Как научиться рассуждать и анализировать
Как научиться мыслить лучше. Тренировка ума
Как научиться мыслить лучше
Анатомия тренировки ума
Сила ума проявляется в упражнении, а не в покое.
Александр Поп, поэт
УПРАЖНЕНИЕ
Как вы оцениваете уровень своего интеллекта?
ВЫСОКО: у меня исключительные умственные способности. Зовите меня просто Леонардо.
СРЕДНЕ: время от времени я выдаю новые идеи, а иногда даже решаю крайне сложные задачи.
НИЗКО: моя голова - это какой-то котелок с манной кашей. Мне действительно необходима тренировка.
Неважно, к какой категории вы себя отнесли. Помните о том, что уровень интеллекта - то есть способность к концентрации внимания, к логическим рассуждениям, к созданию зрительных образов, ваше воображение, умение принимать решения, наконец, способность ясно и творчески мыслить - в значительной степени зависит от того, насколько часто и интенсивно вы тренируете свой ум. Если вы почувствовали себя не в форме, не надо падать духом: вы можете исправить положение, если будете давать нагрузку мускулам вашего ума. Если же вы чувствуете, что ваш интеллект в прекрасном состоянии, не забывайте поддерживать этот уровень постоянными упражнениями. Даже олимпийские чемпионы нуждаются в тренировке.
Итак, если вы хотите укрепить мускулы своего ума, прежде всего задайте себе вопрос: "Каким образом я могу повысить работоспособность своего мозга?"
Во-первых, давайте познакомимся с различными вида--ми мыщц мышления. Для этого выполним следующее упражнение.
"Пробежка" для ума
Вообразите, что вы держите в руках апельсин.
Представьте себе, каков он на ощупь, как он выглядит, как пахнет.
На несколько мгновений попытайтесь создать максимально яркий и четкий образ.
Теперь представьте себе, как вы очищаете его от кожуры, делите на дольки, откусываете кусочек.
После этого рассмотрите дольку поближе.
Спросите себя, как она будет выглядеть, если увеличить ее в тысячу, в миллион раз.
Как бы тогда выглядела клетка?
Как бы выглядела молекула?
Через пару минут попробуйте осознать все, что вы знаете и чего не знаете об апельсинах.
Подумайте, что делает апельсин апельсином, почему у него именно такой вкус, сколько существует сортов апельсинов, как апельсины изменялись в процессе эволюции, как и для чего можно их использовать и как сделать вкусный апельсиновый мармелад.
Думая об апельсине, обращайте самое пристальное внимание на "качество" ваших мыслей.
Итак, отложите книгу и начинайте выполнять упражнение прямо сейчас.
Как и большинство людей, вы, вероятно, вскоре заметите, что чем дольше вы размышляете об апельсине, тем больше идей, ассоциаций и связей возникает в вашем сознании.
Вы можете задуматься о физических свойствах апельсинов. Можете перейти к рассуждениям об апельсиновой истории и экономике. Не исключено, что вы приметесь рассуждать о происхождении имени данного фрукта и о том, как он называется в других языках. Наконец, вы можете попробовать подобрать как можно больше рифм к слову "апельсин" (керосин, клавесин). И по мере того, как вы движетесь все дальше по пути ассоциаций, заглядываете в копилку своей памяти, выстраиваете цепочку логических умозаключений, вы переходите от одного способа мышления к другому, тренируя таким образом различные мышцы ума.
При каждом виде мышления работают свои, вполне определенные, "мышцы". Логическое, аналитическое, метафорическое, критическое, вербальное, визуальное мышление - в каждом из этих случаев мы пользуемся только одним видом мыслительных мышц, дающим нам возможность расшевелить наш внутренний мир.
Необходимость справляться с разнообразием повседневных проблем требует от нас гибкости мышления. То вы трудитесь в поте лица на "ниве" критического мышления, пуская в ход холодную, жесткую логику, то расслабляетесь, выбрасываете все из головы и, играючи, исследуете новые направления. Вы можете усердно работать и продвигаться к цели медленно, но верно, а можете, немного пожонглировав исходными данными, в мгновение ока прийти к элегант-ному решению проблемы. Как различные мышцы тела действуют сообща, чтобы обеспечить согласованную работу рук и ног, точно так же и мышцам ума необходима координация, чтобы наше мышление было четким и целенаправленным.
Можно сказать, что существуют четыре базовые характеристики уровня тренированности, подготовленности ума к работе:
Всякий раз, когда человек берется за выполнение задания, которое требует сосредоточения, он прилагает силу ума. Именно это качество вы используете, когда перебираете возможные варианты в поисках оптимального решения, когда решаете трудную математическую задачу, когда сводите баланс по чековой книжке, когда концентрируете внимание на каком-то одном предмете или идее, не отвлекаясь ни на что другое. Сила ума - это способность сосредоточиться на том, на чем нужно, и настолько, насколько это необходимо.
Если нужно создать что-то новое, если требуется творческий подход, то ваши мыслительные мышцы должны быть гибкими и пластичными. Гибкость ума - это способность переключаться с одного хода мыслей на другой. Это как игра: вы проигрываете различные варианты, строите неожиданные комбинации, разглядываете ситуацию со всех сторон. Вы сталкиваете концепции, перемешиваете идеи, делаете самые немыслимые предположения, чтобы исследовать все новые и новые возможности. Гибкость ума - это артистичный, синтетический подход. Это творчество, "мозговой штурм" и немножко дзэна - все вместе.
Если вы хотите воплотить свои идеи в жизнь, вам потребуется выносливость ума. Выносливость - это способность продолжительное время поддерживать высокий уровень активности, не отвлекаясь и не теряя мужества. Это способность выстоять, пройти всю дистанцию.
Если вы хотите добавить тонкости и чутья, то вам потре-буется координация ума, то есть синхронизация мысли-тельных процессов всех типов, их сбалансированность и -живость. Координация ума - это виртуозное владение тех--никой аранжировки мыслей, способность оперировать одновременно несколькими понятиями, сохраняя равновесие при любых обстоятельствах, это стремление учиться ради получения новых знаний и готовность сражаться за высокие идеалы.
Именно эти четыре качества - сила, гибкость, выносливость и координация - и определяют, насколько наш ум готов к работе. Только регулярно чередуя напряжение и расслабление различных его мышц, занимаясь интеллектуальным шейпингом и умственным атлетизмом, только постоянно "шевеля мозговыми извилинами", можно долгое время оставаться в хорошей форме.
Как алмаз режет алмаз, как один оселок шлифует другой,
так и разные части интеллекта оттачивают друг друга.
Гениальность - результат их взаимного влияния.
Сайрус Бартол, священник
Как люди теряют интеллектуальную форму
Почему ум одного человека остер, блестящ, полон творческих идей, а у другого "чуть дышит"?
Тому есть две основные причины: различия в требованиях, которые предъявляют нам те или иные обстоятельства, и разница в привычных способах мышления.
Каменщику не нужно ходить в спортивный зал, чтобы тренировать руки. Мешая раствор и укладывая кирпичи в ходе работы, он укрепляет мышцы рук естественным образом. Точно так же и бухгалтеру не нужно посещать школу, чтобы практиковаться в арифметике. Он и так непрерывно работает с цифрами, его "математические мышцы" постоянно упражняются.
Если обстоятельства жизни не требуют от вас непрерывного умственного напряжения, то у вас просто нет стимула, побуждающего держать себя в форме. Однако если жизнь часто ставит перед вами проблемы, требующие безотлагательного решения, то мышцы вашего ума становятся сильными и быстрыми. Суть этой идеи лучше всего отражает старая поговорка:
Применяй или потеряешь!
СОВЕТ.
Спросите себя: "Какие из моих мыслительных мышц не получают ежедневной нагрузки?"
Привычка - это способ делать что-либо не задумываясь. Нравится нам это или нет, но вся наша жизнь, начиная от манеры чистить зубы и кончая способами достижения стратегических целей, большей частью зависит от нашего личного набора автоматических навыков. В принципе, так и должно быть! Можете себе представить, во что превратится ваша жизнь, если вам каждый день будет нужно заново учиться чистить зубы?!
Вся ваша интеллектуальная жизнь - ваши наблюдения, то, что задерживает ваше внимание, то, насколько хорошо вы учитесь, как решаете проблемы, что вас беспокоит, чему вы радуетесь, о чем думаете в течение дня - в значительной степени определяется вашими привычками.
