Umfragedaten richtig analysieren – Teil 2

A woman is focusing on her work outside the buildingEs geht weiter mit unseren Tipps, wie man seine Umfrageergebnisse effektiv analysiert. In unserem ersten Teil haben wir am Beispiel einer Umfrage zu der Serie “Game of Thrones” gezeigt, wie man die Vergleichsregel einsetzt. So konnten wir rausfinden, dass vor allem weibliche Teilnehmer eine Frau auf dem Eisernen Thron sehen wollen und sie auch Daenerys Targaryen als Herrscherin der Figur von Jon Snow vorziehen.

Doch wie können wir feststellen, ob die Geschlechtszugehörigkeit bei dem Ergebnis, dass Daenerys Targaryen Herrscherin werden soll, die treibende Rolle spielte? Eine Möglichkeit ist die Filter-Funktion mit der Vergleichs-Funktion zu kombinieren. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

  1. In “Analyse” auf der linken Seite des Bildschirms “Filter” anklicken.
  2. “Filter-Option nach Frage und Antwort” auswählen und dann die zu filternde Frage.
  3. Auf die zu filternde Antwortoption klicken. In unserem Beispiel wollen wir uns die Befragten anschauen, die eine Königin auf dem Thron haben wollen. In der Analyse erscheinen jetzt nur die Ergebnisse der Personen, die “Königin” als Antwort gegeben haben.

Um festzustellen, welches Geschlecht hauptsächlich Daenerys Targaryen gewählt hat, fügen wir jetzt die Vergleichsfunktion hinzu. So erhalten wir ein erstaunliches Ergebnis: Das Geschlecht spielte bei der Antwort keine signifikante Rolle. Die Mehrheit der Männer und Frauen, die eine Königin auf dem Thron sehen wollen, möchten auch Daenerys als Herrscherin.

Das Gleiche passiert, wenn wir uns auf alle Teilnehmer, die mit “König” geantwortet haben, konzentrieren. Man muss nur einen neuen Filter mit dem Begriff “König” erstellen. Auch hier hat die Mehrheit der Männer und Frauen Jon Snow gewählt.

So konnten wir feststellen, dass die Geschlechtsunterschiede bei der Präferenz für Jon oder Daenerys als Herrscher abhängig davon sind, ob die Teilnehmer eine Königin oder einen König auf dem Thron haben wollen.

Die Kombination der Filter- und Vergleichsfunktion kann helfen, neue und interessante Muster in den Ergebnissen zu finden, die einem auf den ersten Blick nicht aufgefallen wären. Dafür sollte man aber sicherstellen, dass die Umfrage genug Teilnehmer hat, um diese in weitere Untergruppen aufzusplitten. Bei einer geringen Anzahl von Befragten macht das beschriebene Vorgehen keinen Sinn, da die Datenmenge zu klein ist, um aussagekräftige Ergebnisse zu bekommen.

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