Relación de cobertura de intereses: definición, fórmula y ejemplos

Por el equipo editorial de Indeed

Actualizado el 29 de marzo de 2022 | Publicado el 15 de junio de 2021

Actualizado el 29 de marzo de 2022

Publicado el 15 de junio de 2021

Las encuestas pueden permitir que una empresa recopile comentarios de los clientes y crear una oportunidad para que crezca. Los resultados de las encuestas a los clientes pueden ayudar a una empresa a interpretar qué necesita un cliente y qué áreas mejorar para satisfacer esas necesidades. En este artículo, abordamos por qué es importante interpretar los resultados de las encuestas, compartimos los términos que debe saber antes de interpretar una encuesta y brindamos 6 pasos para interpretarlos de manera efectiva con consejos adicionales.

¿Por qué es importante interpretar los resultados de las encuestas?

Las encuestas sólidas recopilan datos detallados de los clientes y brindan información procesable sobre sus pensamientos y opiniones. Es importante saber cómo interpretar los resultados de la encuesta para que pueda utilizar de manera efectiva los comentarios de los consumidores en beneficio de su negocio. Interpretar los resultados de las encuestas de clientes puede ayudar a comprender a sus clientes y sus necesidades para tomar decisiones informadas para mejorar sus productos, servicios o procesos comerciales. Las decisiones y estrategias que implemente a partir de los comentarios de la encuesta tienen el potencial de crear cambios positivos en su negocio que pueden aumentar la satisfacción del cliente y los ingresos.

Términos importantes que debe conocer antes de interpretar los resultados

Para interpretar correctamente los resultados de su encuesta, revise los siguientes términos y sus definiciones:

  • Variable: Una variable es un elemento o factor que puede variar o cambiar.

  • Datos cualitativos: Los datos que observan y describen información, cualidades o factores de investigación son datos cualitativos.

  • Datos cuantitativos: Los datos que miden cantidades, cantidades o rango son datos cuantitativos.

  • Correlación: Una medida que describe la asociación entre al menos dos factores, medidas o variables.

  • Causalidad: La relación entre dos variables, donde una variable o factor hace que la otra variable cambie.

Formas de medir los resultados de las encuestas

Antes de poder medir los resultados de la encuesta, debe determinar cómo ordenar y categorizar las respuestas de la encuesta. Las escalas estadísticas pueden ayudarlo a comprender cómo medir las preguntas de la encuesta y ayudarlo a realizar un análisis eficiente para interpretar los datos correctamente. Los tipos de escalas estadísticas que puede usar para medir la información de la encuesta incluyen:

Escala ordinal

Una escala ordinal determina la clasificación u orden de las variables. Un ejemplo de cuando usar una escala ordinal es:
“Ordena estos 5 programas de televisión desde tu favorito hasta el menos favorito, siendo 1 tu favorito y 5 tu menos favorito”.

Es apropiado usar una escala ordinal en este ejemplo, ya que las personas clasifican su programa de televisión favorito en orden numérico para brindar información sobre su opinión general sobre cada programa.

Escala nominal

Una escala nominal utiliza categorías o etiquetas para medir variables que proporcionan datos cualitativos. Aquí hay un ejemplo de cuándo usar una escala nominal:

“¿Cuál es tu color de cabello? Elige entre las siguientes opciones: Rubio, Castaño, Negro, Rojo u Otro”.

Estas opciones no tienen relación entre sí, pero puede rastrear cuántas personas eligieron una opción y cuál fue la más popular.

Escala de intervalo

Una escala de intervalo mide el orden y las diferencias, o intervalos, en las variables sin tener un cero verdadero. Utiliza etiquetas, orden significativo e intervalos para proporcionar una mayor comprensión de los datos. Esta escala es útil para datos cuantitativos. Un ejemplo de una escala de intervalo es el tiempo. El tiempo puede proporcionar mediciones en intervalos de una hora. Un ejemplo de medir el tiempo en una escala de intervalo es:

“¿A qué hora del día compras en Watts Superstore? Elige entre las siguientes opciones: 9 a. m.-11 a. m., 12 p. m.-3 p. m., 4 p. m.-7 p. m. o 8 p. m.-11 p. m.”.

Esta encuesta utiliza intervalos de tiempo para comprender qué período de tiempo es el más popular entre sus clientes y cuál es el menos popular. Esto puede permitir que Watts Superstore explore por qué estos períodos de tiempo son populares o menos populares y cómo mejorarlos.

Escala de proporción

Una escala de razón mide los intervalos entre variables y tiene un cero verdadero. Al igual que una escala de intervalos, también utiliza etiquetas, orden significativo e intervalos. Un ejemplo de una escala de razón es:

“¿Cuál es su peso en libras? Elija entre las siguientes opciones: 0-60, 60-100, 101-170, Más de 170”.

La diferencia fundamental entre una escala de razón y una escala de intervalo es el uso de un cero verdadero. Un cero verdadero significa que hay una ausencia total de una variable o factor que mide una encuesta. Por ejemplo, la medición del peso utiliza una escala de razón ya que puede medir un cero absoluto.

5 pasos para interpretar los resultados de una encuesta

Si se está preparando para revisar e interpretar los resultados de la encuesta, considere seguir los siguientes pasos:

1. Revise las preguntas de la encuesta para verificar su relevancia

Mientras interpreta los resultados de la encuesta, es importante recordar lo que quiere entender o lograr a través de los resultados de la encuesta. Piense en los problemas que desea resolver mediante el uso de la encuesta y compárelos con las preguntas que hace la encuesta. Esto puede ayudar a identificar si la pregunta puede producir datos que se apliquen a sus objetivos a largo plazo.

