Las listas desordenadas pueden buscar más tiempo para mirar que las listas que tienen un principio de pedido obvio, pero las listas desordenadas parecen dar mejores respuestas, especialmente si puede ordenar la lista de manera diferente para diferentes encuestados.
- Pon a prueba tu encuesta. Aquí está el procedimiento que recomendamos:
- Reduzca preguntas y reciba comentarios de colegas.
- Proyectar encuesta y hacer que los colegas intenten responder las preguntas. Haga comentarios después de cada pregunta para ayudarlo a revisar las preguntas para más claridad y utilidad.
- Revisar la encuesta y probar iterativamente en el papel. Por lo general, hacemos 4 rondas de pruebas, con 1 encuestado por ronda. En esta etapa, no confíes en colegas, pero recluta a los participantes del público objetivo. Revisar entre cada ronda. Ejecute estas pruebas como estudios de pensamiento en voz alta; No envíe la encuesta y confíe en comentarios escritos: nunca serán lo mismo que un flujo de comentarios en tiempo real.
- Aleatorizar algunas secciones y preguntas de la encuesta para ayudar a garantizar que (1) las personas que renuncian a la mitad no afectan el equilibrio general de los datos que se recopilan, y (2) la pregunta o el pedido de la sección no sesgan las respuestas de las personas.
- Pruebe el formato del sistema de encuestas con un pequeño conjunto de probadores del público objetivo, recopilando nuevamente comentarios en cada página.
- Examine el resultado de la encuesta de prueba para garantizar que los datos recopilados sean en un formato analizable y útil.
- Revisar la encuesta una vez más.
- No haga su propia herramienta para encuestas si puede evitarla. Existen muchas plataformas de encuestas sólidas, y pueden ahorrarle mucho tiempo y dinero.
- Decide por adelantado cuáles son los objetivos de aprendizaje de la encuesta. ¿De qué quieres informar? ¿Qué tipo de gráficos y tablas querrás entregar?
- Respuestas abiertas frente a cerradas: hacer preguntas abiertas es el mejor enfoque, pero es fácil ingresar a las malas hierbas en el análisis de datos cuando cada respuesta es un párrafo o dos de prosa. Además, los usuarios se cansan rápidamente de responder muchas preguntas abiertas, que generalmente requieren mucha escritura y explicación. Dicho esto, es mejor hacer preguntas abiertas durante las pruebas de encuestas. La variabilidad de las respuestas a estas preguntas durante la fase de prueba puede ayudarlo a decidir si la pregunta debe ser abierta en la encuesta final o podría reemplazarse con una pregunta cerrada que sería más fácil de responder y analizar.
- Considere cuidadosamente cómo analizará y actuará sobre los datos. El tipo de preguntas que haga tendrá todo que ver con el tipo de análisis que puede hacer: respuestas múltiples, respuestas individuales, conjuntos abiertos o cerrados, preguntas, calificaciones, clasificaciones y campos de respuestas de forma libre son algunos de los campos de respuestas de forma libre son algunos de Las opciones se abren al decidir qué tipos de respuestas aceptar. (Si no actúa sobre los datos, no haga esa pregunta. Consulte la Guía #12).
- Múltiples respuestas versus simples: a menudo, las preguntas de respuesta múltiple son mejores que las de una sola respuesta porque las personas generalmente quieren ser precisas, y a menudo varias respuestas se aplican a ellas. Las pruebas de encuestas en papel pueden ayudarlo a encontrar preguntas de múltiples respuestas, porque las personas marcarán varias respuestas incluso cuando les pida que marquen una solo una (y se quejarán de ello). Si está contando respuestas, considere no solo cuántas respuestas obtuvo cada respuesta, sino también cuántas opciones hicieron las personas.
- Cargue las preguntas más importantes, porque las personas dejarán de lado a mitad de camino. Asegúrese de que las respuestas parciales se registren de todos modos.
- Proporcione respuestas como «no aplicables» y «no use» para evitar que las personas se salten preguntas o dan respuestas falsas. La gente se enoja cuando se hacen preguntas que no pueden responder honestamente, y sesga sus datos si intentan hacerlo de todos modos.