Ключом к достижению высокой работоспособности мозга является выработка определенного набора полезных привычек, которые помогают достигать желаемого. Интеллектуально развитый человек может достаточно свободно управлять работой своего разума. Его интересует, как устроен мир и почему все происходит именно так, а не иначе. У него широкий круг интересов. Он также знает, как изменять свои привычки с помощью хорошо обдуманных, осознанных действий и формировать у себя весьма полезные навыки, например, заставить себя поменьше мечтать и пореже строить воздушные замки, принимать более взвешенные решения или побольше рисковать. В совокупности эти полезные привычки позволяют уму стать более восприимчивым, адекватно реагировать в изменяющихся условиях и, в конечном счете, развивают самую важную из всех привычек - привычку приобретать хорошие привычки.
Посеешь мысль - пожнешь поступок,
Посеешь поступок - пожнешь привычку,
Посеешь привычку - пожнешь характер,
Посеешь характер - пожнешь судьбу.
Чарльз Рид, писатель
СОВЕТ.
Спросите себя: "Какие привычки мешают мне плодотворно мыслить?"
Хорошие упражнения для интеллекта
Решить кроссворд.
Подготовиться к экзамену.
Принять участие в телеинтервью.
Сымпровизировать на сцене.
Разобрать трудный текст.
Приготовить изысканный ужин.
Отчетливо представить лицо приятеля.
Постараться вспомнить со всеми подробностями, когда вы последний раз ели мороженое.
Прочитать наизусть сонет Шекспира от конца к началу.
Назвать по именам своих первых учителей.
Продолжить ряд 2, 4, 8, 16 как можно дальше.
Выучить новый язык.
Убедительно солгать.
Написать программу на компьютере.
Разобраться, как работает тостер.
Написать реалистический пейзаж.
Сменить плохое настроение на хорошее.
Поразмышлять о бесконечности.
Сочинить "документальную драму".
Вспомнить в деталях важный разговор, который произошел месяц назад.
Поговорить с начальником о прибавке оклада.
Держать себя в руках.
Спроектировать усовершенствованную мышеловку.
Переоборудовать спальню.
Задать вопрос влиятельному лицу.
Написать реферат по философии.
Объяснить четырехлетнему ребенку, почему небо голубое.
Обсудить условия контракта.
Блефовать в покере.
Развлечься компьютерной игрой.
Искать истину...
Как же достичь хорошей интеллектуальной формы? Тренировка ума, как и тренировка тела, включает в себя дви-жение. Для тела движением являются разминка, бег, плавание, игра в баскетбол, тяжелая атлетика - все, что заставляет мышцы сокращаться и растягиваться.
Для ума движение есть полет мысли - от предположения к заключению, от проблемы к решению, от вопроса к ответу и от ответа к вопросу, от одного состояния ума к другому.
Всякий раз, как только вы начинаете активно размышлять, то есть сознательно и целенаправленно манипулировать интеллектуальными ресурсами, вы сразу же приводите в движение мышцы своего ума.
В широком понимании термин "тренировка" означает деятельность, направленную на отработку навыков, совершенствование самого себя, развитие собственных способ-ностей. По сути любое занятие, требующее активного внимания - будь то разгадка головоломки, решение производственной проблемы или просто попытка собраться с мыслями спокойно сидя в кресле, - является тренировкой ума.
Важно не только то, что вы делаете, но и то, как вы это делаете, - то есть важна правильная техника исполнения упражнения. Гимнаст повторяет движение снова и снова, внося небольшие поправки, пока не добьется нужного результата. Благодаря тренировкам мышцы гимнаста становятся более послушными.
Вы же, чтобы развить мышцы ума, тренируйте мышление. Отрабатывайте в уме определенное задание до тех пор, пока ваши "мышцы" не научатся выполнять его так, как нужно.
Хорошая гимнастика ума - это встреча с самим собой, это возможность сконцентрироваться на собственном внутреннем мире и бросить вызов своему интеллекту. Это способ преобразовать умственную энергию в конструктивную мысль.
Не так важно, намерены ли вы усердно работать, чтобы достичь максимальной мыслительной производительности, или просто хотите немного размяться, чтобы ваш ум стал более гибким. В любом случае старая добрая гимнастика ума повысит ваш творческий потенциал, подарит радость достижения намеченной цели и будет способствовать развитию вашего интеллекта.
Как создать личный тренажерный зал
В последующих двенадцати главах вы познакомитесь со множеством способов тренировки вашего мозга. Каждая глава - это своего рода тренажер, предназначенный для развития определенного качества вашего ума. На одних тренажерах вы будете попеременно то прилагать усилия, то расслабляться, погружаясь в безмятежное спокойствие; на других вам придется муштровать свой ум "до седьмого пота". Одни упражнения предназначены для активации вашего левого полушария - аналитической, логической части мозга, другие - для правого полушария, интуитивной части мозга, также ответственной и за пространственное восприятие. А все вместе тренажеры обеспечат вам всестороннюю интеллектуальную тренировку.
Тренажер 1: Освобождение ума. Разминка.
Тренажер 2: Движение ума. Концентрация внимания.
Тренажер 3: Упорство ума. Повышение выносливости.
Тренажер 4: Гимнастика для ума (I). Образное мышление.
Тренажер 5: Гимнастика для ума (II). Вербальное мышление.
Тренажер 6: Сила ума. Решение проблем.
Тренажер 7: Игра ума. Давайте дурачиться.
Тренажер 8: Взгляд в прошлое. Память.
Тренажер 9: Гибкость ума. Анализ и синтез.
Тренажер 10: Координация ума. Принятие решений.
Тренажер 11: Импровизация. Творчество.
Тренажер 12: Наивысшая производительность. Учитесь учиться.
Полезные советы
Вот несколько советов, к которым стоит прислушаться перед выполнением упражнений.
СОВЕТ 1.
Переоденьте свои мысли в "тренировочный костюм". Пусть все проблемы и заботы останутся в гардеробе вместе с уличной одеждой. Создайте рабочую атмосферу для тренировки. Получайте удовольствие от преодоления трудностей, которые вы сами для себя выбрали.
СОВЕТ 2.
Упражняйтесь, а не анализируйте. Весь смысл интеллектуальной тренировки состоит в сознательном манипулировании умственными ресурсами - так выполняйте упражнения. Результаты будут прямо пропорциональны вашему желанию напрягать мышцы ума. Помните, хорошая тренировка - ключ к успеху.
СОВЕТ 3.
Не спешите. Не торопитесь выполнять упражнения. Для того чтобы добраться до глубинных пластов мышления, требуется время. Будьте терпеливы. Дайте себе время, чтобы исследовать возможности своего интеллекта.
СОВЕТ 4.
Повторяйте упражнения. Большинство упражнений, приведенных в этой книге, можно выполнять несчетное количество раз при каждом удобном случае. Развитие ваших умственных способностей определяется только временем и практикой. Разработайте собственную процедуру интеллектуальной гимнастики. Если какое-то упражнение у вас не получается, сделайте перерыв и вернитесь к нему позднее.
СОВЕТ 5.
Упражняйтесь как можно чаще. Чем большую нагрузку вы себе даете - тем легче становятся последующие тренировки. Чем легче становятся тренировки - тем больше они вам нравятся. Чем больше они вам нравятся, тем чаще вы упражняете свой ум. Чем чаще вы упражняете свой ум, тем более развитым он становится.
Теперь вы готовы - можно начинать
Поделитесь на страничкеСледующая глава >
Анализ потребностей учащихся: умное руководство
Давайте подготовим почву: у вас есть идея для фантастического курса. Вы раскадровали его, создали свои контуры и готовы запустить производство и позволить ему развернуться. Вы уверены, что ученикам это понравится!
Но есть проблема: действительно ли вы спрашивали их, или вы просто ожидаете, что они будут взаимодействовать с вашим контентом, не понимая, что им на самом деле нужно?
Многие отличные курсы, будь то традиционные очные занятия или электронное обучение, просто не пользуются успехом, потому что они не принимают во внимание две очень простые вещи: Кто учащиеся и что им нужно.
Успешный дизайн курса - это не только отличное содержание. Это также требует серьезного анализа учащихся как одного из его краеугольных камней. Если вы сначала поймете потребности своих учащихся, вы сможете создавать контент, ориентированный на учащихся и мотивирующий их!
