Marketingový výzkum v praxi

Prezentace na téma: "Marketingový výzkum v praxi"— 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

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

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

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

6 Způsoby ukládání dat UKÁZKA SKENOVACÍ PODOBY DOTAZNÍKU

7 Způsoby ukládání dat UKÁZKA INSTRUKCÍ PRO VYPLŇOVÁNÍ SKENOVACÍHO DOTAZNÍKU

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

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

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

11 Způsoby ukládání dat UKÁZKA DOTAZNÍKU PRO RUČNÍ UKLÁDÁNÍ

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

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 Programování dotazníku
Uložení dat, včetně odpovědí na otevřené (volné) otázky Export dat do standardně užívaného statistického softwaru (SPSS) Finální kontrola datového souboru 14

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

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

17 PROCESY KONTROLY DAT KONTROLA V TERÉNU: ZPĚTNÁ KONTROLA:
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

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.

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

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 Řešení: vymazání odpovědí v otázce, která měla být přeskočena Rozpor v odpovědích 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 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

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

24 NA CO SE ZAMĚŘÍTE PŘI KONTROLE SVÝCH DAT?

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

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

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 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 Tj. nerozšiřovat je, neobchodovat s nimi, neposkytovat je třetím stranám 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

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

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 ( SIMAR ( ĆESKÁ MARKETINGOVÁ SPOLEČNOST (

30 Etický aspekt průzkumu trhu a veřejného mínění
PROFESNÍ A ETICKÉ KODEXY:

31 „DOMÁCÍ“ ÚKOL

32 Práce v týmech DOPORUČENÍ: STÁHNĚTE SI 30-DENNÍ TRIAL VERZI SPSS ( 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:

33 Co nás čeká příště? Další setkání: 27. 4. 2010
Příštím setkáním začne blok workshopů věnovaný analýze dat a interpretaci zjištěných výsledků.

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