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Analisi del feedback del sondaggio per tipi di domande

Una comprensione approfondita del tipo di domande utilizzate è una componente cruciale per estrarre informazioni significative e attuabili dai moduli di feedback dei pazienti. I diversi tipi di domande hanno scopi diversi e ognuno di essi ha i suoi punti di forza e le sue sfide quando si tratta di analisi. 

Il modo in cui vengono analizzate le risposte dipende dal formato della domanda, che si tratti di domande a scelta multipla, di una scala Likert, di domande testuali a risposta aperta o di domande di classificazione. 

Questo articolo analizza come affrontare l'analisi del feedback in base alle tipologie di domande utilizzate nei sondaggi.

Perché analizzare le indagini in base al tipo di domanda?

Si tratta di un dilemma a incastro : è necessario analizzare le risposte in modo diverso a seconda del tipo di domanda e, in primo luogo, è opportuno includere tipi di domande diversi? La risposta a entrambi i quesiti è sì, ma con una o due riserve.

Una di queste è la complessità dei dati a risposta aperta: l'analisi delle domande a risposta aperta richiede più tempo e risorse a causa della necessità di analisi del testo, codifica manuale o strumenti NLP. Inoltre, porre troppi tipi di domande diverse in un unico sondaggio può sovraccaricare i rispondenti e portare a un affaticamento da sondaggio, riducendo i tassi di risposta o la qualità delle risposte.

Una volta ottenute le risposte, i diversi tipi di dati (quantitativi e qualitativi) possono essere difficili da confrontare direttamente, richiedendo un approccio attento per integrare le intuizioni.

D'altra parte, le domande a scelta multipla, le scale Likert e le domande sì/no forniscono dati strutturati che possono essere rapidamente quantificati e analizzati, rendendo più facile tracciare le tendenze e misurare le prestazioni complessive. 

La combinazione di diversi tipi di domande consente di ottenere una visione più completa del feedback dei pazienti, fornendo sia una panoramica di alto livello sia approfondimenti dettagliati.

Diversi tipi di domande e come analizzarle

Domande a scelta multipla

Le domande a scelta multipla sono uno dei formati più comuni nei sondaggi di feedback e consentono ai pazienti di scegliere da un elenco di risposte predefinite. Forniscono dati strutturati, facili da analizzare e interpretare.

Come analizzare:

  • Focus quantitativo: Le risposte a scelta multipla sono ideali per l'analisi statistica. È possibile calcolare percentuali, punteggi medi e identificare le risposte più frequentemente selezionate. Questo aiuta a identificare le tendenze generali e le aree di preoccupazione.
  • Segmentare per gruppi: È utile anche segmentare i dati in base ai dati demografici (ad esempio, età, sesso, tipo di trattamento) per vedere come variano le risposte tra i diversi gruppi di pazienti.

Suggerimento: le domande a scelta multipla sono ottime per identificare le tendenze generali, ma possono mancare di profondità nella comprensione delle esperienze dei pazienti.

Un esempio di rapporto basato su domande a scelta multipla.
Un esempio di rapporto basato su domande a scelta multipla.

Domande su scala Likert (scale di valutazione)

Le scale Likert consentono ai pazienti di valutare le loro esperienze o la loro soddisfazione su un continuum, come una scala da 1 a 5 o da 1 a 7. Queste domande forniscono dati più sfumati rispetto ai semplici formati sì/no o a scelta multipla.

Come analizzare:

  • Analisi della media e della distribuzione: Per le scale Likert, è possibile calcolare il punteggio medio di ogni domanda per valutare il sentimento generale. L'analisi della distribuzione delle risposte aiuta a capire se i pazienti sono generalmente soddisfatti o se c'è una polarizzazione nei loro commenti.
  • Analisi delle tendenze nel tempo: Tracciare l'andamento delle valutazioni di soddisfazione nel tempo per misurare l'impatto di eventuali miglioramenti o cambiamenti nei servizi sanitari.
  • Segmentare per ottenere approfondimenti: Come per le domande a scelta multipla, è importante segmentare i dati in base ai dati demografici dei pazienti o ai tipi di assistenza per individuare tendenze specifiche.

