data kompletní, konzistentní a bez chyb. Může být spojena s kontrolou opomenutých či neúplných odpovědí nebo zdali nebyl dotazník vyplněn vícekrát a nemohlo tak dojít k manipulaci dat.

Čištění

Odstranění nekonzistentních, chybných nebo duplicitních záznamů, které by mohly zkreslovat výsledky analýzy (Bryman, 2016). Například, pokud respondent vyplnil dotazník vícekrát, měl by být zachován pouze jeden záznam.

Nekonzistentní záznam v dotazníkovém šetření může vzniknout nesprávným pochopením otázky, snahou o úmyslné zkreslení informací nebo chybou v záznamu. Nekonzistentní záznamy tak mohou v důsledku snižovat důvěryhodnost šetření. Pro identifikaci a řešení těchto problémů je důležité pečlivě kontrolovat data a používat nástroje pro kontrolu kvality.

Ujistěte se, že získaná data jsou kvalitní a dostatečně reprezentativní pro statistické vyhodnocení. Kvalita těchto dat přímo úměrně ovlivňuje: 

Kvalitu výsledků – Kvalita výsledků získaných z dotazníkového průzkumu závisí na kvalitě dat. Čím přesnější a spolehlivější jsou data, tím lepší budou výsledky, které z analýzy získáte.

Přesnost výsledků – Dobře připravená data zaručují, že vaše výsledky budou přesně odrážet skutečnost. Chyby v datech mohou vést k nesprávným závěrům, což může mít negativní dopad na rozhodování založené na těchto výsledcích.

Efektivitu analýzy – Správně připravená data usnadňují analýzu a zpracování odpovědí. Pokud jsou data neúplná, nekonzistentní nebo obsahují chyby, může to vést ke zdlouhavému a nákladnému procesu jejich čištění.

Reprodukovatelnost – Když jsou data dobře připravená, mohou být závěry z průzkumu snadno reprodukovány a ověřeny ostatními. To zvyšuje důvěryhodnost výsledků a na jejich základě umožňuje další výzkum.

Srovnatelnost – Dobře připravená data umožňují srovnání s jinými datovými sadami nebo průzkumy. To je důležité pro identifikaci trendů, zjišťování odchylek a zlepšení celkového porozumění zkoumané problematice.

Ve fázi přípravy dat je také vhodné kategorizovat otevřené odpovědi, které jsou obvykle obtížně analyzovatelné. Kategorizací rozumíme třídění textových nebo neformálních odpovědí respondentů do předem definovaných kategorií nebo témat. Díky tomu lze získat ucelenější a strukturovanější pochopení jinak obtížně kvantifikovatelných údajů. 

Kódování dat – kdy a proč data kódovat

Kódování odpovědí realizovaného dotazníkového průzkumu znamená převedení shromážděných údajů do formátu, který je snadno srozumitelný a zpracovatelný pro analýzu a interpretaci. Tento proces zahrnuje přiřazení číselných nebo jiných kódů jednotlivým odpovědím, které byly získány v průběhu průzkumu (Fowler, 2014).

Pojďme si ukázat názorný příklad kódování odpovědí s konkrétními příklady:

1. Připravte si svůj dotazník a zkontrolujte shromážděné údaje. Ujistěte se, že všechny odpovědi jsou kompletní a čitelné.

2. Pro každou otázku v dotazníku vytvořte kódovací schéma. Schéma by mělo obsahovat kódy pro všechny možné odpovědi na každou otázku. Uveďme si příklad:

Kódovací schéma pro tuto otázku by mohlo být Jablko = 1, Banán = 2, Pomeranč = 3, Hruška = 4.

3. Projděte každou odpověď z dotazníku a přiřaďte odpovídající kód podle kódovacího schématu, např.

Odpověď respondenta 1 je Jablko. Její kódovaná verze bude Respondent 1: 1.

Odpověď respondenta 2: Pomeranč. Její kódovaná verze bude Respondent 2: 3.

Odpověď respondenta 3: Banán. Její kódovaná verze bude Respondent 3: 2.

Odpověď respondenta 4: Hruška. Její kódovaná verze bude Respondent 4: 4.

4. Zapište kódované odpovědi do tabulky, databáze nebo softwaru, který je vhodný pro analýzu. Pokud je třeba, můžete vytvořit dodatečné kódy pro nejasné nebo neúplné odpovědi.

5. Opakujte kroky 2 až 4 pro všechny otázky v dotazníku.

6. Po dokončení kódování všech odpovědí můžete provést analýzu dat.

Kódování dat z dotazníku je zásadní pro efektivní analýzu a interpretaci informací. Pomáhá převést surová data, jako jsou textové odpovědi, do strukturovaných a jednoduše analyzovatelných formátů pro objektivní a systematické vyhodnocování.