- Las personas tienen problemas para comprender y las señales opcionales en las preguntas/formularios de la encuesta. Es una práctica común usar un asterisco rojo «*» para marcar los campos requeridos, pero eso no funcionó lo suficientemente bien, incluso en una encuesta de profesionales de UX, muchos de los cuales probablemente diseñan tales formas. Las personas se quejaron de que los campos requeridos no estaban marcados. Las páginas que declararon en la parte superior eran requeridas u opcionales tampoco ayudaron, porque muchas personas ignoran el texto de instrucción. Use «(opcional)» y/o «(requerido)» después de cada pregunta, para asegurarse de que las personas entiendan.
- Cuando el marcado no es lo suficientemente claro, muchas personas se sienten obligadas a responder preguntas opcionales. Hablando prácticamente, eso significa que no tiene que requerir todas las preguntas, pero debe tener cuidado de no incluir tantas preguntas que las personas dejen de la encuesta en el medio.
- Que sea breve. Cada pregunta adicional reduce su tasa de respuesta, disminuye la validez y hace que todos sus resultados sospechen. Es mejor administrar 2 encuestas cortas a 2 submuestras diferentes de su audiencia que agrupar todo lo que desea saber en una encuesta larga que el cliente promedio no completará. 20 preguntas son demasiadas a menos que tenga un conjunto de participantes altamente motivado. Es mucho más probable que las personas participen en encuestas de 1 pregunta. Sea sensible a lo que sus probadores piloto le dicen, y estime de manera realista el tiempo para completar la encuesta. Cuantas más preguntas abiertas y ranking complejo le pidas a la gente que hagas, más perderás a los encuestados.
- Las personas a menudo pasan por alto ejemplos e instrucciones que están a la derecha, después de las preguntas. Mueva instrucciones y ejemplos al margen izquierdo en su lugar (o en el lado opuesto, para los idiomas que leen de derecha a izquierda), para ponerlos en la zona de escaneabilidad y colocarlos más cerca del enfoque de atención de la persona, que está en el área de respuesta.
- Use instrucciones de una línea si puede. Menos es más. Al igual que en nuestra escritura original para los estudios web, las personas leen más texto cuando hay mucho menos. La gente se queja de no obtener suficiente información, pero cuando está allí no la leen porque es demasiado largo.
- Las personas tienden a no leer párrafos o presentaciones. Si debe usar un párrafo, ideas importantes audaces para ayudar a garantizar que la mayoría de las personas que escanean en lugar de leer, obtengan esa información.
- Piense cuidadosamente sobre el uso de términos subjetivos, como «esencial», «útil» o «frecuente». Los términos que hacen que las personas hagan una llamada de juicio pueden llegar a cómo se sienten, pero tales preguntas pueden ser confusas para evaluar lógicamente. Las escalas de clasificación son más flexibles. Si necesita saber cómo los participantes perciben un cierto aspecto, indique que eso es en lo que quiere que basen su respuesta (por ejemplo, en lugar de preguntar «¿es X esencial para y?» Diga «¿Sientes que X es esencial para Y ? «).
- Defina los términos según sea necesario para comenzar desde un significado compartido. Las personas pueden discutir sobre la definición, pero es mejor que recibir respuestas engañosas debido a una mala interpretación.
- Incluya un profesional de la encuesta en su grupo de prueba. Su método de encuesta puede ser criticado después del hecho, así que obtenga un consejo de experto antes de realizar su encuesta.
- El pedido de respuesta y las primeras palabras son importantes, especialmente en listas largas. Las agrupaciones lógicas, las listas aleatorias y las listas cortas funcionan mejor que las largas listas alfabéticas. Los problemas de pedido pueden sesgar sus datos, así que pruebe los pedidos de la lista alternativa cuando pruebe su encuesta. Al seleccionar de una lista, muchas personas eligen lo primero que parece que podría ser correcto e ir a la siguiente pregunta.
- Los elementos en la parte superior e inferior de las listas pueden atraer más atención que los elementos en el medio de las listas largas.
- Debido a que las personas escanean en lugar de leer, las primeras palabras de elementos en las listas pueden hacer que pasen por alto la elección correcta, especialmente en las listas alfabéticas.
