Key steps: i- Check data: Detect errors (bias, seizure, missing data), compare with other sources. ii- Analyze methodology: Check question wording, collection conditions. iii- Segment: Identify subgroups, analyze trends. iv- Use statistical tools: Calculate margins of error, test significance, analyze test power. v- Take context into account: Examine recent events, consult experts.

1. Weight the Data Based on Credibility - Source Reputation: prioritize data from sources with a history of accuracy. - Methodology Review: check how the data was gathered—random sampling, online polls, phone surveys, etc. Some methods are more prone to bias. - Transparency: see if the source shares their sampling methods, margin of error, and demographic breakdowns. 2. Analyze Consistency Over Time 3. Dive Deeper into the Demographics 4. Statistical Significance and Margins of Error 5. Leverage Bayesian Thinking 6. Scenario Analysis 7. Engage with the Data Creators 8. Watch Out for Cognitive Biases 9. Use Visualization Tools 10. Consider External Factors 11.Set up a process for Bayesian analysis

Un análisis profundo del enfoque nos permite comprender qué resultados estamos obteniendo y, a partir de un consenso funcional, validar y utilizar esos datos. Ahora bien, es fundamental evaluar si el diseño de la encuesta es adecuado, tanto en su estructura como en su metodología. Si el enfoque es incorrecto, los datos pueden resultar ambiguos y poco útiles. En estos casos, suele ser más eficiente descartar el estudio y comenzar de nuevo en lugar de intentar corregir un proceso defectuoso.

Conflicting data points in survey analysis can feel like a maze with no clear exit. Here’s how I tackle this challenge: 1) Check the Source: Re-examine data collection methods—differences in sample size, demographics, or timing might explain discrepancies. 2) Context Matters: External factors like market trends or economic shifts can impact survey responses. 3) Look for Patterns: Identify trends or outliers; conflicting data may highlight key audience differences, like cost vs. quality preferences. 4) Triangulate with Other Data: Integrate qualitative feedback, sales data, or social media insights to validate findings. 5) Embrace the Gray Area: Contradictions highlight diverse audience needs, turning uncertainty into opportunity.

Cuando el análisis de encuestas presenta dualidad en la información lo más recomendable es profundizar en la información monitoreando las respuesta a través de llamadas a profundidad. Mediante esta técnica se busca agradecer al cliente por la información suministrada y a su vez por entender el contexto de la información recibida, generando proximidad con el interlocutor y su reconocimiento