Aplicacions informàtiques per al tractament de dades i informe de la investigació

Les aplicacions informàtiques que permeten l’anàlisi estadístic de dades faciliten enormement el tractament de les dades obtingudes en el procés d’investigació. Mitjançant les aplicacions informàtiques es pot crear un fitxer de dades per posteriorment analitzar-les.

Normalment, quan es disposa de poques dades, és suficient un full de càlcul per fer una anàlisi estadística bàsica, ara bé, quan el volum de dades és considerable, cal utilitzar aplicacions informàtiques específiques, dissenyades expressament per al tractament d’una gran quantitat de dades.

Una vegada les dades han estat tractades, el procés d’investigació comercial es conclou amb la presentació de les conclusions de l’estudi. Aquesta presentació constitueix la primera valoració de la investigació, per això s’ha de fer de forma acurada i atractiva per captar l’atenció i l’interès dels destinataris.

Programa estadístic R

Atès que per utilitzar el programa R cal conèixer el seu llenguatge de programació específic, algunes de les seves versions incorporen una interfície gràfica coneguda com a R-Commander que permet fer-lo servir sense haver de conèixer aquest llenguatge.

Instal·lació del programa R

Aquí hi trobareu l’explicació de com us podeu instal·lar el programa estadístic R al vostre ordinador: tinyurl.com/yyg2lsgt.

En arrencar la versió, apareixen dues finestres com les que es mostren en la figura.

La finestra que hi ha a l’esquerra de la figura és la consola de R on s’executen les ordres quan es coneix la sintaxi pròpia del llenguatge R. La finestra de la dreta correspon a l’entorn R-Commander que permet utilitzar els menús que apareixen a la franja superior per accedir a les capacitats del programa.

La finestra de R-Commander està dividida en tres parts:

  1. Finestra d’instruccions: cada vegada que es crida a una funció a través del menú, la finestra d’instruccions mostra com seria la instrucció corresponent si es volgués introduir-la mitjançant el llenguatge de programació a la consola de R. Això permet que l’usuari es familiaritzi amb aquest llenguatge simplement observant el que va apareixent a la pantalla.
    Les instruccions es poden guardar i executar a través d’aquesta finestra tantes vegades com es vulgui sense que l’usuari hagi de recórrer tot el sistema de menús per tornar a realitzar les mateixes tasques.
  2. Finestra de resultats: la finestra de resultats mostra els resultats de la tasca que s’hagi sol·licitat, sigui un gràfic, un procediment estadístic, un model…
  3. Finestra de missatges: mostra les incidències o observacions relatives als resultats de les tasques sol·licitades.
Figura Finestres del programa R

Creació i importació d'un fitxers de dades

Per treballar amb dades es faran servir dues opcions: crear directament un fitxer de dades en R-Commander i importar dades des d’un fitxer d’Excel (tot i que l’usuari pot importar dades des d’altres programes tant si són fulls de càlcul com d’altres).

No es tracta de fer una relació exhaustiva de totes les opcions del programa (l’exploració de les quals deixem a la iniciativa de l’usuari), sinó de veure com crear una aplicació pràctica i senzilla dels coneixements estadístics exposats i facilitar la tasca d’anàlisi estadística de les dades.

Crear un fitxer de dades

Un nou fitxer de dades es pot crear utilitzant l’opció del menú: Datos\Nuevo conjunto de datos…, tal com apareix en la figura.

Figura Menú de la finestra de R-Commander

A continuació, demana inserir el nom d’un nou conjunt de dades. La figura mostra la finestra.

Figura Finestra del programa

Finalment, apareix una taula on cada fila representa un qüestionari o observació de la variable i cada columna representa la variable mateixa. Aquesta taula és el fitxer de dades. Clicant a sobre de l’etiqueta de la variable es pot reanomenar i decidir el tipus de variable de què es tracta (numèrica o de text). Això principalment tindrà efecte a l’hora d’analitzar-ne els resultats. La figura mostra el fitxer de dades i la finestra per editar variables.

Figura Fitxer de dades a R-Commander

Tot i que és molt intuïtiu, l’ajuda de l’editor mostra com navegar per l’editor i editar-hi dades (figura).

Figura Ajuda de l’editor

Creació d'un fitxer de dades en R

Suposem que fem una petita enquesta a un grup d’alumnes d’una classe i recollim l’edat i el sexe dels entrevistats. Creem un fitxer de dades que s’anomenarà “Classe” i definim dues variables: “Edat” i “Sexe”, la primera numèrica i la segona de text. Les dades que es recullen es mostren en la figura.

Figura Fitxer de dades

Una vegada tancada la finestra es pot visualitzar el conjunt de dades o bé tornar a editar-les per afegir, eliminar o modificar registres.

En clicar damunt del botó Visualizar conjunto de datos, es mostren les dades tal com apareixen en la figura. Les dues opcions de visualitzar i editar s’han encerclat per destacar-les.

