Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Marketingový výzkum v praxi část 2B: od vyplněných dotazníků k datové matici Jiří Nepala FOCUS, Centrum pro sociální a marketingovou analýzu

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Marketingový výzkum v praxi část 2B: od vyplněných dotazníků k datové matici Jiří Nepala FOCUS, Centrum pro sociální a marketingovou analýzu"— Transkript prezentace:

1 Marketingový výzkum v praxi část 2B: od vyplněných dotazníků k datové matici Jiří Nepala FOCUS, Centrum pro sociální a marketingovou analýzu

2 Co nás dnes čeká? • Prezentace technických zpráv jednotlivých týmů • Proces ukládání dat  Způsoby ukládání dat  Tvorba datové matice • Procesy kontroly dat  Kontrola v terénu  Zpětná kontrola validity dat  Kontrola dotazníků  Kontrola dat v matici  Čištění dat  Řešení problémů • Etický aspekt průzkumu trhu a veřejného mínění 2

3 PROCES UKLÁDÁNÍ DAT Způsoby ukládání dat  Ukládání pomocí dokumentového scanneru  Ruční ukládání do datových matic  Online ukládání dat 3

4 Způsoby ukládání dat • DOKUMENTOVÝ SCANNER  Kompletní a řádně vyplněné dotazníky jsou naskenovány do datových matic pomocí dokumentového scanneru  Výhodou skenování dotazníků je rychlost a spolehlivost přepisu dat  Použití scanneru pro uložení dat vyžaduje, aby dotazník byl upraven do skenovací podoby  Vyplňování dotazníku určeného pro skenování se řídí specifickými pravidly 4

5 Způsoby ukládání dat  Postup práce s dokumentovým scannerem 1.Zalomení dotazníku do skenovací podoby 2.Tisk dotazníku 3.Naskenování prázdného dotazníku 4.Vytvoření datové matice na základě naskenovaného dotazníku i.vyznačení oblastí (polí) pro čtení dat ii.definice proměnných, jejich hodnot, labelů atd. 5.Skenování dotazníků (uložení dat) 6.Kontrola dat 7.Export do standardně užívaného statistického softwaru (SPSS) 8.Finální kontrola datového souboru 5 Odpovědi na otevřené (volné) otázky se ukládají zpravidla v tabulkovém procesoru (MS Excel)

6 Způsoby ukládání dat UKÁZKA SKENOVACÍ PODOBY DOTAZNÍKU 6

7 Způsoby ukládání dat UKÁZKA INSTRUKCÍ PRO VYPLŇOVÁNÍ SKENOVACÍHO DOTAZNÍKU 7

8 Způsoby ukládání dat UKÁZKA SOFTWAROVÉHO PROSTŘEDÍ DOKUMENTOVÉHO SCANNERU – TVORBA DATOVÉ MATICE (REMARK OFFICE) 8

9 Způsoby ukládání dat • RUČNÍ UKLÁDÁNÍ DAT:  Použití softwaru pro vstup dat (např. modul Data Entry SPSS), který umožňuje nastavení povolených rozsahů hodnot proměnných.  Do datových matic v modulu Data Entry se zapisují číselné kódy odpovědí z dotazníku.  Pro ověření kvality zadávání dat je opakovaným uložením jiným kodérem/operátorem kontrolováno 100% datového souboru.  Chyby v ukládání jsou eliminovány principem dvojího uložení:  Kodér, který opakovaně zadává data z dotazníku, nevidí v modulu data, uložená prvním kodérem  Pokud druhý kodér zadá jinou hodnotu proměnné, než zadal kodér první, je upozorněn pop-up oknem, že se odpovědi na tutéž otázku téhož dotazníku ukládaného různými kodéry liší  Kodér po výzvě zadá skutečnou hodnotu proměnné – dojde buď k opravě prvního kodéra, nebo sebe sama 9

10 Způsoby ukládání dat  Postup při ručním ukládání 1.Vytvoření datové matice ve statistickém softwaru na základě dotazníku (definice proměnných, jejich hodnot, labelů atd.) 2.Export datové matice do Data Entry modulu a její nakopírování do počítačů ukladačů 3.Uložení dat 4.Kontrolní (křížové) uložení dat 5.Spojení matic z Data Entry modulu 6.Finální kontrola datového souboru 10 Odpovědi na otevřené (volné) otázky se ukládají zpravidla v tabulkovém procesoru (MS Excel).

