مريم | بيانات
مريم | بيانات

@mrym_data

15 تغريدة 2 قراءة Nov 22, 2022
🚨كيف تحلل نتيجة استبيانك كخبير بيانات ⁉️ 🫠
تابع معي 😊
#احصاء #تحليل
1⃣قبل البدء بعملية التحليل يجب ان تتعرف على مقاييس للمستويات .
وهذا يساعد على تحديد كيف يمكن قياس ردود المستجيبين وما هي التحليلات الإحصائية التي تستخدم ؟
- المقياس الاسمي : لا يوجد علاقة بين خيارات السؤال في الاستبيان
مثال : لون العين ، نوع المركبة
التحليل : التكرار
- المقياس الرتبي : تعتمد على وجود ترتيب منطقي
مثال : الدرجة العلمية ( بكالوريس ، ماجستير ، الدكتوراة )
التحليل : التكرار ، اعلى قيمة (المنوال) ، range
#تحليل
مقياس المسافة :
- المسافة لها معنى
- الصفر له معنى (اي صفر غير حقيقي )
مثال : درجة الحرارة
التحليل : الوسط ، الوسيط، التباين ، الانحراف المعياري
#تحليل
مقياس النسبة :
- أعلي مقياس مستوى
- يحتوي على ٣ مقاييس
- الصفر حقيقي
- يمكن اجراء جميع الاختبارات الإحصائية
#تحليل
2⃣ حدد سؤال الاستبيان
بمجرد أن تفهم كيف يتم تحليل أسئلة الاستطلاع ، يجب أن تأخذ في الاعتبار سؤال (أسئلة) الاستطلاع الشامل الذي تحاول حله.
ربما يكون السؤال "كيف يقيم المستجيبون علامتنا التجارية؟"
بعد ذلك ، انظر إلى أسئلة الاستطلاع التي تجيب على سؤال البحث هذا ، مثل "ما مدى احتمالية أن توصي الآخرين بعلامتنا التجارية؟
" سيؤدي تجزئة أسئلة الاستطلاع إلى عزل البيانات ذات الصلة بأهدافك.
بالإضافة إلى ذلك ، من المهم طرح الأسئلة ذات النهايات المغلقة والمفتوحة.
🌸أسئلة مفتوحة
سيطلب سؤال الاستطلاع المفتوح من المستجيب شرح رأيهم.
على سبيل المثال ، سوف تسأل عن مدى احتمالية أن يوصي العميل بعلامتك التجارية. بعد ذلك ، قد تفكر في مطالبة العملاء بشرح اختيارهم. قد يكون هذا شيئًا مثل "لماذا أو لماذا لا توصي بمنتجنا لأصدقائك / عائلتك؟"
#تحليل
🌸آسئلة مغلقة
يعطي سؤال استبيان مغلق مجموعة محدودة من الإجابات. لا يستطيع المستجيبون شرح إجابتهم ويمكنهم فقط الاختيار من بين الخيارات المحددة مسبقًا. يمكن أن تكون هذه الأسئلة بنعم أو لا ، أو الاختيار من متعدد .
#تحليل
3⃣ تحليل البيانات الكمية أولاً.
🌸تعتبر البيانات الكمية ذات قيمة لأنها تستخدم الإحصائيات لاستخلاص النتائج.
في حين أن البيانات النوعية يمكن أن تجلب رؤى أكثر إثارة للاهتمام حول موضوع ما ، فإن هذه المعلومات ذاتية ، مما يجعل تحليلها أكثر صعوبة.
🌸ومع ذلك ، تأتي البيانات الكمية من أسئلة قريبة يمكن تحويلها إلى قيمة رقمية. بمجرد تحديد البيانات كميا ، يصبح من الأسهل بكثير مقارنة النتائج وتحديد الاتجاهات في سلوك العملاء.
🌸من الأفضل أن تبدأ بالبيانات الكمية عند إجراء تحليل المسح. ذلك لأن البيانات الكمية يمكن أن تساعدك على فهم بياناتك النوعية بشكل أفضل. على سبيل المثال ، إذا قال 60٪ من العملاء أنهم غير راضين عن منتجك ، يمكنك تركيز انتباهك على التعليقات السلبية حول تجربة المستخدم.
🌸يمكن أن يساعدك هذا في تحديد العوائق في رحلة العميل وتصحيح أي نقاط ألم تتسبب في حدوث اضطراب
4⃣ استخدم الجدولة المتقاطعة لفهم جمهورك المستهدف بشكل أفضل.
5⃣فهم الدلالة الإحصائية للبيانات.
لايك من فضلك 🙏
#تحليل

جاري تحميل الاقتراحات...