Figura Visualització del fitxer de dades

Valors per a les variables qualitatives

A l’hora de crear un fitxer de dades i introduir el gènere de l’entrevistat, és millor posar “F” i “M” o el codi assignat a cada resposta, per exemple “1” i “2”? Quan les dades procedeixen d’un qüestionari és millor utilitzar un codi numèric, encara que la variable es defineixi com a tipus text, ja que permet a posteriori crear noves variables a partir de les existents.

Per poder tornar a fer servir les dades, cal guardar-les. Això es pot fer utilitzant la ruta del menú Datos / Conjunto de datos activo / Guardar el conjunto de datos activo, i posteriorment indicant-ne la ubicació. La figura mostra la seqüència.

Figura Seqüència del menú necessaria per guardar un conjunt de dades

Importar fitxers de dades

Dades en Excel

L’INE (Institut Nacional d’Estadística)dóna l’opció de baixar nombroses taules en format Excel relatives a les dades sobre les quals investiga.

Molt sovint, sobretot quan es recorre a fonts d’informació secundària, es pot trobar informació en format Excel.

Per importar un conjunt de dades en Excel cal seleccionar: Datos / Importar Datos / des de Excel, Access o dBase…, com es mostra en la figura.

Figura Seqüència d’elements de menú necessària per a la importació de dades

A continuació cal introduir el nom que es vol que tingui el fitxer de dades que s’importarà (vegeu la figura).

Figura Finestra d’introducció del nom del fitxer

Una vegada s’ha seleccionat la ubicació del fitxer cal indicar en quin full està allotjada la taula i posteriorment clicar a OK (vegeu la figura).

Figura Finestra de selecció de full

El fitxer de dades ja s’ha importat i es pot començar a fer-lo servir.

Si al programa hi ha obert més d’un conjunt de dades, es pot seleccionar el conjunt amb el qual es vol treballar marcant el botó on apareix el nom del grup de dades que s’està utilitzant a la barra de menú i que apareix encerclat en la figura.

Figura Botó de selecció del conjunt de dades del menú

Tabulació i anàlisi de dades amb el programa estadístic R

A partir d’un fitxer d’enquestes, l’elecció i la utilització d’un programari estadístic per tabular les dades, implica que s’han de poder realitzar les tasques següents:

  1. Generar taules resum amb els principals estadístics.
  2. Seleccionar variables d’interès dins de les variables existents.
  3. Filtrar grups d’observacions d’entre totes les observacions recollides.
  4. Mostrar taules resum de freqüències absolutes i relatives de les variables.
  5. Calcular variables noves a partir de les existents.

Totes aquestes funcions es realitzen amb el programa estadístic R i la seva interfície gràfica R-Commander.

Taules resum d'estadístics principals

Per il·lustrar com R realitza taules resum dels principals estadístics, cal importar el fitxer de dades “Oci.xls” que s’inclou en un fitxer de dades adjunt.

Trobareu l’arxiu “Oci.xls” en la secció “Annexos” del web d’aquest crèdit.

Aquest fitxer incorpora les respostes donades per a un conjunt de 100 observacions a les preguntes del qüestionari que es mostra en la taula.

Taula: Enquesta que dóna origen a les dades
Entrevista núm.: …………….
Edat (1): …………. Sexe (2): M 1
F 2
Indiqueu amb quina freqüència aneu, de mitjana en el termini d’un mes, a:
Cinema (3) …………………………………………..
Teatre (4) ……………………………………………
Concerts (5) …………………………………………
Espectacles esportius (6) ………………………

Les respostes aportades es poden veure visualitzant les dades del fitxer, algunes de les quals es poden observar en la figura.

Figura Algunes observacions que conté el fitxer “Oci.xls”

Es pot obtenir un resum dels estadístics descriptius elementals de totes les variables del conjunt de dades actiu clicant a la seqüència d’ordres del menú: Estadísticos / Resúmenes / Conjunto de datos activo (vegeu la figura).

Figura Seqüència d’elements de menú necessària per obtenir els estadístics principals de les variables

Per a cada variable es mostra el valor mínim i màxim d’aquesta variable, el primer i tercer quartil, la mediana i la mitjana (vegeu la figura).

Quartils

El primer quartil és el valor que supera el 25% de les observacions, el segon el 50% (la mediana) i el tercer el 75%. Per exemple, que el primer quartil de l’edat sigui 31,75 significa que el 25% de les observacions corresponen a individus entre 18 i 31,75 anys, el 50% de les observacions (mediana) arriba fins als 48,5 anys i tres quartes parts (el 75%) arriben fins als 60 anys.

Figura Estadistics principals de les dades

Mitjana

La mitjana mostral és el valor mitjà d’un conjunt d’observacions, i es calcula com la suma de tots els valors de les observacions dividit per la quantitat d’aquestes.

Seleccionar variables d'interès dins de les variables existents

En comptes de mostrar el resum dels principals estadístics per a tot el conjunt de dades actiu, es pot seleccionar una sola variable per a la qual mostrar els resultats.

Aquesta opció es pot activar seguint la seqüència Estadísticos / Resúmenes / Resúmenes numéricos (vegeu la figura).