- Pruebe dónde es mejor para colocar los descansos de la página. A veces es importante que las personas puedan ver todas las preguntas del tema antes de responder una. De lo contrario, son voluntarios de las respuestas para las preguntas que aún no han visto y escriben: «Ver respuesta anterior» más adelante «, lo que agrega pasos de interpretación adicionales en el análisis de datos. Para encontrar preguntas con este tipo de problemas, puede probar primero la encuesta con cada pregunta en su propia página, y luego colocar las preguntas que deben mostrarse juntas en una página en la próxima versión de prueba. En algunos casos, simplemente obligando a una pregunta a venir antes que otra puede solucionar estos problemas.
- Si es posible, no moleste a las personas haciendo preguntas que no se aplican a ellas. Cuando los encuestados eligen una respuesta en particular, muéstreles una o dos preguntas más sobre ese tema que sería aplicable en ese caso. Elija una plataforma de encuestas que permita preguntas condicionales, para que pueda evitar presentar preguntas no aplicables y mantener su lista de preguntas lo más corta posible para cada encuestado. Si la mayoría de sus preguntas son condicionales, es posible que pueda hacer una pregunta condicional clave al principio de la lista, entonces rama a diferentes versiones de la encuesta para el resto de las preguntas.
- Tome sus datos con un grano de sal. A diferencia de las encuestas cuantitativas, las métricas de encuestas cualitativas rara vez son representativas para todo el público objetivo; En cambio, representan las opiniones de los encuestados. Todavía puede presentar estadísticas descriptivas (como cuántas personas seleccionaron una respuesta específica a una pregunta de opción múltiple) para resumir los resultados de la encuesta, pero, a menos que use herramientas de estadísticas sólidas, no puede decir si estos resultados son el resultado de Selección de ruido o muestra, en lugar de reflejar verdaderamente las actitudes de toda su población de usuarios.
- Cuente lo que pueda contar. Los investigadores a menudo se refieren a la codificación y la normalización de los datos durante el análisis. La codificación de datos es el proceso de hacer respuestas de texto en algo que puede contar, para que pueda extraer las tendencias más grandes e informarlas de una manera que tenga sentido para su audiencia de informe. Puede capturar datos textuales ricos para comprender y citar, y codificar algunos tipos de respuestas como 0, 1 o 2 (no, parcialmente, sí; o ninguno, algunos, todos) por ejemplo, o puede definir muchos diferentes frases que significan lo mismo (por ejemplo, cuando las personas usan sinónimos o expresan las mismas ideas). Esta codificación se puede realizar después de recopilar los datos, en una hoja de cálculo.
- Muestre, no cuente. Utilice muchos gráficos, gráficos y tablas, con un resumen ejecutivo de las conclusiones clave.
- Considere gráficos antes de decidir sobre un diseño de hoja de cálculo. Desafortunadamente, algunas hojas de cálculo no harán gráficos razonables hasta que cambie las columnas a filas o filas a columnas. Es más fácil planificar esta necesidad antes de analizar sus datos. También es posible tomar los datos del gráfico, colocarlos en su propia página de hoja de cálculo y luego reordenarlo para hacer los gráficos. Solo tenga cuidado de no hacer errores de transferencia de datos.
- Tenga cuidado con la desaparición de los datos del gráfico. Algunas hojas de cálculo ocultan datos en gráficos en silencio cuando se realizan cambios de tamaño de fuente o cambios en el tamaño de la tabla.
- No incruste los datos si puede capturarlos. Las capturas de pantalla (se recomienda el formato PNG) son encantadoras y robustas con el tiempo, a diferencia de los datos integrados, que tienden a causar corrupción de documentos, no sean enlaces o podrían cambiarse por error.
Las encuestas cualitativas son herramientas para recopilar comentarios ricos. También pueden ayudarlo a descubrir qué preguntas debe hacer y la mejor manera de preguntarles, para una encuesta cuantitativa posterior. Mejore las encuestas a través de pruebas iterativas con comentarios abiertos. Prueba encuestas en papel primero para ahorrar tiempo que consumen mucho tiempo en la plataforma de prueba. Luego pruebe en línea para ver los efectos del orden de la página y la aleatorización de preguntas y para medir cuán útiles pueden ser los datos de resultados automatizados.
