Anketleri analiz etmek için kullanılan ana tekniklerden dördü frekanslar, çapraz tablolar, ortalamalar ve grafiklerdir. Teknikler ve bunların avantajları ve dezavantajları aşağıdaki gibi tanımlanabilir.
Sıklıklar, her değişken için kategorilerin örnek sayısını saymayı ve eksik yanıtlar ortadan kaldırılırsa, anketteki toplam kişi sayısına veya bu soruyu yanıtlayanların sayısına göre seçilen her kategori için yüzdelerin bulunmasını içerir. Frekanslar, bireysel veya çoklu değişkenler için ve hem tanımlayıcı hem de değerlendirici araştırmalar için kullanılabilir. Örneğin, cinsiyete bakıldığında, örneklemin erkek ve kadın olan yüzdesine bakılabilir; yaşa bakıldığında, her yaş grubundaki insanların yüzdesine bakılabilir. Frekansları kullanmanın bir başka örneği de, zorunlu seçim sorusunda bir eylemi seçen kişilerin yüzdesini belirlemektir.
Frekansları kullanmanın avantajları, bunun bir ankete verilen yanıtlara genel bir bakış sağlamanın basit bir yolu olmasıdır. Ayrıca, bir değişkenin kategorilerinin frekansları, belirli değişken türleri için kümülatif bir yüzde oluşturmak üzere birleştirilebilir; burada kategoriler, örneğin yaş veya bir kişinin bir şeye harcadığı miktar gibi birlikte gruplanabilir.
Bu yaklaşımın bir dezavantajı, bir değişken için farklı kategoriler için birden fazla seçenek varsa, yüzdelerin toplamının % 100’den fazla olacağı ve bu da değişkene verilen yanıtları örnekler arasında karşılaştırmayı zorlaştırabilecek olmasıdır. Diğer bir dezavantaj, birden çok soru olması durumunda, birden çok sıklık ve yüzde ve kümülatif yüzde çizelgeleri olacak ve bu da verileri sunmak için kullanışsız olabilir. Ayrıca sıralı veya Likert tipi değişkenler için çok sayıda kategori olduğunda sıklık prosedürü iyi çalışmaz.
Çapraz tablolar, bu değişkenler arasındaki ilişkiye bakmak için iki veya daha fazla değişkenin çapraz tablolarının yapılmasını içerir. Bunlar açıklayıcı ve değerlendirici araştırmalarda kullanılır. Örneğin yaş veya cinsiyet gibi bir demografik değişken ile bir soruya verilen yanıt arasında, farklı filmlerin daha çekici olup olmadığı gibi, bu soruya yanıtlarında gruplar arasında herhangi bir fark olup olmadığını görmek için daha genç veya daha büyük yaş gruplarına veya erkeklere veya kadınlara bir çapraz tablo yapılabilir.
Hangi toplamın satır veya sütun yüzdesi olarak kullanılacağının seçimi, hangi karşılaştırmanın yapılmak istendiğine bağlı olarak verilere bağlıdır (yani, belirli bir film için demografiyi karşılaştırmak isteyip istemediğiniz ya da film tercihlerini karşılaştırmak isteyip istemediğinizi) bir demografik grubun üyeleri). İki yönlü çapraz tablolamaların yanı sıra örneklem yeterince büyükse, üç yollu çapraz tablolama veya daha fazlası kullanılabilir. Örneğin farklı filmler için cinsiyet ve yaş dağılımına bakılabilir.
Çapraz tablo kullanmanın avantajı, farklı gruplar arasındaki farkların karşılaştırılabilmesi ve sonuçların bu farklılıkları açıklamaya yardımcı olmak için kullanılabilmesidir. Çapraz tablolar, değerlendirmeli araştırmada farklı kullanıcı ve müşteri gruplarını karşılaştırmak için de kullanılabilir.
Çapraz tabloların dezavantajı, değişkenlerin birbiriyle çapraz tablo haline getirilebilmesinin birçok farklı yolu nedeniyle, birden çok yanıt olduğunda çok fazla sayıda tabloya yol açabilmesidir. Ayrıca çapraz tablolar yapılıncaya kadar hangilerinin anlamlı olup olmadığı net olmasa da, tüm çapraz tablolar anlamlı olmayabilir. Diğer bir dezavantaj, küçük bir örneklem varsa, birbirleriyle çapraz tablo haline getirilebilecek öğe sayısının sınırlandırılabilmesidir.
