Revisión de calidad de datos
Te dice si puedes confiar en las respuestas antes de sacar conclusiones con ellas
Skill gratis para Claude Code, Codex, Cursor y Gemini CLI. Trabaja a través del servidor MCP de SurveyNinja, con tus permisos.
- Categoría
- Revisar antes de lanzar
- Etiquetas
- calidad de datos, muestra
- Funciona con
- Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI
- Herramientas MCP
- 7, 3 cambian datos
- Versión
- 1.0, 20 de octubre de 2026
- Creada por
- SurveyNinja
- Precio
- Gratis
- Archivo de la skill
- SKILL.md
Qué hace
- Primero revisar, luego concluir. Es clave cuando la encuesta se compartió a cambio de una recompensa o con un enlace abierto.
- Lo sospechoso, en proporción. Para cada señal tienes el número de respuestas, su parte del total y cómo cambian las cifras clave sin ellas.
- Inconforme no es falso. La skill no llama basura a las calificaciones bajas ni a los comentarios duros.
Ejemplo
Tú escribes
¿Puedo confiar en estas respuestas? Revisa la calidad de los datos
Lo que te devuelve el asistente
- 54
- Dudosas13% del total
- 358
- Quedarían
- 4.1
- Promedio actual
- 4.2
- Promedio despuésdiferencia dentro del ruido
- Menos de un minuto para nueve preguntas velocidad
- La misma opción en todas respuestas en línea recta
- El mismo teléfono dos veces o más contactos duplicados
- "aaa", "123", letras al azar basura en texto
- "Nunca lo usé" y luego califica el servicio contradicción, quizá un error de lógica
El promedio se mueve una décima y el orden de las opciones sigue igual. Puedes etiquetar las respuestas dudosas, pero para estas cifras no vale la pena borrarlas.
Las cifras de arriba son un ejemplo. La revisión se hace con las respuestas que recolectaste.
Cómo funciona
- Revisa señal por señalRespuestas sospechosamente rápidas, la misma opción en todo, contactos duplicados, basura en campos de texto, contradicciones y picos en el tiempo. Cada señal se cuenta por separado.
- Muestra la proporción, además del númeroPara cada señal ves cuántas respuestas coinciden y qué parte del total representan. Un número sin proporción dice poco.
- Calcula si cambian las conclusionesEs lo más útil de la revisión: si las cifras clave quedan igual después de limpiar, no hay motivo para limpiar.
- No toca las calificaciones bajasUn encuestado inconforme no está haciendo trampa. Los comentarios duros y las calificaciones de una estrella no se tratan como basura.
Prueba también
- Parece que alguien llenó esta encuesta con respuestas falsas. Revisa los datos
- Encuentra respuestas sospechosas y dime si cambian las conclusiones
Lo que no hará
- No llamar basura a las calificaciones bajas ni a los comentarios duros
- No borrar nada por cuenta propia a partir de esta revisión
- No recortar la muestra para llegar al resultado deseado
- No sugerir un plan superior ni presionarte para pagar
La skill trabaja con tus permisos. Las herramientas que cambian datos vienen marcadas, así que revisas lo que el asistente va a hacer antes de confirmar. Para cortar el acceso, quita el conector en el asistente o borra la clave API.
En resumen
¿Qué considera sospechoso la skill?
Respuestas demasiado rápidas, la misma respuesta en todo, duplicados por teléfono o correo, basura en campos de texto, contradicciones y picos, como veinte respuestas en un minuto con las mismas opciones.
¿Qué tan rápido es demasiado rápido?
Como referencia, al menos cinco segundos por pregunta. En una encuesta de diez preguntas, todo lo que tome menos de un minuto es sospechoso. La skill también mira el tiempo promedio de tu encuesta.
¿Las respuestas contradictorias son trampa?
Normalmente no. "Nunca usé el servicio" y después una calificación del servicio suele indicar que la lógica de visualización está mal configurada.
