De enquêteresultaten zijn binnen. Nu moet u een projectplan voor data-analyse ontwikkelen. Geen idee hoe u dit moet doen? Geen zorgen. In dit artikel vindt u een voorbeeld van een data-analyseplan, een stapsgewijze handleiding voor het maken van dit plan en verschillende aanbevolen procedures.

Wat is een data-analyseplan?

Een data-analyseplan is een blauwdruk waarin de strategieën, methoden en stappen worden beschreven om de gegevens uit een enquête of marktonderzoek te ordenen.

Een data-analyseplan is essentieel voor het succes van uw onderzoek. Het vormt een leidraad voor gegevensverwerking en -interpretatie zodat fouten tot een minimum worden beperkt en de betrouwbaarheid wordt vergroot. De gegevens blijven geordend, het ondersteunt een betere besluitvorming en het zorgt voor afstemming op onderzoeksdoelstellingen.

Een data-analyseplan ontwikkelen: 7 stappen

Een data-analyseplan opstellen kan worden onderverdeeld in 7 belangrijke stappen. Volg deze stappen om uw data-analyse te organiseren voor de beste resultaten.

1. Uw doelstellingen definiëren

Een data-analyseplan moet aansluiten op uw oorspronkelijke enquêtedoelen. Loop uw enquêtedoelstellingen nog eens na voordat u een data-analyseplan maakt.

Laten we eens kijken hoe u een plan en de doelstellingen op elkaar kunt afstemmen in een voorbeeld van een data-analyseplan:

U ondervraagt universiteitsstudenten over de eetgelegenheden op hun campus. U wilt feedback verzamelen over de huidige opties en bekijken welke eetgelegenheden studenten verder willen.

Om dit doel te bereiken zagen uw enquêtevragen er waarschijnlijk ongeveer zo uit:

Hoe tevreden bent u op een schaal van 1 tot 5 over de verscheidenheid aan eetgelegenheden die beschikbaar zijn op de campus?
Welke van de volgende restaurants bezoekt u het vaakst?
Wat bevalt u het beste aan het restaurant dat u het vaakst bezoekt? Selecteer alle antwoorden die van toepassing zijn.
Als u nog een restaurant zou mogen toevoegen, welk restaurant of welke restaurantketen zou u dan kiezen?

Pas uw methode voor data-analyse aan op basis van de enquêtevragen en de verzamelde gegevens. In dit geval stelt u een data-analyseplan voor kwantitatief onderzoek op.

2. De gegevens inspecteren

Schoon vervolgens uw gegevens op om er zeker van te zijn dat u nauwkeurige resultaten hebt die uw doelgroep vertegenwoordigen voordat u conclusies trekt. Door het opschonen van gegevens worden vooroordelen geëlimineerd, ruis verminderd en de kwaliteit van de resultaten verbeterd.

Als u de gegevens wilt opschonen, filtert u het volgende uit:

Respondenten die slechts een deel van uw vragen beantwoorden
Respondenten die niet aan uw doelcriteria voldoen
Respondenten die antwoorden herhalen/steeds hetzelfde antwoord kiezen
Respondenten die onrealistische antwoorden geven
Respondenten die inconsequente reacties geven
Respondenten die onzinnige antwoorden geven bij uw open vragen

Met SurveyMonkey kunt u onze vragenbank gebruiken om openhartige reacties aan te moedigen, enquêtelogica te gebruiken om de enquête aan te passen aan de antwoorden van respondenten en eenvoudig onvolledige reacties uit te filteren.

3. Gegevens voorbereiden voor analyse

Nadat de gegevens zijn opgeschoond, gaat u deze voorbereiden voor statistische analyse. Dit omvat het structureren van uw gegevensset zodat de juiste analysemethoden worden toegepast om een antwoord te vinden op uw onderzoeksvragen.

U kunt gegevens voorbereiden voor analyse door uw enquêtevragen methodisch te ordenen en ze af te stemmen op uw centrale onderzoeksvragen. Het kan handig zijn om deze te ordenen in een tabel zodat u ze gemakkelijk kunt bekijken.

In het vorige voorbeeld van data-analyse over eetgelegenheden aan de universiteit zou de tabel er bijvoorbeeld ongeveer als volgt uit kunnen zien:

Onderzoeksvraag	Enquêtevra(a)g(en)
Willen studenten meer eetgelegenheden op de campus?	- Geef op een schaal van 1 tot 5 aan hoe tevreden u bent over de verscheidenheid aan eetgelegenheden die beschikbaar zijn op de campus. - Als u nog een restaurant zou mogen toevoegen, welk restaurant of welke restaurantketen zou u dan kiezen?
Welke eetgelegenheden zijn het populairst en waarom?	- Welke van de volgende restaurants bezoekt u het vaakst? - Wat bevalt u het beste aan het restaurant dat u het vaakst bezoekt? Selecteer alle antwoorden die van toepassing zijn.
Wat voor soort studenten geven de voorkeur aan de verschillende eetgelegenheden?	- Hoe oud bent u? - Met welk geslacht identificeert u zich? - Staat u ingeschreven voor een bachelor- of masteropleiding?

4. De juiste analysemethode kiezen

Selecteer vervolgens de meest geschikte analysemethode voor uw onderzoek en stem deze af op de relaties die u in de gegevens wilt onderzoeken.

Enkele veelgebruikte methoden voor data-analyse zijn:

Beschrijvende analyse
- Deze data-analyse biedt een overzicht van de functies van de gegevensset.
- Methoden: Gemiddelde, mediaan, modus, frequentieverdeling, percentage en standaardafwijking.
- Voorbeeld: Wat is de gemiddelde tevredenheidsscore van deelnemers aan studentenenquêtes?