Узнайте, что их мотивирует
Давайте сначала взглянем на слово «мотивация». Конечно, это одна из мантр бизнеса - вы должны быть мотивированы, чтобы добиться успеха, иметь мотивацию продать , мотивацию идти дальше, выше и т. Д.Но откуда на самом деле возникает мотивация?
В течение многих лет было известно, что существует двух типов мотивации: внешняя и внутренняя . Первый тип мотивации исходит от внешних факторов, например, пройдя курс, вы получите повышение заработной платы или повышение по службе, или вам нужно работать, чтобы оплачивать счета. Внутренняя мотивация, напротив, возникает из внутреннего желания что-то делать, то есть человек получает личное удовлетворение от выполнения задачи, будь то изучение чего-то нового или выполнение сложной работы.
Наша трудовая жизнь, несомненно, представляет собой сочетание внешних и внутренних факторов , и когда дело доходит до обучения, можно сказать то же самое. Следует также отметить, что чем более естественным является желание пройти курс, тем больше вероятность того, что он будет приятным и, следовательно, привлечет большее внимание пользователей.
Итак, при разработке содержания курса полезно учитывать ключевые мотивы учащихся. Вот где приходит на помощь анализ потребностей учащихся.
Удовлетворять потребности учащихся
Есть несколько способов записать учащихся на курс. Один довольно распространенный метод - это тест на пробелы в навыках , где учащиеся направляются в соответствии с их уровнем знаний по предмету; другой - просто зачислить на курсы целые кафедры, что далеко не идеально. Хотя они могут быть быстрыми и удобными, они не отвечают на ключевой вопрос: Чего на самом деле хотят ученики?
Дизайн курсов довольно часто основан на потоковой передаче уровней.Интеллектуальный дизайн курса, напротив, учитывает индивидуальные потребности и, следовательно, в большей степени ориентирован на учащихся.
Анкета для анализа потребностей (NA) направлена на то, чтобы выйти за рамки знаний и способностей учащегося по предмету и понять, что им движет. Он предоставляет гораздо более богатый и полезный контекст для работы дизайнера курсов и с гораздо большей вероятностью даст более удовлетворительные результаты.
Хотя анализ потребностей в обучении может занять время, а или - проанализировать, он того стоит в долгосрочной перспективе - а с учетом множества доступных онлайн-анкетных инструментов он далеко не так сложен, как раньше.
Создание вопросов для анализа потребностей в обучении
Итак, как создать анализ потребностей в обучении?
Для начала вам все еще необходимо собрать ключевые данные, которые требуются для любой анкеты, такие как возраст, пол, годы работы, родной язык и так далее. Тогда разница заключается в том, что вы спрашиваете и как вы это спрашиваете.
Ясно, что сначала вы должны задать себе ключевой вопрос: «Что мне нужно знать об этих учениках?» Составьте список всех областей, в которых вам нужно разбираться.Сюда может входить, например, количество времени, которое ваши ученики готовы посвятить учебе после работы, или их предыдущий опыт и отношение к онлайн-обучению .
Вы можете обнаружить, что в итоге получите значительный список, но он может помочь сосредоточиться на трех областях: Инвестиции во время , отношения и ожидаемые результаты . После того, как вы сузили свой список, вы можете приступить к построению своих вопросов.
Убедитесь, что ваш вопросник для анализа потребностей учащихся включает:
- Закрытые вопросы, т.е.е. требующие да / нет или истина / ложь
- Вопросы с несколькими вариантами ответов
- Открытые вопросы
Преимущество закрытых вопросов и вопросов с несколькими вариантами ответов заключается в том, что их легко и быстро анализировать, особенно с учетом множества доступных онлайн-викторин. Однако для более глубокого понимания учащихся вам также необходимо спросить, что, где, почему, кто и как занимается.
Вы можете оценить отношение с помощью вопросов с несколькими вариантами ответов, спросив учащихся, насколько они согласны с заданными утверждениями по шкале, скажем, от 1 до 5.Однако, чтобы получить справедливый результат, убедитесь, что вопросы (и ответы) не сформулированы таким образом, чтобы получить желаемый результат.
Не забудьте спросить, что будет значить курс обучения для учащегося. - задав этот вопрос, вы фактически дадите им возможность задуматься и подумать о своей мотивации.
Преимущества проведения анализа потребностей в обучении
Есть два очевидных плюса в проведении анализа потребностей перед созданием курса электронного обучения или вводом учащихся в учебную программу .
Во-первых, вовлечение учащихся, скорее всего, будет более глубоким, поскольку они будут чувствовать себя более внутренне мотивированными для завершения онлайн-курса, зная, что он адаптирован к их потребностям. Во-вторых, это позволяет распространять идеи через вашу компанию. Может случиться так, что люди из разных отделов или команд и уровней управления имеют схожие потребности и требования и в конечном итоге изучают один и тот же курс.
С последующим интеллектуальным развертыванием инструментов поддержки, таких как форумы, вы получите полноценную среду электронного обучения, которая не только мотивирует, но и повышает вовлеченность сотрудников .
Заключение
Проведение анализа потребностей учащихся может показаться сложным, но в долгосрочной перспективе оно того стоит. Во время оценки потребностей в обучении вы поймете, что нужно вашим учащимся, и это приведет к тому, что вы создадите более надежный и интересный контент для электронного обучения, а значит, более отличных курсов электронного обучения .
Анализ потребностей с самого начала дает электронным обучающимся почувствовать, что они являются частью своего собственного учебного пути, а это означает, что они чувствуют себя уполномоченными - и вы действительно понимаете, что ими движет!
Повысьте эффективность обучения своих сотрудников, партнеров и клиентов с помощью нашей корпоративной системы управления обучением.Забронируйте демо сейчас и узнайте, почему наше разнообразное портфолио клиентов постоянно дает нам 5 звезд (из 5!)
Заказать демо
.
Как разработать и проанализировать опрос - полное руководство по формам и опросам
Ошибочные данные могут привести даже самых великих лидеров к неправильным выводам. Когда успех висит на волоске, вы должны быть абсолютно уверены, что вы собираете нужные данные с помощью правильных методов.
Поэтому мы попросили нашего специалиста по обработке данных Кристофера Петерса составить это руководство о том, как собирать и анализировать данные. Это похоже на курс по разработке опроса на уровне колледжа: вы научитесь писать вопросы, распределять их и синтезировать ответы.
могут существенно повлиять на направление развития вашей компании, особенно если вы доводите результаты до сведения лиц, принимающих решения.
Будет ли это влияние положительным или отрицательным, зависит от качества вашего опроса. Дизайн и анализ звукового исследования могут раскрыть новые возможности; неправильный дизайн оставляет вашу команду в темноте.
Как специалист по данным Zapier, я провожу тестирование и анализ всего, что связано с нашим инструментом автоматизации приложений. Я использовал опросы, чтобы проанализировать, сколько секунд каждая задача Zapier кого-то спасает (это близко к 180 секундам) и почему люди переходят на платный план Zapier.
Я видел, как данные могут использоваться как инструмент, помогающий командам делать разумный выбор. В этой главе я научу вас более чем дюжине приемов, которые я использую для построения эффективного опроса в первый раз.
Прежде чем мы начнем
Важно отметить, что среди социологов есть много споров по поводу дизайна опроса с противоречивыми предложениями о методах. Такие статистические данные, как «предел погрешности», по-прежнему широко используются, но они редко подходят для онлайн-опросов - например, старший специалист по анализу данных и старший редактор отдела опросов The Huffington Post считает их «этическим упущением».Общепринятое мнение о том, что важно, не всегда основывается на статистической науке. Чтобы справиться с этим, в этой главе используются простые проверенные методы. Надеюсь, они вам пригодятся.
- Как спроектировать опрос
- Лучшие стили вопросов и ответов для анкеты
- Как сформулировать вопросы для анкеты
- Как выбрать респондентов для опроса
- Как подсчитать количество необходимых вам респондентов
- Как анализировать результаты опроса
- Как интерпретировать результаты опроса
1.Как разработать опрос
Перед созданием опроса важно подумать о его цели. Общие цели включают:
- Составление маркетинговых исследований
- Получение обратной связи
- Контроль производительности
Запишите конкретные знания, которые вы хотели бы получить из своего опроса, а также несколько простых вопросов, которые, по вашему мнению, могут ответить на ваши гипотезы (включая набор возможных ответов).