Por ejemplo, si desea saber si los clientes disfrutan de un producto, considere cómo cada pregunta podría relacionarse con la satisfacción del cliente. La pregunta “¿Qué probabilidades hay de que vuelva a comprar este producto?” podría indicar el disfrute del cliente al determinar sus planes para usar el producto en el futuro.

2. Utilice la tabulación cruzada para filtrar los resultados de los datos

La tabulación cruzada es un método de análisis de datos que organiza los datos en filas y columnas comparables para identificar conexiones o relaciones entre variables en los datos. Algunos también podrían referirse a la tabulación cruzada como el uso de tablas de datos. Una vez que identifique qué tipo de escala de medición usar, puede usar la tabulación cruzada para agregar contexto o significado a sus resultados. Esto puede ayudarlo a comprender cómo las diferentes variables o factores pueden reaccionar ante resultados específicos.

Por ejemplo, Kitten Cosmetics quiere saber si su nueva línea de maquillaje se vende mejor a clientes de entre 18 y 26 años o a clientes de 27 años o más. Luego, la empresa crea una tabulación cruzada a partir de los resultados de la encuesta para ver el número de ventas por grupo de edad. Después de crear la tabulación cruzada, la empresa puede determinar que los consumidores mayores de 27 años gastan un promedio de $10 más por mes en la nueva línea de maquillaje.

3. Identifique cualquier tendencia o patrón

Buscar patrones y tendencias puede ayudarlo a sacar conclusiones inmediatas después de revisar las respuestas de la encuesta. Por ejemplo, una empresa puede usar una encuesta para decidir si continúa vendiendo un producto. Después de revisar los resultados de una encuesta, encuentran un patrón que muestra que varias personas disfrutan actualmente del producto y planean realizar más compras en el futuro. Estos datos pueden animar a la empresa a seguir proporcionando el producto, ya que sigue siendo relevante y los clientes lo disfrutan.

4. Identificar la significación estadística

Evalúe las respuestas de la encuesta para determinar cualquier variable que pueda afectar la importancia estadística de sus datos. En el análisis de encuestas, la importancia estadística evalúa la precisión y confiabilidad de los datos. La importancia estadística también se refiere a que los datos de la encuesta son un reflejo preciso de las opiniones de la audiencia objetivo. La recopilación de datos de encuestas de un grupo de muestra puede proporcionar una estimación de cómo piensa o se comporta una población si la información tiene importancia estadística. Es importante asegurarse de que el tamaño de su muestra sea lo suficientemente grande como para proporcionar resultados confiables, ya que los tamaños de muestra más grandes pueden producir datos más precisos.

5. Usa la correlación frente a la causalidad para sacar una conclusión

Un aspecto importante de la interpretación de los resultados de la encuesta es sacar conclusiones precisas. Para ayudar a determinar si sus conclusiones son precisas, considere la correlación y la causalidad entre las variables. Revise las tendencias en las respuestas de las encuestas para identificar qué factores se influyen entre sí directamente y cuáles simplemente tienen una correlación.

Por ejemplo, Ryan está recopilando datos sobre la asistencia escolar y el promedio de calificaciones. Descubre que los estudiantes que tienen altos índices de asistencia también tienen altos promedios de calificaciones. Luego determina que existe una correlación entre la asistencia y el GPA. No concluye que la asistencia provoque GPA altos, ya que podría haber una variable desconocida que contribuya a la asistencia y los GPA altos. Analice e identifique todas las variables antes de hacer suposiciones o conclusiones con respecto a los datos.

Consejos para interpretar los resultados de la encuesta

Después de revisar cómo interpretar los resultados de la encuesta, tenga en cuenta los siguientes consejos útiles:

Utilice un programa de software para agilizar la interpretación de los resultados

La interpretación manual de datos es una forma tradicional de análisis de encuestas. La tecnología moderna puede permitirle agilizar la interpretación de los resultados de las encuestas. Por lo general, los programas de software son los mejores para administrar mediciones de datos a gran escala. Un ejemplo de un programa de software común para analizar resultados de encuestas es Excel. Excel es útil para ejecutar mediciones simples, incluida la organización de tipos de respuestas de encuestas en campos de datos y el cálculo de porcentajes de cada tipo de respuesta de encuesta.

Mostrar resultados visuales

A veces, puede ser más fácil comprender las imágenes de los resultados, como tablas o gráficos, en lugar de los resultados escritos. Las imágenes de datos más efectivas pueden enfatizar las relaciones, los patrones y los cambios. Puede usar tablas, gráficos y diagramas para organizar los datos de la encuesta y representar visualmente lo que significa la información de la encuesta.

Establecer puntos de referencia

Para tener datos en el futuro para comparar con otras encuestas, considere la evaluación comparativa. Los puntos de referencia pueden establecer un valor o número de referencia para ayudarlo a realizar un seguimiento de los datos durante muchos años. Comprender cómo cambian los resultados a partir de su valor de referencia o punto de referencia inicial puede producir datos esenciales para mejorar sus procesos, productos o servicios.

Tenga en cuenta que ninguna de las empresas mencionadas en este artículo está afiliada a Indeed.

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