{"id":36191,"date":"2019-10-31T22:10:11","date_gmt":"2019-10-31T19:10:11","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-korrektnye-otvety-respondentov-mogut-iskazit-rezultaty-oprosa-do-neuznavaemosti\/"},"modified":"2019-10-31T22:10:11","modified_gmt":"2019-10-31T19:10:11","slug":"kak-korrektnye-otvety-respondentov-mogut-iskazit-rezultaty-oprosa-do-neuznavaemosti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/kak-korrektnye-otvety-respondentov-mogut-iskazit-rezultaty-oprosa-do-neuznavaemosti","title":{"rendered":"Wie 'korrekte' Antworten von Befragten die Umfrageergebnisse unkenntlich machen k\u00f6nnen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Bei der Durchf\u00fchrung von Studien wird gro\u00dfer Wert auf die Datenerhebung gelegt, weshalb die Antworten der Befragten nach ihrer Erfassung apriorisch als korrekt angesehen werden, und der Bericht auf der Grundlage solcher Antworten als objektiv gilt. Es treten jedoch h\u00e4ufig Situationen auf, in denen bei einer genaueren Betrachtung einzelner Antworten deutlich wird, dass die Befragten die Formulierungen der Umfrage oder die Anweisungen zu den Fragen nicht verstanden haben.
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\n1.<\/b> Unverst\u00e4ndnis von Fachbegriffen oder bestimmten W\u00f6rtern. Bei der Erstellung der Umfrage sollte ber\u00fccksichtigt werden, f\u00fcr welche Gruppen von Befragten sie bestimmt ist: Alter und Status der Umfrageteilnehmer, ob sie in gro\u00dfen St\u00e4dten oder in abgelegenen D\u00f6rfern wohnen usw. Der Einsatz spezieller Begriffe und verschiedenen Jargons sollte mit Vorsicht erfolgen \u2013 nicht allen Befragten k\u00f6nnte dies verst\u00e4ndlich sein oder gleich verstanden werden. Oft f\u00fchrt ein solches Unverst\u00e4ndnis jedoch nicht dazu, dass der Befragte die Umfrage abbricht (was nat\u00fcrlich w\u00fcnschenswert w\u00e4re), und er beantwortet sie willk\u00fcrlich (was wegen der Verzerrung der Daten noch unerw\u00fcnschter ist).<\/p>\n

2.<\/b> Unverst\u00e4ndnis der Frage. Viele Forscher sind \u00fcberzeugt, dass jeder Befragte eine eindeutige und klar formulierte Meinung zu jeder Frage hat. Das ist nicht der Fall. Manchmal haben es die Umfrage-Teilnehmer schwer, die Frage zu beantworten, da sie niemals \u00fcber das Thema im Allgemeinen oder \u00fcber das Thema aus dieser Perspektive nachgedacht haben. Diese Schwierigkeit kann den Befragten dazu bringen, die Umfrage abzubrechen oder absolut uninformativ zu antworten. Helfen Sie den Teilnehmenden, indem Sie die Frage klarer formulieren und verschiedene Antwortm\u00f6glichkeiten anbieten.<\/p>\n

\"WieQuelle: news.sportbox.ru<\/i><\/p>\n

3.<\/b> Unverst\u00e4ndnis der Anweisungen zur Umfrage oder zu einzelnen Fragen. Wie bei allen Texten der Umfrage m\u00fcssen die Formulierungen der Anweisungen f\u00fcr alle Gruppen der vorgesehenen Befragten angepasst werden. Versuchen Sie, eine gro\u00dfe Anzahl von Fragen zu vermeiden, bei denen eine bestimmte Anzahl von Antworten angeklickt werden muss (\"W\u00e4hlen Sie die drei wichtigsten aus...\") oder legen Sie in all diesen Fragen die gleiche Anzahl von Antworten fest, die angeklickt werden m\u00fcssen. Es ist auch ratsam, komplexe Fragetypen (Matrizen, Rangfolgen usw.) zu reduzieren und sie durch einfachere Fragen zu ersetzen. Wenn Sie annehmen, dass Befragte die Umfrage \u00fcber ein Mobiltelefon beantworten k\u00f6nnen, versuchen Sie, die Struktur der Umfrage noch weiter zu vereinfachen.<\/p>\n

