让我们探索分析患者调查结果以全面了解绩效问题的基本步骤： 步骤 1：准备并格式化数据 在深入分析之前，正确准备调查数据至关重要。它涉及组织和清理数据以确保其准确性和一致性。 合并并标准化重复或不一致的响应，并验证数据以识别和纠正缺失或错误的条目。组织良好的数据集将为更有意义和更准确的见解铺平道路。 第 2 步：对反馈进行分类 对调查回复进行分类对于结构化分析至关重要。
确定反馈中出现的关键主题和话题。 常见类别可能 匈牙利电报数据 包括沟通、等待时间、员工行为、设施清洁度和总体满意度。此步骤有助于了解患者体验的最关键方面。 您还可以实施基于人工智能的数据分析技术，如情绪分析和词云生成器，以最大限度地减少手动过程。如今，许多调查工具都提供内置人工智能工具，可自动对数据进行分类。 例如，Qualaroo 的 AI 情感分析引擎会自动识别反馈数据中的关键主题，并根据用户情绪进行分类。
同样，关键短语，以帮助您了解受访者的共识。 步骤 3：运行定量和定性分析 定量分析涉及解释调查回复中的数字数据。计算每个类别的平均分数、回复频率和相关统计指标。识别数据中的模式和趋势可让医疗保健人员和企业根据特定问题的普遍性和影响确定改进领域的优先顺序。 同样，进行定性分析以更深入地探究数字分数背后的根本原因。
患者评论和开放式回答提供了有关患者体验的宝贵见解，捕捉了定量数据可能遗漏的细微差别和具体细节。您还可以对这些定性回答进行分类和分析，以提取共同的主题和情绪。 步骤 4：合并 O 数据和 X 数据 将操作数据（O 数据）与经验数据（X 数据）相结合对于全面了解性能问题至关重要。 O-data 包括客观的运营指标，例如等待时间、预约效率和临床结果。