Trabalhando com dados de múltiplas respostas

É possível analisar vários dados de resposta usando várias funções de comparação.

As funções de comparação disponíveis incluem:

  • value_at
  • first_index / last_index
  • first_non_null / last_non_null
  • first_non_null_index / last_non_null_index
  • min_index / max_index

Por exemplo, imagine uma questão de múltiplas respostas feita pelo primeiro, segundo e terceiro motivos mais importantes para se decidir sobre uma determinada compra (por exemplo, preço, recomendação pessoal, revisão, fornecedor local, etc). Nesse caso, você pode determinar a importância do preço derivando o índice do campo no qual ele foi incluído primeiro:

first_index("price", [Reason1 Reason2 Reason3])

Da mesma forma, suponha que você peça aos clientes que classifiquem três carros em ordem de probabilidade de compra e codifique as respostas em três campos separados, da seguinte maneira:

Tabela 1. Exemplo de ranqueamento de carros
ID do cliente car1 car2 car3
104 1 3 2
102 3 2 1
103 2 3 1

Neste caso, seria possível determinar o índice do campo para o carro que eles mais gostam (classificado #1 ou a classificação mais baixa) usando a função min_index:

min_index(['car1' 'car2' 'car3'])

Veja Funções de Comparação para obter mais informações.

Referenciando conjuntos de múltiplas respostas

A função especial @MULTI_RESPONSE_SET pode ser usada para referenciar todos os campos em um conjunto de múltiplas respostas. Por exemplo, se os três campos car no exemplo anterior fossem incluídos em um conjunto de múltiplas respostas denominado car_rankings, o seguinte retornaria o mesmo resultado:

max_index(@MULTI_RESPONSE_SET("car_rankings"))