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4 häufige Arten von Verzerrungen – und wie Sie sie in Ihrer Umfrage vermeiden

Verzerrungen sind der Feind einer jeden Umfrage. Sie müssen von vornherein vermieden werden, damit die Ergebnisse wirklich aussagekräftig sind. Seit Jahren stellen wir bewährte Methoden zur Gestaltung von Umfragen bereit, die dabei helfen, die typischen Verzerrungen zu vermeiden und sich stattdessen neutraler Formulierungen, Strukturen und Stile zu bedienen. Doch bereits kleine Unachtsamkeiten können dazu führen, dass Sie unbewusst Verzerrungen einbauen.

Verzerrungen in Umfragen stammen häufig direkt vom Verfasser und schleichen sich unbemerkt ein. Dabei lenkt der Verfasser die Antworten unbeabsichtigterweise in die gewünschte Richtung und beeinträchtigt so die Glaubwürdigkeit und Aussagekraft der Ergebnisse.

Können Sie diese Verzerrungen zu vermeiden?

Ja! Nachfolgend erfahren Sie, welche 4 Arten von Verzerrungen am häufigsten vorkommen und wie Sie diese von vornherein in Ihrer Umfrage vermeiden können:

Auf falsche Fragen folgen immer falsche Antworten. Leider werden Umfrageergebnisse allzu leicht durch Fragen verfälscht, die nicht oder nur teilweise auf das Thema der Umfrage eingehen. Angenommen, Sie möchten Ihre Mitarbeiter nach ihrem Lieblingspizzabelag fragen. Also formulieren Sie Ihre Frage wie folgt: „Mögen Sie Pizza am liebsten mit Peperoni, mit Schinken oder vegetarisch?“ Obwohl es noch viele andere Pizzabeläge gibt, haben Sie diese bei Ihrer Frage nicht berücksichtigt. So werden Sie nicht erfahren, welcher Pizzabelag insgesamt am beliebtesten ist, sondern nur, welcher von den drei genannten bevorzugt wird.

Tipp: Mit einer explorativen, offenen Fragestellung sorgen Sie dafür, dass Ihre Fragen umfassend und zugleich präzise sind. Stellen Sie zunächst einer kleinen Gruppe mehrere offene Fragen zum betreffenden Thema, um besser beurteilen zu können, wie umfangreich der Gegenstand Ihrer Umfrage ist. So laufen Sie weniger Gefahr, relevante Antwortmöglichkeiten zu übersehen. Sie können sich auch anhand von vergleichbaren früheren Umfragen ein Bild davon machen, welche Kategorien und Themen den Befragten wichtig waren.

Auf den ersten Blick scheint die Auswahl der Befragten kein Problem zu sein. Es kann jedoch auch hier zu Verzerrungen – sogenannten Selektionsverzerrungen – kommen. Bei einer Umfrage ist es absolut wichtig, dass Sie die Population entsprechend Ihren Umfragezielen auswählen. Wenn Sie Personen fälschlicherweise einbeziehen oder ausschließen, werden auch die Ergebnisse der Umfrage verzerrt sein.

Diese Verzerrung tritt üblicherweise ein, wenn Sie keine klar definierte Zielgruppe haben. Angenommen, Sie möchten nur Personen mit niedrigem Lebensstandard befragen. Für diese Gruppe kommen viele Definitionen in Betracht, zum Beispiel „Menschen mit geringem Einkommen“, „Menschen mit geringem verfügbaren Einkommen“ oder „Menschen mit geringem Vermögen nach Berücksichtigung ihres Eigentums, ihres Einkommens und ihrer Schulden“. Jede dieser drei Beschreibungen kann auf die von Ihnen anvisierte Zielgruppe passen, ebenso gut aber auch zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Tipp: Damit Sie nicht die falschen Personen befragen, müssen Sie die Anforderungen an die jeweilige Gruppe vor Beginn des Projekts eindeutig definieren. So haben die Umfrageergebnisse letztlich den richtigen Umfang. Denken Sie auch daran, in Ihren Berichten und Statistiken konkrete Angaben zur Population zu machen. Vermeiden Sie Ausdrücke wie „arm“, „reich“, „groß“ oder „klein“, da diese leicht fehlinterpretiert werden können.

Einige Umfragemethoden können die Beteiligung bestimmter Personen erschweren oder gar verhindern. Wenn Sie beispielsweise Pendler befragen, die Ihnen auf der Straße zu Fuß begegnen, erhalten Sie möglicherweise keine repräsentative Stichprobe unter Auto- oder Radfahrern. Potenzielle Umfrageteilnehmer müssen unbedingt nach dem Zufallsprinzip ausgeschlossen werden. Andernfalls können Sie Verzerrungen verursachen ​–​ nämlich dann, wenn die nicht befragten Personen andere Ansichten vertreten als die Befragten.

Tipp: Diese Art von Verzerrung können Sie am besten vermeiden, indem Sie allen potenziellen Befragten die gleiche Chance geben, an Ihrer Umfrage teilzunehmen. In unserem Beispiel mit den Pendlern empfiehlt es sich, eine Online-Umfrage an alle Einwohner des Ortes zu senden. Oder bitten Sie einige vor Ort ansässige Unternehmen, Ihre Umfrage an alle Mitarbeiter weiterzuleiten.

Diese Verzerrung tritt ein, wenn aus Rohdaten Ergebnisse abgleitet werden, die auf falschen Interpretationen beruhen. Meist geht diese Fehlinterpretation auf ungeeignete oder fehlerhafte statistische Methoden zurück. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn ein Umfrageersteller seine Hypothese unbedingt durch Ergebnisse stützen möchte, dabei jedoch übersieht, dass das Umfrageergebnis nur auf den Antworten einer kleinen Personengruppe basiert.

Achten Sie darauf, dass sich aus der Stichprobengröße relevante Ergebnisse und Schlussfolgerungen ableiten lassen. Nutzen Sie dazu unseren Stichprobenrechner.

Tipp: Diese Art von Verzerrung wird in der Regel dadurch verursacht, dass der Umfrageersteller zunächst Informationen sammelt und erst danach seine Datenanalysestrategie entwickelt. Um dies zu vermeiden, sollten Sie einen Datenanalyseplan erarbeiten, bevor Sie Ihre Umfrage verfassen. Formulieren Sie dann Fragen, die sich mit der von Ihnen geplanten Analyse gut vereinbaren lassen. Stellen Sie beispielsweise eine Multiple-Choice-Frage, wenn Sie Ihre Ergebnisse quantifizieren möchten. Und befassen Sie sich vorab mit den Analysetools Ihrer Umfrage-Software. So wissen Sie bereits vor dem Erstellen Ihrer Umfrage, welche Analysen geeignet sind – und welche nicht.

Vielleicht erscheint es im ersten Moment schwierig, diese vier Arten der Verzerrung in Umfragen zu vermeiden. Doch wenn Sie den Zweck der Umfrage immer im Fokus behalten und sich eingehend mit den enthaltenen Themen befassen, stehen die Chancen gut.

Einfach gesagt: Sie müssen Ihre Umfrage planen. Denken Sie an die vier Arten der Verzerrung und überlegen Sie, ob Ihr Umfrageplan geeignet ist, sie zu vermeiden. Wenn Sie sicher sind, dass Ihre Forschungsmethodik geeignet ist, brauchen Sie keine Bedenken zu haben, dass die Ergebnisse zu falschen Schlussfolgerungen führen.

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