Figura Seqüència d’elements de menú per obtenir estadístics d’una sola variable

Posteriorment cal seleccionar una variable, i en aquest cas se selecciona la variable “Cinema” (vegeu la figura).

Figura Finestra de selecció de variables

En aquesta ocasió s’obtenen la mitjana, desviació típica i quantils per a una sola variable que és “Cinema” (vegeu la figura).

Figura Estadístics per a la variable “Cinema”

Filtrar grups d'observacions d'entre totes les observacions recollides

Aquesta opció té a veure amb les tabulacions encreuades. Suposem que entre el conjunt d’observacions de les diferents variables, l’investigador vol seleccionar les que corresponen a determinats valors d’una variable.

Per exemple, si en el fitxer “Oci.xls” es volen separar les observacions en funció de si la resposta l’ha donada un home o una dona, o bé si es volen establir intervals d’edat per saber si hi ha un comportament diferenciat en els grups d’edat analitzats sobre la freqüència d’assistència a determinats espectacles.

Això s’aconsegueix mitjançant dues opcions: convertir una variable numèrica en factor o segmentar variables numèriques.


a) Convertir una variable numèrica en factor:

Per crear grups d’observacions que tinguin una mateixa característica (per exemple, que les respostes les hagin donades dones), cal crear una variable nova que digui quines observacions corresponen a aquesta característica o a una altra qualsevol.

Les variables que serveixen per classificar les dades en grups reben el nom de factors.

En primer lloc cal informar al programa sobre quines variables són les que ha de considerar com a factors. Per fer-ho cal seguir la seqüència d’ordres del menú: Datos / Modificar variables del conjunto de datos activo / Convertir variable numérica en factor (vegeu la figura).

Figura Seqüència d’elements de menú necessaris per crear un factor

Se selecciona la variable a convertir en factor “Sexe” i s’assigna un nom per a la nova variable “f.sexe” (vegeu la figura).

Figura Finestra d’opcions per al factor

La variable “Sexe” pren els valors 1, que és el valor assignat a la resposta “home”, i 2 a la resposta “dona”. Per filtrar aquestes observacions s’assignen aquests noms als valors numèrics (vegeu la figura).

Figura Assignació de noms als valors del factor

En demanar visualitzar el nou conjunt de dades es pot veure que el programa ha creat el nou factor (vegeu la figura). El nou factor es diu “f.sexe” i assigna la paraula home o dona a cada observació de la variable “Sexe”. A partir d’ara es podrà treure informació en funció de les respostes que han donat els homes o les dones separadament.

Figura Conjunt de dades amb el nou factor

Un cop s’ha convertit una de les variables en un factor, es poden obtenir resums numèrics del conjunt de dades filtrats pel gènere de l’enquestat. Les opcions del menú que cal marcar són Estadísticos \Resúmenes / Resúmenes numéricos.

En aquesta ocasió s’ha de demanar que el programa faci els resums per grups, ja que es vol analitzar l’edat dels enquestats separant els homes de les dones. Cal que estigui marcada la variable “Edat” a la finestra de Resúmenes numéricos i la variable “f.sexe” a la finestra Grupos (totes dues alhora tal com es mostra en la figura).

Figura Finestra que permet definir agrupacions de la variable

Els resultats obtinguts es mostren en la figura i donen resultats diferenciats depenent del gènere de l’entrevistat.

Figura Estadístics de la variable “Edat” diferenciats per gènere


b) Segmentar variables numèriques:

En aquesta ocasió es vol agrupar la informació per classes en funció de determinats rangs de valors que prengui alguna variable.

Continuant amb el fitxer d’exemple “Oci.xls”, es demanarà fer una taula resum de resultats depenent de l’edat dels entrevistats, i en concret es confegiran tres classes per rangs tot creant segments d’igual quantitat, per tal que l’investigador pugui considerar que crear aquests grups li pot permetre veure diferències en els patrons de consum d’esdeveniments d’oci.

Classe

Els valors possibles que pot prendre una variable es poden agrupar per intervals. Cada interval és una classe. Per exemple, per a la variable edat que conté persones de 18 a 35 anys es poden fer 3 grups com: 18-23, 24-29 i 30-35. Cada un d’aquests grups és una classe.

La seqüència d’ordres del menú que cal fer és la següent: Datos / Modificar variables del conjunto de datos activo / Segmentar una variable numérica.

La finestra que permet escollir les diferents opcions per crear les diferents classes de la variable numèrica es mostra en la figura.

Figura Finestra per crear grups

Tot seguit cal seleccionar la variable a segmentar (“Edat”), escollir el nombre de classes (3) i assignar un nom per a la nova variable que contindrà les dades agrupades; en particular aquesta variable es dirà “f.edat”.