Díky kódování je zajištěna srozumitelnost a kompatibilita údajů mezi různými analytickými nástroji a týmy, což je nezbytné pro průběžné sdílení a srovnávání výsledků, zlepšení kvality výzkumu a schopnost efektivního rozhodování.

Jak analyzovat data z průzkumu

Analýza odpovědí z dotazníkového šetření následuje po sběru dat získaných z dotazníků. Existují dva základní typy analýzy: kvantitativní a kvalitativní.

Kvantitativní analýza

Zaměřuje na číselné údaje a procenta. Mezi časté metody kvantitativní analýzy patří:

Absolutní četnost / Frekvence – určuje, jak často se určitá odpověď vyskytuje v celkovém souboru dat.

Relativní četnost / Procenta – uvádí procentuální zastoupení určitého jevu v datové sadě. 

Korelace – zjišťuje, zda existuje vztah mezi dvěma nebo více proměnnými.

Regrese – určuje, jaký vliv má jedna proměnná na jinou.

Kvalitativní analýza

Zaměřuje se na textové odpovědi. Může být subjektivnější a zahrnuje interpretaci obsahu odpovědí, pochopení vzorů, témat a kontextu. Mezi časté metody kvalitativní analýzy patří:

Kódování – jde o proces, při kterém se data rozdělí na jednotlivé úseky, které se následně kódují podle témat, konceptů nebo kategorií.

Tematická analýza – označuje metodu, která slouží k identifikaci, analýze a interpretaci hlavních témat či vzorů v datech.

Analýza obsahu – je metoda, která se věnuje systematické a objektivní identifikaci, kategorizaci a kvantifikaci specifických atributů nebo charakteristik v textu či vizuálním materiálu.

Analýza sentimentu – přináší názor a informace o postoji, který mají lidé na značku, produkt nebo službu. Analyzuje lidské emoce interpretováním drobných odlišností v hodnocení zákazníků.

Tyto metody se často kombinují nebo upravují podle potřeb a cílů výzkumu. Kvalitativní analýza vyžaduje schopnost interpretovat data, identifikovat vzory a vytvářet hlubší pochopení zkoumaného jevu.

Interpretace výsledků – čemu věnovat pozornost

Interpretace výsledků z dotazníkového šetření znamená proces analýzy a pochopení informací získaných z dotazníku. Cílem je vyvodit závěry, identifikovat trendy a vzory, a poskytnout doporučení nebo řešení pro určitou problematiku.

Při interpretaci výsledků z dotazníkového průzkumu je důležité dbát na následující klíčové aspekty, aby byly závěry spolehlivé a validní.

Velikost vzorku

Zkontrolujte, zda je velikost vzorku dostatečně velká, aby byly výsledky reprezentativní pro celou populaci. Pokud byste chtěli například zjistit názory zákazníků na nový produkt, měli byste se snažit získat odpovědi od co největšího počtu zákazníků.

Váhování dat

Zohledněte rozdíly ve vzorku oproti skutečné populaci. V případech, kdy jsou v dotazníku zastoupeny určité demografické skupiny více než jiné, může být vhodné vážit odpovědi tak, aby lépe reprezentovaly celou populaci.

Chybová marže a interval spolehlivosti

Uveďte chybovou marži a interval spolehlivosti pro výsledky průzkumu. Zjistíte-li ze získaných údajů, že 60 % respondentů preferuje produkt A, ale chybová marže je ±5 %, skutečný podíl může být v rozmezí 55 % až 65 %.

Otázky a škály

Při interpretaci výsledků věnujte pozornost formulaci otázek a použitým škálám. Pokud se dotazujete na úroveň spokojenosti, ujistěte se, že použitá škála (například od 1 do 5) je jasně definována a že respondenti ji správně chápou.

Nezávislé a závislé proměnné

Identifikujte nezávislé a závislé proměnné ve vašem průzkumu a analyzujte jejich vzájemný vztah. Chcete-li zjistit, jak věk ovlivňuje názory na určitou otázku, porovnejte odpovědi mezi různými věkovými skupinami.

Odpovědi na otevřené otázky

Analyzujte odpovědi na otevřené otázky, abyste získali hlubší pochopení názorů respondentů. Zohledněte tyto informace například při otázkách na důvody týkající se preference jednoho konkrétního produktu před ostatními.

Správná interpretace získaných odpovědí umožňuje porozumět názorům, postojům nebo preferencím respondentů. Zvažte, co tato zjištění znamenají pro vaši firmu, organizaci nebo projekt a jaké kroky byste právě na jejich základě měli podniknout.