11 Způsoby ukládání dat UKÁZKA DOTAZNÍKU PRO RUČNÍ UKLÁDÁNÍ 11

12 Způsoby ukládání dat UKÁZKA SOFTWAROVÉHO PROSTŘEDÍ PRO RUČNÍ UKLÁDÁNÍ DAT – TVORBA DATOVÉ MATICE (SPSS) 12

13 Způsoby ukládání dat • ONLINE UKLÁDÁNÍ DAT:  Ukládání dat do systému, který je totožný s CAPI  Neumožňuje zadání kódu mimo daný rozsah hodnot proměnných, respektive zadat jinou odpověď, než je předprogramována  Chybovost je eliminována programováním dotazníku 13

14 Způsoby ukládání dat  Postup při online ukládání 1.Programování dotazníku 2.Uložení dat, včetně odpovědí na otevřené (volné) otázky 3.Export dat do standardně užívaného statistického softwaru (SPSS) 4.Finální kontrola datového souboru 14

15 Způsoby ukládání dat UKÁZKA SOFTWAROVÉHO PROSTŘEDÍ PRO ONLINE UKLÁDÁNÍ DAT (FOCUSIS ) 15

16 Tvorba datové matice 1.Vytvoření proměnné 2.Pojmenování proměnné (číslo otázky) 3.Definice formátu proměnné (numerická, textová, datum, čas apod.) 4.Popis proměnné (znění otázky) 5.Definice hodnot proměnné a jejich pojmenování (číselné hodnoty odpovědí a znění odpovědí) Nezapomeňte na proměnnou ID (číslo) dotazníku!!! 16

17 PROCESY KONTROLY DAT • KONTROLA V TERÉNU:  Slouží principiálně ke zjištění/odhadu, podaří-li se realizovat stanovený počet rozhovorů (naplnit výběrový soubor)  Týdenní hlášení o počtu realizovaných rozhovorů a potenciálně se vyskytujících problémech během dotazování • ZPĚTNÁ KONTROLA:  Slouží principiálně ke kontrole práce tazatelů, a to:  Zdali uskutečnili rozhovor  Zdali uskutečnili rozhovor s vhodným/správným/uvedeným respondentem  Zdali odpovědi, které tazatel do dotazníku vyznačil, byly skutečnými odpověďmi konkrétního respondenta • TYTO KONTROLNÍ MECHANISMY BYLY PROBRÁNY NA MINULÉ PŘEDNÁŠCE 17

18 Procesy kontroly dat • KONTROLA DOTAZNÍKŮ:  Optická (formální) kontrola  Kontrola vyplněnosti dotazníků  Evidence průběžného stavu  Počty dotazníků od jednotlivých tazatelů  Počty dotazníků v jednotlivých krajích, respektive výběrových jednotkách  Číslování dotazníků  Číslování je nutné v celém procesu od evidence dotazníků pro zpracování dat  Umožňuje zpětně dohledat papírový (zdrojový) dotazník, tazatele, který jej vyplňoval, i respondenta  Logická (obsahová) kontrola  V případě komplikovaných a dlouhých dotazníků, kde by bylo problematické a zdlouhavé kontrolovat data až po uložení a dohledávat zdrojové dotazníky  Kontrola logických souvislostí, součtů apod. 18

