在研究过程中，人们非常重视数据收集，因此，当收集受访者的答案时，它们是先验正确的，并且基于此类答案的报告是客观的。 但是，当对个人答案进行更详细的检查时，通常会出现这样的情况，即受访者对调查表述或问题说明的明显不了解。
1.对专业术语或某些词语的误解。 编制调查表时，值得考虑将调查对象针对哪些人群：调查参与者的年龄和地位，他们居住在大城市还是偏远村庄等。 值得谨慎地使用特殊术语和不同的-语-并非所有受访者都能理解它，或者不是每个人都能以相同的方式理解它。 然而，这种误解通常不会迫使被调查者退出调查（这当然是不希望的），并且他会随机做出答复（由于数据失真，这甚至是不希望的）。
2.对问题的误解。 许多研究人员坚信，每个受访者对每个问题都有明确而明确的意见。 事实并非如此。 对于调查参与者来说，有时很难回答这个问题，因为他们从未从整体角度考虑过该主题，也从未考虑过该主题。 这种复杂性可能导致被调查者退出调查，或完全提供有益的信息。 通过更清楚地阐明问题并提出各种答案选项，帮助调查参与者回答。
资料来源：news.sportbox.ru3.对调查说明或特定问题的误解。 像整个问卷一样，说明的措词应适用于所有潜在受访者群体。 尽量避免出现大量问题，在这些地方您需要标记特定数目的答案（“标记三个最重要的...”），或者在所有此类问题中，确定应注意的相同数目的答案。 减少复杂类型的问题（矩阵，排名等），用简单的问题代替它们也是值得的。 如果您认为受访者可以通过手机回答问卷，请尝试进一步简化调查结构。
4.对评级量表的误解。 使用调查表中的等级量表，即使您觉得很明显，也可以向受访者解释其含义。 例如，通常从1到5的比例尺可以通过与学校评分系统的类比来理解，但是有时受访者将“ 1”标记为第一位。 在言语上，最好避免使用主观标准。 例如，“从不-很少-有时-经常”量表是非常主观的。 相反，值得提出特定的值（“每月1次”，等等）。
5.总结正面和平均等级。 受访者倾向于广义阳性评估的趋势通常会干扰例如软件用户调查和其他类似研究。 如果总体上用户对您的程序感到满意，则很难将其划分为多个部分并分别评估其个人帐户，新的功能解决方案等。 最有可能的是，他到处都会得分很高。 是的，关于调查结果的报告将看起来非常积极，但结果将无法对情况进行现实评估。
平均评估经常会干扰例如360度的循环工作人员评估。 员工倾向于对所有能力进行平均评分：如果对同事的态度是积极的，您将在整个调查问卷中看到分数被高估，如果与同事的关系紧张，那么即使是他明显强大的领导才能也将被低估。
在这两种情况下，仔细研究答案选项都是合理的，用针对每个问题的详细口头答案代替通常的量表。
6.意见处理。 这一点与以前的观点不同之处在于，研究人员有意识地将受访者推向有利于他们的答案，以获得“成功”的报告。 经常有选择幻觉的操作方法，并着眼于正面特征。 通常，研究积极调查结果的经理不会考虑数据的正确解释。 但是，值得客观地看一下问卷本身：问卷的逻辑是什么，问卷是否有一定的界线，正答案和负答案均等分布。 提取数据的另一个常见技巧是替换概念。 例如，如果大多数员工将新的激励计划评为“满意”，则该报告可能反映“大多数员工对新的激励计划感到满意”。