Рядом с ответами запишите процент ответов, которые вы ожидаете в каждом сегменте - сравнение будущих результатов с этими предположениями покажет, где ваша интуиция сильна, а где есть слепые пятна.
Этот процесс предварительного опроса также поможет вам обобщить важные аспекты опроса и направить процесс разработки. Помните: по мере расширения охвата вашего опроса, все меньше людей будут отвечать, и заинтересованным сторонам будет сложнее действовать в соответствии с результатами. Вероятно, простота - самая важная - и самая недооцененная - особенность дизайна опроса.
2. Лучшие стили вопросов и ответов для анкеты
То, как вы структурируете вопросы и ответы, определит пределы анализа, доступные вам при подведении итогов.Эти ограничения могут повлиять на вашу способность понимать ваши ключевые вопросы. Поэтому важно подумать о том, как вы будете резюмировать ответы на вопросы по мере их разработки, а не потом.
Существует четыре основных стиля вопросов и ответов и, следовательно, четыре основных типа данных ответа:
- Категориальные - неупорядоченные этикетки, такие как цвета или торговые марки; также известный как «номинальный»
- Порядковый номер - шкалы Лайкерта типа «категорически не согласен, полностью согласен» или «никогда не часто»
- Interval - Диапазоны, такие как "количество сотрудников" Коэффициент
- - Числа в дюймах дождя
Приложения Survey предоставляют широкий спектр инструментов для сбора данных, но каждый тип данных попадает как минимум в один из этих четырех сегментов.
Категориальные данные
Категориальный тип данных использует определенные имена или метки в качестве возможного набора ответов. Например:
Что вам нравится (больше / меньше всего) в нашем продукте?
- Быстрое обслуживание клиентов
- Простота использования
- Качество
- Кол. Акций
Категориальные данные иногда называют «номинальными» данными, и это популярный путь для вопросов в опросах. Категориальные данные - это самый простой тип данных для анализа, поскольку вы ограничены подсчетом доли ответов в каждой категории.Собирайте, считайте, делите и готово.
Однако категориальные данные не могут ответить "Сколько?" вопросы типа "Насколько вы цените скорость обслуживания клиентов?"
Если вы не уверены, какие параметры важны (например, обслуживание клиентов, простота использования и т. Д.), Начните с категоричного вопроса - они более компактны, чем вопросы других типов, и могут помочь вашему опросу оставаться целенаправленным. Затем в дополнительном опросе вы можете спросить «Сколько?» Лучше разослать несколько раундов улучшающих обзоров, чем огромный взрыв, который не попадает в цель.
Сэмплинг - ваш друг. Рассмотрите возможность разделения вашей выборочной группы, чтобы вы могли отправлять несколько последовательных опросов по мере того, как вы больше узнаете о своих респондентах.
Порядковые данные
После того, как вы определили категории важности, вопросы порядкового стиля могут помочь вам оценить это «Насколько?» типа вопрос. Порядковый тип ответа представляет ответы, которые имеют смысл в виде порядка.
| Никогда | Редко | Иногда | Часто | Всегда |
| Абсолютно не согласен | Не согласен | нейтральный | Согласен | Полностью согласен |
|---|---|---|---|---|
| Не важно | Немного важная | нейтральный | Важно | Очень важно |
Если вам интересно, порядок может иметь значение! Исследователи из Института социальных исследований Мичиганского университета обнаружили, что порядок, в котором подобные ответы были прочитаны респондентам, определяет их ответ.
Если возможно, произвольно измените порядок ответов на порядковые вопросы для каждого участника. Тем не менее, соблюдайте последовательность на протяжении всего опроса, иначе вы можете запутать респондентов и собрать данные, которые не отражают их истинные чувства.
В качестве альтернативы вы можете добиться того же эффекта, случайным образом разделив респондентов на две группы и проведя два опроса: один с порядком вопросов, идущим слева направо, а другой - справа налево.
Интервальные данные
Данные должны соответствовать двум требованиям, чтобы называться "интервалом": они должны быть упорядочены, а расстояние между значениями должно быть значимым.
Например, предопределенный набор доходов типа «20 000 долларов США, 30 000 долларов США, 40 000 долларов США» соответствует интервальной модели данных. Другой пример: «1-50 сотрудников, 51-100 сотрудников, 100-150 сотрудников».
Интервальные данные полезны для сбора данных сегментации (то есть полезны для категоризации других вопросов).Например, вы можете задать дополнительный вопрос о планах респондента приобрести конкретный продукт - вы можете сегментировать этот вопрос на основе их ответа на предыдущий вопрос в интервальном стиле.
Если возможно, лучше использовать интервалы одинакового размера. Это обеспечит ясность визуализации при подведении итогов, а также позволит использовать средние значения. Если интервалы не равны по размеру, вы должны рассматривать эти данные как категориальные данные.
Данные о соотношении
Данные о соотношениисчитаются самой богатой формой данных обследований.Он представляет собой точные измерения. Ключевой характеристикой данных о соотношении является то, что они содержат сумму, которую можно назвать «ни одной из некоторых величин» - где значение «0» или «нет» является таким же действительным ответом, как «45» или «987,123» или любой другой номер.
Вот пример данных о соотношении: вы можете спросить респондентов об уровне их дохода с помощью поля ввода, которое позволяет вводить числовые ответы, например, 24 315 долларов, 48 630 долларов или даже 0 долларов.
Определяющей характеристикой данных о соотношении является возможность представления ответов в виде дробей, например «24 315 долл. США / 48 630 долл. США = 1/2».Это означает, что сводные статистические данные, такие как средние значения и дисперсия, действительны для данных о соотношении, а не для данных из ранее перечисленных типов ответов.
Если вы хотите рассчитать средние значения и меры дисперсии, такие как стандартное отклонение, лучше всего запросить конкретное число в качестве ответа.
2. Как сформулировать вопросы для анкеты и ответить
Избегайте наводящих вопросов
Легко случайно предложить определенный ответ в вашем вопросе - например, скрытый психологический толчок, который говорит: «Эй, выбери тот!»
Представьте, что вы проводите опрос на сайте местной газеты.Он спрашивает: «Поддержите ли вы установку объекта по переработке отходов рядом с городской площадью, если бы оно финансировалось из частных или государственных источников?»
A. Частное финансирование
B. Государственное финансирование
А что, если вы не хотите строить мусороперерабатывающий завод рядом с городской площадью? Запах мусора, поднимающегося по воздуху, вероятно, не не побудит людей посетить ваш город. Однако опрос дает нам только два варианта: построить его за счет частного финансирования или построить за счет государственного.
Без варианта «ни один» невозможно уловить, что на самом деле чувствует каждый респондент. Вопрос в примере предполагает информацию, с которой респондент не согласен. Модное слово для этого - «предположение».
Совершенно нормально задавать такие вопросы, как «Насколько полезным вы считаете продукт XYZ?», Если ответ «Совсем нет» включен в качестве опции. Главное, чего следует избегать, - это «предположений».
Пресуппозиции - артефакт вашей собственной культурной сферы; вы, вероятно, даже не узнаете, когда включаете их в вопросы.Лучший способ избежать этого - разослать опрос нескольким людям из вашей целевой аудитории, которые, по вашему мнению, не согласятся с вами по этой теме. Получение обратной связи от разнообразной аудитории может помочь вам избавиться от предвзятых предположений и избежать создания предвзятой обратной связи в ваших результатах.
Разрешить нейтральный или отрицательный ответ
Трудно охватить все возможные чувства человека по поводу вопроса. Когда вы заставляете респондента дать ответ, это может загрязнить ваши данные неответами, маскирующимися под настоящие ответы.Поначалу может показаться нежелательным отвлекать респондентов от ответственности, но это может улучшить качество ваших данных.
Избегайте сложных вопросов
Если я спросил:
Оцените по шкале от 1 до 100 следующие утверждения: - Zapier и его сообщения в блогах помогают мне выполнять свою работу.
Вы будете вынуждены дать единственный ответ, отражающий чувства как к Zapier, так и к его блогу. Иногда это называют «двойным вопросом», и он может побудить респондентов выбрать тему, которая их больше всего волнует.Эти случаи могут привести к неправильной интерпретации результатов. Также возможно, что респонденты имеют противоположные взгляды на оба предмета. В этом случае вы обязательно получите вводящие в заблуждение результаты.