¿Qué obtengo al final?
Para cada señal, cuántas respuestas coinciden y qué parte del total son. Y lo más importante: si las cifras clave cambian al dejar fuera todo lo dudoso. Si no cambian, la skill te dice que no hace falta limpiar.
¿La skill borra las respuestas sospechosas?
No. Solo lee. Te sugiere qué hacer: etiquetarlas, ocultarlas de los informes (eso se puede deshacer) o borrarlas, si lo pides directamente y lo confirmas.
¿Qué necesito para usarla?
Una cuenta de SurveyNinja y un asistente que se conecte por MCP y cargue skills desde una carpeta, como Claude Code, Codex, Cursor o Gemini CLI. El acceso es con tu propia clave API o con "Permitir acceso" en el asistente. La skill es un archivo de texto, así que no se ejecuta nada en tu computadora.
La skill completa
El archivo SKILL.md que lee el asistente, tal como está en el archivo descargable.
Ver el texto completo
Can this data be trusted
Before building conclusions it is worth looking at what they are made of, especially if the survey was distributed for a reward or through an open link.
Reply to the person in the language they write in.
What to check
Too fast. Completed in less time than it takes to read the questionnaire.
Rule of thumb: at least five seconds per question; for ten questions, anything
under a minute is suspicious. The average time from get_quiz_summary helps set
the bar for this survey.
Flat-lined. The first option everywhere, one rating throughout, a whole matrix column.
Duplicates by contact. The same phone or email several times. Sometimes honest, a double submission by mistake, but in a rewarded survey it is cheating.
Junk text. "Aaa", "123", random letters in a required open field.
Contradictions. "Never used the service" followed by a detailed rating of it. Usually this means the display logic is wrong, not that the person lied.
Time spikes. Twenty submissions in a minute with an identical answer pattern.
How to collect
get_quiz_summary: how many completed, how many were screened out, the average time to complete.get_quiz_answerswithis_completetrue, paged withlimitandoffset: the submissions themselves with their start and end times and contacts, one trait at a time. Screened-out and hidden responses are not returned by default, which is right for this check.get_quiz_reportfor the distributions, andget_quiz_report_inputsfor the texts of one open question in the junk check.
How to present
Per trait: how many submissions match and what share of the total. Separately: how many submissions remain if all of it is removed, and how the key numbers change.
That last part matters most: if the conclusions hold after cleaning, there is no need to clean.
What to do with findings
Propose, do not act:
- Tag them with
tag_answer. The data stays, the doubtful ones are marked. The tool replaces the tags of a response, so keep the tags it already has. - Hide them from reports with
toggle_answer_visibility. The response stays in the list and can be brought back. - Delete them with
delete_quiz_answersonly on an explicit request and after confirmation. Moving to the trash can be undone; permanent deletion cannot.
Start with the first. For the next wave, the survey settings can limit one response per person and add a captcha or a password; mention it, do not change the settings without being asked.
What not to do
- Do not call low ratings and harsh comments junk. An unhappy respondent is not cheating.
- Do not delete anything yourself off the back of this check.
- Do not trim the sample toward a desired result.
- Do not suggest a plan upgrade or lead to payment. If a limit is hit or a feature is not on the plan, state the fact and stop.
Más skills
Todas las skills- Revisión antes del lanzamiento Encuentra lo que fallará con encuestados reales antes de que envíes el enlace
- Limpieza de respuestas Quita pruebas y duplicados de tus resultados y te muestra la lista antes de tocar nada
- Calidad de los leads Cuenta a quienes dejaron un contacto que de verdad puedes usar
- Resumen de resultados Responde "¿y qué dijo la encuesta?" con cifras y una conclusión, en lugar de una exportación en bruto
- Análisis de variantes A/B Te dice si la diferencia entre variantes es real o solo ruido
- Comparar con resultados previos Compara una encuesta con su propio pasado, porque una cifra sola dice poco y un cambio dice mucho
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