Wenig komplexe Online-Umfragen lassen sich heute mit entsprechenden Tools auch ohne tiefergehende Programmierkenntnisse schnell und vergleichsweise einfach umsetzen. Das führt in der Praxis allerdings oft dazu, dass Umfragen überstürzt erstellt und durchgeführt werden, ohne dass sich im Vorfeld Gedanken über die eigentlichen Ziele der Umfrage und den dafür richtigen Fragestellungen gemacht wurden. Spätestens im Rahmen der Auswertung steht man dann vor dem Problem, was mit den erhobenen Daten überhaupt angefangen werden kann. Im schlechtesten Fall stellt man fest, dass die Antworten in der vorliegenden Form nur wenig Erkenntnisgewinn bringen und keine praktische Relevanz besitzen.
Die folgenden 5 Tipps können dir helfen, bei deiner eigenen Umfrage klassische Fehler bei der Umfrageerstellung und der Datenauswertung zu vermeiden:
1. Definiere klare Ziele und Inhalte für deine Umfrage
Überlege dir vor der Erstellung des Fragebogens, welches Ziel du mit deiner Umfrage verfolgst und welche Informationen du benötigst, um dieses Ziel zu erreichen. Achte zur Vermeidung von zu langen Fragebögen und „Datenmüll“ darauf, dass du nur die Fragen stellst und Informationen erhebst, die du wirklich zur Beantwortung deiner Fragestellung benötigst. Achte aber auch darauf, dass alle wichtigen und für die spätere Auswertung relevanten Daten (zum Beispiel zur Bestimmung des Kundentyps) mit erhoben werden.
2. Denke schon im Rahmen der Fragebogenkonzeption an die späteren Auswertung und Ergebnisdarstellung
Wenn du die konkreten Fragen und Antwortoptionen für den Fragebogen ausformulierst, solltest du dir bereits in dieser Phase der Umfrage Gedanken darüber machen, mit welchen statistischen Verfahren du die Daten auswerten und wie du die Ergebnisse präsentieren willst. Möchtest du zum Beispiel verschiedene Zufriedenheitsabfragen in Form eines kompakten Mittelwertvergleichs darstellen, müssen die Abfragen entsprechend gestaltet sein: Eine einfache Ja/Nein-Frage ermöglicht ebenso wenig die Berechnung sinnvoll interpretierbarer Mittelwerte wie die Verwendung von schiefen Skalen oder Skalen mit unterschiedlich großen Abständen zwischen den Skalenpunkten. Weiterführende statistische Verfahren, beispielsweise für Zusammenhangsanalysen, stellen jeweils spezifische Anforderungen an die Form der erhobenen Daten (zum Beispiel Skalenniveau, Anzahl der Ausprägungen der Antwortoptionen, Unabhängigkeit der Daten), die bei Bedarf ebenfalls Berücksichtigung finden sollten.
3. Führe Subgruppenanalysen durch
Nicht immer, aber in vielen Fällen helfen dir Auswertungen nach verschiedenen Subgruppen (zum Beispiel nach Alter, Kundentyp, Geschlecht) dabei, ein differenzierteres Bild der Ergebnisse deiner Umfrage zu bekommen. So kann sich ein in der Gesamtbetrachtung eher durchschnittlicher Wert im Rahmen der Subgruppenanalyse als Ergebnis von sehr gegensätzlichen Antworten zweier Gruppen herausstellen – zum Beispiel bei der Frage nach der Nutzung von Social Media, bei der eine häufige Nutzung von jüngeren der selteneren Nutzung von älteren Befragten gegenübersteht.
4. Beachte die auswertbaren Fallzahlen
Um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, muss in der Regel der Rücklauf groß genug sein und eine ausreichende Anzahl von Antworten vorliegen. Sind die Fallzahlen bei einzelnen Fragen zu gering, kann dies die Aussagekraft der Ergebnisse einschränken. Im Extremfall ist dann auf Basis der erhobenen Daten keine seriöse Ergebnisinterpretation mit Rückschluss auf die Grundgesamtheit der Befragung möglich. Vor der Durchführung der Umfrage solltest du daher zum einen prüfen, ob du überhaupt eine realistische Chance hast, genug Teilnehmende für deine Umfrage zu gewinnen. Zum anderen solltest du den Fragebogen beziehungsweise die Filterführung im Fragebogen nicht derart gestalten, dass einzelne Fragen nur von einem so kleinen Teil der Befragten beantwortet werden können, dass diese Fragen ohne Nutzen für die spätere Auswertung sind. In solchen Fällen solltest du auf Fragen mit erwartbaren geringen Antwortfallzahlen lieber im Vornherein verzichten.
5. Berücksichtige den Auswertungsaufwand
Den Aufwand für die statistische Auswertung und Ergebnisdarstellung deiner Umfrage solltest du nicht unterschätzen. Neben der Datenbereinigung (zum Beispiel Identifizierung und Löschen von unsinnigen Antworten) und Aufbereitung deines Datensatzes für die Analyse (Umkodieren von Antwortoptionen, Bildung von Auswertungsgruppen etc.) muss Zeit für die Durchführung der statistischen Analysen und die Ergebnisaufbereitung (zum Beispiel Erstellung von Charts) eingeplant werden. Besonders zeitintensiv ist die Auswertung von offenen Fragen, also Fragen, bei denen die Befragten Freitext eintragen können. Offene Fragen solltest du daher nur sparsam einsetzen und nur dann, wenn du auch die Kapazitäten hast, die Auswertung von größeren Textmengen zu stemmen.
Generative KI ist der Assistent, den ich mir schon immer gewünscht habe und der (fast) alles weiß. Und Machine Learning…
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Ganz ohne Kapital klappt es nicht, aber bootstrappen bringt auch viele Vorteile. Ich bin froh kein Fremdkapital aufgenommen zu haben.…