Anket ile toplanan verileri analiz etmek ve sonuçları menfaat sahiplerine rapor etmek anketin ve araştırmanın son adımıdır. Grafik çizelgelerinin raporlamada kullanımı sadece yaygın değil, aynı zamanda kavramların etkin aktarımı için de önemlidir. Grafikler ve istatistiksel tablolar kullanarak yapılan özetleme, söz konusu konunun “kapsamlı bir resmini” oluşturmada etkilidir. Müşteri memnuniyeti veya çalışan performans değerlendirme ya da akademik araştırma yapıp yapmadığınızdan bağımsız olarak, raporlamak için istatistiksel bilgiye sahip olmalısınız.
Bu noktada, anketin amacını ve raporun hedef kitlesini düşünmeniz yeterli olacaktır, daha sonra anketin her bir sorusu için en alakalı grafik çizelgeği seçip ekleyin ve altında kendi yorumunuzu yazın.
Farklı sorular için ne tür bir grafik ve çizelge seçmelisiniz?
Çubuk grafiği: Bu çizelge, farklı grupları veya seçenekleri karşılaştırmak için idealdir. Bir bakışta, yanıtların en yüksek ve en düşük sıklığı anlaşılabilir. Bunun yanı sıra, veri eğilimlerin zaman içindeki değişimini de göstermek için çubuk grafiği kullanılabilir. Yaş, yaşadığı şehir, spor veya favori yemek gibi nominal değişkenleri olan sorular için ve eğitim düzeyi, likert ölçeği (değerlendirme veya spektral soru) ve derecelendirme gibi sıralama değişkenleri olan sorular için bu çizelgeyi kullanabilirsiniz.
Daire grafiği: Nihai sonuçlarda farklı grup ve seçeneklerin payını veya yüzdesini göstermek istiyorsanız, yuvarlak diyagramı veya daire grafiği kullanın. Bu tür diyagramlar çok basit ve anlaşılması kolaydır ve nominal değişkenler için yoğunlukla kullanılır.
İstatistiksel tablosu: Bu tabloda görülen yoğunluğa ek olarak, spektral ve derecelendirme sorularında ortalama, medyan, mod, standart sapma ve varyans gibi parametreleri de rapor edip analiz etmenizi yardım eder. Bu parametrelerin kullanılması, bu tür soruların sonuçlarının daha doğru yorumlanmasını sağlar. Bu parametreleri hesaplamanın amacı, tüm verileri yalnızca bir sayı kullanarak tanımlamaktır.
Daha kolay analiz etmek için tüm verilerin bütün olarak bir görüntüsünü isterseniz ve cevapların dağılımı normal dağılıma yakın ise, ortalama rakamı bu durum için uygundur. Eğer uç değer (Outliers) verileriniz veya çarpıklık dağılımınız varsa, medyan kullanmak en iyisidir. Mod ise nominal ve rütbe nitel verilerde kullanmak için incelenebilir. Örneğin, değerlendirme ölçeği sorularında, ortalamanın yanı sıra medyanın ve standart sapmanın da hesaba katılması önerilir.
Veri değişkenliği, istatistiksel analize yönelmemizin nedenlerinden biridir. Değişkenlik risk olduğu anlamına gelir. Başka bir deyişle, elimizdeki çok fazla miktarda veri ve bilgiye rağmen, onların değişkenliklerinden dolayı analizinizde geleceği kolayca tahmin etmek mümkün değil.
Porsline ile kolayca anketlerinizi oluşturup toplanan verilerin analizini elde edin.
Risk yönetimi, veri değişkenliğinin doğru bir şekilde ölçülmesini ve anlaşılmasını gerektirir.
Örneğin:
- İnsan kaynakları verimliliği değişkendir. Ortalama çalışan verimliliği, kuruluşun/ birimin genel performansını yansıtabilir. Ancak, verimliliği artırmak için bir plan yapmak istediğinizde, bazı önlemlerin zayıf çalışanların verimliliğini arttırmaya yardımcı olduğunu göz önünde bulundurmalısınız, oysa verimli çalışanlar için yararlı olmayabilir, bunun tersi de geçerlidir. Planlamada insan kaynakları verimliliğindeki değişkenliği de göz önünde bulundurmanız gerekir.
- Şirketinizin pazarlama bütçesini sektördeki benzer şirketlerle karşılaştırıyorsunuz ve şirketinizin pazarlamaya sektördeki normal bütçeden daha az bütçe ayırdığını görüyorsunuz. Bir karar vermek için, bu karşılaştırma yeterli değildir. Şirket bütçelerindeki farklılıklara da dikkat etmeniz gerekir. Şirketinizin pazarlama bütçesi ile sektör ortalaması arasındaki fark, ana rakibinizin bütçesiyle sektör ortalamasının arasındaki farkla kıyasta ne kadardır? Bu değişkenlik karşılaştırması size stratejik pazarlama planlama süreci hakkında daha iyi bir fikir verecektir.
“Standart sapma”, değişkenliğin belirlenmesi ve anlaşılmasındaki en yaygın göstergedir. Bu endeks, analiz etmek için verinin değişkenliğini odak noktasına, yani ortalamaya göre yansıtıyor. Doğal olarak bazı değerler, standart sapmaya göre ortalamaya daha yakın ve bazıları ise daha uzaktır.
Normal dağılıma sahip veri durumunda, verilerin yaklaşık üçte ikisinin, yani aslında %70’nin, ortalamadan 1 standart sapma kadar uzaklığında oldukları anlamına gelir ve onların üçte biri ortalamanın üstünde ve diğer üçte biri ise ortalamanın altındadır. Genel olarak, verilerin %95’i ortalamadan iki standart sapma ve %99.7’si ise ortalamadan üç standart sapma uzaklığındadır.
Şimdi, insan kaynakları verimliliğini anlatan ilk örneğe geri dönersek ve çalışanların üretkenliğinin normal bir dağılıma sahip olduğunu varsayarsak, geliştrime önlemlerini hangi grup için planlamak istediğinizi bilmeniz gerekir. Hangi grup gelişiminin ortalamayı daha fazla etkileyebileceğini ve tabii ki daha az zaman ve maliyet gerektirdiğini bilmeniz gerekir. Ortalama ve veri değişkenliği kavramının yanı sıra standart sapmayı da göz önüne alarak, bu soruları cevaplamayı kolaylaştırmak mümkündür.
Öylese bir insan kaynakları uzmanı/ müdürü, müşteri veya pazarlama uzmanı olarak bir program planlıyorsanız, değişkenlik kavramını aklınızda bulundurun ve tüm müşteri grupları, çalışanlar veya piyasalar için aynı plan ve programı uygulamaya çalışmayın. Analizinizde bu grupların değişken olduğunu bilin ve ona göre plan yapın ve hedefleyin.