उत्तरदाताओं के "सही" उत्तर कैसे मान्यता से परे सर्वेक्षण के परिणामों को विकृत कर सकते हैं

अध्ययन के दौरान, डेटा संग्रह पर बहुत ध्यान दिया जाता है, इसलिए, जब उत्तरदाताओं के उत्तर एकत्र किए जाते हैं, तो वे सही के लिए एक प्राथमिकता ली जाती हैं, और इस तरह के उत्तरों पर आधारित एक रिपोर्ट उद्देश्यपूर्ण होती है। हालाँकि, अक्सर ऐसी स्थिति पैदा होती है, जब व्यक्तिगत उत्तरों की अधिक विस्तृत परीक्षा पर, सर्वेक्षण के शब्दों के उत्तरदाताओं द्वारा स्पष्ट अपूर्णता या प्रश्नों के निर्देश दिखाई देते हैं।

1. पेशेवर शब्दों या कुछ शब्दों की गलतफहमी। एक सर्वेक्षण का संकलन करते समय, यह विचार करने योग्य है कि उत्तरदाताओं के किस समूह का इरादा है: सर्वेक्षण प्रतिभागियों की आयु और स्थिति, चाहे वे बड़े शहरों या दूरदराज के गांवों में रहते हों, आदि। विशेष शब्दों और सावधानी के साथ अलग-अलग स्लैग का उपयोग करना सार्थक है - सभी उत्तरदाता इसे समझ नहीं सकते हैं या हर कोई इसे उसी तरह नहीं समझ सकता है। फिर भी अक्सर यह गलतफहमी प्रतिवादी को सर्वेक्षण छोड़ने के लिए मजबूर नहीं करती है (जो, ज़ाहिर है, अवांछनीय होगा), और वह यादृच्छिक पर प्रतिक्रिया करता है (जो डेटा विरूपण के कारण और भी अवांछनीय है)।

2. मुद्दे की गलतफहमी। कई शोधकर्ता आश्वस्त हैं कि प्रत्येक उत्तरदाता के पास प्रत्येक मुद्दे पर एक स्पष्ट और स्पष्ट रूप से तैयार की गई राय है। ऐसा नहीं है। सर्वेक्षण प्रतिभागियों के लिए सवाल का जवाब देना कभी-कभी मुश्किल होता है, क्योंकि उन्होंने कभी भी इस विषय के बारे में या इस कोण से विषय के बारे में नहीं सोचा। यह जटिलता प्रतिवादी को सर्वेक्षण छोड़ने, या पूरी तरह से सूचनात्मक रूप से प्रतिक्रिया करने का कारण बन सकती है। सर्वेक्षण प्रतिभागियों को अधिक स्पष्ट रूप से प्रश्न तैयार करने और विभिन्न प्रकार के उत्तर विकल्पों का सुझाव देने में मदद करें।

स्रोत: news.sportbox.ru

3. सर्वेक्षण के निर्देशों या विशिष्ट प्रश्नों की गलतफहमी। संपूर्ण प्रश्नावली की तरह, निर्देश के शब्दों को भावी उत्तरदाताओं के सभी समूहों के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए। बड़ी संख्या में प्रश्नों से बचने की कोशिश करें, जहां आपको विशिष्ट उत्तरों को चिह्नित करने की आवश्यकता है ("तीन सबसे महत्वपूर्ण ..." चिह्नित करें) या ऐसे सभी प्रश्नों में, उसी उत्तर की संख्या निर्धारित करें जिसे नोट किया जाना चाहिए। यह जटिल प्रकार के प्रश्नों (मैट्रीस, रैंकिंग, आदि) को कम करने के लिए है, उन्हें सरल लोगों के साथ प्रतिस्थापित करने के लायक है। यदि आपको लगता है कि उत्तरदाता मोबाइल फोन से प्रश्नावली का उत्तर दे सकते हैं, तो सर्वेक्षण संरचना को और भी सरल बनाने का प्रयास करें।

