Аналіз даних

Проведене опитування («польовий етап») дає масив даних, які необхідно відповідним чином звести, узагальнити, проаналізувати, представити у графічному вигляді та зробити висновки на основі отриманої інформації, в тому числі рекомендації.

Дані опитування також можуть виноситися на обговорення з експертами та іншими зацікавленими сторонами, що може дати додаткову цінність для інтерпретації даних та планування подальших дій.

Етапи зведення та аналізу даних є такими ж важливими, як і їх збір (власне опитування − «робота в полі»), оскільки неправильно проінтерпретовані дані призводять в подальшому до некоректних висновків та помилкових дій.

Зведення даних це комплекс дій по роботі з масивом усіх отриманих даних, підрахунок та узагальнення даних, їх групування*. Іншими словами, відповіді окремих респондентів зводяться (збираються) і розглядаються разом по кожному питанню та їх блокам. Зведення даних здійснюється з метою отримання інформації, характерної для сукупності цільової аудиторії, а не просто по її окремим представникам, для визначення характерних (типових) рис, істотних відмінностей, загального (спільного) та закономірного, визначення основних тенденцій. (Це не означає автоматичне відкидання індивідуальних особливостей, натомість вони визначаються та описуються саме як індивідуальні характеристики (потреби), які можуть потребувати інших підходів для вирішення та мати іншу пріоритетність).

Аналіз зведених даних може дати важливі як кількісні, так і якісні дані.

При аналізі кількісних даних необхідно звертати увага на наступне:

• частота відповіді

  • Наприклад, відсоток (та кількість) людей на кожному рівні, які сказали, що потребують навчання з управління стресом

• крайні та середні показники по шкалі оцінювання

  • Наприклад, оцінка респондентами своєї спроможності управляти емоціями по шкалі від 1 до 7, де 7 – добре, 1 – погано)

• варіативність відповідей

  • Наприклад, більшість респондентів вказали, що їх навички управління емоціями на рівні 2

  • 1/3 респондентів оцінили свої навички на рівні 1-3, 1/3 респондентів оцінили на рівні 4 та 1/3 респондентів оцінили на рівні 5-7

Кількісні дані дозволяють говорити про тенденції, поширеність явища тощо. При аналізі кількісних даних для вивчення потреб не можна фокусувати увагу виключно на «більшості» відповідей, особливо якщо вона не є переважною більшістю, і якщо опитування не є репрезентативним.

Наприклад, якщо 60% працівників вказали, що добре вміють управляти своїми емоціями, а 30% − «ні», то це не означає, що немає потреби в навчанні управлінню емоціями; відмінним може бути, наприклад, охоплення аудиторії навчанням, пріоритетність розробки програми навчання, або пропозиція шляхів навчання (на базі організації чи направлення на заходи інших організацій).

Інтерв’ю та фокус-групи також можуть дати не лише якісні, але й певні кількісні дані (в т.ч. щодо «більшості» чи «меншості»), інформацію щодо тенденцій. Для цього усі записи відповідей підсумовуються, розбиваються по групам. У них визначаються спільні моменти. Кожному типу відповідей присвоюється певний «код» і підраховується їх частота. (У разі потреби та залежно від надійності джерела, досвіду, ключової ролі аспекту, кожному варіанту відповіді може приписуватися певна вага).

Аналіз якісних даних надає більш детальну інформацію, що може слугувати поясненням питання, його причин, історії, кількісних даних.

Під час аналізу та узагальнень важливо уникати стереотипів та упереджень, не відсікати дані, які, із суб’єктивної точки зору, є неважливими.

Також уникати хибних узагальнень, в тому числі не дозволяти поширення узагальнень інформації про одні явища на не пов’язані інші (наприклад, якщо респонденти висловили незацікавленість у навчанні щодо управління персоналом, це не означає, що потреби в такому навчанні не існує, для таких висновків потрібним є аналіз й інших даних).

* Зведення буває просте і складне. Просте зведення – підрахунок підсумків первинного статистичного матеріалу. Складне зведення − вибір групувальних ознак, на основі яких відбувається групування, встановлення меж групування, підрахунок групових і загальних підсумків, а також викладення результатів зведення у вигляді статистичних таблиць чи графіків. Зведення може відбуватися як вручну, так і «машинне» (що передбачає переведення даних у відповідні обчислювальні програми).