Prilikom provođenja istraživanja velika se pažnja posvećuje prikupljanju podataka, pa se prikupljanjem odgovora ispitanika oni a priori prihvaćaju kao točni, a izvješće temeljeno na takvim odgovorima je objektivno. Međutim, nerijetko dolazi do situacija kada se detaljnijim pregledom pojedinačnih odgovora uoče očito nerazumijevanje od strane ispitanika teksta ankete ili uputa za pitanja.
1. Nerazumijevanje stručnih pojmova ili pojedinih riječi. Prilikom sastavljanja ankete vrijedi razmotriti kojim je skupinama ispitanika namijenjena: dob i status sudionika ankete, žive li u velikim gradovima ili udaljenim selima itd. Vrijedno je oprezno koristiti posebne pojmove i različit sleng - možda ga svi ispitanici ne razumiju ili ga ne razumiju svi na isti način. Ipak, često takav nesporazum ne uzrokuje da ispitanik odustane od ankete (što bi naravno bilo nepoželjno), te odgovara nasumično (što je još nepoželjnije zbog iskrivljavanja podataka).
2. Nerazumijevanje pitanja. Mnogi su istraživači uvjereni da svaki ispitanik o svakom pitanju ima nedvosmisleno i jasno formulirano mišljenje. To je pogrešno. Sudionicima ankete ponekad je teško odgovoriti na postavljeno pitanje, jer nikada nisu razmišljali o temi u cjelini niti o temi iz ove perspektive. Ova poteškoća može dovesti do toga da ispitanik odustane od ankete ili da odgovori potpuno neinformativno. Pomozite sudionicima u anketi da odgovore tako što ćete jasnije formulirati pitanje i ponuditi različite mogućnosti odgovora.
Izvor: news.sportbox.ru
3. Nerazumijevanje uputa ankete ili pojedinačnih pitanja. Kao i ostatak upitnika, tekst uputa treba prilagoditi svim skupinama namjeravanih ispitanika. Nastojte izbjeći velik broj pitanja u kojima je potrebno označiti određeni broj odgovora (“Označi tri najvažnija...”) ili u svim takvim pitanjima odredite isti broj odgovora koje je potrebno označiti. Također je vrijedno smanjiti složene vrste pitanja (matrice, rangiranje itd.), zamijeniti ih jednostavnijim. Ako mislite da ispitanici mogu odgovoriti na upitnik s mobilnog telefona, pokušajte još više pojednostaviti strukturu ankete.
4. Pogrešno razumijevanje ljestvice ocjena. Pomoću ljestvice ocjena u upitniku objasnite ispitanicima njezino značenje, čak i ako vam se čini očiglednim. Na primjer, uobičajena ljestvica od 1 do 5 obično se shvaća po analogiji sa školskim sustavom ocjenjivanja, ali ponekad ispitanici ocjenjuju "1", pripisujući joj vrijednost prvog mjesta. U verbalnim ljestvicama bolje je izbjegavati subjektivne kriterije. Na primjer, ljestvica "nikad - rijetko - ponekad - često" vrlo je subjektivna. Umjesto toga, vrijedi predložiti određene vrijednosti ("jednom mjesečno", itd.).
5. Generalizirajuće-pozitivne i prosječne procjene. Sklonost ispitanika općenito pozitivnim ocjenama često smeta, primjerice, u anketama korisnika softvera i drugim sličnim studijama. Ako je korisnik u cjelini zadovoljan vašim programom, teško mu je podijeliti ga na dijelove i zasebno procijeniti svoj osobni račun, novo funkcionalno rješenje itd. Najvjerojatnije će posvuda staviti visoku ocjenu. Da, izvješće o rezultatima ankete izgledat će vrlo pozitivno, ali rezultati neće omogućiti realnu ocjenu stanja.
Prosječne ocjene često su na putu, na primjer, u procjeni osoblja od 360 stupnjeva. Zaposlenici su skloni dati prosječnu ocjenu za sve kompetencije: ako je stav prema kolegi pozitivan, u rezultatima ćete vidjeti precijenjene ocjene za cijeli upitnik, ako postoji napetost s kolegom, tada će čak i njegove očito jake liderske kvalitete biti podcijenjen.
U oba slučaja razumno je pažljivo razraditi mogućnosti odgovora, zamjenjujući uobičajene ljestvice detaljnim verbalnim odgovorima za svako pojedino pitanje.
6. Manipulacija mišljenjima. Ova se točka razlikuje od prethodnih po tome što istraživači svjesno guraju ispitanike na odgovore koji su im korisni za “uspješno” izvješće. Česte metode manipulacije su iluzija izbora i usmjerenost na pozitivne osobine. Tipično, menadžeri koji proučavaju pozitivne rezultate ankete ne razmišljaju o ispravnom tumačenju podataka. Ipak, vrijedi objektivno pogledati sam upitnik: koja je njegova logika, ima li upitnik određenu liniju, jesu li pozitivni i negativni odgovori ravnomjerno raspoređeni. Druga uobičajena tehnika za "razvlačenje" podataka je zamjena pojmova. Na primjer, ako je većina zaposlenika ocijenila novi program poticaja kao "zadovoljavajući", izvješće bi moglo pokazati da je "većina zaposlenika tvrtke zadovoljna novim programom poticaja".
Izvor: www.habr.com