Разделите подобные вопросы на несколько вопросов. Помните: задавайте вопросы как можно короче и прямо.
Использовать простой язык
Сообразительность, юмор и деловой жаргон могут сбить с толку респондентов, особенно если они заставят их неверно истолковать вопрос, который вы задаете.Намеренно или нет, мы склонны писать вопросы, используя самих себя и свой культурный опыт в качестве ссылки, что может привести к плохо сформулированному тексту, который может запутать людей. Использование простого языка может снизить риск того, что собранные вами данные не будут отражать значение респондента.
Случайный выбор ответов
Предположим, вы хотите спросить, какой из трех продуктов ваши пользователи ценят больше всего (после того, как вы указали NA и "none"!). Респонденты обычно выбирают первый ответ просто потому, что он самый простой и доступный.Рандомизация для категориальных ответов может помочь вам избежать этой ошибки.
Однако будьте осторожны: если на ваш вопрос требуется упорядоченный ответ (например, от «Совершенно не согласен» до «Совершенно согласен»), вы должны сохранять последовательность ответов на протяжении всего опроса, чтобы избежать путаницы.
4. Как выбрать респондентов для опроса
Большинство опросов рассылаются небольшой группе населения. Использование таких выборок для общих утверждений о населении называется выводом.Описательная статистика - это утверждения только о выборке; Выводная статистика - это утверждения о совокупности, использующей выборку.
Стоит отметить, что вывод статистики с помощью опросов затруднен и обычно невозможен даже для экспертов. Иногда вы просто не можете надежно обобщить выборку на совокупность - вы застряли, делая заявления о людях, которые действительно заполнили опрос.
В большинстве случаев вы можете списать это на систематическую ошибку выборки: когда ваша выборка не отражает интересующую вас совокупность.Избегать систематической ошибки выборки особенно важно, если вы собираетесь анализировать результаты по сегментам.
Один из самых известных примеров этой проблемы произошел во время президентских выборов в США в 1948 году.
Опросники того времени использовали метод, называемый квотной выборкой. Каждому интервьюеру было назначено определенное количество людей для опроса. По словам Артура Арона, Элейн Н. Арон и Эллиота Дж. Республиканцев в то время, как правило, было легче брать интервью, чем демократов.Coups в Статистика поведенческих и социальных наук, краткий курс . Это побудило интервьюеров опросить более высокую долю республиканцев, чем это было среди всего голосующего населения. Система квот на самом деле была попыткой избежать этой проблемы, как выяснил CBS News, путем создания репрезентативных когорт по полу, возрасту и социальному статусу, но при этом не учитывалось, что сегмент (политическая партия) сам был связан с режимом опроса.
Идея ясна: поскольку респонденты не соответствуют той группе населения, о которой вы хотите заявить, статистика вашего опроса может вводить в заблуждение.Так что ты можешь сделать?
Если вы отправляете опрос по электронной почте, подумайте, чем респонденты по электронной почте могут отличаться от населения, о котором вы хотите заявить.
Имейте в виду, что респонденты, рассылаемые по электронной почте, могут не соответствовать тем, кто использует ваш веб-сайт. Верно и обратное: если вы разместите опрос на своем веб-сайте, выборка может не отражать тех, кто взаимодействует с вашей организацией другими методами.
Чтобы противодействовать этому, попробуйте провести один и тот же опрос через каждый из каналов, которые ваша организация использует для взаимодействия с клиентами (электронная почта, веб-сайт, телефон, лично и т. Д.)).
Если вы можете использовать только один режим, внимательно подумайте, относится ли этот режим к сегментам, которые вы хотите проанализировать (например, ответят ли повторные клиенты с большей вероятностью?). Цель состоит в том, чтобы использовать режим, который даст пропорции сегментов, репрезентативные для всей генеральной совокупности. Это может означать, что вам следует распространить опрос по различным каналам.
5. Как подсчитать необходимое количество респондентов для опроса
Короткий ответ: столько, сколько достигает полезного уровня вариативности ответов.Нужную сумму можно найти, проводя последовательные опросы и вычисляя стандартное отклонение таких показателей, как данные о соотношении.
Если вы задаете обычные, порядковые или интервальные вопросы, проведите несколько базовых опросов и сравните результаты.
Если вариабельность от опроса к опросу достаточно мала для целей опроса, вы нашли нужное количество людей для выборки. Если ваша цель требует меньшей вариативности, увеличьте размер выборки по отношению к генеральной совокупности.
Другой метод состоит в том, чтобы случайным образом разбить группу выборки на несколько групп равного размера, провести опрос, проанализировать результаты и затем сравнить результаты по группам. Результаты будут статистически эквивалентными, а разница между группами будет происходить из-за того, что статистики называют ошибкой выборки. Если различия меньше того, что вы считаете достаточно важным, чтобы принять меры, размер группы достаточно велик для будущих опросов. Однако, если различия между группами велики, на ваш взгляд, увеличьте размер выборки - повторяйте эти шаги до тех пор, пока разница между случайными группами не станет меньше, чем вы считаете достаточно важным, чтобы действовать.
Если вы не являетесь экспертом в области геодезии, развертывание добровольного опроса таким образом, чтобы обеспечить допустимую погрешность, будет невозможно, поэтому единственный способ определить количество людей для опроса - это догадаться и -чек.
Требуется больше точности? Увеличьте размер выборки.
6. Как анализировать результаты опроса
Создать онлайн-опрос и разослать его клиентам проще, чем когда-либо, но анализ результатов - сложная часть.
Как упоминалось ранее в разделе о структуре опроса, существует четыре основных способа сбора ответов на каждый вопрос и, следовательно, четыре основных типа данных, с которыми вы можете столкнуться при анализе результатов опроса.
Категориальные данные
Подсчитайте общее количество ответов, а затем разделите количество в каждой категории на общее количество. Это называется статистикой относительной частоты. Многие называют их просто процентами или долями, но важным аспектом является то, что сумма должна составлять 100%. Например:
Что вам больше всего нравится в нашем продукте?
(относительная) Таблица частот
| Ответ | Ответы | Поделиться |
|---|---|---|
| Быстрое обслуживание клиентов | 30 | 30/100 = 30% |
| Простота использования | 40 | 40/100 = 40% |
| Качество | 16 | 16/100 = 16% |
| Кол-во | 14 | 14/100 = 14% |
| Итого | 100 | 100% |
Категориальные данные можно сделать более полезными, если сгруппировать результаты по сегментам клиентов.Например, вы можете узнать, ответили ли новые клиенты иначе, чем давние клиенты. Другие популярные категории включают:
- Сегменты товаров, такие как "бюджетный", "средний" и "высокий"
- Географические сегменты, такие как почтовые индексы, округ или страна
- Новый клиент по сравнению с постоянными клиентами
Важно тщательно продумать, какие категории могут иметь наибольшее значение для вашей организации. Худшее, что вы можете сделать, - это слепо выбирать категории, которые не имеют значения для вашего бизнеса.Возрастные группы и дифференциация по полу - это часто встречающиеся рыночные сегменты, но что вы на самом деле будете делать с этой информацией?
После категоризации по группам создайте таблицу или график для представления данных. Например, таблица непредвиденных обстоятельств (также называемая кросс-таблицей или кросс-таблицей), которая представляет собой матрицу подсчетов ответов или долей с одним сегментом, структурированным как строки, а другой как столбцы, может быть очень полезной.
Таблица непредвиденных обстоятельств
В этой таблице представлен вымышленный набор из 100 ответов.Во-первых, я разбил опросы на две группы, которые стали строками таблицы непредвиденных обстоятельств: те, кто были новыми клиентами, и те, кто были постоянными клиентами. Группы являются взаимоисключающими (не пересекаются) и исчерпывающими (сумма до 100%).
