在進行研究時，非常注重數據的收集，因此當收集到受訪者的答案時，他們的答案被先驗地接受為正確的，基於這些答案的報告是客觀的。 然而，當對個別答案進行更詳細的檢查後，往往會發現受訪者對調查措辭或問題說明存在明顯的誤解。
1. 對專業術語或某些詞語的誤解。 在編制調查時，值得考慮的是哪些受訪者群體：調查參與者的年齡和地位，他們是住在大城市還是偏遠鄉村等。 值得謹慎使用特殊術語和不同的俚語 - 並非所有受訪者都理解或併非所有人都以相同的方式理解。 但往往這樣的誤解並沒有導致受訪者放棄調查（這當然是不可取的），而是隨意回答（由於數據失真，這更不可取）。
2. 對問題的誤解。 許多研究人員相信，每個受訪者對每個問題都有明確且明確表達的意見。 這是錯誤的。 有時，調查參與者很難回答這個問題，因為他們從未從整體上或從這個角度考慮過該主題。 這種困難可能會導致受訪者放棄調查，或者回答完全沒有信息。 通過更清晰地表述問題並提供多種回答選項來幫助調查參與者回答問題。
資料來源：news.sportbox.ru
3. 未能理解調查說明或個別問題。 與調查問卷的其餘部分一樣，說明的措辭應適合所有預期受訪者群體。 盡量避免需要標記特定數量答案的大量問題（“標記最重要的三個......”），或者在所有此類問題中，確定需要標記的相同數量的答案。 還值得減少複雜類型的問題（矩陣、排名等），用更簡單的問題代替它們。 如果您認為受訪者可以通過手機回答問卷，請嘗試進一步簡化調查結構。
4. 對評級量表的誤解。 使用問卷中的評分量表，向受訪者解釋其含義，即使對您來說這很明顯。 例如，通常從 1 到 5 的等級通常被類比於學校的評分系統來理解，但有時受訪者會標記“1”，將第一名的價值歸於它。 在口頭量表中，最好避免主觀標準。 例如，“從不-很少-有時-經常”的量表是非常主觀的。 相反，值得建議具體值（“每月一次”等）。
5. 概括積極和平均估計。 例如，受訪者傾向於做出普遍積極的評價通常會干擾對軟件用戶的調查和其他類似研究。 如果總體上用戶對您的程序感到滿意，他很難將其分成幾個部分並單獨評估他的個人帳戶、新的功能解決方案等。 十有八九，他會處處打出高分。 是的，關於調查結果的報告看起來非常積極，但結果無法對情況進行現實的評估。
例如，在 360 度人員評估中，平均評分通常會成為障礙。 員工傾向於給所有能力打一個平均分：如果對同事的態度是積極的，在結果中你會看到整個問卷的分數被高估，如果與同事關係緊張，那麼即使他明顯很強的領導素質也會被高估低估了。
在這兩種情況下，仔細計算答案選項是合理的，用每個問題的詳細口頭回答代替通常的量表。
6. 意見的操縱。 這一點與前面的不同之處在於，研究人員有意識地將受訪者推向對他們有益的答案，以獲得“成功”的報告。 頻繁的操縱方法是選擇的錯覺和對積極特徵的關注。 通常，研究正面調查結果的經理不會考慮對數據的正確解釋。 然而，客觀地看一下問卷本身是值得的：它的邏輯是什麼，問卷是否有一定的線，正負答案是否均勻分佈。 “拉伸”數據的另一種常用技術是概念替換。 例如，如果大多數員工將新的激勵計劃評為“滿意”，則報告可能會顯示“公司的大多數員工對新的激勵計劃感到滿意”。
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