Au cours de l'étude, une grande attention est accordée à la collecte de données.Par conséquent, lorsque les réponses des répondants sont collectées, elles sont a priori prises pour correctes, et un rapport basé sur ces réponses est objectif. Cependant, des situations surviennent souvent lorsque, après un examen plus détaillé des réponses individuelles, une incompréhension apparente de la part des répondants du libellé de l'enquête ou des instructions aux questions devient visible.
1. Mauvaise compréhension des termes professionnels ou de certains mots. Lors de la compilation d'une enquête, il convient de considérer à quels groupes de répondants elle est destinée: âge et statut des participants à l'enquête, qu'ils vivent dans de grandes villes ou des villages reculés, etc. Il vaut la peine d'utiliser des termes spéciaux et différents argot avec prudence - tous les répondants ne peuvent pas le comprendre ou tout le monde ne peut pas le comprendre de la même manière. Pourtant, souvent, ce malentendu n'oblige pas le répondant à quitter l'enquête (ce qui, bien sûr, serait indésirable), et il répond au hasard (ce qui est encore plus indésirable en raison de la distorsion des données).
2. Incompréhension de la question. De nombreux chercheurs sont convaincus que chaque répondant a une opinion sans ambiguïté et clairement formulée sur chaque question. Ce n'est pas le cas. Il est parfois difficile pour les participants à l'enquête de répondre à la question, car ils n'ont jamais pensé le sujet dans son ensemble ou le sujet sous cet angle. Cette complexité peut amener le répondant à quitter l'enquête ou à répondre de manière complètement informative. Aidez les participants au sondage à répondre en formulant la question plus clairement et en suggérant diverses options de réponse.
Source: news.sportbox.ru3. Mauvaise compréhension des instructions de l'enquête ou des questions spécifiques. Comme tout le questionnaire, le libellé des instructions devrait être adapté à tous les groupes de répondants potentiels. Essayez d'éviter un grand nombre de questions, où vous devez marquer un nombre spécifique de réponses ("Marquez les trois plus importantes ...") ou dans toutes ces questions, déterminez le même nombre de réponses à noter. Il convient également de réduire les types de questions complexes (matrices, classement, etc.), en les remplaçant par des questions plus simples. Si vous pensez que les répondants peuvent répondre au questionnaire à partir d'un téléphone portable, essayez de simplifier encore plus la structure de l'enquête.
4. Incompréhension de l'échelle de notation. En utilisant l'échelle de notation du questionnaire, expliquez aux répondants sa signification même si cela vous semble évident. Par exemple, l'échelle habituelle de 1 à 5 est généralement comprise par analogie avec le système de notation scolaire, mais parfois les répondants marquent «1», en lui attribuant la valeur de la première place. Dans les échelles verbales, il vaut mieux éviter les critères subjectifs. Par exemple, l'échelle «jamais - rarement - parfois - souvent» est très subjective. Au lieu de cela, il vaut la peine de proposer des valeurs spécifiques ("1 fois par mois", etc.).
5. Résumer les notes positives et moyennes. La tendance des répondants à des évaluations positives généralisées interfère souvent, par exemple, dans les enquêtes auprès des utilisateurs de logiciels et dans d'autres études similaires. Si en général l'utilisateur est satisfait de votre programme, il lui est difficile de le diviser en parties et d'évaluer séparément son compte personnel, une nouvelle solution fonctionnelle, etc. Très probablement, il donnera un score élevé partout. Oui, le rapport sur les résultats de l'enquête paraîtra très positif, mais les résultats ne permettront pas une évaluation réaliste de la situation.
Les évaluations moyennes interfèrent souvent, par exemple, avec une évaluation circulaire à 360 degrés du personnel. Les employés ont tendance à attribuer un score moyen à toutes les compétences: si l'attitude envers un collègue est positive, vous verrez des scores surestimés tout au long du questionnaire, si la relation avec un collègue est tendue, alors même ses qualités de leadership clairement fortes seront sous-estimées.
Dans les deux cas, il est raisonnable d'étudier attentivement les options de réponse, en remplaçant les échelles habituelles par des réponses verbales détaillées pour chaque question individuelle.
6. Manipulation des opinions. Ce point diffère des précédents en ce que les chercheurs poussent consciemment les répondants aux réponses qui leur sont favorables pour un rapport «réussi». Méthodes de manipulation fréquentes avec l'illusion du choix et l'accent sur les caractéristiques positives. En règle générale, les gestionnaires qui étudient les résultats positifs du sondage ne pensent pas à la bonne interprétation des données. Cependant, il convient de regarder objectivement le questionnaire lui-même: quelle est sa logique, le questionnaire a-t-il une certaine ligne, les réponses positives et négatives sont-elles également réparties. Une autre astuce fréquente pour extraire des données consiste à remplacer les concepts. Par exemple, si la plupart des employés jugent le nouveau programme incitatif «satisfaisant», le rapport pourrait indiquer que «la plupart des employés sont satisfaits du nouveau programme incitatif».