응답자의 "올바른" 답변이 인식할 수 없을 정도로 설문 조사 결과를 왜곡할 수 있는 방법

연구를 수행할 때 데이터 수집에 많은 주의를 기울이기 때문에 응답자의 답변을 수집할 때 정답으로 선험적으로 인정되며, 이러한 답변을 바탕으로 한 보고서는 객관적입니다. 그러나 개별 답변을 보다 자세히 조사한 결과 설문 조사 문구나 질문 지침에 대한 응답자의 명백한 오해가 드러나는 상황이 자주 발생합니다.

1. 전문 용어 또는 특정 단어에 대한 오해. 설문 조사를 작성할 때 설문 조사 참가자의 나이와 지위, 대도시 또는 외딴 마을에 거주하는지 여부 등 대상 응답자 그룹을 고려할 가치가 있습니다. 특별한 용어와 다른 속어를 주의해서 사용할 가치가 있습니다. 모든 응답자가 이해하지 못하거나 같은 방식으로 이해하지 못할 수도 있습니다. 그러나 종종 그러한 오해로 인해 응답자가 설문 조사를 포기하지 않고(물론 바람직하지 않음) 무작위로 응답합니다(데이터 왜곡으로 인해 더욱 바람직하지 않음).

2. 질문에 대한 오해. 많은 연구자들은 각 응답자가 각 문제에 대해 모호하지 않고 명확하게 공식화된 의견을 가지고 있다고 확신합니다. 이것은 잘못된 것입니다. 설문 조사 참가자는 주제 전체 또는 이러한 관점에서 주제에 대해 생각해 본 적이 없기 때문에 질문에 대답하기 어려운 경우가 있습니다. 이러한 어려움으로 인해 응답자는 설문 조사를 중단하거나 전혀 정보가 없는 답변을 할 수 있습니다. 질문을 보다 명확하게 구성하고 다양한 응답 옵션을 제공하여 설문조사 참가자가 답변하도록 돕습니다.

출처: news.sportbox.ru

3. 설문 조사 지침 또는 개별 질문을 이해하지 못함. 설문지의 나머지 부분과 마찬가지로 지침의 문구는 의도된 모든 응답자 그룹에 맞게 조정되어야 합니다. 특정 수의 답변을 표시해야 하는(“가장 중요한 세 가지를 표시하십시오...”) 많은 수의 질문을 피하거나 이러한 모든 질문에서 표시해야 하는 동일한 수의 답변을 결정하십시오. 복잡한 유형의 질문(행렬, 순위 등)을 줄이고 간단한 질문으로 대체하는 것도 가치가 있습니다. 응답자가 휴대폰으로 설문에 응답할 수 있다고 생각되면 설문 조사 구조를 더욱 단순화하십시오.

4. 등급 척도에 대한 오해. 설문지의 등급 척도를 사용하여 응답자에게 그 의미가 명백해 보이더라도 설명하십시오. 예를 들어, 1에서 5까지의 일반적인 척도는 일반적으로 학교 등급 시스템과 유추하여 이해되지만 때로는 응답자가 "1"을 표시하여 1 등의 가치를 부여합니다. 구두 척도에서는 주관적인 기준을 피하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "절대-드물게-때때로-자주" 척도는 매우 주관적입니다. 대신 특정 값("한 달에 한 번" 등)을 제안할 가치가 있습니다.

5. 일반화-긍정적이고 평균적인 추정치. 일반적으로 긍정적인 평가를 하는 응답자의 경향은 예를 들어 소프트웨어 사용자에 대한 설문 조사 및 기타 유사한 연구에서 종종 방해가 됩니다. 전체적으로 사용자가 귀하의 프로그램에 만족한다면 프로그램을 부분으로 나누고 개인 계정, 새로운 기능 솔루션 등을 별도로 평가하기가 어렵습니다. 아마도 그는 모든 곳에서 높은 점수를 받을 것입니다. 예, 설문 조사 결과에 대한 보고서는 매우 긍정적으로 보이지만 그 결과는 상황에 대한 현실적인 평가를 허용하지 않습니다.
예를 들어 360도 인사 평가에서 평균 등급은 종종 방해가 됩니다. 직원은 모든 역량에 대해 평균 점수를 부여하는 경향이 있습니다. 동료에 대한 태도가 긍정적이면 결과에서 전체 설문지에서 과대 평가 된 점수를 볼 수 있으며 동료와 긴장이 있으면 분명히 강력한 리더십 자질도 과소 평가.

두 경우 모두 일반적인 척도를 각 개별 질문에 대한 자세한 구두 답변으로 대체하여 답변 옵션을 신중하게 해결하는 것이 합리적입니다.

6. 의견 조작. 이 점은 연구원들이 "성공적인" 보고서를 위해 응답자들에게 자신에게 유익한 답변을 의식적으로 밀어붙인다는 점에서 이전과 다릅니다. 빈번한 조작 방법은 선택의 환상과 긍정적인 특성에 초점을 맞추는 것입니다. 일반적으로 긍정적인 설문 조사 결과를 연구하는 관리자는 데이터의 올바른 해석에 대해 생각하지 않습니다. 그러나 설문지 자체를 객관적으로 살펴볼 가치가 있습니다. 논리가 무엇인지, 설문지가 특정 라인을 가지고 있는지, 긍정적이고 부정적인 답변이 고르게 분포되어 있는지 여부입니다. 데이터를 "확장"하는 또 다른 일반적인 기술은 개념을 대체하는 것입니다. 예를 들어 직원 대다수가 새 인센티브 프로그램을 "만족"으로 평가한 경우 보고서에는 "회사 직원 대다수가 새 인센티브 프로그램에 만족한다"고 표시될 수 있습니다.

출처 : habr.com