उत्तरदाताओं के "सही" उत्तर कैसे सर्वेक्षण के परिणामों को मान्यता से परे विकृत कर सकते हैं

अनुसंधान करते समय, डेटा एकत्र करने पर बहुत ध्यान दिया जाता है, इसलिए जब उत्तरदाताओं के उत्तर एकत्र किए जाते हैं, तो उन्हें प्राथमिकता से सही माना जाता है, और ऐसे उत्तरों पर आधारित रिपोर्ट को वस्तुनिष्ठ माना जाता है। हालाँकि, ऐसी स्थितियाँ अक्सर उत्पन्न होती हैं जब व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं की अधिक विस्तृत जांच से उत्तरदाताओं द्वारा सर्वेक्षण के शब्दों या प्रश्नों के निर्देशों के बारे में स्पष्ट गलतफहमी सामने आती है।

1. व्यावसायिक शर्तों या कुछ शब्दों की ग़लत समझ। सर्वेक्षण संकलित करते समय, यह विचार करने योग्य है कि यह उत्तरदाताओं के किस समूह के लिए है: सर्वेक्षण प्रतिभागियों की उम्र और स्थिति, चाहे वे बड़े शहरों या दूरदराज के गांवों में रहते हों, आदि। आपको विशेष शब्दों और विभिन्न अपशब्दों का उपयोग सावधानी से करना चाहिए - यह सभी उत्तरदाताओं को स्पष्ट नहीं हो सकता है या सभी को एक ही तरह से समझ में नहीं आ सकता है। फिर भी अक्सर ऐसी ग़लतफ़हमी के कारण उत्तरदाता सर्वेक्षण को छोड़ नहीं पाता (जो निश्चित रूप से अवांछनीय होगा), और वह बेतरतीब ढंग से उत्तर देता है (जो डेटा विरूपण के कारण और भी अवांछनीय है)।

2. प्रश्न की गलतफहमी. कई शोधकर्ता आश्वस्त हैं कि प्रत्येक उत्तरदाता के पास प्रत्येक मुद्दे पर एक स्पष्ट और स्पष्ट रूप से तैयार की गई राय है। यह गलत है। कभी-कभी सर्वेक्षण प्रतिभागियों को किसी प्रश्न का उत्तर देना कठिन लगता है क्योंकि उन्होंने कभी भी विषय के बारे में समग्र रूप से या इस दृष्टिकोण से विषय के बारे में नहीं सोचा है। इस जटिलता के कारण उत्तरदाता को सर्वेक्षण छोड़ना पड़ सकता है, या पूरी तरह से जानकारीहीन तरीके से उत्तर देना पड़ सकता है। प्रश्न को अधिक स्पष्ट रूप से तैयार करके और विभिन्न प्रकार के प्रतिक्रिया विकल्पों की पेशकश करके सर्वेक्षण प्रतिभागियों को उत्तर देने में सहायता करें।

स्रोत: news.sportbox.ru

3. सर्वेक्षण निर्देशों या विशिष्ट प्रश्नों को समझने में विफलता। सभी प्रश्नावली पाठ की तरह, निर्देशों के शब्दों को इच्छित उत्तरदाताओं के सभी समूहों के अनुरूप बनाया जाना चाहिए। बड़ी संख्या में प्रश्नों से बचने का प्रयास करें जहां आपको विशिष्ट संख्या में उत्तरों को चिह्नित करने की आवश्यकता होती है ("तीन सबसे महत्वपूर्ण जांचें ..."), या ऐसे सभी प्रश्नों में, उत्तरों की समान संख्या निर्धारित करें जिन्हें चिह्नित करने की आवश्यकता है। यह जटिल प्रकार के प्रश्नों (मैट्रिसेस, रैंकिंग इत्यादि) को कम करने और उन्हें सरल प्रश्नों से बदलने के लायक भी है। यदि आपको लगता है कि उत्तरदाता मोबाइल फ़ोन से सर्वेक्षण का उत्तर दे रहे हैं, तो सर्वेक्षण डिज़ाइन को और भी सरल बनाने का प्रयास करें।