A continuació, s’ha de definir la manera com es vol anomenar les classes en què es dividirà la variable. N’hi ha tres formes:

  • Especificar noms. Per exemple, si es vol que cada categoria tingui un nom, com ara “joves”, “mitjana edat”, “tercera edat”, en escollir aquesta categoria, una finestra posterior demana que escrivim els noms a assignar a cada classe.
  • Especificar números. Cal atribuir un número identificatiu a cada classe. Una opció dintre d’aquesta categoria podria ser escriure una marca de classe.
  • Especificar rangs. El nom de la classe mostra intervals amb els caràcters “[“ i “]” quan l’interval és tancat i els caràcters “(“ i “)” quan l’interval és obert. Per exemple, si la classe mostra l’interval (36,56] significa que el grup d’edat inclòs en aquesta categoria va de valors més grans de 36 (no inclou el 36): per tant des de 37 (inclòs) fins a 56 (inclòs).

El mètode de segmentació és el criteri que s’escull per dividir les classes o categories de la variable. N’hi ha de tres tipus:

  • Segments equidistants: són intervals d’igual amplitud.
  • Segments d’igual quantitat: són intervals que presenten classes amb el mateix nombre d’individus cada una.
  • Segments naturals: s’utilitza un algoritme (k-mitjanes) per calcular els segments, el qual agrupa les dades en funció de la semblança entre elles.

En aquest cas s’escull l’opció Rangos i el mètode de segmentació de segments equidistants.

El programa ha creat segments que tenen entre ells la mateixa distància. Com es pot apreciar en la figura, en aquest cas els límits de cada classe no corresponen a nombres enters. Per solucionar això hi ha una altra manera de definir les classes, consistent a recodificar variables.

Figura Fitxer de dades amb una variable que agrupa les observacions en classes

Mitjançant la recodificació de variables es poden establir manualment els intervals de cada classe que es vol crear i la manera com han d’aparèixer escrits al fitxer.

La figura mostra la recodificació dels intervals per a la variable “Edat”, i mantenint aquesta seleccionada es torna a crear una variable anomenada “f.edat” i a continuació, al camp Introducir directrices de codificación, s’escriuen separats pel símbol “:” el límit inferior i superior de cada classe i a continuació com l’ha de mostrar el fitxer entre cometes. En aquest cas s’han escrit claudàtors, però es pot escriure qualsevol altre caràcter, nom, números…, que vulgui l’usuari.

Figura Finestra de recodificació de variables

Les noves classes així definides quedarien com les que es mostren en la figura.

Figura Fitxer de dades amb la nova variable factor “f.edat” recodificada

Ara ja es poden mostrar els resums estadístics de qualsevol de les variables per segments d’edat. En aquest cas, cal marcar el botó Resumir por grupos de la finestra Resúmenes numéricos (vegeu la figura). A continuació, s’ha de seleccionar la variable factor mitjançant la qual es volen mostrar els resultats.

Figura Finestra de selecció de variable per mostrar resums per grups

Els resums per grups apareixeran a la finestra de resultats; en particular s’ha escollit la variable “Teatre” i els resultats mostren la mitjana, la desviació típica i els quantils d’assistència al teatre resumits per grups d’edat tal com mostra la figura.

Figura Mitjana d’assitencia al teatre en funció del grup d’edat

Mostrar taules resum de freqüències absolutes i relatives de les variables

Per resumir freqüències, cal que s’hagi introduït al fitxer alguna variable que faci de factor. La seqüència d’elements del menú a seguir és: Estadísticos / Resúmenes / Distribución de frecuencias.

A continuació, és necessari indicar la variable mitjançant la qual es volen agrupar les dades. Els resultats que es mostren en la figura corresponen a l’agrupació “f.sexe” de les dades d’exemple del conjunt de dades “Oci.xls”.

Figura Freqüències absolutes i relatives de la variable “f.sexe”

“> .Table # counts for f.sexe” mostra la freqüència absoluta de la variable i “> 100*.Table/sum(.Table) # percentages for f.sexe” mostra la freqüència relativa 46% i 54%, la qual en aquest cas coincideix amb l’absoluta el fet que el nombre total d’observacions és 100.

Amb l’opció del menú Gráficas / Histograma és possible mostrar també les freqüències d’una variable en forma de gràfics.

Calcular variables noves a partir de les existents

S’anomenen variables derivades aquelles que s’obtenen com a resultat de càlculs aplicats a les ja existents. Les variables que procedeixen directament d’un qüestionari s’anomenen normalment bàsiques.

Sovint, a causa de la seva transcendència, hi ha variables derivades que formen part del fitxer de dades bàsic; com, per exemple, la condició socioeconòmica (resultat de la combinació de la relació amb l’activitat, ocupació i situació professional) o la variable edat quan s’obté derivada de la data de naixement.

La creació de variables derivades amb R-Commander es pot elaborar mitjançant la seqüència d’ordres del menú: Datos / Modificar variables del conjunto de datos activo / Calcular una nueva variable.

Al camp Expresión a calcular (vegeu la figura) es poden introduir combinacions de variables amb operadors aritmètics per obtenir variables noves a partir de les ja existents.

