Umfrageforschung: Definition und Methoden

Bei einer Umfrage werden mehrere Fragen zu den Perspektiven oder Erfahrungen der Befragten zu einem bestimmten Thema gestellt. Die Durchführung von Umfragen kann Marktforschern und Wissenschaftlern dabei helfen, die Sichtweisen einer Zielpopulation zu verstehen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Lassen Sie uns untersuchen, wie die Umfrageforschung Ihnen helfen kann, Trends zu erkennen und ein tieferes Verständnis für die Perspektiven Ihrer Befragten zu gewinnen.

Warum sind Umfragen in der Forschung nützlich?

Wenn Forscher Umfragedaten erheben, tun sie dies häufig, um die Sichtweisen und Erfahrungen der Befragten zu analysieren und daraus Rückschlüsse auf die Meinungen oder Neigungen dieser Personengruppe zu ziehen. Forschungsumfragen können zur Untersuchung fast aller Themen verwendet werden, z. B.:

• Kundenbefragungen, um Erkenntnisse über Kunden für die Marktforschung zu gewinnen
• Volkszählungsumfragen zur Erhebung demografischer Daten
• Umfragen zur Bedarfsanalyse für Institutionen, um zukünftige Strategien zu planen
• NPS-Umfragen (Net Promoter Score) zur Bewertung der Kundenerfahrung und -loyalität
• Offene Umfragen zur Erhebung von Daten für die qualitative Forschung

Was ist die Analyse von Umfragedaten?

Die Forschungsfragen und Ziele der Studie bilden die Grundlage für den Umfrageentwurf und den Umfragebericht. Ein gutes Umfragedesign wiederum ermöglicht es den Forschern, bei der Analyse der Umfragedaten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die Methoden der Umfrageanalyse zielen darauf ab, aus den Daten der Umfragen wertvolle Erkenntnisse über ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Personengruppe zu gewinnen.

Umfragen verstehen und auswerten

Die Art der gestellten Fragen bestimmt die Methoden zur Analyse der Umfragedaten und die Schlussfolgerungen, die aus den Antworten der Befragten gezogen werden können. Multiple-Choice-Fragen lassen sich beispielsweise schnell und einfach auswerten, während Fragen mit offenen Antworten wesentlich umfangreichere Daten liefern können.

Es gibt noch weitere Aspekte, die sich auf die Gestaltung der Umfrage und damit auf die Methoden zur Analyse der Umfragedaten auswirken:

• Erreichen einer ausreichenden Anzahl von Personen und Motivierung zur Beantwortung der Umfrage
• Sicherstellen, dass die Umfragefragen richtig verstanden werden, um wertvolle Daten von den Befragten zu sammeln
• Gestaltung einer Umfrage, die die Befragten ausfüllen, ohne unvollständige Antworten zu geben
• Entscheidung zwischen persönlichen Umfragen und Online-Umfragen bei der Datenerfassung

Schauen wir uns die verschiedenen Arten von Umfragefragen an, um zu verstehen, welche Fragen für die verschiedenen Ziele eines Forschers oder Datenwissenschaftlers am besten geeignet sind.

Arten von Fragen

Bei Umfragen wird in der Regel eine Reihe von Fragen an eine Zielgruppe gestellt (z. B. an die Kunden eines Unternehmens, eine bestimmte demografische Gruppe usw.). Bei Umfragen werden verschiedenen Personen dieselben Fragen gestellt, um den Forschern Vergleichsdaten zwischen den Befragten und aggregierte Daten zu liefern, die die Perspektiven einer Gruppe darstellen.

Abgeschlossene Fragen

Ein gängiger Fragetyp in der Umfrageforschung sind die geschlossenen Fragen. Diese Fragen können Ja/Nein-Optionen, Wahr/Falsch-Optionen oder eine erweiterte Liste von Multiple-Choice-Optionen enthalten, aus denen die Befragten wählen können.

Vorteile von Fragen mit geschlossenen Antworten

Enge Fragen sind aufgrund ihrer Einfachheit am leichtesten zu beantworten und zu analysieren. Die Forscher können die Antworten in quantitative Daten mit numerischen Werten für die statistische Analyse umwandeln, wenn es nur eine bestimmte Anzahl von Antworten gibt.

