Dicas para criar pesquisas qualitativas de qualidade

Criar pesquisas qualitativas e quantitativas é crucial para o sucesso de um estudo. Nesse artigo vamos listar dicas para criar pesquisas qualitativas de qualidade.

Mais cedo ou mais tarde, a maioria dos profissionais de UX precisará realizar uma pesquisa. Mas pesquisas quantitativas podem ser intimidadoras, porque é um domínio especializado, cheio de estatísticas, seleção aleatória e histórias assustadoras de pessoas que erram com confiança.

Não tenha medo de fazer pesquisas qualitativas, no entanto. Pesquisas qualitativas são compostas de perguntas abertas com intuito de saber mais sobre alguma coisa, normalmente antes das pesquisas quantitativas

Pesquisas (surveys) quantitativas contam resultados: Use pesquisas quantitativas quando precisar fazer perguntas que possam ser respondidas por caixa de seleção ou botão de opção e quando quiser ter certeza de que seus dados são amplamente aplicáveis ​​a um grande número de pessoas. 

Pesquisas quantitativas seguem métodos padrão para selecionar aleatoriamente um grande número de participantes (de um grupo-alvo) e usam análises estatísticas para garantir que os resultados sejam estatisticamente significativos e representativos para toda a população.

Pesquisas (surveys) qualitativas fazem perguntas abertas Use-as quando precisar gerar informações úteis por meio de uma conversa, como quando não tiver certeza do que o conjunto certo de respostas pode incluir. 

Pesquisas qualitativas solicitam comentários, feedback, sugestões e outros tipos de respostas que não são tão facilmente classificadas e calculadas quanto os números. Você pode pesquisar menos pessoas do que em uma pesquisa quantitativa e obter dados avançados.

É possível combinar os dois tipos de pesquisas, e é especialmente útil fazer pesquisas pequenas e principalmente qualitativas primeiro para ajudá-lo a gerar boas respostas para contar posteriormente em uma pesquisa maior. 

Essa estratégia é preferível a ir direto para uma pergunta fechada com categorias de respostas que você e seus colegas pensaram em sua sala de conferências. (Sim, você pode adicionar uma opção “outro”, mas não conte com estatísticas válidas para as opções deixadas em um intervalo abrangente.)