Farrell se unió a todas las tortugas, un estudio de productos de IA, en 2017, donde dirige la investigación y la estrategia de UX para chatbots y sistemas de dispositivos inteligentes. Anteriormente fue miembro temprano de Nielsen Norman Group, de 1999-2017, donde consultó con docenas de empresas (multinacionales, gobierno, código abierto y nuevas empresas) con respecto a la usabilidad de los sitios web y los dispositivos móviles, el diseño de interacción y la arquitectura de la información. Realizó la Encuesta de Carreras de Experiencia del Usuario, es coautora de la serie de investigación de experiencia de usuario de comercio electrónico, realizó una investigación de accesibilidad para las pautas de usabilidad para el informe de diseño web accesible y contribuyó a muchos otros informes de investigación NN/G.
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¿Cómo se hace una encuesta cualitativa?
Las encuestas totalmente cualitativas, que priorizan los valores de investigación cualitativa, y aprovechan el rico potencial de los datos cualitativos, tienen mucho que ofrecer investigadores cualitativos, especialmente dadas las opciones de entrega en línea. Sin embargo, el método permanece subutilizado, y hay poco en el camino de la discusión metodológica de las encuestas cualitativas. La subutilización y la discusión metodológica limitada tal vez reflejen el dominio de las entrevistas en la investigación cualitativa y (fuera de lo fuera de lo que) los supuestos sobre los datos de encuestas cualitativas carecen de profundidad. Al discutir nuestras experiencias de desarrollar encuestas en línea como una herramienta para la investigación cualitativa, buscamos desafiar las preconcepciones sobre las encuestas cualitativas y demostrar que las encuestas cualitativas son un método emocionante y flexible con numerosas aplicaciones y ventajas para investigadores y participantes. Ofrecemos una descripción general e información práctica de diseño, ilustrada con ejemplos de algunos de nuestros estudios.
Virginia Braun es profesora en la Escuela de Psicología de la Universidad de Auckland, āotearoa, Nueva Zelanda. Ella es psicóloga feminista y crítica (de salud), y su investigación explora las áreas que se cruzan de género, cuerpos, sexo/sexualidad, salud y (ahora) alimentos. También tiene un interés continuo en la investigación cualitativa y (con Victoria Clarke) escribió el galardonado libro de texto de investigación exitosa de investigación cualitativa: una guía práctica para principiantes (SAGE). Han escrito ampliamente sobre el análisis temático (con varios coautores), y están terminando un nuevo libro sobre análisis temático, para Sage. Ella coeditó recopilar datos cualitativos (Cambridge University Press) con Victoria y Debra Gray, que introduce una gama de métodos para recopilar datos cualitativos más allá de la entrevista o el grupo focal ampliamente utilizado, y está interesado en otros métodos como la finalización de la historia cualitativa. Ella está en Twitter @ginnybraun.Victoria Clarke es profesora asociada de psicología cualitativa y crítica en la Universidad del Oeste de Inglaterra, Bristol, Reino Unido. Sus intereses de investigación se centran en las áreas de intersección de sexualidad y género, apariencia y encarnación, y familiares y relaciones. Con Virginia Braun (y otros) ha escrito ampliamente sobre el análisis temático y actualmente están coautorando un libro sobre análisis temático para Sage. Sus otros libros incluyen una investigación cualitativa exitosa (SAGE) y la recopilación de datos cualitativos (Cambridge). También tiene un interés particular en desarrollar métodos de encuesta y finalización de la historia para la investigación cualitativa. Puedes seguirla en Twitter @drvicclarke, donde tuitea regularmente sobre análisis temático e investigación cualitativa.Elicia Boulton es una psicóloga de asesoramiento que trabaja con niños atentos involucrados en la explotación sexual infantil (CSE). Ella emprendió su tesis doctoral en la Universidad del Oeste de Inglaterra, y exploró las experiencias vividas de sexo y sexualidad para las mujeres con TOC, utilizando una encuesta cualitativa en línea. Elicia ha trabajado durante diez años en una capacidad terapéutica con los jóvenes y aquellos con discapacidades de aprendizaje y autismo.Louise Davey es psicóloga de asesoramiento en un servicio de psicología hospitalaria y en práctica privada. Su investigación doctoral en la Universidad del Oeste de Inglaterra fue un estudio cualitativo crítico que exploraba las experiencias de la vida de las personas con Alopecia areata, una apariencia cambiando la condición de pérdida de cabello. Sus intereses incluyen encarnación, género, dinámica del poder y el valor de una perspectiva cualitativa crítica para la práctica de psicología aplicada.