Figura Finestra d’opcions per calcular una variable nova

Els operadors que s’utilitzen per calcular-ne de nous són:

  • x + y suma de dos números, variables o combinació de totes dues.
  • x - y resta de dos números, variables o combinació de totes dues.
  • x * y producte de dos números, variables o combinació de totes dues.
  • x / y divisió de dos números, variables o combinació de totes dues.
  • x ^ y exponent, eleva x a y.
  • x %% y dóna el residu de la divisió de y a x.
  • x %/% y dóna el resultat enter de la divisió de x entre y.

Mitjançant parèntesis també es poden realitzar diferents combinacions de càlcul.

Informe de la investigació comercial

Una vegada finalitzat el procés d’investigació és molt important la presentació de les conclusions de l’estudi.

La presentació formal dels resultats constituirà la primera valoració de la investigació. Per aquest motiu, és molt important que aquesta presentació sigui acurada, ordenada, estructurada lògicament i atractiva per captar l’atenció del destinatari final (o destinataris finals).

L’informe és el document que recull de manera ordenada i precisa les dades i conclusions de les fases del procés investigador i serveix com a instrument per a la presa de decisions.

L’informe té tres característiques:

  • És el resultat formal d’una investigació comercial, un cop ha finalitzat el procés complet. Per tant, serà la base de la valoració de tot el treball anterior.
  • Va adreçat a les persones interessades que poden haver-lo encarregat o no.
  • Serveix per prendre decisions sobre l’objecte d’estudi.

Hi ha dos aspectes molt importants a tenir en compte a l’hora de presentar els resultats d’una investigació:

  • En primer lloc, ha de respondre als objectius que es van fixar en un inici. Si un dels objectius del nostre estudi és saber si han augmentat les vendes en un determinat període, l’nforme ha de donar resposta a aquesta qüestió, sigui de manera positiva o negativa.
  • Un altre aspecte important és que ha de ser útil per permetre la presa de decisions segons els resultats obtinguts. Habitualment, aquest punt és un dels objectius explícits de l’estudi, però encara que no ho sigui, ha de permetre prendre decisions.

L’informe ha de respondre als objectius inicials i ha de ser útil.

Tipologia d'informes

En funció de les variables que tinguem en compte, podem classificar els informes de diverses maneres. Vegem-los detingudament:

  1. Segons les persones a qui va adreçat, hi ha de dos tipus:
    • Els informes divulgatius s’adrecen a un públic més genèric, com per exemple, al públic en general, als mitjans de comunicació… En són exemples un informe sobre les dades d’accidents de trànsit durant els cap de setmana, adreçat a diaris, informatius, revistes…
    • Quan s’adrecen a professionals de l’àmbit parlem d’informes tècnics. Es tracta de persones que tenen un coneixement previ de l’àmbit o l’àrea del nostre estudi. Un exemple d’informe tècnic és un informe sobre les dades dels accidents de trànsit adreçat a experts que els permetrà decidir quines mesures han de prendre per tal de minimitzar-ne l’impacte.
  2. Segons la freqüència de la seva realització, tenim:
    • Els informes periòdics responen a una planificació interna i poden tenir una periodicitat variant. Per exemple, podríem trobar informes trimestrals de vendes, d’impacte de campanyes publicitàries… Els quals inclouen habitualment el treball realitzat i els resultats obtinguts.
    • Els informes específicss’elaboren en un cas concret, normalment a partir d’una petició concreta per estudiar un fenomen sovint nou o que no s’havia previst prèviament, per exemple un informe sobre l’ús de les TIC als instituts de secundària. En funció dels objectius marcats, aquests informes han de reflectir tot el procés d’investigació.
  3. Segons la procedència de la demanda, hi trobem:
    • En els informes interns la demanda de l’estudi correspon a la institució o empresa mateixa que els genera, com per exemple, els informes de vendes.
    • Els externs es fan quan el professional o equip de professionals és contractat per dur a terme la tasca investigadora.
  4. Segons la forma i el contingut, hi tenim quatre tipus:
    • Els informes preliminars són els que estudien els treballs previs i els seus resultats per establir la realització o no del procés d’investigació comercial.
    • Els informes intermedis s’elaboren dins del procés investigador, en acabar cadascuna de les seves fases. Serveixen tant per informar el client de la marxa de les investigacions, com per analitzar cada fase del procés, o, fins i tot, per extreure les primeres conclusions parcials.
    • L’informe resum ens aporta una visió global i breu del que ha estat tot el procés. S’utilitza davant d’un públic que no necessita conèixer tots els aspectes concrets per presentar les conclusions principals sense entrar en els detalls del procés d’investigació comercial.
    • Els informes finals es realitzen, necessàriament, al final del procés i analitzen de manera concreta totes les fases i resultats obtinguts durant el procés. En aquest informe s’expliquen les conclusions de la investigació.
  5. Segons el rol de l’investigador, hi ha:
    • Els informes expositius expliquen els resultats obtinguts de manera objectiva, sense fer cap tipus de valoració. Se centren en els valors significatius dels resultats i les conclusions deriven d’aquests resultats.
    • Els informes valoratius afegeixen el coneixement dels investigadors sobre el camp de recerca, o sobre d’altres estudis anteriors. Els professionals valoren les conclusions obtingudes i poden establir orientacions per a la presa de decisions posterior.