Vergelijkende analyse
- Bij deze analyse worden groepen en de gerelateerde gegevens vergeleken om verschillen vast te stellen.
- Methoden: T-toetsen, ANOVA (variantieanalyse) en Chi-kwadraattest.
- Voorbeeld: Is er een significant verschil in het tevredenheidsniveau van niet-afgestudeerde versus afgestudeerde studenten?

Correlatieanalyse
- Bij een correlatieanalyse wordt de relatie tussen ten minste twee variabelen geëvalueerd.
- Methoden: Pearson correlatie, Spearman rangcorrelatie.
- Voorbeeld: Is er een verband tussen de leeftijd van een student en hun tevredenheid over de eetgelegenheden?

Kwalitatieve data-analyse
- Dit omvat het analyseren van reacties op open vragen op tekstpatronen. Dit type data-analyse is het meest geschikt voor kwalitatief onderzoek.
- Methoden: thematische analyse, inhoudsanalyse, codering.
- Voorbeeld: Is er een overlap in de extra eetgelegenheden die respondenten willen zien op de campus?

5. Een tijdlijn en middelen vaststellen

Stel tot slot een projecttijdlijn op voor uw data-analyseplan en wijs middelen toe.

Splits taken op in beheersbare stappen om een projecttijdlijn op te stellen. Stel realistische deadlines voor elke taak om de voortgang te behouden. Identificeer zowel kleine als grote mijlpalen om gemotiveerd te blijven gedurende het hele proces.

Voor het evalueren van resources moeten taken aan teamleden worden toegewezen op basis van hun vaardigheden en expertise. Het omvat ook het identificeren van de juiste software of technologie, zoals SPSS, SAS of Tableau.

Bovendien moeten regelmatige controles worden ingesteld om de voortgang te controleren en ervoor te zorgen dat taken op tijd worden voltooid.

Deze benadering bevordert het afleggen van verantwoording, optimaliseert het gebruik van hulpbronnen en helpt de vaart erin te houden.

6. Bevindingen interpreteren en rapporteren

Nadat u de gegevens hebt geanalyseerd, is uw volgende stap ze interpreteren en rapporteren over de bevindingen. Dit omvat het koppelen van uw bevindingen aan uw oorspronkelijke onderzoeksdoelstellingen en het opstellen van een enquêteanalyserapport. Zo'n rapport belicht patronen, trends en belangrijke inzichten in een duidelijk formaat voor belanghebbenden.

Gebruik visuele hulpmiddelen zoals infographics, diagrammen en grafieken om gegevens weer te geven. Zorg ervoor dat u bij het schrijven van het rapport rekening houdt met gedetailleerde bevindingen en beperkingen en aanbevelingen doet (indien van toepassing).

Gerelateerde literatuur: Enquêtegegevens analyseren

7. Het data-analyseplan controleren en verfijnen

Nadat u de gegevens hebt geïnterpreteerd en een enquêterapport hebt opgesteld, is het belangrijk om de effectiviteit van uw data-analyseplan te beoordelen.

Hiermee kunt u uw analyseproces verbeteren en ervoor zorgen dat toekomstige analyses effectief zijn. Neem feedback van belanghebbenden en teams op om uw volgende data-analyseplan te verfijnen. En overweeg om een sjabloon voor data-analyseplannen op te stellen als u regelmatig marktonderzoek uitvoert.

Aanbevolen procedures voor een data-analyseplan

Ter afsluiting geven we u nog enkele aanbevolen procedures voor het opstellen van een data-analyseplan.

Stem het plan af op uw onderzoeksdoelstellingen. Zorg ervoor dat u de focus van uw data-analyseplan op uw oorspronkelijke onderzoeksdoelstellingen houdt. Zo blijven uw bevindingen afgestemd op het beoogde doel van de enquête.
Denk na over het opschonen van uw gegevens. Het is verstandig om vroegtijdig een planning te maken voor het opschonen van gegevens zodat de gegevens die u analyseert relevant zijn voor uw project. Stel protocollen op voor het omgaan met ontbrekende gegevens en inconsistenties voordat u de gegevens analyseert.
Kies de meest geschikte analysetechniek. U kiest de juiste analysetechniek op basis van het type gegevens (kwantitatief, kwalitatief, categorisch, enz.) en de relaties die u onderzoekt. Het gebruik van de juiste methode bevordert de geldigheid en relevantie van de resultaten.
Gebruik een sjabloon voor een data-analyseplan. Als u regelmatig marktonderzoek doet, kunt u een sjabloon voor data-analyseplannen maken of een extern sjabloon gebruiken.

SurveyMonkey ondersteunt de analyse van marktonderzoeksgegevens

Een data-analyseplan dient als een stappenplan voor het organiseren van enquêtegegevens. Het opstellen van een data-analyseplan is van cruciaal belang voor het marktonderzoeksproces en leidt tot een efficiënter tijdbeheer en gedetailleerde analyses.

Dankzij de oplossingen van SurveyMonkey voor marktonderzoek kunt u op AI gebaseerde inzichten verwerven om elke fase van uw marktonderzoek te versnellen. Dit intuïtieve platform is ontworpen om u te helpen snel inzichten te verwerven die tot betere beslissingen leiden. Het biedt zelfs aangepaste rapportage en exports om het presenteren van uw bevindingen eenvoudig te maken.

Maak een gratis account aan.

Klaar om aan de slag te gaan?

Gratis registreren