4. रेटिंग स्केल की गलतफहमी। प्रश्नावली में रेटिंग पैमाने का उपयोग करते हुए, उत्तरदाताओं को इसके अर्थ समझाएं, भले ही यह आपको स्पष्ट लगे। उदाहरण के लिए, 1 से 5 तक के सामान्य पैमाने को आमतौर पर स्कूल ग्रेडिंग सिस्टम के साथ सादृश्य द्वारा समझा जाता है, लेकिन कभी-कभी उत्तरदाताओं ने "1" को चिह्नित किया है, इसके लिए यह पहले स्थान का मूल्य है। मौखिक पैमानों में, व्यक्तिपरक मानदंडों से बचना बेहतर है। उदाहरण के लिए, "कभी नहीं - शायद ही कभी - कभी - अक्सर" पैमाने बहुत व्यक्तिपरक है। इसके बजाय, यह विशिष्ट मूल्यों ("प्रति माह 1 बार", आदि) को प्रस्तावित करने के लायक है।

5. सकारात्मक और औसत रेटिंग का सारांश। सामान्यीकृत-सकारात्मक आकलन के लिए उत्तरदाताओं की प्रवृत्ति अक्सर हस्तक्षेप करती है, उदाहरण के लिए, सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ताओं के सर्वेक्षण में और इसी तरह के अन्य अध्ययनों में। यदि सामान्य रूप से उपयोगकर्ता आपके कार्यक्रम से संतुष्ट है, तो उसके लिए इसे भागों में विभाजित करना और उसके व्यक्तिगत खाते, नए कार्यात्मक कार्यों आदि का मूल्यांकन करना मुश्किल है। सबसे अधिक संभावना है, वह हर जगह एक उच्च स्कोर देगा। हां, सर्वेक्षण के परिणामों पर रिपोर्ट बहुत सकारात्मक दिखेगी, लेकिन परिणाम स्थिति का यथार्थवादी आकलन करने की अनुमति नहीं देंगे।

Averaged आकलन अक्सर हस्तक्षेप करते हैं, उदाहरण के लिए, 360-डिग्री परिपत्र कर्मचारियों के मूल्यांकन के साथ। कर्मचारी सभी दक्षताओं के लिए एक औसत स्कोर डालते हैं: यदि किसी सहकर्मी के प्रति रवैया सकारात्मक है, तो आप पूरे प्रश्नावली में ओवरस्टेटेड स्कोर देखेंगे, यदि किसी सहकर्मी के साथ संबंध तनावपूर्ण है, तो उसके स्पष्ट रूप से मजबूत नेतृत्व गुणों को भी कम करके आंका जाएगा।

दोनों मामलों में, प्रत्येक व्यक्तिगत प्रश्न के लिए विस्तृत मौखिक उत्तरों के साथ सामान्य पैमानों की जगह सावधानीपूर्वक उत्तर विकल्पों का अध्ययन करना उचित है।

6. राय का हेरफेर। यह बिंदु पिछले वाले से अलग है कि शोधकर्ताओं ने सचेत रूप से उत्तरदाताओं को "सफल" रिपोर्ट के लिए उनके अनुकूल उत्तर के लिए धक्का दिया। पसंद के भ्रम के साथ हेरफेर के लगातार तरीके और सकारात्मक विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करें। आमतौर पर, सकारात्मक सर्वेक्षण परिणामों का अध्ययन करने वाले प्रबंधक डेटा की सही व्याख्या के बारे में नहीं सोचते हैं। हालांकि, यह स्वयं प्रश्नावली को देखने के लायक है: इसका तर्क क्या है, क्या प्रश्नावली की एक निश्चित रेखा है, समान रूप से वितरित किए गए सकारात्मक और नकारात्मक उत्तर हैं। डेटा खींचने के लिए एक और लगातार ट्रिक है अवधारणाओं को बदलना। उदाहरण के लिए, यदि अधिकांश कर्मचारी नए प्रोत्साहन कार्यक्रम को "संतोषजनक" मानते हैं, तो रिपोर्ट यह दर्शा सकती है कि "अधिकांश कर्मचारी नए प्रोत्साहन कार्यक्रम से संतुष्ट हैं।"