Estructura de l'informe

Abans d’elaborar un informe, s’ha de tenir molt clar el tipus d’informe de què es tracta i a qui va adreçat. Tot i que les parts que hauria de contenir són bastant estàndard, s’han d’ajustar a aquestes dues característiques per afinar l’extensió i la profunditat de cada apartat.

Els apartats següents poden ser desenvolupats amb una extensió diferent depenent de la tipologia, funcionalitat i demanda expressa de l’encàrrec. En general un informe ha de contenir:

  1. Títol, autor/s i data de realització. Quant al títol, cal ser prou explicatiu del treball realitzat i suficientment concret respecte a l’objecte d’estudi. Els autors han de ser identificats amb nom i cognoms, el càrrec ocupat a l’empresa i l’adreça professional. Si es tracta d’un estudi realitzat per a una empresa, també cal identificar-la, així com els autors responsables de la investigació. La data de l’estudi ens enmarcarà tot el projecte i condicionarà la interpretació dels resultats, per la qual cosa és també una dada molt important.
  2. Breu resum (abstract o brífing) de la investigació (1 pàgina). Es tracta d’una part molt important, atès que ha de permetre la identificació ràpida del contingut de la investigació. Ha de contenir informació clau sobre els objectius de l’estudi, la metodologia, els resultats i les conclusions més importants del projecte. Tanmateix, quan els treballs formen part d’una base de dades per a la consulta generalitzada, aquest resum ens dóna una idea força acurada de l’estudi en qüestió, cosa que ens facilita alhora la cerca.
  3. Paraules clau. Aquestes paraules són útils quan l’informe s’inclou en una base de dades, ja que ens permeten fer cerques acurades per documentar altres estudis i fomentar el coneixement sobre l’àmbit.
  4. Índex. Ha de facilitar la cerca dins el document dels apartats més rellevants per a la seva lectura o estudi.
  5. Introducció breu a l’objecte de l’estudi (1 a 3 pàgines). Ha de permetre emmarcar la investigació en el seu context i exposar clarament l’objecte d’estudi. S’exposaran les bases teòriques, si n’hi ha, o treballs previs que ens serveixen com a antecedents de l’estudi. També ha d’explicar, a grans trets, el procediment que se seguirà a la investigació. Segons el tipus d’informe que estem realitzant pot tenir una major o menor extensió; per exemple, si es tracta d’un informe periòdic, serà menys extens que si es tracta d’un informe puntual sobre algun fenomen concret.
  6. Objectius de la investigació. Freqüentment, s’inicia una investigació amb una hipòtesi de partida, com per exemple, que en el fenomen estudiat una variable té més pes que una altra, o amb uns objectius clars de coneixement del sector o fenomen concret. Resulta interessant enunciar els objectius que es pretenen obtenir amb la investigació, i d’aquesta manera, després, podrem comprovar si es compleixen les hipòtesis inicials o si la investigació pot donar resposta als objectius que s’havien plantejat inicialment.
  7. Descripció de la metodologia emprada. En aquest apartat cal explicar la metodologia que hem utilitzat, les fonts d’informació, el disseny de la mostra, les tècniques emprades, tots els aspectes més tècnics de la investigació.
  8. Resultats obtinguts. Una manera de representar els resultats obtinguts és mitjançant els suports visuals. Les taules i els gràfics permeten interpretar els resultats d’una manera molt pràctica. Però aquesta no és l’única manera de fer-ho i no convé explotar en excés aquest recurs, ja que un abús de gràfics i taules pot diluir la importància de la investigació i convertir l’informe en un seguit de representacions visuals entre les quals pot ser difícil diferenciar els resultats principals dels secundaris. Per tant, és aconsellable que aquestes representacions estiguin justificades i corresponguin a resultats definitius. Els resultats sectorials o parcials es poden explicar, si es considera important, però no cal que estiguin representats en taules o gràfics.
    Una altra qüestió important és triar el tipus de representació que millor s’ajusta a les dades obtingudes, ja que permet una lectura més fàcil. Com tots els altres apartats, s’ha d’ajustar el contingut al grau de coneixement de la matèria de les persones a les quals anirà adreçat.
  9. Conclusions que es deriven dels resultats. Les conclusions s’han d’extreure dels resultats obtinguts de manera clara. S’han d’explicar les conclusions més rellevants de l’estudi i han de respondre als objectius o hipòtesis inicials en els quals es basa l’estudi.
  10. Recomanacions (si escau, en funció del tipus d’informe). Aquest apartat anirà íntimament lligat als objectius que es pretenien amb l’elaboració de l’estudi i al grau de coneixement del sector estudiat. Les recomanacions han d’anar orientades a facilitar la presa de decisions que es deriven de la investigació comercial. No obstant això, no tots els informes han de contenir aquest apartat. Per exemple, en un informe expositiu, l’obviarem.
  11. Bibliografia. Cal detallar les fonts que s’han emprat tant en la part més teòrica com en la més tècnica. Hi ha diverses metodologies per a la citació de les fonts i podem trobar moltes guies per mirar com fer-ho. En general, s’ordenen alfabèticament pel cognom de l’autor i en funció del tipus de document. Els més utilitzats són:
    • Llibres: Autor(s) (cognoms, nom). / Any de publicació. / Títol: / subtítol. / Edició. / Ciutat i /o país de publicació, / Editorial. / Pàgines o volum.
    • Articles en revistes: Autor(s) (cognoms, nom). / Any de publicació. / Títol de l’article. / Nom de la revista / Volum de la revista (número de la revista): pàgina inicial i final de l’article.
    • Conferències, congresos, reunions: Nom de l’esdeveniment / (número, / any de realització, lloc on es va realitzar). / Any de publicació. / Títol. / Ciutat i país de publicació, / Editorial. / Pàgines o volums.
    • Documents electrònics: Autor(s) (cognoms, nom). / Any de publicació. / Títol: / subtítol. / Edició. / Ciutat i / o país de publicació, / Editorial. / Data en què es va consultar el material / Disponibilitat en línia (adreça web)
  12. Annexos. S’inclouen als annexos altres materials emprats en la investigació: materials de suport, qüestionaris, legislació…; la seva importància no és principal en la presentació dels resultats.

