M3.07. Realizacja ewaluacji procesu mentoringu

Wróć do: M3: Ocena działań w zakresie mentoringu

4. Analiza i interpretacja danych

4.1. Analiza danych ilościowych i interpretacja wyników

Analiza statystyczna opisowa.
Przeprowadzając analizę ilościową, musisz mieć pewne podstawowe umiejętności w zakresie analizy statystycznej.
Kiedy obliczasz liczbę i procent odpowiedzi na dane pytanie lub obliczasz średnią ocenę dla pytań o przydatność szkolenia, zaczynasz realizować analizę statystyczną opisową. Służy ona do badania odpowiedzi na pytanie poprzez obliczenia i przyjrzenie się następującym elementom:

  • Dystrybucja odpowiedzi lub rozkład częstotliwości (np. jak wiele osób zaznaczyło odpowiedź opcja 1, odpowiedź opcja 2, odpowiedź opcja 3 itp.).
  • Wartość przeciętna lub średnia (tj. przyjrzenie się średniej ocenie wśród ocen uczestników).
  • Najczęstsza odpowiedź lub tryb.
  • Liczba w samym środku zbioru danych lub mediana.

Analiza statystyczna opisowa zapewnia także kolejny element informacji, zwany technicznie zmiennością, który odnosi się do:

  • Rozkład rezultatów, w tym przedział (różnica pomiędzy najwyższą i najniższą wartością).
  • Wariancja (pokazuje, jak bardzo osoby w grupie różnią się pod względem swoich odpowiedzi).
  • Odchylenie standardowe (jak blisko lub daleko konkretna odpowiedź znajduje się od odpowiedzi przeciętnej).

Interpretacja
Wyniki ilościowe trzeba zinterpretować w kontekście organizacji/programu, a interpretacją mogą kierować następujące pytania:

  • Jaki jest zakres oddziaływania programu, lub jak skuteczny był program?
  • Jeżeli miałeś dużo brakujących danych lub niski współczynnik odpowiedzi, dlaczego i co można zrobić inaczej, aby zwiększyć wskaźnik odpowiedzi w przyszłości?
  • Czy wyniki są zgodne z tym, czego oczekiwałeś podczas planowania programu? Jeżeli nie, co Twoim zdaniem wpłynęło na wyniki? Czy masz dane jakościowe, które mogą zapewnić dalszy wgląd w wyniki?
  • Czy wyniki są istotne dla programu mentoringu, czy nie, bez względu na istotność statystyczną, i co to znaczy? Np. różnica w odpowiedziach dwóch grup nie musi być statystycznie istotna, ale wciąż może być wystarczająco duża, aby motywować zmianę działań programu.
  • Jakie implikacje dla programu niosą ze sobą wyniki? Jakie działania trzeba podjąć, jeżeli dotyczy?