Y si bien interpretar los resultados de la encuesta puede parecer una molestia, no necesita pasar meses leyendo encuestas e ingresarlas en una base de datos ni necesita pagarle a alguien para que haga un análisis estadístico por usted.
Con un poco de conocimiento y planificación, puede analizar los resultados usted mismo y utilizar la información que obtiene para adaptar su marketing y servicio al cliente para conectarse a más clientes y mantener los que tiene.
Si nunca antes ha realizado el análisis de la encuesta, la terminología puede ser un poco confusa.
El análisis de la encuesta incluye muchas referencias a estadísticas, que pueden sonar complicadas. Pero no tiene que tener un título en matemáticas o un título de negocio para analizar los resultados de la encuesta. Solo necesita conocer algunos términos clave.
Los datos cualitativos lo ayudan a comprender por qué las personas lo eligen sobre sus competidores o qué valoran sobre su producto o servicio.
Se refiere a la información que no puede poner en números. Es descriptivo y le ayuda a clasificar o caracterizar partes de su negocio. Si piensa que su encuesta responde a la «OMS», «qué», «dónde», «por qué» y «cómo» de su negocio, los datos cualitativos responderían el «qué», «por qué» y «cómo» partes de sus productos o servicios.
Puede recopilar datos cualitativos de varias maneras, incluidos grupos focales, entrevistas con clientes, escucha en las redes sociales y preguntas abiertas sobre encuestas, entre otros.
Por otro lado, los datos cuantitativos son datos que se pueden poner fácilmente en números, en resumen, es cuantificable.
¿Qué es el análisis de los resultados?
El evento es una estructura compleja, equipada con significado, que a través de un rendimiento debe lograr los objetivos específicos que se han descrito en el informe, es decir, debe producir los resultados esperados de un aspecto cualitativo y cuantitativo. La desviación (positiva o negativa) entre los objetivos y los resultados realmente logrados debe determinarse y medirse teniendo en cuenta estos aspectos:
#-# El rendimiento considerado en el aspecto dual de:
#-Ejecución y eficiencia técnica-productiva relativa
Es decir, la efectividad, que objetivamente y en general se han logrado con respecto a los objetivos asignados, los resultados esperados y los medios utilizados.
El tamaño del éxito/falla del evento debe determinarse utilizando herramientas de investigación apropiadas en funcionamiento, por lo tanto, de eficiencia y efectividad. La revisión crítica del proceso de realización de eventos debe conducir a la mejora de las prácticas de implementación para futuros otros eventos.
Si la desviación negativa entre los objetivos y el resultado final toca el evento (efectividad), la identificación de errores se usa para redefinir los procesos internos de toma de decisiones relacionadas con la elección de objetivos, objetivos, mensajes, en la práctica, del resumen como un resumen completo
Si, por otro lado, el evento fue bienvenido por el público al que se dirigió, el análisis debe resaltar el diferencial positivo (resultados que exceden los pronósticos y los objetivos centrados) para poder estandarizar y reutilizar las prácticas que llevaron Resultado positivo del evento. Veamos el examen de los resultados con más detalle.
¿Qué es el análisis de resultados según autores?
También en este caso, todo el proceso de análisis se puede estructurar en varias etapas.
Los escenarios de crisis le permiten dirigirse al desarrollo de procedimientos especiales de continuidad operativa que se activarán en caso de que ocurran los eventos que configuran un escenario de crisis específico. Ejemplos principales de escenarios:
- La falta de disponibilidad de las instalaciones donde se lleva a cabo el proceso;
- no disponible del personal;
- no disponibilidad de los servicios proporcionados por proveedores y subcontratadores;
- La falta de disponibilidad de los procedimientos de TI (software) incluyó:
- alteración de datos o falta de disponibilidad de sistemas después de ataques perpetrados desde el exterior a través de redes electrónicas;
- La falta de disponibilidad del equipo utilizado para llevar a cabo actividades de proceso (PC/escritorios portátiles, teléfonos inteligentes);
- La falta de disponibilidad de dispositivos especiales utilizados para realizar actividades de proceso (servidor, centralita, UPS, equipo de sala de máquinas);
Por lo tanto, para cada elemento de análisis considerado en el análisis de impacto de nivel 2, realizado al completar el cuestionario para el análisis de impacto de nivel 2 (nivel 2 de análisis de impacto), es necesario detectar si el escenario de crisis y cómo se considera el escenario de crisis Impacto en el mismo:
- La falta de disponibilidad de las instalaciones donde se lleva a cabo el proceso;
- no disponible del personal;
- no disponibilidad de los servicios proporcionados por proveedores y subcontratadores;
- La falta de disponibilidad de los procedimientos de TI (software) incluyó:
- alteración de datos o falta de disponibilidad de sistemas después de ataques perpetrados desde el exterior a través de redes electrónicas;
- La falta de disponibilidad del equipo utilizado para llevar a cabo actividades de proceso (PC/escritorios portátiles, teléfonos inteligentes);
- La falta de disponibilidad de dispositivos especiales utilizados para realizar actividades de proceso (servidor, centralita, UPS, equipo de sala de máquinas);
El siguiente paso es la evaluación de los tiempos de restauración a través de los parámetros RTO y RPO.
¿Qué significa análisis de datos e interpretación de resultados?
- No incluye δ (terminal de inferioridad o equivalencia, a menudo -10%)
- AUC: área debajo de la curva durante una curva ROC (área bajo curva)
- Fijado a 0.5
- Ingesta de diagnóstico si> 0.5
- Si es una diferencia significativa, p <0.05:
- Interpretación:
- La diferencia/asociación es muy real: «Los sujetos tienen 2.34 más suerte si presentan tal factor de exhibición… teniendo en cuenta los factores de confusión… (Análisis multivariado de un RR)».
- Hay un 95% de posibilidades de que el riesgo real sea entre estos 2 valores.
- Hay un 5% de posibilidades de que el riesgo real esté fuera de estos 2 valores (riesgo alfa).
- Robustez: analice el valor del resultado y su dispersión.
- Controlar :
- Pruebas consistentes con la pregunta formulada
- CDJ de calidad
- Comparación múltiple
- (Una prueba significativa no corrige los sesgos)
- Si no hay diferencias significativas si P ≥ 0.5:
- No podemos concluir
- O que no hay asociación/no hay diferencia real.
- O que nos faltan poder: la diferencia/ asociación no podría resaltarse.
- Estamos hablando de una tendencia estadística si P entre 5 y 10%
RMQ: Un sitio web enumera 500 formas diferentes de escribir que los resultados no son significativos
Una diferencia estadísticamente significativa no será necesariamente clínicamente relevante. De hecho, cuantos más sujetos tengamos, más tendremos la capacidad de resaltar diferencias mínimas que no serán clínicamente relevantes.
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