Datensätze prüfen und Umfang festlegen.
Prüfen Sie Abschlussstatus, fehlende Werte, Quelle, Sprache und Version. Entscheiden und dokumentieren Sie, ob Teilantworten berücksichtigt werden. Die einzelne Frage braucht passende, nutzbare Antworten.
Nuvopoll unterscheidet übersprungen, unbeantwortet und abgelehnt. Behandeln Sie diese Codes nicht als normale Zahlen oder jedes leere Feld als dasselbe Ereignis.
Verteilung lesen und Nenner wählen.
Ein Mittelwert kann sehr zufriedene und sehr unzufriedene Gruppen verdecken. Betrachten Sie die Verteilung und nehmen Sie „nicht zutreffend“ aus der Skala heraus.
Bei Mehrfachauswahl sind der Anteil der Personen und der Anteil aller Nennungen verschiedene Maße. Benennen Sie den Nenner und zeigen Sie die Antwortzahl.
Gruppen auf demselben Maß vergleichen.
Kreuztabellen können dieselbe Frage nach einem relevanten Merkmal zeigen. Prüfen Sie Gruppenzahlen, Codes und Rekrutierungsunterschiede. Sprache, Land und Quelle sind unterschiedliche Variablen.
Kleine Gruppen machen Prozente instabil oder Personen erkennbar. Prüfen Sie Anzeigegrenzen und zusätzliche Zusammenfassung vor der Veröffentlichung.
Offene Antworten lesen, Modelle bewusst definieren.
Eine Wortwolke zeigt wiederkehrende Begriffe und ersetzt nicht das Lesen im Kontext. Trennen Sie Erzählung der Person und Interpretation der Forschenden.
Für einen Index definieren Sie Formel, Umkehrkodierung und Gewichtungsannahmen. Nuvopoll unterstützt Modelle, Intervalle und Gruppenunterschiede innerhalb der aktuellen Grenzen. Das Konstrukt wird dadurch nicht automatisch validiert.
Den Umfang der Berichtsfilter kennen.
Fragegrafiken der Hauptstudie können auf erlaubte Filter reagieren. Andere Studien und vorberechnete Modelle behalten ihre Daten. Gefilterte Verteilungen und Modellscores können unterschiedliche Menschen beschreiben.
Ein sinnvoller Auswertungsablauf.
- Zufriedenheit und Testleistung trennen.
- Vorher-Nachher-Zahlen und Zuordnung dokumentieren.
- Verteilungen und relevante Gruppen prüfen.
- Offene Erklärungen lesen und Transkripte prüfen, soweit möglich.
- Beschriftete SPSS- oder CSV-Daten für weitere Statistik exportieren.
- Ergebnis mit Methode und Grenzen verständlich veröffentlichen.