כיצד תשובות "נכונות" של נשאלים יכולות לעוות את תוצאות הסקר ללא הכר

בעת ביצוע מחקר ניתנת תשומת לב רבה לאיסוף נתונים, כך שכאשר נאספות תשובות הנשאלים, הן מתקבלות אפריוריות כנכונות, והדו"ח המבוסס על תשובות מסוג זה הינו אובייקטיבי. עם זאת, לעתים קרובות נוצרים מצבים כאשר בחינה מפורטת יותר של תשובות בודדות מגלה אי הבנות ברורות של המשיבים לגבי נוסח הסקר או הנחיות השאלות.

1. אי הבנה של מונחים מקצועיים או מילים מסוימות. בעת עריכת סקר, כדאי לשקול לאילו קבוצות של נשאלים הוא מיועד: גילם ומעמדם של משתתפי הסקר, האם הם מתגוררים בערים גדולות או בכפרים מרוחקים וכו'. כדאי להשתמש בזהירות במונחים מיוחדים ובסלנג שונה - אולי לא כל הנשאלים מבינים אותו או שלא כולם מבינים אותו באותה צורה. עם זאת, לעתים קרובות אי הבנה כזו אינה גורמת למשיב לנטוש את הסקר (מה שכמובן לא רצוי), והוא עונה באקראי (שזה אפילו יותר לא רצוי בגלל עיוות הנתונים).

2. אי הבנה של השאלה. חוקרים רבים משוכנעים שלכל משיב יש דעה חד משמעית ומנוסחת על כל נושא. זה לא נכון. לפעמים קשה למשתתפי הסקר לענות על השאלה, מאחר שמעולם לא חשבו על הנושא בכללותו או על הנושא מנקודת מבט זו. קושי זה עלול לגרום למשיב לנטוש את הסקר, או להגיב לחלוטין לא אינפורמטיבי. עזרו למשתתפי הסקר להגיב על ידי ניסוח השאלה בצורה ברורה יותר והצעת מגוון אפשרויות תגובה.

מקור: news.sportbox.ru

3. אי הבנת הוראות הסקר או שאלות בודדות. כמו שאר השאלון, יש להתאים את נוסח ההנחיות לכל קבוצות המשיבים המיועדים. נסו להימנע ממספר רב של שאלות שבהן עליכם לסמן מספר מסוים של תשובות ("סמן את שלושת החשובות ביותר...") או בכל השאלות הללו, קבע את אותו מספר תשובות שיש לסמן. כדאי גם לצמצם סוגי שאלות מורכבות (מטריצות, דירוג וכו'), להחליפן בשאלות פשוטות יותר. אם אתה חושב שהמשיבים יכולים לענות על השאלון מטלפון נייד, נסה לפשט את מבנה הסקר עוד יותר.

4. אי הבנה של סולם הרייטינג. בעזרת סולם הדירוג בשאלון, הסבירו לנשאלים את משמעותו, גם אם היא נראית לכם ברורה. לדוגמה, הסולם הרגיל מ-1 עד 5 מובן בדרך כלל באנלוגיה לשיטת הציונים בבית הספר, אך לפעמים המשיבים מסמנים "1", ומייחסים לו את הערך של המקום הראשון. בסולמות מילוליים עדיף להימנע מקריטריונים סובייקטיביים. לדוגמה, הסולם "לעולם לא - לעתים רחוקות - לפעמים - לעתים קרובות" הוא מאוד סובייקטיבי. במקום זאת, כדאי להציע ערכים ספציפיים ("פעם בחודש" וכו').

5. הערכות הכללה-חיוביות וממוצעות. הנטייה של המשיבים להערכות חיוביות בדרך כלל מתערבת, למשל, בסקרים של משתמשי תוכנה ובמחקרים דומים אחרים. אם בסך הכל המשתמש מרוצה מהתוכנית שלך, קשה לו לחלק אותה לחלקים ולהעריך בנפרד את החשבון האישי שלו, פתרון פונקציונלי חדש וכו'. סביר להניח שהוא יניח ציון גבוה בכל מקום. כן, הדוח על תוצאות הסקר ייראה חיובי מאוד, אך התוצאות לא יאפשרו הערכה ריאלית של המצב.
דירוגים ממוצעים בדרך כלל מפריעים, למשל, בהערכת כוח אדם של 360 מעלות. עובדים נוטים לתת ציון ממוצע לכל הכישורים: אם היחס כלפי עמית חיובי, בתוצאות תראה ציונים מוערכים בכל השאלון, אם יש מתח עם עמית, אז אפילו תכונות המנהיגות החזקות שלו ללא ספק יהיו לזלזל.

בשני המקרים, סביר לחשב היטב את אפשרויות התשובה, ולהחליף את הסולמות הרגילים בתשובות מילוליות מפורטות לכל שאלה בנפרד.

6. מניפולציה של דעות. נקודה זו שונה מהקודמת בכך שהחוקרים דוחפים במודע את הנשאלים לתשובות שמועילות להם לצורך דיווח "מוצלח". שיטות תכופות של מניפולציה הן אשליה של בחירה והתמקדות במאפיינים חיוביים. בדרך כלל, מנהלים החוקרים תוצאות סקר חיוביות אינם חושבים על הפרשנות הנכונה של הנתונים. עם זאת, כדאי להסתכל אובייקטיבית על השאלון עצמו: מה ההיגיון שלו, האם לשאלון יש קו מסוים, האם התשובות החיוביות והשליליות מחולקות באופן שווה. טכניקה נפוצה נוספת ל"מתיחת" נתונים היא החלפת מושגים. לדוגמה, אם רוב העובדים דירגו את תוכנית התמריצים החדשה כ"משביעת רצון", הדוח עשוי להראות כי "רוב עובדי החברה מרוצים מתוכנית התמריצים החדשה".

מקור: www.habr.com