19 Procesy kontroly dat • PŘÍKLAD LOGICKÉ KONTROLY DOTAZNÍKŮ – průzkum mezi řidiči a uživateli automobilů  Kontrola souladu modelu a roku výroby  Kontrola souladu počtu najetých kilometrů za uplynulý rok a údržby provedené na vozidle (výměny olejů apod.)  Kontrola souladu spontánní a podpořené znalosti značek autopříslušenství  Kontrola počtu servisních operací a prodejních/servisních míst, kde byly tyto operace provedeny (baterie otázek uprostřed dotazníku) s deklarovaným počtem návštěv autoservisu na konci dotazníku  Kontrola souladu provedených servisních operací během posledních dvou návštěv servisu s všemi operacemi za celý rok  Kontrola souladu výše pojištění/leasingu s typem a stářím vozidla  apod. 19

20 Procesy kontroly dat • KONTROLA DAT V MATICI:  Kontrola filtrů a přeskoků  Kontrola dodržení kvóty  kategorizace hodnot sociodemografických proměnných a srovnání s celkovou zadanou kvótou  Kontrola logické vazby otázek, např.:  korelace spontánní a podpořené znalosti značky  konzistence odpovědí na využívání určitého produktu 20

21 Procesy kontroly dat • PŘÍKLAD LOGICKÉ KONTROLY DATOVÉ MATICE – Evropský průzkum pracovních podmínek (EWCS 2010)  Kontrola souladu uvedeného počtu členů domácnosti se součtem výčtu jednotlivých osob  Kontrola věku ukončení studia s dosaženým vzděláním  Věk ukončení studia nesmí být vyšší než současný věk respondenta  Počet podřízených by neměl být vyšší než celkový počet spolupracovníků  Počet dní pracovní neschopnosti z důvodu pracovního úrazu nesmí být vyšší než celkový počet dní pracovní neschopnosti v daném časovém období  apod. 21

22 Procesy kontroly dat • ČIŠTĚNÍ DAT:  Během čištění se odstraňují či napravují nesrovnalosti a nekonzistence v datech (mezi proměnnými, které spolu souvisí)  Nejčastěji jde o:  Nedodržení filtrů a přeskoků o Řešení: vymazání odpovědí v otázce, která měla být přeskočena  Rozpor v odpovědích o Řešení: na základě kontextu ostatních odpovědí zvolíme nadřazenou proměnnou (odpověď), kterou považujeme za platnou; můžeme také kontaktovat tazatele a ověřit, zda správně zaznamenal respondentovu odpověď  Chybějící odpovědi o Řešení: dohledání dotazníku na základě jeho ID, ověření, zda nedošlo ke ztrátě během ukládání; pokud ne, je nutné zpětně kontaktovat respondenta a doptat se na odpověď 22

23 Procesy kontroly dat • NEJSOU-LI DATA SEBRÁNA SPRÁVNĚ… (aneb řešení problémů způsobených selháním lidského faktoru)  Nedůsledné/nekompletní vyplnění dotazníku  Řešení: o Preventivní 10% navýšení výběrového souboru o Opětovné kontaktování respondentů  Nedodržení kvóty, nedodržení zadaného počtu realizovaných rozhovorů, podvodně vyplněné dotazníky  Řešení: o Preventivní 10% navýšení výběrového souboru o Dosběr, umožňuje-li to časový harmonogram projektu (je vždy lepší mít časovou rezervu v timingu) 23

24 NA CO SE ZAMĚŘÍTE PŘI KONTROLE SVÝCH DAT? 24

25 • KONTROLA VYPLNĚNOSTI DOTAZNÍKŮ  VYPLNĚNÍ VŠECH OTÁZEK  SPRÁVNÉ KÓDOVÁNÍ NON-RESPONSE KÓDŮ U VOLNÝCH OTÁZEK (888, 999 APOD.) • KONTROLA KVÓTY  q41, q42 • LOGICKÁ KONTROLA DAT  FILTRY A PŘESKOKY  před q3, q6, q10, q13, q16, q27, q28, q29, q32, q33  LOGICKÁ KONZISTENCE DAT  preference a konzumace nápojů (q20) a od ní se odvíjející (vynechané) odpovědi na otázky q22 až q24 25

26 ETICKÝ ASPEKT PRŮZKUMU TRHU A VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ  Ochrana osobních údajů  Archivace dotazníků  Profesní asociace a jejich kodexy 26

