{"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\/novosti-interneta\/kak-korrektnye-otvety-respondentov-mogut-iskazit-rezultaty-oprosa-do-neuznavaemosti","title":{"rendered":"Wie \"korrekte\" Antworten der Befragten die Umfrageergebnisse unkenntlich machen k\u00f6nnen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Bei der Durchf\u00fchrung von Umfragen wird gro\u00dfer Wert auf die Datensammlung gelegt, sodass die Antworten der Befragten grunds\u00e4tzlich als korrekt betrachtet werden, und der Bericht, der auf diesen Antworten basiert, als objektiv gilt. Es gibt jedoch h\u00e4ufig Situationen, in denen bei genauerer Betrachtung einzelner Antworten deutlich wird, dass die Befragten die Formulierungen der Umfrage oder die Anweisungen zu den Fragen nicht richtig verstanden haben.
\n<\/a><\/noindex>
\n1.<\/b> Missverst\u00e4ndnisse bei Fachbegriffen oder bestimmten W\u00f6rtern. Bei der Erstellung einer Umfrage sollte ber\u00fccksichtigt werden, f\u00fcr welche Gruppen von Befragten sie gedacht ist: das Alter und den Status der Umfrageteilnehmer, ob sie in gro\u00dfen St\u00e4dten oder abgelegenen D\u00f6rfern leben usw. Es ist ratsam, spezielle Begriffe und verschiedene Slang-Ausdr\u00fccke mit Vorsicht zu verwenden \u2013 nicht alle Befragten k\u00f6nnten sie verstehen oder gleich interpretieren. Oft beeintr\u00e4chtigt solch ein Missverst\u00e4ndnis jedoch nicht die Teilnahme der Befragten an der Umfrage (was nat\u00fcrlich unerw\u00fcnscht w\u00e4re), und sie antworten nach dem Zufallsprinzip (was noch unerw\u00fcnschter ist, da es die Daten verzerrt).<\/p>\n

2.<\/b> Missverst\u00e4ndnis der Fragestellung. Viele Forscher sind \u00fcberzeugt, dass jeder Befragte zu jeder Frage eine klare und eindeutige Meinung hat. Das ist jedoch nicht der Fall. Manchmal f\u00e4llt es den Umfrage-Teilnehmern schwer, auf eine Frage zu antworten, da sie nie \u00fcber das Thema insgesamt oder aus dieser Perspektive nachgedacht haben. Diese Schwierigkeit kann dazu f\u00fchren, dass der Befragte die Umfrage abbricht oder absolut uninformative Antworten gibt. Helfen Sie den Teilnehmern, indem Sie die Fragen klarer formulieren und verschiedene Antwortm\u00f6glichkeiten anbieten.<\/p>\n

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

3.<\/b> Missverst\u00e4ndnisse bei den Anweisungen f\u00fcr die Umfrage oder spezifische Fragen. Wie der gesamte Text des Fragebogens sollten die Anweisungen so formuliert sein, dass sie f\u00fcr alle Zielgruppen verst\u00e4ndlich sind. Vermeiden Sie es, zu viele Fragen zu stellen, bei denen eine bestimmte Anzahl von Antworten angekreuzt werden muss (\u201eKreuzen Sie die drei wichtigsten\u2026\u201c); definieren Sie stattdessen in \u00e4hnlichen Fragen eine einheitliche Anzahl an Antworten, die ausgew\u00e4hlt werden sollen. Ebenso sollten komplexe Fragetypen (wie Matrizen oder Rangordnungen) vereinfacht oder durch einfachere Formate ersetzt werden. Wenn Sie davon ausgehen, dass die Befragten die Umfrage \u00fcber ein mobiles Ger\u00e4t ausf\u00fcllen, sollten Sie die Struktur der Umfrage weiter vereinfachen.<\/p>\n

4.<\/b> Missverst\u00e4ndnis des Bewertungssystems. Wenn Sie in einem Fragebogen eine Bewertungsskala verwenden, sollten Sie den Befragten deren Bedeutung erkl\u00e4ren, auch wenn sie Ihnen offensichtlich erscheint. Zum Beispiel wird eine vertraute Skala von 1 bis 5 oft mit dem Schulsystem verglichen. Manchmal geben Befragte jedoch eine \u201e1\u201c an und interpretieren sie als den ersten Platz. Bei verbalen Skalen sollten subjektive Kriterien vermieden werden. Beispielsweise ist die Skala \u201eniemals \u2013 selten \u2013 manchmal \u2013 oft\u201c sehr subjektiv. Stattdessen sollten konkrete Werte angeboten werden (\u201eeinmal im Monat\u201c usw.).<\/p>\n

5.<\/b> Generalisierende positive und durchschnittliche Bewertungen. Die Tendenz von Befragten zu generalisierenden positiven Bewertungen erschwert oft Umfragen, beispielsweise bei Benutzerbefragungen von Software und \u00e4hnlichen Studien. Wenn ein Benutzer insgesamt mit Ihrem Programm zufrieden ist, f\u00e4llt es ihm schwer, es in Einzelteile zu zerlegen und beispielsweise das pers\u00f6nliche Benutzerkonto oder eine neue Funktion separat zu bewerten. Wahrscheinlich wird er \u00fcberall hohe Bewertungen abgeben. Ja, der Bericht \u00fcber die Umfrageergebnisse wird sehr positiv aussehen, aber die Resultate erlauben keine realistische Einsch\u00e4tzung der Situation.
\nDurchschnittliche Bewertungen k\u00f6nnen bei der 360-Grad-Bewertung von Mitarbeitern oft hinderlich sein. Mitarbeiter neigen dazu, in allen Kompetenzbereichen eine Durchschnittsbewertung abzugeben: Wenn das Verh\u00e4ltnis zu einem Kollegen positiv ist, sehen die Ergebnisse \u00fcberh\u00f6hte Bewertungen in der gesamten Umfrage. Bei angespannten Beziehungen wird selbst die deutlich starke F\u00fchrungskompetenz des Kollegen niedrig bewertet. <\/p>\n

In beiden F\u00e4llen ist es sinnvoll, die Antwortm\u00f6glichkeiten sorgf\u00e4ltig zu \u00fcberdenken und die gewohnten Skalen durch ausf\u00fchrliche verbale Antworten f\u00fcr jede einzelne Frage zu ersetzen.<\/p>\n

6.<\/b> Meinungsmanipulation. Dieser Punkt unterscheidet sich von den vorherigen, da Forscher die Befragten absichtlich zu vorteilhaften Antworten f\u00fcr einen \"erfolgreichen\" Bericht dr\u00e4ngen. H\u00e4ufige Methoden der Manipulation sind Illusionen von Wahlm\u00f6glichkeiten und der Fokus auf positive Merkmale. In der Regel denken F\u00fchrungskr\u00e4fte, die positive Umfrageergebnisse analysieren, nicht \u00fcber die Richtigkeit der Datenauswertung nach. Dennoch sollte man die Umfrage selbst objektiv betrachten: Wie ist ihre Logik? Gibt es eine bestimmte Richtung in den Fragen? Sind die positiven und negativen Antwortm\u00f6glichkeiten gleichm\u00e4\u00dfig verteilt? Ein weiteres g\u00e4ngiges Mittel zur \"Manipulation\" der Daten ist die Begriffverwechslung. Wenn beispielsweise die Mehrheit der Mitarbeiter das neue Belohnungsprogramm als \"zufriedenstellend\" bewertet, k\u00f6nnte im Bericht dargestellt werden, dass \"die Mehrheit der Mitarbeiter des Unternehmens mit dem neuen Belohnungsprogramm zufrieden ist\".
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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