Eine Kreuztabellenanalyse kann auch Muster erkennen. Bei der Analyse von Daten aus einer Umfrage über Lebensstilentscheidungen interessieren sich die Forscher beispielsweise für den Prozentsatz der Personen, die angeben, dass sie mehr als sechs Stunden pro Nacht schlafen und zweimal pro Woche Sport treiben.

Um eine Kreuztabellierung zu ermöglichen, müssen in einer Umfrage Fragen zu den Schlaf- und Bewegungsgewohnheiten der Befragten gestellt werden, die jeweils eine Liste mit Auswahlmöglichkeiten enthalten (z. B. "weniger als sechs Stunden Schlaf", "mehr als sechs Stunden Schlaf" usw.). Bei der Analyse der Umfragedaten kann überprüft werden, wie viele der Befragten eine bestimmte Kombination von Antwortmöglichkeiten gewählt haben (z. B. "mehr als sechs Stunden Schlaf" und "zweimal pro Woche Sport").

Die Ergebnisse der geschlossenen Fragen können auch zur Formulierung von Fragen für andere Forschungsmethoden wie Interviews und Fokusgruppen beitragen, wenn die Umfrageteilnehmer weiter befragt werden.

Herausforderungen für geschlossene Fragen

Enge Fragen schränken die Bandbreite der möglichen Antworten ein. Wenn in einer Umfrage zum Beispiel gefragt wird, welche Art von Sport ein Befragter betreibt, ist es wahrscheinlich unmöglich, alle auf einmal aufzulisten. Daher kann es vorkommen, dass bei geschlossenen Fragen andere mögliche Antworten ausgelassen werden.

Fragen mit Likert-Skala

Bei einer speziellen Art von Fragen mit geschlossenem Ende werden die Befragten aufgefordert, aus einer Reihe von Zahlen auszuwählen. Einige Beispiele für Likert-Skala-Fragen umfassen:

• Bewerten Sie, wie zufrieden Sie mit diesem Produkt sind
• Bewerten Sie die Wahrscheinlichkeit, dass Sie diese Dienstleistung wieder in Anspruch nehmen werden
• Bewerten Sie, wie vertraut Sie mit diesem Thema sind

Umfragen wie diese sind fast immer mit einer numerischen Skala versehen (z. B. eins bis fünf). Nehmen wir das letzte Umfrageelement als Beispiel: Eine Eins auf einer Fünf-Punkte-Skala kann für wenig bis gar keine Vertrautheit stehen, während eine Fünf für völlige Vertrautheit stehen kann.

Vorteile von Fragen mit Likert-Skala

Bei Fragen mit Likert-Skala ist es einfach, eine Analyse der Umfrageergebnisse durchzuführen, da die Antworten in einem geordneten Bereich auf einer Intervallskala liegen, im Gegensatz zu anderen Fragen mit geschlossenem Ende, bei denen einige Elemente möglicherweise nicht miteinander verbunden sind (z. B. Badminton und Fußball in einer Liste der Lieblingssportarten). Folglich können Forscher Fragen mit Likert-Skala verwenden, wenn sie eine quantitative Analyse eines geordneten Phänomens durchführen wollen (z. B. Grad der Zufriedenheit, Bereitschaft, etwas zu tun usw.).

Herausforderungen für Fragen mit Likert-Skala

Die Zahlen in einer Likert-Skala stehen in der Regel für unterschiedliche Werte und sind offen für Interpretationen. Wenn zum Beispiel jemand auf einer fünfstufigen Skala die Zahl drei wählt, um seine Zufriedenheit mit einem Produkt anzugeben, bedeutet das, dass er unschlüssig ist oder dass er sich zwischen den guten und den schlechten Seiten des Produkts ausgeglichen fühlt?

Ohne weitere Nachforschungen oder tiefer gehende Fragen ist es unmöglich, mehr über die Antworten zu erfahren. Forscher können davon profitieren, die Umfrageergebnisse mit anderen Formen von Daten zu kombinieren, z. B. mit Interviews und Beobachtungen. Darüber hinaus können offene Fragen in die Umfrage aufgenommen werden, um den Befragten die Möglichkeit zu geben, ihre Antworten im Detail zu erläutern.

