Umfrageverzerrungen: diese 3 Arten sollten Sie vermeiden

Befragungen sind für Unternehmen, Forschende und politische Entscheidungstragende unverzichtbare Werkzeuge, um Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Doch wenn eine Umfrageverzerrung auftritt, können die Ergebnisse in die falsche Richtung weisen, was zu schlechten Schlussfolgerungen und wenig wirksamen Strategien führt. 

Stellen Sie sich vor, Sie bringen ein neues Produkt auf den Markt, das basierend auf Kundenfeedback entwickelt wurde, nur um festzustellen, dass die Daten durch eine verzerrte Befragungsgestaltung beeinflusst wurden. Die Folgen können teuer werden, denn Ressourcen werden verschwendet, Marketingkampagnen steuern in die falsche Richtung, und Umsätze gehen verloren.

Glücklicherweise lassen sich Umfrageverzerrungen verhindern. Wir erläutern die häufigsten Arten von Verzerrungen in Befragungen und zeigen, wie Sie diese mithilfe von Best Practices vermeiden können.

Eine Umfrageverzerrung ist eine Feedbackabweichung, die durch Beeinflussung der interviewenden Person auf die befragten Personen verursacht wird. Sie entsteht, wenn durch Umfragemethoden bestimmte Resultate systematisch begünstigt werden und die Ergebnisse dann die Zielgruppe nicht korrekt widerspiegeln.

Ob absichtlich oder unabsichtlich, Umfrageverzerrungen können in jeder Phase auftreten, vom Umfrageentwurf bis zur Datenanalyse. Suggestivfragen, die Berücksichtigung nur bestimmter demografischer Merkmale oder das Ignorieren von Nicht-Antwortenden können zu Verzerrungen führen und die Ergebnisse verfälschen.

Befragt ein Unternehmen beispielsweise nur seine treuen Kunden und Kundinnen, könnten die Ergebnisse positiv verzerrt sein, wodurch ein falscher Eindruck der Kundenstimmung entsteht. 

Ebenso spiegeln die Daten nicht die tatsächliche Meinung der Befragten wider, wenn sie sich unter Druck gesetzt fühlen, sozial akzeptable Antworten zu geben.

Auch eine schlechte Distribution von Erhebungen kann zu Verzerrungen führen. Führt eine Non-Profit-Organisation eine Befragung zu Anliegen der Gemeinde ausschließlich online durch, werden ältere Menschen möglicherweise ausgeschlossen, die weniger digital aktiv sind. Dadurch spiegeln die Resultate möglicherweise nicht die tatsächlichen Anliegen der gesamten Gemeinde wider.

Umfrageverzerrungen sind in der Marktforschung, bei Kundenfeedback-Studien und in der Meinungsforschung weit verbreitet. Verzerrungen zu erkennen und zu minimieren, ist essentiell, damit die Entscheidungen, die auf Grundlage dieser Daten getroffen werden, auf der Realität und nicht auf subjektiver Wahrnehmung beruhen.

Verzerrungen in Umfragen können Forschungsergebnisse auf folgende Arten maßgeblich verfälschen:

Wir zeigen Ihnen, wie Sie Antwortverzerrungen in Befragungen frühzeitig erkennen und beseitigen, damit Sie Ihre Forschungsmethoden optimieren und Ihre Erkenntnisse auf fundierter Basis mit Stakeholdern teilen können.

Es gibt drei häufige Arten von Verzerrungen bei Erhebungen, die jeweils eigene Herausforderungen und Auswirkungen mit sich bringen:

Diese Verzerrungen im Umfrageforschungsprozess zu erkennen und anzugehen, ist entscheidend, um präzises Feedback aus einer repräsentativen Stichprobe zu erhalten.

Sehen wir uns die einzelnen Verzerrungstypen und deren Unterkategorien an:

Eine Stichprobenverzerrung tritt auf, wenn Erhebungen so durchgeführt werden, dass bestimmte Gruppen ausgeschlossen sind. 

Um diese Verzerrung wirksam zu reduzieren, überlegen Sie sich Ihren Umfrageprozess genau und wählen Sie eine möglichst inklusive Stichprobenmethode. 

Beispiele für Stichprobenverzerrungen sind:

Eine Verzerrung durch Nichtbeantwortung entsteht, sobald bestimmte Befragte systematisch nicht an einer Befragung teilnehmen.

Versendet zum Beispiel die Personalabteilung eine Mitarbeiterzufriedenheitsumfrage per E-Mail, antworten wenig engagierte oder unzufriedene Mitarbeitende eventuell nicht darauf. Dadurch entsteht ein stark verzerrtes Bild der tatsächlichen Stimmung. 

Ähnlich kann auch die politische Meinungsforschung verzerrt sein, wenn bestimmte Bevölkerungsgruppen, wie junge Wähler, weniger wahrscheinlich antworten, wodurch die Ergebnisse zugunsten älterer Bevölkerungsgruppen verschoben werden.

Eine Überlebenden-Verzerrung entsteht, wenn die Erhebungsdaten nur die Personen widerspiegeln, die eine bestimmte Bedingung erfüllen, während andere ignoriert werden. 

Befragt ein Unternehmen nur langjährige Kundinnen und Kunden, übersieht es womöglich diejenigen, die das Produkt aus Unzufriedenheit nicht mehr nutzen, und erhält ein ungenaues Bild vom eigenen Kundenzufriedenheitsniveau.