Далее подсчитываю количество ответов по ответу на вопрос: Что вам больше всего нравится в нашем продукте? Наконец, я делю каждое количество в каждой ячейке на общее количество ответов на этот вопрос (включая обе группы).
| (Всего на акцию) | Быстрая реакция клиентов | Простота использования | Качество | Кол. Акций | Всего |
|---|---|---|---|---|---|
| Новый покупатель | 37% (28/75) | 43% (32/75) | 12% (9/75) | 8% (6/75) | 75% (75) |
| Приблиз.клиент | 8% (2/25) | 32% (8/25) | 24% (6/25) | 36% (9/25) | 25% (25) |
| Итого | 30% (30) | 40% (40) | 16% (16) | 14% (14) | 100% (100) |
Таблицы непредвиденных обстоятельств показывают, как ответы различаются по каждой категории.Что интересно в этом вымышленном наборе данных, так это то, что новые клиенты, как правило, больше всего любят быстрое обслуживание клиентов, что в 4,6 раза больше, чем у постоянных клиентов (37% / 8%). Кроме того, постоянные покупатели выбирают качество и количество в качестве наиболее популярных характеристик в 2 и 4,5 раза чаще, чем новые покупатели, соответственно.
Порядковые данные
Порядковые вопросы очень популярны, но многие люди совершают критическую ошибку, когда дело доходит до анализа данных, которые они производят.Худшее, что вы можете сделать, - это преобразовать ответы в числа, а затем вычислить среднее значение этих чисел. Причина в том, что среднее арифметическое (наиболее распространенный тип среднего, а их много), такое как (1 + 2 + 3 + 4 +5) / 5 = 3 , подразумевает, что существует некоторая мера расстояния между значениями.
Однако не имеет смысла говорить, что чувство нейтральности в три раза больше, чем чувство сильного несогласия, или что ощущение того, что что-то важно, вдвое превышает чувство, что что-то в некоторой степени важно.Это простые подсказки о том, что преобразование порядковых меток в числа может привести к неверным результатам.
Вместо этого лучше всего создать простую таблицу относительной частоты или таблицу непредвиденных обстоятельств, как показано выше для категориальных данных.
Как все может пойти не так? Что ж, рассмотрим спорный вопрос, в котором большинство людей либо категорически не согласны, либо полностью согласны. В этом случае среднее значение будет означать, что данные сосредоточены в нейтральной категории.Это крайний пример, но то же самое может произойти, если самые большие корзины, скажем, «нейтральны» и «очень важны». Предположим, ответы были такими:
Не делайте этого:
| Не важно (1) | Немного важно (2) | нейтральный (3) | Важно (4) | Очень важно (5) | Среднее значение |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 x 3 = 3 | 2 х 60 = 120 | 3 х 5 = 15 | 4 х 2 = 8 | 5 х 30 = 150 | 2.96 |
| 3% | 60% | 5% | 2% | 30% |
Среднее значение 2,96, казалось бы, означает, что респонденты чувствовали себя нейтральными, в то время как на самом деле большинство считало предмет «несколько важным» (60%), а другая большая группа (30%) считала предмет «очень важным». В этом контексте даже ярлык «нейтральный» кажется неуместным.
Вместо этого оставьте данные в виде таблицы частот и позвольте конечному пользователю напрямую видеть распределение результатов. Избегайте влияния на заинтересованные стороны, показывая среднее значение. Люди любят средние значения и склонны сосредотачиваться на них, а не на реальной истории. намеренно избегает средних значений и вместо этого описывает данные.
Сделайте это вместо:
| Не важно | Немного важно | нейтральный | Важно | Очень важно |
|---|---|---|---|---|
| 3% (3) | 60% (60) | 5% (5) | 2% (2) | 30% (30) |
Большинство респондентов считали, что эта тема была лишь в некоторой степени важной, но другая большая группа считала эту тему очень важной.Здесь есть две основные группы клиентов - мы должны попытаться выяснить, что это за сегменты. Это может позволить нам сосредоточить ресурсы на тех, кто считает, что тема важна, и не тратить ресурсы на тех, кто считает, что тема важна лишь отчасти.
Как построить график данных в порядковой шкале
Расходящиеся гистограммы - отличный способ визуализировать порядковые данные. Отличительным элементом является общая базовая линия, которая позволяет глазу очень быстро измерить длину каждой полоски.Эти диаграммы отлично подходят для сравнения сегментов. Давайте взглянем на общедоступный набор данных в качестве примера графика.
Ежегодно (с 2010 года) Федеральный резервный банк Нью-Йорка публикует обзор малых предприятий (согласно определению, в которых работает менее 500 сотрудников), охваченных резервными банками Кливленда, Атланты, Нью-Йорка и Филадельфии. Основная цель этого исследования - определить, какие малые предприятия подают заявки и получают ссуды - это контекст, на который ссылаются, когда вы видите термин «заявители (кредитные)» в этих данных.
Графически отображая данные с общей базовой линией, сравнение убытков, безубыточности и прибыли становится понятным по категориям.
Работал ли ваш бизнес с прибылью, безубыточностью или убытком в первой половине 2014 года?
Предприятия розничной торговли показали плохие результаты в первой половине 2014 года. Успешные кандидаты на получение кредита также имели гораздо больше шансов получить прибыль. Кроме того, чем крупнее бизнес, тем выше вероятность, что он будет прибыльным. Это могло быть связано с предубеждением в отношении выживаемости.То есть, насколько бизнес прибыльный, он становится большим. Возможно, малые предприятия более склонны работать себе в убыток. Или, возможно, более крупные американские компании быстрее оправились от финансового кризиса, начавшегося в конце 2007 года.
Если вы найдете этот стиль графика полезным, я сделал шаблон, который вы можете использовать. Для получения дополнительной информации об этом графическом стиле обязательно ознакомьтесь с Наоми Б. Роббинс и Ричардом. Статья М. Хейбергера «Построение шкал Лайкерта и других рейтинговых шкал.«
Интервальные данные
Полезный и безопасный способ суммировать интервальные данные - , как если бы - это порядковые данные.
Обобщение данных интервала со средними значениями и стандартными отклонениями (см. Раздел «Данные о соотношении» ниже для руководства) возможно, но только если расстояние между интервалами четное. Например, вопросы типа «по шкале от 1 до 10» с ответами 1, 2,…. 9, 10. обычно считаются четными интервалами. Однако по этому поводу есть некоторые противоречия.
Люди склонны избегать крайностей, поэтому было бы неверно сказать, что интервал 5-6 - это 11 раз ответ 0-1.Подумайте об измерении боли, например: расстояние от 5 до 6 такое же, как от 0 до 1 или от 9 до 10? Бьюсь об заклад, нет.
Мое предложение - обрабатывать интервальные данные как порядковые данные , если интервалы четные, в противном случае рассматривать их как номинальные данные и использовать таблицу непредвиденных обстоятельств для сводки.
Ниже приведен пример того, как данные с неравномерным интервалом могут искажать данные. Этот пример взят непосредственно от человека, которого я считаю отличным визуализатором информации: Стивена Фью. Я очень рекомендую сайт Стивена по визуализации, особенно с его статьей о выборе правильного графика для ваших данных.
Вы также можете использовать бесплатный шаблон для Google Таблиц.
Данные о соотношении
У использования данных о соотношении есть одно большое преимущество: они достаточно богаты, чтобы поддерживать средние значения. Как и прежде, для наших целей, когда я говорю «среднее», я специально имею в виду популярное среднее арифметическое, например (1 + 2) / 2 = 1,5.
Совершенно верно взять набор данных о соотношении и вычислить среднее арифметическое, например (38 500 долларов США + 65 214 долларов США) / 2 = 51 857 долларов США.
Средние значения дают вам, геодезисту, меру того, где сосредоточены данные.2) / Н - 1
Например:
| Ответ (N = 3) | Сессий | Ср. Сессии | Отклонение | кв. Отклонение |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 5 | -3 | 9 |
| 2 | 6 | 5 | 1 | 1 |
| 3 | 7 | 5 | 2 | 4 |
| Сумма | 14 | |||
| № 1 | 2 | |||
| Разница | 7 | |||
| Станд.Dev. | 2,64 |
Для данных этого опроса мы сообщаем, что «среднее количество посещенных сеансов составляло 5 +/- 2,64 сеанса ». Данные отношения являются особенными, поскольку они позволяют измерять центральность (среднее значение) и дисперсию (стандартное отклонение) в отличие от номинальных, порядковых и неравных интервальных данных.
7. Как интерпретировать результаты опроса
Сосредоточьтесь на достижениях
Визуализация данных - одно из важнейших направлений деятельности Zapier.Это моя страсть, потому что графики могут вызывать самые разные эмоциональные реакции. Люди по-разному реагируют на данные в зависимости от их графического представления, поэтому при создании визуализаций важно проявлять осмотрительность.