Offene Fragen

Menschen sind sehr unterschiedlich und haben verschiedene Einstellungen und Einsichten. Forscher sollten daher in Erwägung ziehen, Fragen mit offenem Ende zu stellen, um ein Thema oder Phänomen effektiv zu analysieren.

Vorteile von offenen Fragen

Die Befragten können in einer offenen Frage freien Text schreiben, anstatt aus einer Liste von Antworten zu wählen. Dies ist hilfreich, wenn die Liste der möglichen Antworten auf eine Frage (z. B. "Wer ist Ihr Lieblingssportler?") zu lang ist oder es schwierig ist, im Voraus eine sinnvolle Liste von Antworten zu erstellen.

Ein weiterer Vorteil ist, dass die Befragten detaillierte Antworten geben können. Bei einer Umfrage zur Kundenerfahrung werden die Befragten beispielsweise gefragt, wie sie ein Produkt oder eine Dienstleistung erlebt haben. In einem solchen Fall braucht ein Befragter möglicherweise mindestens einen Absatz, um eine ausreichende Antwort zu geben, und diese Fragen können reichhaltige qualitative Daten liefern. Außerdem bieten offene Fragen den Teilnehmern die Möglichkeit, ihre Gedankengänge zu erläutern oder andere Aspekte zu erwähnen, die der Forscher oder frühere Studien möglicherweise nicht berücksichtigt haben.

Stichprobenstrategien in der Umfrageforschung

Die bloße Bestimmung der Anzahl der Befragten, die für Ihre Umfrage erforderlich sind, reicht für eine gründliche Untersuchung nicht aus. Das Verständnis und die Anwendung der richtigen Stichprobenstrategie in der Umfrageforschung ist entscheidend, um repräsentative und hilfreiche Ergebnisse zu erzielen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Befragten, die in Ihre Umfrage einbezogen werden, gut zu Ihren Forschungszielen passen und wertvolle Erkenntnisse über das Forschungsthema oder die Gruppe, die Sie untersuchen, liefern können.

Wahrscheinlichkeitsstichproben

Bei einer Wahrscheinlichkeitsstichprobe hat jede Person in Ihrer Zielpopulation die gleiche Chance, für die Teilnahme an der Umfrage ausgewählt zu werden. Diese Art der Stichprobenziehung ermöglicht es Ihnen, anhand der Umfragedaten Verallgemeinerungen über die Grundgesamtheit zu treffen. Es gibt verschiedene Unterarten von Wahrscheinlichkeitsstichproben, wie z. B. einfache Zufallsstichproben, systematische Stichproben, geschichtete Stichproben und Cluster-Stichproben.

Wahrscheinlichkeitsstichproben können jedoch zeitaufwändig und kostspielig sein, da sie umfassende Listen potenzieller Befragter erfordern und oft einen größeren Stichprobenumfang erfordern, um die Repräsentativität sicherzustellen. Darüber hinaus sind statistische Signifikanz und Verallgemeinerbarkeit typischerweise Ziele quantitativer Forschungsmethoden, so dass dies beispielsweise bei Studien mit gemischten Methoden besonders wichtig ist, während es bei Studien, die hauptsächlich einen qualitativen Ansatz verfolgen, weniger relevant ist.

Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben

Bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe hingegen wird keine Zufallsauswahl getroffen. Bei dieser Methode haben einige Personen eine größere Chance, ausgewählt zu werden, als andere, oder die Auswahl erfolgt absichtlich durch den Forscher. Beispiele für Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben sind die Zufallsstichprobe, die theoretische Stichprobe, die wertende oder zielgerichtete Stichprobe, die Quotenstichprobe und die Schneeballstichprobe.