¿Cómo se hace una pregunta cualitativa?
Lisa trabaja en recursos humanos en Widgets, Inc. Últimamente, ha escuchado rumores de que los empleados no están contentos con sus supervisores, pero no está segura de por qué. Decidida a averiguar qué está pasando mal, establece reuniones individuales con cada empleado. Desafortunadamente, ninguna de las reuniones es útil, porque nadie está dispuesto a decir nada negativo sobre su supervisor en voz alta.
Frustrada, Lisa decide enviar una encuesta, en su lugar, el anonimato de una encuesta hará que los empleados se sientan más cómodos al compartir lo que realmente piensan. Sin embargo, se sienta para crear su encuesta, y se siente un poco atrapada y abrumada.
Este tipo de pregunta se conoce como una pregunta «abierta» o «cualitativa». Se llama «abierto» porque la persona que responde es libre de responder de cualquier manera que él o ella elija.
No hay opciones de respuesta especificadas. Se conoce como «cualitativo» porque las respuestas son juzgadas y medidas por la sensación más que por las matemáticas.
Lisa, ansiosa por que su encuesta sea un éxito, piensa en cómo respondería esta pregunta sobre su propio supervisor…
Lo mejor de estos datos es que si Lisa no tiene idea de por qué las personas están molestas con sus supervisores, les da un reinado gratuito para responder. Por ejemplo, Lisa podría no haber pensado en preguntar específicamente si un supervisor fomenta el equilibrio entre la vida laboral y personal, pero esto podría surgir como un tema entre las respuestas.
Sin embargo, hay algunos problemas con preguntas cualitativas abiertas…
¿Cómo hacer un análisis cualitativo ejemplo?
- Tenga cuidado con la tentación de cuantificar sus datos cualitativos. Es mejor llamar a las respuestas de ciertos encuestados o hablar de manera más general sobre cuántos entrevistados expresaron una idea particular. Por ejemplo:
- Buenas prácticas: “Muchos participantes notaron que le gustaban el entusiasmo del entrenador. En particular, un participante de la capacitación dijo: «¡Estaba tan entusiasmada con el material que era contagioso!»
- Generalmente evite: «La mayoría de los participantes (74%) notaron que le gustaba el entusiasmo del entrenador y el 20% de esos participantes vinculaban el entusiasmo del entrenador con un mayor aprendizaje».
- Teje los resultados de su análisis cuantitativo junto con sus datos cualitativos en una historia integrada. Use datos cualitativos para iluminar los datos cuantitativos y atraer al lector (el usuario de su informe) en la historia.
Asegúrese de que las transcripciones de sus entrevistas o grupos focales sean claras y legibles:
- Tenga cuidado con la tentación de cuantificar sus datos cualitativos. Es mejor llamar a las respuestas de ciertos encuestados o hablar de manera más general sobre cuántos entrevistados expresaron una idea particular. Por ejemplo:
- Buenas prácticas: “Muchos participantes notaron que le gustaban el entusiasmo del entrenador. En particular, un participante de la capacitación dijo: «¡Estaba tan entusiasmada con el material que era contagioso!»
- Generalmente evite: «La mayoría de los participantes (74%) notaron que le gustaba el entusiasmo del entrenador y el 20% de esos participantes vinculaban el entusiasmo del entrenador con un mayor aprendizaje».
- Teje los resultados de su análisis cuantitativo junto con sus datos cualitativos en una historia integrada. Use datos cualitativos para iluminar los datos cuantitativos y atraer al lector (el usuario de su informe) en la historia.
Puede ser útil rastrear temas emergentes, preocupaciones y notas en breves notas escritas poco después de entrevistas o un grupo focal. Las notas pueden ser especialmente útiles si la recopilación de datos ocurre durante un largo período de tiempo (es decir, varias semanas o meses) o si hay una brecha en el tiempo entre la recopilación de datos y el análisis.
Antes del análisis, puede encontrar útil combinar datos. Las opciones incluyen:
- Tenga cuidado con la tentación de cuantificar sus datos cualitativos. Es mejor llamar a las respuestas de ciertos encuestados o hablar de manera más general sobre cuántos entrevistados expresaron una idea particular. Por ejemplo:
- Buenas prácticas: “Muchos participantes notaron que le gustaban el entusiasmo del entrenador. En particular, un participante de la capacitación dijo: «¡Estaba tan entusiasmada con el material que era contagioso!»