1. Teste sua pesquisa. Você pode seguir esse procedimento:
   1. Faça perguntas e obtenha feedback dos colegas.
   2. Rascunhe a pesquisa e peça aos colegas que tentem responder às perguntas. Peça comentários após cada pergunta para ajudá-lo a revisar as perguntas com mais clareza e utilidade.
   3. Revise a pesquisa e teste iterativamente. Você pode fazer 4 rodadas de teste, com 1 respondente por rodada. Nesta fase, não confie nos colegas, mas recrute participantes do público-alvo. 
   4. Revise entre cada rodada. Execute esses testes como estudos de pensamento em voz alta ; não envie a pesquisa e confie em comentários escritos – eles nunca serão os mesmos que um fluxo de comentários em tempo real.
   5. Escolha aleatoriamente algumas seções e perguntas da pesquisa para ajudar a garantir que (1) as pessoas que estão desistindo no meio do processo não afetem o equilíbrio geral de dados que estão sendo coletados e (2) a pergunta ou a ordem das seções não influenciam as respostas das pessoas.
   6. Teste o formato do sistema de pesquisa com um pequeno conjunto de testadores do público-alvo, coletando novamente comentários em cada página.
   7. Examine a saída da pesquisa de teste para garantir que os dados coletados estejam em um formato útil e analisável.
   8. Revise a pesquisa mais uma vez.
2. Não crie sua própria ferramenta para pesquisas (se possivel). Existem muitas plataformas de pesquisa sólidas e podem economizar muito tempo e dinheiro.
3. Decida com antecedência quais são os objetivos de aprendizado da pesquisa. Sobre o que você deseja registrar? Que tipo de gráficos e tabelas você deseja entregar?
4. Escreva perguntas neutras que não impliquem respostas específicas ou revelem suas expectativas.
5. Respostas abertas x fechadas: Fazer perguntas abertas é a melhor abordagem, mas é comum você acabar recebendo perguntas de mais de um parágrafo. Além disso, os usuários rapidamente se cansam de responder a muitas perguntas abertas, que geralmente exigem muita digitação e explicação.A variabilidade das respostas a essas perguntas durante a fase de teste pode ajudá-lo a decidir se a pergunta deve ser aberta na pesquisa final ou pode ser substituída por uma pergunta fechada que seria mais fácil de responder e analisar.
6. Considere com cuidado como você analisará e atuará nos dados. O tipo de perguntas que você faz é relacionado ao tipo de análise que você pode fazer: respostas múltiplas, respostas únicas, conjuntos abertos ou fechados, perguntas opcionais e necessárias, classificações, classificações e campos de resposta de forma livre são alguns dos opções abertas para você ao decidir que tipos de respostas aceitar.
7. Respostas múltiplas vs. respostas únicas: geralmente as perguntas com múltiplas escolhas são melhores que as de resposta única, porque as pessoas geralmente querem ser precisas e muitas vezes mais de uma resposta é possível. Se estiver contando respostas, considere não apenas quantas respostas cada resposta obteve, mas também quantas escolhas as pessoas fizeram.
8. Exiba com antecedência as perguntas mais importantes, porque as pessoas vão parar no meio do caminho. Mas não se esqueça de verificar se as respostas parciais foram registradas.
9. Forneça respostas como “Não aplicável” para impedir que as pessoas pulem perguntas ou dêem respostas falsas. As pessoas ficam irritadas quando fazem perguntas que não podem responder honestamente, e isso distorce seus dados se eles tentarem fazê-lo de qualquer maneira.
10. As pessoas têm dificuldade para entender o indicador de “obrigatórios” e opcionais nas perguntas. É prática comum usar um asterisco vermelho ” * ” para marcar os campos obrigatórios, mas isso não funciona 100% das vezes. Use “(Opcional)” e / ou “(Necessário)” após cada pergunta, para garantir que as pessoas entendam.
11. Quando a marcação não é clara o suficiente, muitas pessoas se sentem obrigadas a responder perguntas opcionais. Na prática, isso significa que você não precisa exigir todas as perguntas, mas tome cuidado para não incluir tantas perguntas e fazer as pessoas a desistir.
12. Seja breve. Cada pergunta extra reduz sua taxa de resposta, diminui a validade e torna todos os seus resultados suspeitos. É melhor administrar 2 pesquisas curtas a 2 subamostras diferentes do seu público-alvo do que agrupar tudo o que você deseja saber em uma pesquisa longa que não será concluída. Quanto mais perguntas abertas e classificação complexa você pedir que as pessoas façam, mais você perderá os respondentes.
13. As pessoas geralmente ignoram exemplos e instruções, após perguntas. Mova instruções e exemplos para a margem esquerda (ou o lado oposto, para idiomas lidos da direita para a esquerda), para colocá-los na zona de digitalização e colocá-los mais perto do foco de atenção da pessoa, que fica na área de resposta.
14. Use dicas de uma linha. Menos é mais. As pessoas leem mais texto quando há muito menos. As pessoas reclamam de não obter informações suficientes, mas quando estão lá, não as leem porque é muito longo.
15. As pessoas tendem a não ler parágrafos ou apresentações. Se você precisar usar um parágrafo, coloque em negrito idéias importantes para ajudar a garantir que a maioria das pessoas, lerão essas frases.
16. Pense com cuidado no uso de termos subjetivos, como “essencial”, “útil” ou “frequente”. Os termos que levam as pessoas a fazer uma chamada de julgamento podem entender como se sentem, mas essas perguntas podem ser confusas para avaliar logicamente.
17. Defina os termos conforme necessário para começar a partir de um significado compartilhado. As pessoas podem questionar sobre a definição, mas é melhor do que obter respostas enganosas por causa de uma má interpretação.
18. Não pergunte coisas que seu “analytics” pode te dizer. Pergunte “por que” e “como”.
19. Inclua um profissional de pesquisa em seu grupo de teste. Seu método de pesquisa pode ser criticado após o fato; portanto, procure aconselhamento especializado antes de realizar sua pesquisa.
20. A ordem das respostas e as primeiras palavras são importantes, especialmente em listas longas. Agrupamentos lógicos, listas aleatórias e listas curtas funcionam melhor que listas alfabéticas longas. Ao selecionar os itens de uma lista, muitas pessoas escolhem a primeira coisa que parece correta e passam para a próxima pergunta.
21. Teste onde é melhor colocar as quebras de página. Às vezes, é importante que as pessoas possam ver todas as perguntas do tópico antes de responderem a uma. Para encontrar perguntas com esse tipo de problema, primeiro teste a pesquisa com cada pergunta em sua própria página e depois coloque as perguntas que precisam ser mostradas juntas em uma página na próxima versão de teste. 
22. Se possível, não incomode as pessoas fazendo perguntas que não se aplicam a elas. Quando os entrevistados escolherem uma resposta específica, mostre a eles mais uma ou duas perguntas sobre o tópico que seriam aplicáveis ​​nesse caso. Escolha uma plataforma de pesquisa que permita perguntas condicionais, para evitar a apresentação de perguntas não aplicáveis ​​e manter sua lista de perguntas o mais curta possível para cada respondente.
23. Cuidado com os resultados. Diferentemente das pesquisas quantitativas, as métricas qualitativas raramente são representativas para todo o público-alvo; em vez disso, eles representam as opiniões dos entrevistados. Ainda é possível apresentar estatísticas descritivas para resumir os resultados da pesquisa, mas, a menos que você use ferramentas sólidas de estatística, não poderá dizer se esses resultados são o resultado de seleção de ruído ou amostra, em vez de refletir verdadeiramente as atitudes de toda a população de usuários.
24. Conte o que puder contar. Codificar dados é o processo de transformar respostas em texto em algo que você pode contar, para que você possa extrair as tendências maiores e relatá-las de uma maneira que faça sentido para o público-alvo dos relatórios. Você pode capturar dados textuais sofisticados para entender e citar e codificar alguns tipos de respostas como 0, 1 ou 2 (não, parcialmente, sim; ou nenhum, alguns, todos), por exemplo, ou pode definir muitos diferentes frases que significam a mesma coisa (por exemplo, quando as pessoas usam sinônimos ou expressam as mesmas idéias).
25. Mostre, não fale. Use muitos gráficos, tabelas e tabelas, com um resumo das principais conclusões.
26. Considere os gráficos antes de decidir sobre o layout da planilha. Infelizmente, algumas planilhas não produzem gráficos razoáveis ​​até você alternar colunas para linhas ou linhas para colunas. É mais fácil planejar essa necessidade antes de analisar seus dados.
27. Cuidado com os dados do gráfico que desaparecem . Algumas planilhas ocultam dados em gráficos silenciosamente quando são feitas alterações no tamanho da fonte ou no tamanho do gráfico.
28. Não incorpore dados se você puder capturá-los. As capturas de tela (o formato PNG é recomendado) são adoráveis ​​e robustas ao longo do tempo, ao contrário dos dados incorporados, que tendem a causar corrupção no documento, tornam-se desvinculados ou podem ser alterados por engano.