Atliekant tyrimą didelis dėmesys skiriamas duomenų rinkimui, todėl renkant respondentų atsakymus jie a priori priimami kaip teisingi, o tokiais atsakymais pagrįsta ataskaita laikoma objektyvia. Tačiau dažnai pasitaiko situacijų, kai detaliau išnagrinėjus atskirus atsakymus paaiškėja, kad respondentai aiškiai nesuprato apklausos formuluotės ar klausimų nurodymų.
1. Neteisingas profesinių terminų ar tam tikrų žodžių supratimas. Rengiant apklausą verta pagalvoti, kokioms respondentų grupėms ji skirta: koks yra apklausos dalyvių amžius ir statusas, ar jie gyvena didmiesčiuose ar atokiuose kaimuose ir pan. Specialius terminus ir įvairius žargonus reikėtų vartoti atsargiai – jis gali būti aiškus ne visiems respondentams arba ne visiems suprantamas vienodai. Tačiau dažnai toks nesusipratimas neverčia respondento atsisakyti apklausos (o tai, žinoma, būtų nepageidautina), o atsako atsitiktinai (o tai dar labiau nepageidautina dėl duomenų iškraipymo).
2. Klausimo nesupratimas. Daugelis tyrinėtojų įsitikinę, kad kiekvienas respondentas turi nedviprasmišką ir aiškiai suformuluotą nuomonę kiekvienu klausimu. Tai yra blogai. Kartais apklausos dalyviams sunku atsakyti į klausimą, nes jie niekada negalvojo apie temą kaip visumą arba apie temą iš šios perspektyvos. Dėl šio sudėtingumo respondentas gali atsisakyti apklausos arba atsakyti visiškai neinformatyviai. Padėkite apklausos dalyviams atsakyti aiškiau suformuluodami klausimą ir pasiūlydami įvairias atsakymo parinktis.
Šaltinis: news.sportbox.ru
3. Nesupratimas apklausos instrukcijų arba konkrečių klausimų. Kaip ir viso klausimyno teksto atveju, instrukcijų formuluotė turėtų būti pritaikyta visoms numatomų respondentų grupėms. Stenkitės vengti daugybės klausimų, kur reikia pažymėti konkretų atsakymų skaičių („Pažymėkite tris svarbiausius...“), arba visuose tokiuose klausimuose nustatykite tiek pat atsakymų, kuriuos reikia pažymėti. Taip pat verta sumažinti sudėtingų tipų klausimus (matricas, reitingus ir kt.), pakeisti juos paprastesniais. Jei manote, kad respondentai gali atsakyti į apklausą mobiliuoju telefonu, pabandykite dar labiau supaprastinti apklausos dizainą.
4. Neteisingas vertinimo skalės supratimas. Naudodami vertinimo skalę anketoje, paaiškinkite jos reikšmę respondentams, net jei jums tai atrodo akivaizdu. Pavyzdžiui, pažįstama skalė nuo 1 iki 5 dažniausiai suprantama pagal analogiją su mokyklos vertinimo sistema, tačiau kartais respondentai pažymi „1“, priskirdami jai pirmosios vietos reikšmę. Verbalinėse skalėse geriau vengti subjektyvių kriterijų. Pavyzdžiui, skalė „niekada – retai – kartais – dažnai“ yra labai subjektyvi. Vietoj to verta pasiūlyti konkrečias vertes („kartą per mėnesį“ ir pan.).
5. Apibendrinant teigiamus ir vidutinius įvertinimus. Respondentų tendencija iš esmės teigiamai vertinti dažnai trukdo, pavyzdžiui, programinės įrangos vartotojų apklausose ir kituose panašiuose tyrimuose. Jei vartotojas iš esmės patenkintas jūsų programa, jam sunku ją išskaidyti į dalis ir atskirai įvertinti savo asmeninę paskyrą, naują funkcinį sprendimą ir pan. Greičiausiai jis visur duos aukštą balą. Taip, apklausos ataskaita atrodys labai teigiamai, tačiau rezultatai neleis realiai įvertinti situacijos.
Vidutiniai vertinimai dažnai trukdo, pavyzdžiui, atliekant 360 laipsnių personalo vertinimus. Darbuotojai linkę vertinti visų kompetencijų balų vidurkį: jei požiūris į kolegą teigiamas, rezultatuose matysite išpūstus visos anketos balus, jei santykiai su kolega įtempti, tuomet net ir aiškiai stiprios jo lyderio savybės būti neįvertintas.
Abiem atvejais protinga atidžiai išnagrinėti atsakymų variantus, įprastus svarstykles pakeičiant išsamiais žodiniais atsakymais į kiekvieną atskirą klausimą.
6. Manipuliavimas nuomonėmis. Šis punktas skiriasi nuo ankstesnių tuo, kad mokslininkai sąmoningai verčia respondentus atsakyti į jiems palankius atsakymus už „sėkmingą“ ataskaitą. Dažni manipuliavimo metodai apima pasirinkimo iliuziją ir susitelkimą į teigiamas savybes. Paprastai vadovai, tiriantys teigiamus apklausos rezultatus, negalvoja apie teisingą duomenų interpretaciją. Tačiau į patį klausimyną verta pažvelgti objektyviai: kokia jo logika, ar anketa turi konkrečią eilutę, ar teigiami ir neigiami atsakymų variantai pasiskirstę tolygiai. Kitas įprastas duomenų „ištempimo“ metodas yra sąvokų pakeitimas. Pavyzdžiui, jei dauguma darbuotojų naują skatinimo programą įvertino kaip „patenkinamai“, ataskaitoje gali būti nurodyta, kad „dauguma įmonės darbuotojų yra patenkinti nauja skatinimo programa“.
Šaltinis: www.habr.com