27 Etický aspekt průzkumu trhu a veřejného mínění • OCHRANA OSOBNÍCH ÚDAJŮ  Základem je důsledné dodržování českých zákonů a etických zásad vztahujících se k ochraně osobních údajů.  Normy a zásady:  Spolupráce respondentů je dobrovolná  Je třeba zachovat plnou anonymitu ve všech fázích výzkumu o Tj., že získané údaje se zpracovávají do souhrnných statistických a analytických informací, které neumožňuji zpětnou identifikaci konkrétního respondenta.  Využití údajů o respondentech výlučně pro výzkumné účely o Tj. nerozšiřovat je, neobchodovat s nimi, neposkytovat je třetím stranám o Předmětem činnosti profesionální výzkumné agentury nesmí být činnosti, které bezprostředně nesouvisí s výzkumnou činností (databázový marketing, přímý marketing apod.)  Po ukončení zpětné kontroly jsou veškeré seznamy respondentů a jejich osobní údaje skartovány 27

28 Etický aspekt průzkumu trhu a veřejného mínění • DUŠEVNÍ VLASTNICTVÍ, AUTORSKÁ PRÁVA  Na projekt se vztahují autorská práva agentury  Autorská práva – ve chvíli zaplacení přechází práva na celé dílo na stranu zadavatele (data, závěrečná zpráva) • ARCHIVACE DOTAZNÍKŮ  Dotazníky, audio a videozáznamy jsou archivovány po dobu minimálně 6 měsíců  Doba uchování může být delší, záleží na požadavcích klienta a smluvních podmínkách 28

29 Etický aspekt průzkumu trhu a veřejného mínění • PROFESNÍ ASOCIACE  Profesionální výzkumné agentury, pokud nejsou členy profesních asociací, respektují a dodržují pravidla, dané kodexy těchto organizací  Kodexy upravují:  Tvorbu projektů  Průběh sběru dat  Kontrolu dat  Ukládání dat  Nakládání s daty  Atd.  Nejvýznamnější profesní asociace:  ESOMAR (www.esomar.org,  SIMAR (www.simar.cz)www.simar.cz  ĆESKÁ MARKETINGOVÁ SPOLEČNOST (www.cms-cma.cz)www.cms-cma.cz 29

30 Etický aspekt průzkumu trhu a veřejného mínění • PROFESNÍ A ETICKÉ KODEXY:  efamro/kvalitativni-standardy-efamro.php#3 efamro/kvalitativni-standardy-efamro.php#3  esomar/kvalitativni-standardy-icc-esomar.php esomar/kvalitativni-standardy-icc-esomar.php    kontrola-porizovanych-dat.php kontrola-porizovanych-dat.php 30

31 „DOMÁCÍ“ ÚKOL 31

32 Práce v týmech • DOPORUČENÍ: STÁHNĚTE SI 30-DENNÍ TRIAL VERZI SPSS (http://www.spss.com/statistics/)http://www.spss.com/statistics/ • Vytvořte datovou matici, kterou do zašlete ke schválení lektorovi. • Do dostanete k zaslané matici zpětnou vazbu a bude vám zaslána finální matice, do níž uložíte data ze svých dotazníků. • Provedete základní kontrolu a čištění dat a finální matici zašlete do lektorovi. • Do dostanete zpět spojenou matici s daty ze všech vyplněných dotazníků. S touto maticí budete pracovat během posledního bloku workshopů. • Vypracované úkoly a veškeré dotazy, nápady a připomínky posílejte na adresu: 32

33 Co nás čeká příště? • Další setkání: • Příštím setkáním začne blok workshopů věnovaný analýze dat a interpretaci zjištěných výsledků. 33

34 Děkuji za pozornost  Jiří Nepala FOCUS, Centrum pro sociální a marketingovou analýzu


Stáhnout ppt "Marketingový výzkum v praxi část 2B: od vyplněných dotazníků k datové matici Jiří Nepala FOCUS, Centrum pro sociální a marketingovou analýzu"

Podobné prezentace


Reklamy Google