4.<\/b> Missverst\u00e4ndnis der Bewertungsskala. Verwenden Sie in der Umfrage eine Bewertungsskala und erkl\u00e4ren Sie den Befragten deren Bedeutungen, auch wenn diese Ihnen offensichtlich erscheinen. Zum Beispiel wird die g\u00e4ngige Skala von 1 bis 5 h\u00e4ufig mit dem Schulsystem verglichen, doch manchmal markieren Befragte eine \"1\" und \u00fcbertragen ihr die Bedeutung des ersten Platzes. In verbalen Skalen sollten subjektive Kriterien besser vermieden werden. Zum Beispiel ist die Skala \"nie \u2013 selten \u2013 manchmal \u2013 oft\" sehr subjektiv. Stattdessen sollten spezifische Werte angeboten werden (z. B. \"1 Mal pro Monat\" usw.).<\/p>\n

5.<\/b> \u00dcbergreifende positive und durchschnittliche Bewertungen. Die Neigung der Befragten zu \u00fcbergreifend positiven Bewertungen erschwert oft Umfragen unter Softwarebenutzern und \u00e4hnlichen Studien. Wenn der Benutzer insgesamt mit Ihrem Programm zufrieden ist, f\u00e4llt es ihm schwer, es in Einzelteile zu zerlegen und den Benutzungsbereich, neue funktionale L\u00f6sungen usw. separat zu bewerten. Wahrscheinlich wird er \u00fcberall hohe Bewertungen vergeben. Ja, der Bericht \u00fcber die Umfrageergebnisse wird sehr positiv aussehen, aber die Ergebnisse erm\u00f6glichen keine realistische Bewertung der Situation.
\nDurchschnittliche Bewertungen erschweren oft die 360-Grad-Beurteilung von Mitarbeitern. Die Mitarbeiter neigen dazu, den durchschnittlichen Wert f\u00fcr alle Kompetenzen zu vergeben: Wenn das Verh\u00e4ltnis zu einem Kollegen positiv ist, werden Sie in den Ergebnissen \u00fcberh\u00f6hte Werte in der gesamten Umfrage sehen. Wenn es jedoch angespannt ist, werden selbst deutlich starke F\u00fchrungsqualit\u00e4ten niedrig bewertet. <\/p>\n

In beiden F\u00e4llen ist es sinnvoll, die Antwortm\u00f6glichkeiten sorgf\u00e4ltig zu gestalten, indem die gewohnten Skalen durch ausf\u00fchrliche verbale Antworten f\u00fcr jede einzelne Frage ersetzt werden.<\/p>\n

6.<\/b> Meinungsmanipulation. Dieser Punkt unterscheidet sich von den vorherigen, da Forscher die Befragten bewusst zu vorteilhaften Antworten dr\u00e4ngen, um einen \"erfolgreichen\" Bericht zu erstellen. H\u00e4ufige Manipulationsmethoden sind dabei die Illusion der Wahl und der Fokus auf positive Merkmale. Normalerweise denken F\u00fchrungskr\u00e4fte, die positive Umfrageergebnisse untersuchen, nicht \u00fcber die Richtigkeit der Dateninterpretation nach. Es ist jedoch wertvoll, objektiv auf den Fragebogen selbst zu schauen: wie ist dessen Logik, gibt es eine bestimmte Linie im Fragebogen, und sind die positiven und negativen Antwortm\u00f6glichkeiten gleichm\u00e4\u00dfig verteilt? Ein weiterer g\u00e4ngiger Trick zur \"Verzerrung\" der Daten ist die Begriffsvertauschung. Wenn beispielsweise die Mehrheit der Mitarbeiter das neue Belohnungsprogramm mit \"zufriedenstellend\" bewertet hat, kann im Bericht vermerkt werden, dass \"die Mehrheit der Mitarbeiter im Unternehmen mit dem neuen Belohnungsprogramm zufrieden ist.\"
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Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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