Зная о проблемах, связанных с измерениями, я рекомендую своим коллегам в Zapier сосредоточиться на тенденциях и избегать слишком большого разбора небольших различий в данных. Глядя на статистику и графики, легко потерять общую картину, поэтому важно помнить, что при любом методе есть ошибки.
Не пропустите лес сквозь деревья; интерпретируя результаты, начните с самых больших различий, а не с самых необычных. Если вы заметили необычный результат, отнеситесь к этому скептически и посмотрите, можно ли воспроизвести результат в другом опросе.
Прежде чем вносить большие изменения, проведите несколько базовых исследований.
Если это целесообразно, попробуйте повторить и суммировать опросы несколько раз, прежде чем вносить большие изменения в продукт или бизнес. Получите представление о том, что нормально и насколько различаются ответы от опроса к опросу.Можно попасть в ловушку погони за шумом (ошибкой выборки) и эффектами, которые не воспроизводятся. Репликация (повторные опросы) - лучший способ узнать, что представляет собой сигнал, а что представляет собой статистический шум.
При повторении одного и того же опроса вы можете обнаружить, что ответы на один и тот же вопрос сильно разнятся, даже если не было внесено значительных изменений (см. Раздел «Сколько людей мне следует опросить?»). В этом случае вы узнаете, что вопрос не является надежным показателем для определения успеха.Или, возможно, вам повезет и вы обнаружите, что ответы в целом схожи, прежде чем внести большое изменение.
После внесения изменения вы лучше поймете, связаны ли изменения в ответе на вопрос опроса с принятым вами решением или нет. Дело в том, чтобы немного узнать о том, как пользователи отвечают на опрос, прежде чем использовать его для принятия важного решения.
Соблюдайте пределы точности ваших опросов
Очень важно понимать пределы точности для каждого набора данных, с которым вы работаете.Поскольку большинство обследований представляют лишь небольшую часть интересующей группы, при выводе о совокупности существует ошибка. Если бы опрос был фактически разослан нескольким группам одновременно, результирующая относительная частота (процент), вероятно, изменилась бы более чем на 1%. Это означает, что показ таких чисел, как 25,67%, будет означать ложную степень точности.
При сообщении результатов опроса округлите до чисел, например 25%, чтобы не указывать ложную степень точности.На сколько нужно округлить? Это зависит от изменчивости выборки вашего опроса (см. Раздел «Сколько людей мне следует опросить?»).
Таблица или график?
Таблицынаиболее полезны, когда вы смотрите на точные числа или когда мало сравнений. Большие таблицы затрудняют рассуждение о распределении результатов, и в этих случаях визуализация предпочтительнее.
В качестве примера возьму интересный обзор малого бизнеса. Опрос проводится Gallup, Inc.для банка Wells Fargo, и они представляют необработанную таблицу для использования на сайте Wells Fargo.
В этом случае важными являются отдельные числа. Таблица полезная, но усваивается очень сложно. Ниже представлено визуальное представление таблицы «Финансовое положение через 12 месяцев с настоящего момента»:
© Gallup, Inc., 2015. Все права защищены. Этот график представляет собой интерпретацию данных, собранных Gallup, Inc. Однако Gallup, Inc. не принимала участия в создании этой графической интерпретации.
Визуализация (называемая расходящейся столбчатой диаграммой) ясно показывает, что малые предприятия стали очень пессимистично оценивать свое финансовое положение, начиная с первого квартала 2009 года. Также ясно, что оптимизм еще не вернулся к уровням, наблюдаемым на момент начала исследования данных. в 2004 году.
Заключение
Опросы и опросы - очень эффективный инструмент для сбора отзывов от клиентов и уменьшения неопределенности в отношении важных решений. Записав цель вашего опроса и гипотезы заранее, вы сможете узнать, в чем сильна ваша интуиция, и найти организационные слепые пятна.
Обследование - сложная задача, и систематические ошибки могут возникать из-за плохого проведения опроса и плохого дизайна вопросов. Важно подумать, какой тип данных будет наиболее полезен для ответа на поставленные вопросы. Целенаправленные опросы, скорее всего, принесут действенные результаты.
Вместо того, чтобы рассылать один массовый опрос, попробуйте использовать набор инструментов для опроса по мере продвижения. Процесс заключается в поиске правильных вопросов и ответов на них.
Когда вы будете уверены в своем дизайне, разошлите один большой заключительный опрос. Имейте в виду, что лучший в мире опрос бесполезен, если его результаты не доводятся до сведения заинтересованных сторон. Не злоупотребляйте категориальными или порядковыми данными, беря средние значения, резюмируйте по относительной частоте. Не забрасывайте читателей огромными таблицами, которые невозможно переварить - потратьте немного времени и создайте расходящуюся гистограмму. Если вы используете интервальные данные, помните об их полезности для сегментации и не обманывайте читателей, визуализируя неравномерные интервалы.
Наконец, опросы - не место для фантазии. Будьте проще, и вы обнаружите, что независимо от результатов вы узнаете что-то полезное!
Вы сделали это. Вы узнали о разнице между формами, опросами и опросами, нашли лучшие приложения для форм и конструкторы опросов, узнали, как интегрировать формы в свою работу, и теперь у вас есть инструменты, необходимые для анализа данных. Но есть кое-что еще. Иногда вам нужно немного больше возможностей, чем дает вам стандартный опрос для конструктора форм.Возможно, вам нужен более простой способ анализа данных непосредственно из базы данных или вы хотите встроить свои формы в собственный инструмент, который работает вместе с остальными вашими данными.
Для этого и многого другого существуют построители приложений на базе баз данных. В главе 9, посвященной некоторым бонусным приложениям, которые помогут вам сделать еще больше с формами и опросами, вы найдете сводку лучших приложений для создания собственных внутренних инструментов без намного большей работы, чем требуется большинству приложений для создания форм.
Перейти к главе 9!
Что такое анализ данных, как ему научиться и т. Д.
Знаете ли вы, что должности в области науки о данных и анализа часто труднее всего заполнять компании? Благодаря стремительно растущему спросу на специалистов по данным, существует множество открытых ролей, но не хватает кандидатов для их заполнения.
Перевод? Анализ данных - это увлекательная область, в которую можно войти, и перспективы карьерного роста потрясающие.
Теперь просто, чтобы сразу развеять распространенное заблуждение: вам не нужно быть гением математики / информатики / программирования, чтобы получить работу в области анализа данных.
Но как узнать, интересует ли вас анализ данных? И как вы можете начать карьеру в области анализа данных, если у вас нет в ней опыта?
В этом спонсируемом сообщении Udemy мы расскажем вам все, что вам нужно знать о том, как начать анализ данных. Что такое анализ данных? Какие возможные рабочие места доступны в этой области? Как вы можете начать изучать анализ данных, а также инструменты и навыки, которые понадобятся вам для получения работы по анализу данных? Какие существуют курсы для аналитиков данных?
Давайте прямо сейчас!
Раскрытие информации: этот пост спонсируется Udemy, и я также являюсь их аффилированным лицом.Если вы купите курс Udemy по ссылкам на этой странице, я могу получить небольшую комиссию за ваше направление. Спасибо!
Содержание
Что такое анализ данных?
Перво-наперво: что такое анализ данных?
Короче говоря, анализ данных включает в себя сортировку огромных объемов неструктурированной информации и извлечение из нее ключевых идей. Эти идеи чрезвычайно важны для принятия решений в компаниях любого размера.
Небольшое примечание: анализ данных и наука о данных - это не одно и то же. Хотя они принадлежат к одному семейству, наука о данных обычно более продвинута (гораздо больше программирования, создание новых алгоритмов, построение прогнозных моделей и т. Д.).
Вот введение в процесс анализа данных:
- Определите вопрос или цель анализа: что вы пытаетесь открыть?
- Соберите правильные данные, которые помогут ответить на этот вопрос.
- Выполняйте очистку данных / обработку данных, чтобы улучшить качество данных и подготовить их к анализу и интерпретации - преобразование данных в правильный формат, избавление от ненужных данных, исправление орфографических ошибок и т. Д.
- Управляйте данными с помощью Excel или Google Sheets. Это может включать построение графика данных, создание сводных таблиц и так далее.