Bu, belirli değişken türleri için araçların veya ortalamaların bulunmasını içerir ve bu analiz yöntemi her tür araştırma için kullanılır. Bununla birlikte araçlar yalnızca ölçekler veya sıralı veriler varsa kullanılabilir. Nominal değişkenler için sayısal kodlar kullanılıyorsa araçların kullanılması anlamlı değildir.
Ortalama kullanmanın avantajı, bir şeyi derecelendirmede farklı kategoriler için yanıtların yüzdesini gösteren bir sıklık tablosuna bakmaya çalışmak yerine farklı yanıtları karşılaştırmada kullanılabilecek tek bir istatistik sağlayabilmesidir.
Bununla birlikte ortalamanın büyük ölçüde farklı yanıtlardan kaynaklanması durumunda, örneğin yanıt verenlerin büyük bir yüzdesinin bir şeye kesinlikle katılması ve yanıt verenlerin büyük bir yüzdesinin kesinlikle katılmaması gibi, araçların kullanılmasının bir dezavantajı ortaya çıkabilir. Bu, iki modlu bir dağılım olacaktır ve iki sonucun ortalaması, çok farklı sonuçların ortalamasını aldığı için çok az fikir varmış gibi görünmesini sağlayacaktır. Ortalama gelir, tüm dağılımı çarpıtan çok yüksek bir gelire sahip birkaç kişide olduğu gibi, birkaç aşırı durum olduğunda da bir dezavantajdır. Bu nedenle ortalama gelir herkes için çok daha yüksektir. Bu gibi durumlarda verinin orta noktasını daha doğru bir şekilde yansıttığı için bir medyan kullanmak daha doğru bir istatistik olabilir.
Grafikler, bir analizin sonuçlarını çubuk grafik, yığılmış çubuk grafik, pasta grafik, çizgi grafik veya dağılım grafiği gibi bir çok şekilde sunmanın bir yoludur. Histogram olarak da adlandırılan çubuk grafik, eğlence ve turizm araştırmalarında kullanılan en yaygın biçimdir ve grafiğin bir eksenindeki vakaların sayısını veya yüzdesini, diğerinde ölçülen kategoriyi gösterir.
İki değişken birbiriyle çapraz tablolaştırılmışsa bu sonuçlar, bir değişkenin bir renk veya desende gösterildiği ve diğer değişkenin diğerinde gösterildiği yığılmış bir çubuk grafikte gösterilebilir. Böylece birlikte toplamı oluştururlar. İki şehirde veya iki farklı yılda yapılan bir çalışmada olduğu gibi yan yana duran bir yığın ek bir değişkenle gösterilebilir.
Grafik kullanmanın avantajı, bir tablodaki sayılara veya yüzdelere bakmak yerine, farklı değişkenler için sonuçlardaki sayı veya yüzde farklılıklarını görsel olarak göstermesidir. Grafik kullanmanın bir dezavantajı, gruplar arasındaki farklılıkları göstermek için nasıl çizildiğine bağlı olarak grafiğin yanıltıcı olabilmesidir. Örneğin, gruplar arasında büyük bir fark varsa, ancak yan taraftaki yüzde kategorileri birbirine yakınsa bu farklılıkları önemsiz gösterebilir veya tersine eğer sadece küçük farklılıklar varsa, yüzde kategorilerini birbirinden uzak tutmak, farklılıkların olduklarından daha büyük gibi görünmesine neden olabilir. O zaman da, çubukların üzerine veya üstüne yazılmadıkça gerçek yüzdelerin ne olduğunu bilmek zor olabilir.
Pasta grafikler, bir değişken için kategori veya yanıtların sayısını veya yüzdelerini pastanın bölümlerine ayıran bir grafik türüdür. Pasta grafiğin avantajı,% 100 gibi anlamlı bir toplam olduğunda farklı yanıtların göreceli boyutunu göstermenin faydalı olmasıdır. Ancak birden fazla yanıt olduğunda bir pasta grafik iyi çalışmaz bu nedenle toplam % 100’den büyüktür.