4. रेटिंग पैमाने की गलतफहमी. प्रश्नावली में रेटिंग स्केल का उपयोग करते समय, उत्तरदाताओं को इसका अर्थ समझाएं, भले ही यह आपको स्पष्ट लगे। उदाहरण के लिए, 1 से 5 तक के परिचित पैमाने को आमतौर पर स्कूल ग्रेडिंग प्रणाली के अनुरूप समझा जाता है, लेकिन कभी-कभी उत्तरदाता "1" को चिह्नित करते हैं, जिसके कारण इसे प्रथम स्थान का मान मिलता है। मौखिक पैमानों में व्यक्तिपरक मानदंडों से बचना बेहतर है। उदाहरण के लिए, "कभी नहीं - शायद ही कभी - कभी-कभी - अक्सर" का पैमाना बहुत व्यक्तिपरक है। इसके बजाय, यह विशिष्ट मूल्यों ("महीने में एक बार", आदि) की पेशकश के लायक है।

5. सकारात्मक और औसत रेटिंग का सामान्यीकरण। उत्तरदाताओं की आम तौर पर सकारात्मक आकलन करने की प्रवृत्ति अक्सर हस्तक्षेप करती है, उदाहरण के लिए, सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं के सर्वेक्षण और अन्य समान अध्ययनों में। यदि कोई उपयोगकर्ता आम तौर पर आपके कार्यक्रम से संतुष्ट है, तो उसके लिए इसे भागों में विभाजित करना और अपने व्यक्तिगत खाते, एक नए कार्यात्मक समाधान आदि का अलग से मूल्यांकन करना मुश्किल है। सबसे अधिक संभावना है, वह हर जगह उच्च अंक देगा। हां, सर्वेक्षण रिपोर्ट बहुत सकारात्मक दिखेगी, लेकिन परिणाम स्थिति का यथार्थवादी आकलन नहीं कर पाएंगे।
औसत मूल्यांकन अक्सर आड़े आ जाता है, उदाहरण के लिए, 360-डिग्री स्टाफ मूल्यांकन में। कर्मचारी सभी दक्षताओं के लिए औसत अंक देते हैं: यदि किसी सहकर्मी के प्रति रवैया सकारात्मक है, तो आप परिणामों में संपूर्ण प्रश्नावली पर बढ़े हुए अंक देखेंगे; यदि किसी सहकर्मी के साथ संबंध तनावपूर्ण हैं, तो उसके स्पष्ट रूप से मजबूत नेतृत्व गुण भी प्रभावित होंगे कम आंका जाना.

दोनों ही मामलों में, प्रत्येक व्यक्तिगत प्रश्न के लिए सामान्य पैमानों को विस्तृत मौखिक उत्तरों से प्रतिस्थापित करते हुए, उत्तर विकल्पों पर सावधानीपूर्वक काम करना बुद्धिमानी है।

6. विचारों का हेरफेर. यह बिंदु पिछले बिंदुओं से इस मायने में भिन्न है कि शोधकर्ता जानबूझकर उत्तरदाताओं को ऐसे उत्तर देने के लिए प्रेरित करते हैं जो "सफल" रिपोर्ट के लिए उनके अनुकूल हों। हेरफेर के लगातार तरीकों में पसंद का भ्रम और सकारात्मक विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करना शामिल है। आमतौर पर, सकारात्मक सर्वेक्षण परिणामों का अध्ययन करने वाले प्रबंधक डेटा की सही व्याख्या के बारे में नहीं सोचते हैं। हालाँकि, यह स्वयं प्रश्नावली को निष्पक्ष रूप से देखने लायक है: इसका तर्क क्या है, क्या प्रश्नावली में एक विशिष्ट पंक्ति है, क्या सकारात्मक और नकारात्मक उत्तर विकल्प समान रूप से वितरित हैं। डेटा को "खींचने" की एक अन्य सामान्य तकनीक अवधारणाओं का प्रतिस्थापन है। उदाहरण के लिए, यदि अधिकांश कर्मचारियों ने नए प्रोत्साहन कार्यक्रम को "संतोषजनक" दर्जा दिया है, तो रिपोर्ट यह संकेत दे सकती है कि "कंपनी के अधिकांश कर्मचारी नए प्रोत्साहन कार्यक्रम से संतुष्ट हैं।"

स्रोत: www.habr.com