Diese Methode ist zwar in der Regel einfacher und weniger kostspielig als die Wahrscheinlichkeitsstichprobe, hat aber den Nachteil, dass sie möglicherweise keine repräsentative Stichprobe der Grundgesamtheit ergibt, was die Verallgemeinerung der Ergebnisse erschwert. Dies kann bei quantitativen Methoden oder Studien mit gemischten Methoden ein erheblicher Nachteil sein. In der qualitativen Forschung werden jedoch häufig gezielte und theoretische Stichproben bevorzugt, da sie den Forschern dabei helfen sicherzustellen, dass sie detaillierte Daten von Teilnehmern erheben, die Licht auf die Forschungsfrage werfen oder dazu beitragen können, den konzeptionellen Rahmen des Forschers zu vervollständigen.

Wie entscheidet man, welche Stichprobenstrategie man verwendet?

Die Wahl zwischen Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobenstrategien hängt von verschiedenen Faktoren ab. Zu diesen Faktoren gehören Ihre Forschungsziele, die verfügbaren Ressourcen (Zeit, Geld und Personal), die Art der Grundgesamtheit und der Grad der erforderlichen Genauigkeit. Sie sollten diese Faktoren sorgfältig abwägen, wenn Sie sich für eine Methode entscheiden, die Sie bei Ihrer Untersuchung anwenden wollen. Denken Sie daran, dass das Hauptziel darin besteht, eine Methode zu wählen, die Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Forschungsfrage am besten hilft, wobei Sie Ihre Ressourcen und Beschränkungen berücksichtigen müssen.

Gestaltung effektiver Umfragen

Die Erstellung effektiver Umfragefragen ist eine Kunst, die Klarheit, Relevanz und Präzision miteinander verbindet. Mit guten Fragen lassen sich genaue Daten erfassen, die die Perspektiven und Erfahrungen der Befragten widerspiegeln. Umgekehrt können schlecht konzipierte Fragen die Datenerhebung erschweren und die Fähigkeit des Forschers beeinträchtigen, aussagekräftige Schlussfolgerungen aus seiner Umfrage zu ziehen.

Klare und prägnante Fragen schreiben

Klare und prägnante Fragen sind bei der Gestaltung von Umfragen von entscheidender Bedeutung. Die Befragten sollten in der Lage sein, die Frage leicht zu verstehen, ohne dass sie Vermutungen darüber anstellen müssen, was Sie fragen. Vermeiden Sie komplexe Wörter, Fachjargon oder lange Sätze. Wenn die Frage zu lang ist, verliert der Befragte möglicherweise das Interesse oder versteht nicht ganz, was gefragt wird. Seien Sie bei Ihren Fragen spezifisch und direkt, um sicherzustellen, dass Sie aussagekräftige Daten sammeln.

Verzerrungen und Suggestivfragen vermeiden

Eine der Hauptfallen bei der Gestaltung von Umfragefragen ist die Verzerrung. Voreingenommene Fragen können die Befragten zu einer bestimmten Antwort verleiten und so Ihre Ergebnisse verfälschen. Eine Frage, die beispielsweise lautet: "Glauben Sie nicht, dass unser Produkt das beste auf dem Markt ist?", ist irreführend, weil sie suggeriert, dass unser Produkt überlegen ist. Stattdessen könnten Sie fragen: "Wie würden Sie unser Produkt im Vergleich zu anderen auf dem Markt erhältlichen Produkten bewerten?" Diese Formulierung ist neutral und gibt dem Befragten die Möglichkeit, seine eigene Meinung zu äußern.

Neutrale Sprache verwenden

Eine neutrale Sprache ist wichtig, um ehrliche Antworten zu erhalten. Es ist wichtig, dass die Formulierung Ihrer Fragen die Antwort des Befragten nicht beeinflusst. Verwenden Sie Begriffe, die nicht kontrovers sind und weder positiv noch negativ konnotiert sind. Anstatt beispielsweise zu fragen: "Wie würden Sie diese hervorragende medizinische Behandlung bewerten?", könnten Sie fragen: "Wie würden Sie diese medizinische Behandlung bewerten?" So können sich die Befragten ihre eigene Meinung bilden und äußern.

Strukturierung Ihrer Umfrage

Die Struktur Ihrer Umfrage kann die Qualität der Antworten, die Sie erhalten, erheblich beeinflussen. Eine gut strukturierte Umfrage ist logisch aufgebaut, respektiert die Zeit der Befragten und erfasst die Informationen, die Sie für Ihre Forschung benötigen.

