作为一个非营利组织的领导者，你知道你的工作对你的社区很重要。但传达这个故事可能比你想象的要困难。许多非营利组织都犯这样的错误:用抽象的语言或泛泛之词来描述他们的工作，而忽略了信息与支持者产生共鸣所需的具体细节。使用组织的数据来填补这些空白是解决这个问题的好方法。

数据不一定是吓人的。您可能已经在收集数据，但您可能没有意识到这一点。例如，您可能有关于每个月有多少项目参与者的记录，为新参与者订购了多少材料，或者来自您的社区的关于他们喜欢或不喜欢某个特定项目的书面反馈。那么我们如何开始理解这一切呢?

首先，有两类数据:定量而且定性．

定量数据用数字来描述事物。它会回答以下问题:分发了多少磅食物?培训参与者达到学习目标的百分比是多少?在你的组织中，动物与志愿者的比例是多少?

定性另一方面，数据用文字来捕捉信息，并有助于回答数字无法有效衡量的问题。例如:为什么你的项目参与者使用你的服务，他们如何从中受益?童年时参加你们的项目对一个人的成年之路有什么影响?

定量和定性数据也可能重叠。您可以进行调查并记录项目参与者如何从您的工作中受益的叙述(定性数据)，同时计算参与者的叙述属于特定类别或主题的比例(定量数据)。

这里有一些你的非营利组织可以使用基本数据收集的方法，与不同的关键受众分享你的影响的细节:

1.数据可以帮助你的员工和董事会判断你的项目是否成功。

您可以使用在接收您的编程之前和之后从您的社区收集的数据来帮助确定您的编程是否会影响目标群体的结果。如果定期收集，好的数据可以让组织更快地识别并对程序进行必要的更改。它还可以向您的组织展示哪些项目运行良好，值得扩展。然而，记住要注意那些可能影响你的结论的常见偏见确认偏误，这可能会导致你寻找某些数据，并以一种证明你是正确的方式进行分析。举个例子:

而不是这样:我们为女孩提供卫生巾和保健培训。在我们的项目结束后，年轻女孩留在学校，找到更好的工作，改善她们的生活。

试试这个:2018年，我们社区20%的女孩在中学毕业前就辍学了。2019年，我们每月为该学校的30名女生提供卫生巾，并提供每月的课后健康课程。一年后，这些女孩中有28人还在上学。当被问及是什么因素帮助她们留在学校时，这28个女孩中有15个提到了更好的出勤率——不再每月缺课一周。

2.数据可以帮助捐助方了解你的工作规模、工作频率以及当前业务的状态。

许多资助者希望提高他们对像你们这样的组织的捐赠所产生的投资回报。收集和报告关于你的组织工作的数据将使资助者对你的工作随着时间的推移为你的社区带来的好处有一个详细的了解。它也会让你的资助者放心，你正在提供最新的信息。举个例子:

而不是这样:我们拯救和治疗受伤的狗，并教育我们的社区停止虐待动物的重要性。

试试这个:2019年10月至12月，我们救助和治疗了5只流浪狗。通过每月两次的研讨会，我们教育了我们社区的60个人关于虐待动物的知识，以及当他们看到这种情况时该怎么做。在培训一周后的调查回复中，60名参与者中至少有20人表示，培训改变了他们对每天在街上看到的动物的看法。

3.数据可以帮助你的非营利组织提出关于其工作的问题并回答这些问题。

什么样的问题能帮助你的非营利组织在决定其项目和活动时专注于它的使命?收集和探索关于你当前工作的数据可以帮助你找到答案。举个例子:

而不是这样:在过去的三年中，每年夏天申请你们戏剧课程的人数一直在稳步增长，而你们认为满足需求的唯一选择就是增加课程数量。

试试这个:分析你的注册记录，调查你现有项目的学生和家长。你的学生是只对戏剧感兴趣，还是也对音乐或舞蹈感兴趣?学生们对班级规模满意吗?或者他们的父母愿意为更小的班级支付更高的费用吗?

4.通过展示其工作的集体效应，数据可以更好地突出非营利组织项目的需求。

故事与数据的搭配使你的信息强大。一个人的故事可能是一个令人信服的描述，说明您的程序如何以及为什么运行。但是，如果有数据支持，表明其他人也以类似的方式受到影响，那么您就可以在您的社区中演示您的编程的影响。分析集体数据还可以使您更清楚地意识到您的工作可能产生的意想不到的后果。举个例子:

而不是这样:在我们的一个女孩告诉我们社区对计算机技能培训的需求后，我们开始在她的学校开设计算机课程。

试试这个:在我们的一个女孩告诉我们社区对计算机技能培训的需求后，我们调查了她的20名同学(10名女孩和10名男孩)和20名当地家长。调查结果显示，大多数人认为计算机技能培训是最重要的。于是我们决定在学校开设计算机课程，甚至为家长开设公开课!在观察我们的课程时，我们注意到孩子们学习新知识的速度比他们的父母要快，所以我们调整了我们的教学风格，以确保父母们获得成功所需要的支持。

您会注意到，这些例子关注的是所经历的变化(我们称之为结果)，而不是只计算所提供的项目或服务(输出)．如果您能够收集有关您的组织产生的结果的数据，它通常会为您的工作提供更完整的图景。

这里有一些工具，可以帮助你的团队从数据开始捕捉和理解你的程序的细节:

考勤表-统计您组织的活动的一次性或随时间推移的出席人数，以收集基本的量化数据

前后测试-你可以在你的研讨会之前进行一个“前测”来显示你的与会者对某个主题的知识，然后进行一个“后测”来显示你的与会者在参加你的研讨会之后知识的变化

调查-问有针对性的(但不是引导或负载)关于贵组织长期追踪项目参与者进展的项目的问题

焦点小组-聚集多个受你工作影响的人来讨论一个特定的主题，比如你的一个项目，可以提供丰富的洞察力(定性数据)来了解人们对你的工作的感受

简单的观察-当你将它与笔记相结合时，简单的观察技术可以帮助你确定你的计划的长期影响，也是记录你的项目或社区随时间变化的一种方法

自我评估工具-针对您的员工和董事会的调查旨在帮助您反思您的绩效董事会或者整个组织

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