Antwortverzerrungen entstehen, sobald Umfrageteilnehmende aufgrund der Struktur oder äußeren Umstände der Befragung ungenaue oder irreführende Antworten geben.

Ein effektives Befragungsdesign schützt vor Antwortverzerrungen, da es die Teilnehmenden motiviert, aufrichtig zu antworten.

Von dieser Tendenz sprechen wir, wenn Befragte konsequent nur die höchsten oder niedrigsten Antwortoptionen wählen. Teilnehmende zeigen dieses Verhalten, wenn sie bei einer Frage mit Likert-Skala „stimme überhaupt nicht zu“ oder „stimme völlig zu“ auswählen.

Extreme Beantwortungen können in Zufriedenheitsumfragen auftreten, sobald Teilnehmende ihre Antworten übertreiben, anstatt auch gemäßigte Optionen auszuwählen. So kann zum Beispiel eine Umfrage zum Mitarbeiterengagement ungewöhnlich hohe Werte liefern, weil sich Mitarbeitende unter Druck gesetzt fühlen, positives Feedback zu geben.

Eine Tendenz zur Mitte entsteht, wenn Teilnehmende konsequent mittlere Antworten wählen und extreme Antworten meiden, selbst wenn sie starke Ansichten haben. 

Teilnehmende können z. B. bei einer Kundenfeedback-Umfrage neutrale Antworten geben, wenn sie weder als zu kritisch noch als zu begeistert erscheinen möchten.

Eine Ja-Sage-Tendenz tritt auf, wenn Befragte allen Aussagen zustimmen, unabhängig davon, was sie wirklich denken. Zum Beispiel könnten Teilnehmende in einer Umfrage zur Mitarbeiterzufriedenheit aus Gewohnheit oder um Konflikte zu vermeiden meistens „stimme zu“ wählen, anstatt ihre tatsächliche Meinung anzugeben.

Positionseffekte entstehen, wenn die Reihenfolge der Fragen die Antworten beeinflusst. 

Beispielsweise kann es zu Verzerrungen kommen, wenn eine Erhebung zunächst die generelle Arbeitszufriedenheit abfragt und erst danach nach spezifischen Mitarbeitervorteilen fragt. In dem Fall könnten die Teilnehmenden dazu tendieren, die zweite Frage in Anlehnung an ihre Antwort auf die erste zu beantworten. 

Diese Verzerrung tritt auf, sobald Umfrageteilnehmende Fragen so beantworten, wie sie glauben, dass es gesellschaftlich akzeptiert wird, anstatt wahrheitsgemäß.

In einer Gesundheitsbefragung berichten Teilnehmende dann beispielsweise weniger über ungesunde Verhaltensweisen wie Rauchen oder den Konsum von Fast Food, um gesünder zu wirken.

Diese Verzerrung entsteht, wenn Verhalten, Tonfall oder Formulierungen der interviewenden Person die Antworten beeinflussen. 

Das kann z. B. die Struktur der Fragen oder nonverbale Signale wie Gesichtsausdruck und Körpersprache der interviewenden Person sein.

Diese Verzerrung entsteht, wenn Befragte ihre Antworten unbewusst an die Haltung der interviewenden Person anpassen. Zeigt sie zum Beispiel Begeisterung für ein bestimmtes Produkt, geben die Befragten vermutlich eher positives Feedback.

Die Berichtsverzerrung entsteht, sobald bei der Datenanalyse bestimmte Antworten selektiv hervorgehoben oder bewusst übersehen werden. Ein Unternehmen könnte zum Beispiel ausschließlich positives Kundenfeedback hervorheben und negative Rückmeldungen herunterspielen.

Manche Umfragemethoden sind anfälliger für Verzerrungen als andere. Die Wahl der passenden Methode hängt letztlich von den Zielen Ihrer Befragung, der Zielgruppe und den verfügbaren Ressourcen ab.

Folgende Möglichkeiten mit den entsprechenden Nachteilen gibt es für die Umfragedistribution:

Für das Aufspüren von Umfrageverzerrungen ist die Unterstützung des gesamten Forschungsteams gefragt. Erstellen Sie einen Forschungsplan, um häufige Fehler bei Umfragen zu vermeiden, und überprüfen Sie die Beantwortungen regelmäßig, um Verzerrungen zu erkennen und gegebenenfalls gegenzusteuern. 

Verzerrende Fragen können zu irreführenden Antworten und falschen Daten führen. Hier finden Sie einige Beispiele für Fragen, die helfen, Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren:

Suggestivfragen beeinflussen die Befragten in eine bestimmte Richtung. Solche Fragen können Teilnehmende unmerklich zu einer gewünschten Antwort lenken und so das Umfrageresultat verzerren.

Doppelfragen kombinieren zwei verschiedene Aspekte in einer Frage und erschweren es so den Befragten, präzise zu antworten.

Fangfragen enthalten Annahmen und können Befragte dazu drängen, auf eine bestimmte Weise zu antworten.

Forschende, die Umfrageverzerrungen gezielt adressieren und beseitigen, profitieren von größerer Glaubwürdigkeit, wirksameren Strategien und einer höheren Datenqualität. Halten Sie sich an Best Practices zum Befragungsdesign, dann ergreifen Sie damit proaktive Maßnahmen zur Vermeidung von Umfrageverzerrungen. 

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