Redacció dels informes

Per a l’elaboració del text de l’informe, s’han de tenir en compte una sèrie de factors que poden ajudar a millorar l’aspecte i la comprensió. Entre d’altres, podem destacar els següents:

  1. Quant al llenguatge a utilitzar…
    • El llenguatge amb què es redacten els informes ha de ser formal, clar i precís, vigilant la correcció ortogràfica i gramatical, i fent una exposició ordenada.
    • Habitualment, la redacció es fa en tercera persona i es fuig d’expressions literàries que poden dificultar-ne la lectura.
    • Com sempre, depenent del coneixement de l’àmbit de les persones a qui va adreçat, es pot emprar o no un llenguatge més o menys tècnic.
  2. Pel que fa al tipus de grafia…
    • S’utilitzen tipus de lletra senzills i estandarditzats i, en tot cas, no més de dos tipus diferents.
    • El cos de la lletra ha d’estar entre els 10 i els 12 punts amb un interlineat d’1,5.
    • Els títols dels apartats poden tenir un cos lleugerament superior o escriure’s en majúscules.
    • No és gaire recomanable abusar del color en el text.
  3. Quant al format de la pàgina…
    • És recomanable establir els marges superior, inferior i laterals entre els dos i els tres centímetres.
    • Cal justificar tot el contingut.
    • Les pàgines han d’anar numerades.
  4. Pel que fa al format de les citacions literals d’altres textos dins de l’informe…
    • No han de ser excessives. La seva utilització ha d’estar justificada i no convé que siguin massa llargues.
    • Habitualment, s’afegeixen en cursiva i amb un cos de lletra lleugerament inferior al del document.
    • Han d’anar numerades i s’han de referenciar, o bé al peu de pàgina, o bé al final del document, amb el nom de l’autor i l’any de publicació.

Recursos gràfics

Les taules i gràfics inclosos a l’informe han d’anar numerats amb el corresponent número de capítol o apartat i amb el seu títol corresponent. Tot i que són un molt bon recurs, s’ha de vigilar que tinguin sentit per ells mateixos. Per això és recomanable utilitzar-ne pocs però de manera justificada, abans que molts i deixant de banda els resultats més importants. Preferentment, han de fonamentar-se en els resultats finals, no parcials, i han de recollir les dades més importants que s’han obtingut.

Taules

Algunes recomanacions a l’hora d’incloure taules a l’informe:

  • Les taules han d’aparèixer titulades i amb la numeració corresponent.
  • Les files i columnes han de dur els corresponents encapçalaments per facilitar-ne la comprensió.
  • Les dades han d’aparèixer ordenades. De vegades, la naturalesa mateixa de les dades ens dóna el criteri d’ordenació. D’altres, el criteri no és clar i podem recórrer a l’ordre alfabètic, cronològic… La presentació de les dades de manera ordenada facilita la lectura i la comprensió dels resultats.
  • Incloure la numeració corresponent.
  • Especificar la/es unitat/s de mesura emprada.
  • Especificar la procedència de les dades, la font, especialment quan es fa referència a treballs previs, afegint-hi l’any de la dada.
  • Les taules, tot i que aporten molta informació de manera condensada, no informen per elles mateixes, per tant, cal explicar els resultats que s’exposen a les taules, i d’aquesta manera se’n justifica l’elaboració.

Taula model

En la taula podem veure les vendes de SabatesNoves, SL dels últims dos anys per zones comercials. Podem observar que en el sector Ponent s’han incrementat significativament el nombre de vendes respecte al mateix període de l’any anterior.