- Generalmente evite: «La mayoría de los participantes (74%) notaron que le gustaba el entusiasmo del entrenador y el 20% de esos participantes vinculaban el entusiasmo del entrenador con un mayor aprendizaje».
- Teje los resultados de su análisis cuantitativo junto con sus datos cualitativos en una historia integrada. Use datos cualitativos para iluminar los datos cuantitativos y atraer al lector (el usuario de su informe) en la historia.
¿Qué es la entrevista cualitativa?
Una entrevista cualitativa es un enfoque de investigación utilizado en estudios cualitativos donde se requiere más interacción personal y se recopila datos detallados del participante. Las entrevistas cualitativas generalmente implican preguntas de seguimiento y se realizan en un formato de conversación o discusión.
Las entrevistas cualitativas generalmente tienen un formato más personal en comparación con otros enfoques e incluyen conocer a su participante en detalle, lo que les permite abrir y proporcionar comentarios detallados. Los investigadores también utilizan preguntas de seguimiento abiertas y de seguimiento ampliamente en tales entrevistas por la misma causa.
El proceso también requiere atención adicional y escucha activa de los entrevistadores. Las entrevistas cualitativas son una parte integral de los grupos focales para generar discusión entre un grupo de personas para descubrir información clave de los temas basados en experiencias personales y aumentar la comunicación dentro del grupo.
La entrevista en sí se puede realizar a través de múltiples formatos. En primer lugar, entrevistas estructuradas en las que se hace una lista de preguntas predefinidas al participante a través de entrevistas físicas, llamadas telefónicas o alquiler cuestionarios. Mientras que, las entrevistas no estructuradas se realizan con pocos o ninguna preparación después de un formato más conversacional basado en los intereses y habilidades de los participantes.
Por último, las entrevistas semiestructuradas son una combinación de ambos donde los investigadores comienzan con un formato estructurado y también usan preguntas y discusiones de seguimiento.
¿Qué es una entrevista cualitativo?
La mayoría de los libros de texto le dirán que las entrevistas varían a través de un continuo,
Desde entrevistas estructuradas, semiestructuradas, no estructuradas (o enfocadas) (Bryman 2001, mayo de 1997). La entrevista estructurada se encuentra en el extremo cuantitativo de la escala y se utiliza más en los enfoques de encuestas.
El resto de la escala, semiestructurada y no estructurada, es el área ocupada 3 por investigadores cualitativos, con las entrevistas caracterizadas por el aumento de los niveles de flexibilidad
y falta de estructura. Muchos de los términos que habrá descubierto aplicado a entrevistas cualitativas aparecen en esta parte
del continuo, por ejemplo, en profundidad, informal, no dirigido, abierto, conversacional, naturalista, narrativo, biográfico,
Historia oral o de vida, etnográfico y muchos más discutidos con más detalle en el Capítulo 3. Los términos utilizados para cualquier particular
El tipo de entrevista se relaciona con la filosofía subyacente y el enfoque específico tomado para la investigación, discutido más a fondo en el capítulo
2.
Brevemente, la entrevista estructurada se basa en un cuestionario con una secuencia de preguntas,
preguntó en el mismo orden y la misma forma de todos los temas de la investigación, con poca flexibilidad disponible para el investigador.
El objetivo principal es que los entrevistadores neutrales obtengan información comparable de un número potencialmente grande de sujetos.
Es típico de los enfoques más positivistas, con reglas metodológicas para su práctica, y a menudo está sujeto a estadística
Métodos de análisis.
Una considerable gama de enfoques cualitativos usa semiestructurado y no estructurado
Entrevistas, como lo sugiere la lista anterior. Jennifer Mason argumenta que, a pesar de las grandes variaciones en el estilo y la tradición,
Todas las entrevistas cualitativas y semiestructuradas tienen ciertas características principales en común:
El intercambio interaccional de diálogo (entre dos o más participantes, en cara a cara
u otros contextos).
A
Enfoque temático, centrado en el tema, biográfico o narrativo donde el investigador tiene temas, temas o problemas que desean
cubrir, pero con una estructura fluida y flexible.
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