Uuringu läbiviimisel pööratakse suurt tähelepanu andmete kogumisele, mistõttu vastajate vastuste kogumisel aktsepteeritakse need a priori õigetena ning sellistel vastustel põhinev aruanne on objektiivne. Tihti tuleb aga ette olukordi, kus üksikute vastuste põhjalikumal uurimisel ilmnevad vastajate poolt ilmsed arusaamatused küsitluse sõnastusest või küsimuste juhistest.
1. Ametialaste terminite või teatud sõnade valesti mõistmine. Küsitlust koostades tasub läbi mõelda, millistele vastajarühmadele see mõeldud on: milline on küsitluses osalejate vanus ja staatus, kas nad elavad suurtes linnades või kaugemates külades jne. Eritermineid ja erinevat slängi tasub kasutada ettevaatlikult – kõik vastajad ei pruugi sellest aru saada või ei pruugi kõik ühtmoodi aru saada. Ometi ei põhjusta selline arusaamatus sageli vastajat küsitlusest loobumist (mis oleks muidugi ebasoovitav) ja ta vastab juhuslikult (mis on andmete moonutamise tõttu veelgi ebasoovitavam).
2. Küsimuse valesti mõistmine. Paljud uurijad on veendunud, et igal vastajal on igas küsimuses üheselt mõistetav ja selgelt sõnastatud arvamus. See on vale. Mõnikord on küsitluses osalejatel keeruline küsimusele vastata, kuna nad pole kunagi mõelnud teemale tervikuna ega teemale sellest vaatenurgast. See raskus võib põhjustada vastaja küsitlusest loobumise või täiesti ebainformatiivse vastuse. Aidake küsitluses osalejatel vastata, sõnastades küsimuse selgemalt ja pakkudes erinevaid vastusevariante.
Allikas: news.sportbox.ru
3. Küsitlusjuhiste või üksikute küsimuste mõistmatus. Sarnaselt ülejäänud küsimustikuga tuleks juhiste sõnastust kohandada kõikidele vastajate rühmadele. Püüdke vältida suurt hulka küsimusi, kus peate märkima kindla arvu vastuseid ("Märgi kolm kõige olulisemat ...") või määrake kõigis sellistes küsimustes sama arv vastuseid, mis tuleb märkida. Samuti tasub vähendada keerulisi küsimusi (maatriksid, pingerida jne), asendades need lihtsamatega. Kui arvate, et vastajad saavad küsimustikule vastata mobiiltelefonilt, proovige küsitluse ülesehitust veelgi lihtsustada.
4. Hindamisskaala valesti mõistmine. Kasutades ankeedis olevat hindamisskaalat, selgita vastajatele selle tähendust, isegi kui see tundub sulle enesestmõistetav. Näiteks tavalist skaalat 1-st 5-ni mõistetakse tavaliselt analoogselt koolide hindamissüsteemiga, kuid mõnikord märgivad vastajad "1", omistades sellele esikoha väärtuse. Verbaalsetes skaalates on parem vältida subjektiivseid kriteeriume. Näiteks skaala "mitte kunagi - harva - mõnikord - sageli" on väga subjektiivne. Selle asemel tasub välja pakkuda konkreetsed väärtused (“kord kuus” jne).
5. Üldistavad-positiivsed ja keskmised hinnangud. Vastajate kalduvus üldiselt positiivsetele hinnangutele segab sageli näiteks tarkvara kasutajate küsitlusi ja muid sarnaseid uuringuid. Kui kasutaja on üldiselt teie programmiga rahul, on tal raske seda osadeks jagada ja oma isiklikku kontot, uut funktsionaalset lahendust vms eraldi hinnata. Tõenäoliselt paneb ta kõikjal kõrge skoori. Jah, uuringu tulemuste aruanne näeb väga positiivne välja, kuid tulemused ei võimalda olukorda realistlikult hinnata.
Keskmised hinnangud jäävad sageli vahele näiteks 360-kraadise personalihinnangu puhul. Töötajad kipuvad andma keskmise hinde kõikidele kompetentsidele: kui suhtumine kolleegi on positiivne, on tulemustes näha ülehinnatud hindeid kogu ankeedi lõikes, kui kolleegiga on pingeid, siis ka tema ilmselgelt tugevad juhiomadused jäävad paika. alahinnatud.
Mõlemal juhul on mõistlik vastusevariandid hoolikalt läbi töötada, asendades tavapärased skaalad üksikasjalike sõnaliste vastustega iga üksiku küsimuse puhul.
6. Arvamustega manipuleerimine. See punkt erineb eelmistest selle poolest, et teadlased sunnivad vastajaid teadlikult vastama neile kasulikele vastustele “eduka” raporti jaoks. Sagedased manipuleerimismeetodid on valiku illusioon ja keskendumine positiivsetele omadustele. Tavaliselt ei mõtle positiivseid uuringutulemusi uurivad juhid andmete õigele tõlgendamisele. Siiski tasub objektiivselt vaadata küsimustikku ennast: milline on selle loogika, kas ankeedil on kindel joon, kas positiivsed ja negatiivsed vastused jagunevad ühtlaselt. Teine levinud meetod andmete "venitamiseks" on mõistete asendamine. Näiteks kui enamik töötajaid hindas uut ergutusprogrammi "rahuldavaks", võib aruanne näidata, et "enamik ettevõtte töötajaid on uue ergutusprogrammiga rahul".
Allikas: www.habr.com