Pri izvajanju raziskave je veliko pozornosti namenjeno zbiranju podatkov, zato so odgovori anketirancev, ko so zbrani, a priori sprejeti kot pravilni, poročilo na podlagi takih odgovorov pa velja za objektivno. Pogosto pa pride do situacij, ko se pri podrobnejšem pregledu posameznih odgovorov ugotovi očitno nerazumevanje respondentov besedila ankete ali navodil za vprašanja.
1. Nerazumevanje strokovnih izrazov ali določenih besed. Pri sestavljanju ankete je vredno upoštevati, katerim skupinam anketirancev je namenjena: starost in status udeležencev ankete, ali živijo v velikih mestih ali oddaljenih vaseh itd. Posebne izraze in raznovrsten sleng uporabljajte previdno – morda ne bo vsem jasno ali pa ga vsi ne razumejo enako. Vendar pogosto takšno nerazumevanje ne povzroči, da respondent opusti anketo (kar bi bilo seveda nezaželeno) in odgovarja naključno (kar je zaradi popačenja podatkov še bolj nezaželeno).
2. Napačno razumevanje vprašanja. Številni raziskovalci so prepričani, da ima vsak anketiranec o vsakem vprašanju nedvoumno in jasno oblikovano mnenje. To je narobe. Včasih udeleženci ankete težko odgovorijo na vprašanje, ker nikoli niso razmišljali o temi kot celoti ali o temi s tega vidika. Ta zapletenost lahko povzroči, da anketiranec opusti anketo ali pa odgovarja na popolnoma neinformativen način. Pomagajte udeležencem ankete odgovoriti tako, da jasneje oblikujete vprašanje in ponudite različne možnosti odgovora.
Vir: news.sportbox.ru
3. Nerazumevanje navodil ankete ali posebnih vprašanj. Tako kot pri vseh besedilih vprašalnika mora biti tudi besedilo navodil prilagojeno vsem skupinam predvidenih anketirancev. Poskusite se izogniti velikemu številu vprašanj, kjer morate označiti točno določeno število odgovorov (»Označite tri najpomembnejše ...«) ali pa pri vseh takih vprašanjih določite enako število odgovorov, ki jih je treba označiti. Prav tako je vredno zmanjšati zapletene vrste vprašanj (matrice, lestvice itd.) in jih nadomestiti s preprostejšimi. Če menite, da anketiranci morda odgovarjajo na anketo z mobilnega telefona, poskusite zasnovo ankete še bolj poenostaviti.
4. Nerazumevanje ocenjevalne lestvice. Ko v vprašalniku uporabljate ocenjevalno lestvico, anketirancem razložite njen pomen, tudi če se vam zdi očiten. Na primer, znano lestvico od 1 do 5 običajno razumemo po analogiji s šolskim sistemom ocenjevanja, včasih pa anketiranci označijo "1" in ji pripišejo vrednost prvega mesta. Pri verbalnih lestvicah se je bolje izogibati subjektivnim merilom. Na primer, lestvica "nikoli - redko - včasih - pogosto" je zelo subjektivna. Namesto tega je vredno ponuditi posebne vrednosti ("enkrat na mesec" itd.).
5. Posploševanje pozitivnih in povprečnih ocen. Nagnjenost anketirancev k na splošno pozitivnim ocenam pogosto posega na primer v ankete uporabnikov programske opreme in druge podobne študije. Če je uporabnik na splošno zadovoljen z vašim programom, ga težko razdeli na dele in ločeno oceni svoj osebni račun, novo funkcionalno rešitev itd. Najverjetneje bo povsod dal visoko oceno. Da, anketno poročilo bo videti zelo pozitivno, vendar rezultati ne bodo omogočali realne ocene stanja.
Povprečne ocene so pogosto v napoto, na primer pri 360-stopinjskem ocenjevanju osebja. Zaposleni ponavadi dajejo povprečno oceno za vse kompetence: če je odnos do sodelavca pozitiven, boste v rezultatih videli napihnjene ocene na celotnem vprašalniku, če je odnos s sodelavcem napet, bodo tudi njegove očitno močne vodstvene lastnosti biti podcenjen.
V obeh primerih je pametno skrbno preučiti možnosti odgovorov in zamenjati običajne lestvice s podrobnimi besednimi odgovori za vsako posamezno vprašanje.
6. Manipulacija z mnenji. Ta točka se od prejšnjih razlikuje po tem, da raziskovalci zavestno spodbujajo anketirance, da odgovorijo na odgovore, ki so zanje ugodni za "uspešno" poročilo. Pogosti načini manipulacije vključujejo iluzijo izbire in osredotočenost na pozitivne lastnosti. Običajno menedžerji, ki preučujejo pozitivne rezultate raziskav, ne razmišljajo o pravilni interpretaciji podatkov. Vendar pa je vredno objektivno pogledati sam vprašalnik: kakšna je njegova logika, ali ima vprašalnik določeno vrstico, ali so pozitivne in negativne možnosti odgovorov enakomerno porazdeljene. Druga pogosta tehnika za "raztezanje" podatkov je zamenjava konceptov. Na primer, če je večina zaposlenih nov program spodbud ocenila kot »zadovoljiv«, lahko poročilo navaja, da je »večina zaposlenih v podjetju zadovoljna z novim programom spodbud«.
Vir: www.habr.com