Prezentace výsledků – jak komunikovat zjištěné závěry

Při tvorbě prezentace výsledků z průzkumu je důležité mít na paměti několik aspektů, které pomohou zajistit srozumitelnost a přehlednost informací. 

• Seznamte publikum s cílem průzkumu, metodikou a velikostí zkoumaného vzorku.

• Klíčová zjištění prezentujte v kontextu grafů a tabulek, které umožňují snadné porovnání a analýzu dat. 

• U každého grafu nebo tabulky (standardní či kontingenční) vysvětlete, co přesně zobrazují a zdůrazněte nejdůležitější body. 

• Nezapomeňte komentovat statisticky významné výsledky a jejich praktický dopad. 

• V závěru shrňte hlavní poznatky průzkumu a diskutujte o jejich důsledcích pro obor či praxi.

• Navrhněte možnosti dalších dotazníkových šetření nebo doporučení na zlepšení v oblastech, na které se průzkum zaměřoval.

Správnou prezentací výsledků získáte objektivní, přesné a srozumitelné informace, na jejichž základě se budete schopni správně a včas rozhodovat a efektivně plánovat.

Kvalitní prezentace umožňuje širšímu publiku porozumět a interpretovat význam a dopady zjištěných skutečností. Navíc, jasně a strukturovaně prezentované výsledky zvyšují hodnotu průzkumu a pomáhají vyhnout se zkreslení nebo nesprávným závěrům, což může vést k lepším strategiím a konstruktivnímu řešení problémů.

Přínosy dotazníkových šetření

Hlavní přínos dotazníkového šetření spočívá v efektivním a rychlém získávání informací od početného a širokého publika. Díky strukturovanému formátu dotazů je možné snadno a rychle zpracovávat a analyzovat získané údaje, což vede k lepšímu porozumění zkoumaných jevů a schopnosti přijímat konkrétní rozhodnutí na základě zjištěných poznatků.

Další výhodou dotazníkového šetření je jeho nákladová efektivita. V porovnání s jinými metodami, jako jsou např. hloubkové rozhovory nebo pozorování, je provádění online průzkumů často méně nákladné, jelikož nevyžaduje tolik času a zdrojů.

Dotazníkové nástroje navíc umožňují rychlejší sběr a automatické vyhodnocení získaných odpovědí. Nesporným přínosem je také možnost zachování anonymity respondentů, což může vést k vyšší ochotě účastníků odpovídat upřímně a pravdivě. Výsledkem jsou pak bohatší a kvalitnější informace, které lépe odráží skutečné názory a postoje zkoumané populace.

Shrnutí na závěr

Dotazníková šetření mohou být využita v mnoha oblastech, například při zlepšování produktů a služeb, identifikaci potřeb zákazníků, zjišťování tržních trendů, hodnocení spokojenosti zaměstnanců nebo analyzování spotřebitelského chování. Zároveň poskytují cenné informace pro tvorbu marketingových strategií a rozhodování o cenách, distribuci, propagaci a dalších faktorech, které ovlivňují konkurenceschopnost daného subjektu na trhu.

V oblasti výzkumu a vývoje umožňují výsledky z dotazníků sledovat preference a potřeby cílové skupiny a tak optimalizovat nové produkty či inovace. Veřejné instituce a neziskové organizace je mohou využít pro plánování a hodnocení svých programů a aktivit, přičemž v oblasti lidských zdrojů mohou dotazníky odhalit silné a slabé stránky vnitřní komunikace, pracovní spokojenosti a firemní kultury.

Vyhodnocení dotazníků je klíčovým krokem v procesu získávání a interpretace zpětné vazby. Při vyhodnocování dotazníků je nezbytné pečlivě zvážit metody sběru, statistické analýzy a vizualizace výsledků. Důležité je také respektovat etické aspekty a soukromí respondentů.

Správně provedené vyhodnocení dotazníků vám poskytne cenné informace a náhledy, které mohou vést k lepším rozhodnutím a strategickému plánování v různých oborech. Smysl dotazníků spočívá v jejich pravidelném a dlouhodobém používání. Získejte přesná a relevantní data, která budou vaší organizaci či projektu přinášet skutečnou hodnotu.

Vytvořte si dotazník v Surviu a vyzkoušejte jeho integrovaný nástroj pro automatickou analýzu výsledků, který dokáže v reálném čase zpracovat odpovědi do přehledných grafů a tabulek. Stáhněte si výsledný report ve formátu, který vám vyhovuje a s minimálním úsilím prezentujte data z průzkumů jako profesionálové.