Taula: Comparativa de vendes dels dos últims anys per zones
Vendes per zones comercials (en milions d’unitats)
Centre Llevant Nord Ponent Sud
Periode temporal Any 2007 Trimestre 1 75 156 123 24 67
Trimestre 2 70 145 109 33 80
Trimestre 3 83 167 141 45 60
Trimestre 4 79 152 126 61 79
Total Vendes anual 307 620 499 163 286
Any 2008 Trimestre 1 115 178 98 110 131
Trimestre 2 103 161 101 117 108
Trimestre 3 115 170 96 114 85
Trimestre 4 112 178 91 109 95
Total vendes anual 445 687 386 450 419

Gràfics

Aquestes són algunes recomanacions respecte a l’ús de gràfics:

  • Quant al tipus de gràfics a incloure a l’informe, hem de triar el que sigui més apropiat per a les variables de què disposem.
  • Cal tenir present colors, tipus i mida de lletra que en facilitin la lectura.
  • La utilització d’aquest recurs ha d’estar motivat per la importància de les dades que ofereixi i per la seva capacitat d’aportar informació. Cal utilitzar-los amb mesura i justificar la seva incorporació a l’informe.
  • Han d’anar numerats i titulats.

Els gràfics més sovint representats són tres:

  • Gràfics de barres (en les seves variants) (vegeu la figura i la figura).
Figura Exemple de gràfic de barres verticals
Figura Exemple de gràfic de barres horitzontals
  • Gràfics de línies(vegeu la figura).
Figura Exemple de gràfic de línies
  • Gràfics circulars i d’anell (vegeu la figura i la figura).
Figura Exemple de gràfic circular
Figura Exemple de gràfic d’anell

Presentacions visuals

Generalment, a més de la presentació formal de l’informe, s’acostuma a acompanyar d’una presentació més visual en la qual s’exposen els resultats de la investigació oralment.

Si és aquest el cas, el primer aspecte a tenir en compte és l’audiència a la qual anirà adreçada. Com sempre, si es tracta d’un personal més tècnic podrem centrar-nos en els aspectes més específics de la investigació i si l’auditori és menys especialitzat haurem de tractar els aspectes de manera més genèrica.

El pas següent consistiria a definir l’objectiu de la presentació i estructurar-lo de manera ordenada. En una presentació oral és important que el nostre discurs tingui una estructura clara:

  1. En primer lloc, hauríem de fer una breu introducció on parlem dels objectius i punts clau de l’estudi. Podem fer també alguna referència a la metodologia però sense entrar-hi en profunditat.
  2. A continuació, començarem a desenvolupar pròpiament el cos de l’estudi, presentant els resultats de manera ordenada.
  3. Finalment, presentarem les conclusions, que hauran de donar resposta als objectius inicials. En la figura trobareu un esquema de les parts d’un informe a tractar en la presentació visual.
Figura Parts de l’informe a tractar en la presentació visual

Actualment, la presentació oral de les dades va acompanyada d’algun suport visual com transparències o diapositives. Aquest és un recurs molt útil però que cal utilitzar amb precaució. Els recursos visuals són molt atractius però una utilització excessiva pot distreure l’audiència del tema central de l’informe. Com en la realització de l’informe, a l’hora d’elaborar els suports visuals, s’han de tenir en compte algunes recomanacions:

Presentar les dades mitjançant suports visuals pot afegir interès i millorar la comunicació.

  • Quan el suport visual conté text…
    • Perquè mantingui l’impacte visual, el text de les diapositives o transparències ha de ser reduït, més de 8 o 9 línies de text en dificulten la lectura.
    • La font de la lletra ha de ser clara, simple i els colors i el fons han d’estar contrastats.
    • Un excés de colors i efectes animats distreuen de la temàtica a tractar; per tant, és millor no abusar d’aquests recursos.
  • Quan el suport visual conté taules i/o gràfics
    • Cal tenir present que les dades es puguin llegir còmodament, per tant, evitarem taules amb moltes files i columnes o cossos de lletra petits. En lloc d’això, és preferible presentar resultats parcials o triar un altre tipus de recurs que s’ajusti millor a la presentació visual.

Per finalitzar, algunes recomanacions per a la presentació oral:

  • Elaborar un guió per poder esmentar dels aspectes o conclusions més importants de la nostra presentació.
  • Si disposem de diapositives, aquestes han de constituir un suport al discurs i no a l’inrevés. No llegir el contingut de les diapositives, ja que no constitueixen el discurs, sinó que recullen les idees principals de la nostra exposició.
  • Mantenir un bon contacte visual amb les persones a les quals ens dirigim, i no dirigir la mirada als nostres documents, al sostre o al terra.
  • Cuidar el nostre to de veu, ja que un to de veu monòton facilita la distracció del nostre auditori. Els canvis de ritme a l’hora de parlar, les preguntes, el fet de reprendre qüestions prèvies són recursos que permeten mantenir l’atenció.
Anar a la pàgina anterior:
Annexos
Anar a la pàgina següent:
Activitats