Capa como fazer análise de dados
Sem tempo para ler este texto sobre como fazer análise de dados de um questionário? Ouça o episódio a seguir do podcast Rolando os Dados, que fala o que é a análise de dados e quais são os seus benefícios:
A análise de dados de um questionário é uma ferramenta muito importante para a tomada de decisões e avaliação de cenários, podendo resultar em benefícios como:
Neste post, vamos apresentar 4 passos e 3 ferramentas de análise de dados que vão trazer insights importantes para ajudar na tomada de decisão em seu negócio.
A análise de dados de um questionário é um excelente meio para se conhecer melhor o mercado e os consumidores dos produtos e serviços de uma empresa.
E com a transformação digital, as possibilidades desse método estão sendo amplificadas. Afinal, diversas tecnologias de coleta de dados têm se destacado.
Nesse contexto, plataformas de pesquisa automatizada são uma das ferramentas mais usadas para isso. Por meio de pesquisas digitais, questionários são enviados para centenas ou até milhares de respondentes, com baixo custo, sem barreiras geográficas e com muita agilidade.
Algumas dessas ferramentas oferecem recursos extras, como uma base de respondentes segmentada (o que aumenta muito a confiabilidade da pesquisa) e até análise de dados em tempo real, com ajuda de dashboards e filtros, para fácil visualização dos resultados da pesquisa.
Independentemente de você usar ou não pesquisas digitais, seja qual for a metodologia de coleta que use, é preciso saber como fazer análise de dados de um questionário para poder usá-los adequadamente.
Quer entender melhor como coletar os dados que você precisa confiavelmente? Dá uma olhada no que o nosso especialista Master Black Belt Carlos Sander traz sobre o assunto:
Antes de partir para as ferramentas e fazer cálculos, é preciso ter um processo bem definido de análise de dados. Pensando nisso, fizemos um passo a passo para você alcançar ótimos resultados com as suas pesquisas:
Você está fazendo a pesquisa porque tem um objetivo em mente, certo? Então, tê-lo bem claro durante todo o processo é indispensável.
Além disso, provavelmente você também já tinha hipóteses, a dica aqui é se lembrar delas. Assim, você poderá ver se o que pensava fazia sentido.
Com os objetivos e as hipóteses bem esclarecidas, faça uma leitura completa dos dados com bastante calma e anote todos os insights e pensamentos que tiver.
É a partir dessa primeira análise que as suas conclusões e percepções começarão a tomar forma.
A etapa de classificação dos dados é fundamental para aprofundar os resultados encontrados.
Além disso, caso a sua meta esteja relacionada a um grupo específico ou uma comparação, esta pode ser uma ação decisiva para que ela seja alcançada.
O que você precisa fazer nesta fase é organizar as informações coletadas em subgrupos, que devem ser definidos de acordo com o seu objetivo.
A divisão pode ser feita levando em conta diversos fatores: gênero, faixa etária, poder aquisitivo, entre outros.
É claro que você precisará ter essas informações, por isso é essencial que antes de tudo haja um planejamento preciso da coleta de dados.
Enfim, com essa filtragem de dados é possível fazer comparações e ter insights mais aprofundados que, consequentemente, geram resultados mais certeiros.
Leia também: 5 dicas de Excel: como otimizar os processos da sua empresa
É essencial ter cuidado e atenção à qualidade dos dados. Afinal, os resultados serão praticamente nulos se as informações forem imprecisas ou não tiverem relevância para seu objetivo.
Mais uma vez temos que ressaltar a importância do planejamento da meta e da coleta de dados antes de tudo. São esses fatores que vão garantir que as informações sejam confiáveis.
Então, sempre fique atento se os materiais coletados estão dentro do escopo programado e se eles estão refletindo com exatidão o grupo que está sendo analisado. Porque, de nada adianta dados que não refletem quem é o seu alvo de investigação.
Por último, mas não menos importante, você precisa enxergar as histórias que os dados contam.
Não considere as informações coletadas apenas números ou frases. Elas são mais que isso e podem trazer conclusões extremamente valiosas.
Diante disso, calibre o seu olhar para interpretar os materiais criando, de certa forma, um storytelling.
Dessa forma, as chances de você chegar a resultados mais aprofundados e certeiros são bem maiores.
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É, não tem como fazer análise de dados de um questionário sem usar termos técnicos e fazer cálculos.
E uma das ferramentas mais usadas para análise de dados é o histograma.