Eine Umfrage, die durch eine logische Struktur und einen leicht verständlichen Inhalt eine Ermüdung der Befragten verhindert, zeugt von Respekt vor ihrer Zeit und ihrem Denkprozess. Sie kann auch die Qualität Ihrer Daten erheblich verbessern, indem sie das Risiko von Abbrüchen oder übereilten Antworten verringert. Berücksichtigen Sie bei der Gestaltung Ihrer Umfragestruktur stets die Erfahrungen der Befragten.

Logische Reihenfolge der Fragen

Ein logischer Ablauf der Fragen erleichtert das Verständnis der Befragten und erhöht die Kohärenz der Antworten. Beginnen Sie mit allgemeinen Fragen und gehen Sie nach und nach zu spezifischeren Fragen über. Sie können auch mit weniger heiklen Fragen beginnen, um Vertrauen aufzubauen, und dann zu heiklen oder persönlichen Themen übergehen. Wenn Sie mehrere Fragen zum gleichen Thema stellen, gruppieren Sie sie, um die Umfrage übersichtlicher zu gestalten.

Die Rolle demografischer Fragen

Demografische Fragen zu Alter, Geschlecht, Wohnort, Einkommen, Bildung und ähnlichen Themen können einen wichtigen Kontext für Ihre Analyse liefern. Achten Sie jedoch darauf, wo Sie diese Fragen in Ihrer Umfrage platzieren. Wenn sie am Anfang gestellt werden, könnten sie einige Befragte davon abhalten, die Umfrage aus Gründen des Datenschutzes auszufüllen. Daher wird häufig empfohlen, demografische Fragen am Ende zu stellen, es sei denn, sie sind für die Qualifizierung der Befragten entscheidend.

Die Anzahl der Fragen ausbalancieren

Die Anzahl der Fragen in Ihrer Umfrage kann sich auf die Beantwortungsquote und die Qualität der Antworten auswirken. Eine lange Umfrage kann potenzielle Befragte abschrecken oder sie dazu veranlassen, die Antworten übereilt zu geben.

Andererseits liefert eine sehr kurze Umfrage möglicherweise nicht die Tiefe der Informationen, die Sie benötigen. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zu finden: Stellen Sie genügend Fragen, um die erforderlichen Daten zu erfassen, aber nicht so viele, dass die Befragten überfordert sind.

Was sind die verschiedenen Arten der Umfrageforschung?

Die Art und Weise, wie Sie Ihre Umfrage durchführen, kann Einfluss darauf haben, wer antwortet und wie er sich mit Ihren Fragen auseinandersetzt. Die verschiedenen Durchführungsmethoden haben jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile.

Bei der Wahl der Erhebungsmethode sollten Sie Ihre Zielgruppe, die verfügbaren Ressourcen und die Art der Fragen berücksichtigen. Die richtige Methode für Sie wird diese Faktoren ausbalancieren, um die bestmögliche Beantwortungsquote und Datenqualität zu erreichen.

Online-Umfragen

Online-Umfragen sind aufgrund ihrer Bequemlichkeit und Kosteneffizienz sehr beliebt geworden. Sie sind schnell zu verteilen und zu erfassen, erreichen leicht große oder weit entfernte geografische Gebiete und können die Datenerfassung automatisieren. Außerdem können die Befragten bei einer Online-Umfrage in ihrem eigenen Tempo antworten.

Eine Online-Umfrage kann jedoch auch Einschränkungen haben. Sie können diejenigen ausschließen, die keinen Internetzugang haben oder nicht technisch versiert sind, wodurch eine digitale Kluft entsteht. Außerdem können Online-Umfragen niedrigere Antwortquoten haben, weil sie leicht übersehen oder ignoriert werden können.

Telefonische Umfragen

Telefonische Umfragen ermöglichen eine persönlichere Interaktion, was zu höheren Rücklaufquoten führen kann. Sie ermöglichen es dem Forscher auch, Fragen an Ort und Stelle zu klären, wenn die Befragten sie verwirrend finden.