- Анализируйте и интерпретируйте данные с помощью статистических инструментов (например, нахождение корреляций, тенденций, выбросов и т. Д.).
- Представьте эти данные осмысленным образом: графики, визуализации, диаграммы, таблицы и т. Д.Аналитики данных могут сообщать о своих выводах руководителям проектов, главам отделов и руководителям высшего звена, чтобы помочь им принимать решения и выявлять закономерности и тенденции.
Самое замечательное в анализе данных состоит в том, что это скорее роль начального уровня, а это означает, что вы можете сразу же получить базовые знания после того, как пройдете несколько курсов анализа данных для начинающих и отточите несколько ключевых навыков. (Конечно, не повредит, если у вас уже есть опыт программирования, математики или статистики!)
Стать аналитиком данных может также открыть дверь к прибыльной карьере, такой как наука о данных и инженерия данных (и это лишь некоторые из них), по мере того, как вы приобретете больше опыта на работе.
Вернуться к содержанию »
Почему вы должны изучать навыки анализа данных
Чтобы понять, почему изучать анализ данных и делать карьеру в этой области - прекрасная идея, кажется правильным, если мы смотрим на данные!
- Ожидается рост рабочих мест для профессионалов в области данных : Ожидаемый рост рабочих мест для аналитиков маркетинговых исследований (другой термин для аналитиков данных) в период 2018-2028 годов составляет 20%, согласно данным Бюро статистики труда.Создается значительное количество новых позиций.
- Аналитика данных востребована: Согласно Digital Learning Academy, создателям книги Введение в анализ данных и статистику с использованием SQL: «Есть спрос на людей, которые могут использовать данные для составления отчетов и анализа, что помогает предприятиям и организациям важные и важные решения ».
- Роли данных имеют зарплату выше средней: Аналитики данных получают хорошую зарплату, даже если они не продолжают заниматься наукой о данных или разработкой! Сколько зарабатывают аналитики данных? Согласно Payscale, аналитики данных начального уровня будут получать годовой оклад от 40 000 до 73 000 долларов США (в среднем 55 000 долларов США).Старшие аналитики данных могут поднять эту сумму до 108 000 долларов.
- Существует конкурентное преимущество. : По словам Иана Литтлджона, инструктора курса «Полное введение в анализ бизнес-данных»: «Возможность задавать вопросы по вашим данным является мощным конкурентным преимуществом, приводящим к новым потокам доходов, более эффективному принятию решений и улучшенным продуктивность. "
- Универсальная потребность ( справка по данным требуется для всех видов компаний): По словам Саймона Хи и Трэвиса Чоу, инструкторов курса «Введение в анализ данных с использованием EXCEL для начинающих»: «Каждый бизнес генерирует данные.Но [его ценность] зависит от вашей способности обрабатывать, манипулировать и, в конечном итоге, преобразовывать эти данные в полезные сведения ».
Начать кодирование сейчас
Прекратить ждать и начать обучение! Получите мои 10 советов, как научиться программировать.
Успех! Теперь проверьте свою электронную почту, чтобы подтвердить подписку.
.Введение в критерий количественного мышления GRE (для испытуемых)
Показатель количественного мышления общего теста GRE ® оценивает ваши:
- базовые математические навыки
- понимание элементарных математических понятий
- способность количественно рассуждать, моделировать и решать задачи количественными методами
Некоторые вопросы количественного мышления задаются в реальных условиях, в то время как другие задаются в чисто математических условиях.Многие вопросы представляют собой «задачи со словами», которые необходимо математически перевести и смоделировать. Навыки, концепции и способности оцениваются в четырех областях содержания ниже.
- Арифметические темы включают свойства и типы целых чисел, такие как делимость, факторизация, простые числа, остатки, нечетные и четные целые числа; арифметические операции, показатели и корни; и такие понятия, как оценка, процент, соотношение, коэффициент, абсолютное значение, числовая линия, десятичное представление и последовательности чисел.
- Темы по алгебре включают операции с показателями степени; факторизация и упрощение алгебраических выражений; отношения, функции, уравнения и неравенства; решение линейных и квадратных уравнений и неравенств; решение одновременных уравнений и неравенств; составление уравнений для решения текстовых задач; и координатная геометрия, включая графики функций, уравнения и неравенства, точки пересечения и наклоны линий.
- Геометрия включает в себя параллельные и перпендикулярные линии, круги, треугольники, включая равнобедренные, равносторонние и треугольники 30 ° -60 ° -90 °, четырехугольники, другие многоугольники, конгруэнтные и аналогичные фигуры, трехмерные фигуры, площадь, периметр, объем, Теорема Пифагора и измерение углов в градусах.Умение строить доказательства не проверяется.
- Темы анализа данных включают базовую описательную статистику, такую как среднее значение, медиана, режим, диапазон, стандартное отклонение, межквартильный диапазон, квартили и процентили; интерпретация данных в таблицах и графиках, таких как линейные диаграммы, гистограммы, круговые диаграммы, ящичковые диаграммы, диаграммы рассеяния и частотные распределения; элементарная вероятность, такая как вероятности сложных событий и независимых событий; условная возможность; случайные величины и распределения вероятностей, включая нормальные распределения; и методы подсчета, такие как комбинации, перестановки и диаграммы Венна.Эти темы обычно преподаются на курсах алгебры в старших классах или на вводных курсах статистики. Выводная статистика не проверяется.
Содержание в этих областях включает математику и статистику в средней школе на уровне, который, как правило, не выше второго курса алгебры; он не включает тригонометрию, исчисление или другую математику более высокого уровня. Math Review предоставляет подробную информацию о содержании меры количественного мышления.
Математические символы, терминология и условные обозначения, используемые в измерении количественного мышления, являются стандартными на уровне средней школы.Например, числовая прямая имеет положительное направление вправо, расстояния неотрицательны, а простые числа больше 1. Каждый раз, когда в вопросе используются нестандартные обозначения, они явно вводятся в вопросе.
Помимо условных обозначений, есть некоторые важные предположения о числах и цифрах, которые перечислены в разделах «Количественное мышление»:
- Все используемые числа являются действительными числами.
- Предполагается, что все фигуры лежат в плоскости, если не указано иное.
- Геометрические фигуры, такие как линии, круги, треугольники и четырехугольники, необязательно нарисованы в масштабе. То есть вы не должны предполагать, что такие величины, как длина и угол, такие, как они показаны на рисунке. Однако вы должны предполагать, что линии, показанные как прямые, на самом деле прямые, точки на линии расположены в указанном порядке и, в более общем смысле, все геометрические объекты находятся в показанных относительных положениях. На вопросы с геометрическими фигурами вы должны основывать свои ответы на геометрических рассуждениях, а не на оценке или сравнении величин на вид или путем измерения.
- Системы координат, такие как плоскости xy и числовые линии, нарисованы в масштабе; следовательно, вы можете прочитать, оценить или сравнить количества на таких цифрах на глаз или путем измерения.
- Графические представления данных, такие как гистограммы, круговые диаграммы и линейные диаграммы, нарисованы в масштабе; поэтому вы можете читать, оценивать или сравнивать значения данных визуально или путем измерения.
Подробнее об условных обозначениях и предположениях см. В разделе «Математические условные обозначения».
Типы вопросов количественного мышления
Параметр «Количественное мышление» включает четыре типа вопросов.Щелкните ссылки ниже, чтобы подробнее ознакомиться с каждым из них, включая примеры вопросов с пояснениями.
Каждый вопрос появляется либо независимо как отдельный вопрос, либо как часть набора вопросов, называемого набором интерпретации данных. Все вопросы в наборе «Интерпретация данных» основаны на одних и тех же данных, представленных в таблицах, графиках или других представлениях данных.
Вы можете найти шаги для решения количественных проблем, в том числе полезные стратегии для ответов на вопросы по критерию количественного мышления, в разделе «Шаги решения проблем».Кроме того, страницы для каждого из четырех типов вопросов «Количественное обоснование» и страницы набора «Интерпретация данных», упомянутых выше, содержат стратегии, специфичные для ответов на эти типы вопросов.
Вам разрешено использовать базовый калькулятор для измерения количественного мышления. Для компьютерного теста калькулятор отображается на экране. Для теста с доставкой в бумажном виде в центре тестирования предоставляется портативный калькулятор. Узнайте больше об использовании калькулятора.
.