‍Consiglio per gli addetti ai lavori: i dati su scala Likert forniscono una visione più dettagliata della soddisfazione dei pazienti e consentono di effettuare analisi sia istantanee che di tendenza.

Un esempio di rapporto basato su domande a scelta singola.
Un esempio di rapporto basato su domande a scelta singola.

Domande a testo aperto

Le domande aperte chiedono ai pazienti di descrivere le loro esperienze o di fornire un feedback con parole proprie. Queste domande possono produrre dati ricchi e qualitativi, offrendo approfondimenti sui sentimenti, le preoccupazioni o i suggerimenti dei pazienti.

Come analizzare:

  • Strumenti di analisi del testo: Utilizzare software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o di analisi del testo per identificare temi comuni, parole chiave e sentiment da grandi volumi di testo. Le nuvole di parole o gli strumenti di analisi del sentiment possono evidenziare i temi più frequenti o i commenti positivi.
  • Codifica manuale per approfondimenti specifici: Per le indagini più piccole, la codifica manuale delle risposte può fornire approfondimenti molto dettagliati e contestuali. Raggruppare risposte simili in categorie per un'analisi più strutturata.
  • Combinare con i dati quantitativi: I feedback aperti spesso integrano i risultati quantitativi. Ad esempio, se i dati della scala Likert mostrano una bassa soddisfazione, le risposte aperte possono spiegare le ragioni dell'insoddisfazione.
Un esempio di analisi del sentiment di InsiderCX in azione.
Un esempio di analisi del sentiment di InsiderCX in azione.

Suggerimento: le domande a risposta aperta forniscono un contesto prezioso e una comprensione più approfondita, ma richiedono uno sforzo maggiore per essere analizzate rispetto alle domande strutturate.

Domande di classificazione

Le domande di classificazione chiedono ai pazienti di dare priorità a diverse opzioni in ordine di importanza o di preferenza. Questo formato aiuta a identificare ciò che i pazienti apprezzano di più nella loro esperienza sanitaria.

Come analizzare:

  • Calcolare i punteggi della classifica: Assegnare un valore numerico a ogni classifica e calcolare la classifica media per ogni opzione. In questo modo è possibile identificare quali aspetti dell'assistenza sono considerati più e meno importanti.
  • Confronto tra gruppi di pazienti: Come per altri tipi di domande, la segmentazione delle risposte per gruppi di pazienti può aiutare a scoprire quali fattori sono prioritari in modo diverso a seconda dei dati demografici o dei tipi di trattamento.

Consiglio per gli addetti ai lavori: le domande di classificazione sono eccellenti per identificare le priorità dei pazienti, ma possono essere difficili da interpretare se le preferenze non sono chiare o variano ampiamente.

Domande sì/no e binarie

Le domande "Sì/No" e altre domande binarie sono semplici e dirette, spesso utilizzate per valutare aspetti fondamentali come se un paziente ha ricevuto un servizio o se è soddisfatto di un elemento specifico dell'assistenza.

Come analizzare:

  • Analisi binaria dei dati: Le risposte possono essere facilmente riassunte utilizzando percentuali o proporzioni. Questo tipo di domande è ideale per prendere decisioni rapide, in quanto mostra chiaramente quanti pazienti rientrano in ciascuna categoria.
  • Monitoraggio nel tempo: Monitorare la variazione delle risposte Sì/No nel tempo, soprattutto in risposta a miglioramenti del servizio o a modifiche operative.

Suggerimento per gli addetti ai lavori: le domande binarie forniscono dati chiari e fruibili, ma non hanno la profondità necessaria per comprendere le preoccupazioni dei pazienti.

La chiave di lettura

Un'analisi efficace dei feedback sull'assistenza sanitaria dipende dalla comprensione dei tipi di domande utilizzate e dal modo in cui ciascuna di esse può contribuire alla comprensione complessiva delle esperienze dei pazienti. Combinando e analizzando in modo strategico i diversi tipi di domande si ottiene una visione completa della soddisfazione dei pazienti e delle aree di miglioramento.

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