Nachteilig ist, dass Telefonumfragen zeitaufwändiger und teurer sein können als Online-Umfragen. Sie sind auch anfälliger für Antwortverzerrungen, da sich die Befragten unter Druck gesetzt fühlen können, sozialverträgliche Antworten zu geben.

Persönliche Umfragen

Persönliche Umfragen können zu qualitativ hochwertigeren Daten führen, da sie eine umfassendere Beantwortung durch Ihre Zielgruppe ermöglichen. Sie ermöglichen auch die Aufnahme von nonverbalen Hinweisen, die zusätzliche Erkenntnisse liefern können. Außerdem lassen sich komplizierte oder heikle Fragen besser im persönlichen Gespräch klären.

Persönliche Erhebungen können jedoch am kostspieligsten und zeitaufwändigsten in der Durchführung sein. Sie schränken auch die geografische Reichweite Ihrer Umfrage ein und können zu einer Verzerrung durch den Interviewer bias führen, wenn die Anwesenheit des Interviewers die Antworten der Befragten beeinflusst.

Organisation der Umfragebeantwortungen für die Datenanalyse

Sobald Sie Ihre Umfragebeantwortungen gesammelt haben, ist der nächste wichtige Schritt, das organisieren der Daten, um die Analyse zu erleichtern. Tabellenkalkulationen und CSV-Dateien (Comma Separated Value) sind zwei gängige Formate für die Organisation von Umfragedaten. Beide Formate werden auch häufig in Software für die qualitative Datenanalyse verwendet, um die Umfrageergebnisse zu analysieren.

Denken Sie daran, dass die Konsistenz bei der Organisation Ihrer Daten entscheidend ist, unabhängig vom gewählten Format. Achten Sie darauf, dass für alle Beantwortungen dieselbe Struktur verwendet wird, und überprüfen Sie die Daten vor Beginn der Analyse stets auf Fehler oder Unstimmigkeiten. Ein geordneter und konsistenter Datensatz wird die Analysephase Ihrer Forschung erheblich erleichtern.

Tabellenkalkulationen für Umfragedaten verwenden

Tabellenkalkulationen, wie z. B. die in Excel oder Google Sheets erstellten, werden gerne zum Organisieren von Umfragedaten verwendet. In einer Tabellenkalkulation steht jede Zeile in der Regel für einen einzelnen Befragten, und jede Spalte steht für eine Frage aus der Umfrage.

Zu den Vorteilen von Tabellenkalkulationen gehören die Möglichkeit, Daten einfach zu sortieren und zu filtern, die Option, Formeln für schnelle Berechnungen zu verwenden, und die visuelle Einfachheit des Rasterformats. Tabellenkalkulationen sind außerdem mit vielen Softwarepaketen für die qualitative und quantitative Datenanalyse kompatibel.

Allerdings können Tabellenkalkulationen unhandlich werden, wenn es um sehr große Datenmengen oder komplexe Datentypen geht. Außerdem fehlt ihnen unter Umständen die Funktionalität speziellerer Datenverwaltungsprogramme, insbesondere für fortgeschrittene statistische Analysen.

CSV-Dateien für Umfragedaten verwenden

CSV-Dateien (Comma Separated Value) sind einfache Textdateien, bei denen jede Zeile eine Datenzeile darstellt und die Werte (oder Felder) durch Kommata getrennt sind. Es handelt sich dabei um ein universelles Format, das von verschiedenen Softwareanwendungen, einschließlich solcher für die qualitative Datenanalyse, weitgehend akzeptiert wird.

Ein großer Vorteil von CSV-Dateien ist ihre Einfachheit und Kompatibilität. Sie können in einer Vielzahl von Programmen geöffnet und bearbeitet werden, einschließlich einfacher Texteditoren. Das macht sie zu einer flexiblen Wahl für die Datenorganisation.

Wie Tabellenkalkulationen können CSV-Dateien jedoch bei großen oder komplexen Datensätzen schwer zu handhaben sein. Außerdem fehlen ihnen einige der fortschrittlicheren Funktionen von Tabellenkalkulationen, wie die Möglichkeit, Formeln zu verwenden oder Diagramme und Grafiken direkt in der Datei zu erstellen.