O histograma é uma representação gráfica, em barras, usada para apresentar a distribuição dos dados coletados em uma pesquisa e com que frequência ocorrem.
Veja um exemplo de histograma:
Um histograma é dividido em “classes”: o número de barras que ele conterá. Uma maneira fácil de definir a quantidade de barras é tirando a raiz quadrada da quantidade de dados coletados e arredondados.
Se você coletou 90 dados, a raiz de 90 é 9,48. Podemos arredondar para 9 classes, por exemplo. Mas essa não é uma regra obrigatória.
Cada classe deve ter uma amplitude, isto é: o intervalo de resultados que serão computados em cada barra do gráfico para mostrar com qual frequência ocorrem.
É fácil: verificamos qual foi o valor do maior dado coletado e subtraímos do menor (definimos o alcance do histograma) e, em seguida, dividimos pelo número de classes.
Por exemplo, se a pesquisa coletou idades e o menor dado computado foi 10 anos e o maior 91, o alcance é 91 – 10 = 81. 81 dividido por 9 (número de classes) dá 9.
Portanto, a primeira classe irá de 10 a 19 anos, a segunda de 20 a 28 e assim por diante.
Assim, será possível verificar facilmente quantas pessoas têm entre 10 e 19 anos, 20 e 28, etc.
Outra forma de como fazer a análise de dados de um questionário é usando a regressão linear.
Essa técnica permite transformar diversos pontos dispersos em um gráfico que relaciona duas variáveis (por exemplo: anos de experiência profissional e salário) em uma reta.
Essa reta ajuda a indicar a melhor relação entre essas variáveis e criar uma equação que permite prever o valor de uma variável em função da outra.
Veja um exemplo hipotético: o salário de um profissional da área de trabalho “X” é igual a seus anos de experiência multiplicados por 0,8 salários mínimos mais 1 salário mínimo.
Assim, um profissional com 3 anos de experiência, teria um salário de 3,8 salários mínimos, enquanto um com 10 anos de experiência, ganharia 11 salários mínimos.
Veja um exemplo de um gráfico de regressão linear:
Não vamos explicar aqui todos os cálculos necessários para chegar a essa linha. Isso porque vamos indicar uma maneira de como fazer análise de dados de um questionário que ajuda a fazer esses e outros cálculos de forma muito mais fácil: a ferramenta Minitab.
Minitab é uma ferramenta de gerenciamento de dados usada por profissionais de estatística para realizar análises complexas, como as demonstradas acima.
Entre suas diversas funcionalidades, o Minitab permite fazer análise de confiabilidade, determinar intervalos de confiança, executar relações entre variáveis, fazer previsões e comparações, testes de hipóteses, regressão linear, criar gráficos e muitos outros recursos importantes para quem quer saber como fazer análise de dados de um questionário.
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Ministrado por professores especializados, o curso online possui 6 módulos principais com todas as informações necessárias para quem quer começar a usar essa ferramenta hoje mesmo e ter mais sucesso na análise de dados.
Agora você já sabe como fazer pesquisas certeiras com processos bem definidos e ferramentas úteis, mas como apresentar as conclusões alcançadas?
O primeiro ponto sem dúvidas é: seja didático.
Nem todas as pessoas com quem você compartilhará os resultados terão domínio sobre interpretação e análise de dados.
Portanto, procure sempre deixar as informações mais acessíveis por meio de representações visuais, com gráficos que transmitem com clareza o resultado alcançado.
Dessa forma, será mais fácil de todos entenderem os resultados e estarem alinhados às medidas para se tomar a seguir.
E uma dica: hoje em dia há vários softwares que auxiliam na visualização de dados como o Tableau e o Microsoft Power BI.
Independente do setor no qual trabalhamos, sempre é preciso buscar mais conhecimento para aprimorar as habilidades.
Com a análise de dados não é diferente. Contudo, há uma maneira prática e confiável de adquirir estes conhecimentos: com os cursos da Frons.
A nossa certificação Green Belt (online) em Lean Six Sigma é voltada para a qualidade dos processos e aplicação de estatística para tomada de decisões.
Com ela, você é capaz de desenvolver uma análise aprofundada dos dados e acelerar os resultados da sua empresa.
Também temos a certificação Black Belt (online), na qual o objetivo é desenvolver seu olhar analítico e tático.
Por meio disso, você será capaz de praticar uma gestão baseada em dados com uma cultura de melhoria contínua.
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