Fragebögen dienen dazu, Informationen von Menschen aus aller Welt zusammenzutragen.
Even though questionnaires are everywhere, people still aren’t sure which kinds of queries to add down.
We’ll show you the types of questionnaire in research, plus how and where to use one.
Let’s get down to it👇
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Arten von Fragebögen in der Forschung
Wenn Sie Ihren Fragebogen erstellen, müssen Sie darüber nachdenken, welche Art von Informationen Sie von den Menschen erhalten möchten.
Wenn Sie umfassende, explorative Details benötigen, um eine Theorie zu beweisen oder zu widerlegen, nehmen Sie an einer qualitativen Umfrage mit offenen Fragen teil. Dadurch können die Menschen ihre Gedanken frei äußern.
Wenn Sie jedoch bereits eine Hypothese haben und nur Zahlen zum Testen benötigen, ist ein quantitativer Fragebogen genau das Richtige. Verwenden Sie geschlossene Fragen, bei denen die Leute Antworten auswählen, um messbare, quantifizierbare Statistiken zu erhalten.
Once you’ve got it, now it’s time to choose what type of questionnaire in research you’d like to include.
# 1. Offene FrageNaire in der Forschung
Offene Fragen sind ein wertvolles Hilfsmittel in der Forschung, da sie es den Probanden ermöglichen, ihre Perspektiven ohne Einschränkungen vollständig zum Ausdruck zu bringen.
Das unstrukturierte Format offener Fragen, die keine vordefinierten Antwortmöglichkeiten bieten, macht sie für frühe explorative Forschung gut geeignet.
Dies ermöglicht es den Ermittlern, differenzierte Erkenntnisse zu gewinnen und möglicherweise neue Wege für die Untersuchung zu identifizieren, die zuvor nicht erdacht wurden.
Während offene Fragen eher qualitative als quantitative Daten generieren und für die Analyse großer Stichproben detailliertere Kodierungsmethoden erfordern, liegt ihre Stärke darin, ein breites Spektrum durchdachter Antworten zu offenbaren.
Offene Abfragen werden häufig als Einführungsfragen in Interviews oder Pilotstudien verwendet, um erklärende Faktoren zu untersuchen. Sie sind am nützlichsten, wenn ein Thema aus allen Blickwinkeln verstanden werden muss, bevor direktere Umfragen mit geschlossenen Fragen entwickelt werden können.
Beispiel:
Meinungsfragen:
- Was denken Sie über [Thema]?
- Wie würden Sie Ihre Erfahrungen mit [Thema] beschreiben?
Erfahrungsfragen:
- Erzählen Sie mir von einer Zeit, als [Ereignis] stattfand.
- Begleiten Sie mich durch den Prozess der [Aktivität].
Gefühlsfragen:
- Wie haben Sie sich über [Ereignis/Situation] gefühlt?
- Welche Emotionen werden hervorgerufen, wenn [Reiz] vorhanden ist?
Empfehlungsfragen:
- Wie könnte [Problem] verbessert werden?
- Welche Vorschläge haben Sie für [Lösungsvorschlag/Idee]?
Auswirkungsfragen:
- Inwiefern hat sich [das Ereignis] auf Sie ausgewirkt?
- Wie haben sich Ihre Ansichten zu [Thema] im Laufe der Zeit verändert?
Hypothetische Fragen:
- Wie würden Sie Ihrer Meinung nach reagieren, wenn [Szenario]?
- Welche Faktoren würden Ihrer Meinung nach [das Ergebnis] beeinflussen?
Interpretationsfragen:
- Was bedeutet [Begriff] für Sie?
- Wie würden Sie das Ergebnis interpretieren?
#2. Fragebogen zur Bewertungsskala in der Forschung
Fragen auf Bewertungsskalen sind in der Forschung ein wertvolles Instrument zur Messung von Einstellungen, Meinungen und Wahrnehmungen, die auf einem Kontinuum und nicht als absolute Zustände existieren.
Indem den Befragten eine Frage mit anschließender Zahlenskala präsentiert wird, um den Grad ihrer Zustimmung, Wichtigkeit, Zufriedenheit oder andere Bewertungen anzugeben, erfassen diese Fragen die Intensität oder Richtung von Gefühlen auf strukturierte und dennoch differenzierte Weise.
Zu den gängigen Typen gehören Likert-Skalen Dazu gehören Bezeichnungen wie „stimme gar nicht zu“ bis „stimme überhaupt nicht zu“ sowie visuelle Analogskalen.
Die von ihnen bereitgestellten quantitativen Metrikdaten können dann einfach aggregiert und statistisch analysiert werden, um Durchschnittsbewertungen, Korrelationen und Beziehungen zu vergleichen.
Bewertungsskalen eignen sich gut für Anwendungen wie Marktsegmentierungsanalysen, Vortests und Programmbewertungen nach der Implementierung durch Techniken wie A/B-Tests.
Obwohl ihrer reduktiven Natur möglicherweise der Kontext offener Antworten fehlt, messen Bewertungsskalen Stimmungsdimensionen immer noch effizient zur Untersuchung prädiktiver Zusammenhänge zwischen Einstellungsaspekten, wenn sie nach einer anfänglichen deskriptiven Untersuchung richtig platziert werden.
#3. Geschlossener Fragebogen in der Forschung
Geschlossene Fragen werden in der Forschung häufig verwendet, um strukturierte, quantitative Daten durch standardisierte Antwortmöglichkeiten zu sammeln.
Durch die Bereitstellung einer eingeschränkten Auswahl an Antwortoptionen für Probanden, wie z. B. Richtig/Falsch, Ja/Nein, Bewertungsskalen oder vordefinierte Multiple-Choice-Antworten, liefern geschlossene Fragen Antworten, die einfacher codiert, aggregiert und statistisch analysiert werden können bei großen Stichproben im Vergleich zu offenen Fragen.
Dadurch eignen sie sich für spätere Validierungsphasen, nachdem Faktoren bereits identifiziert wurden, wie etwa Hypothesentests, die Messung von Einstellungen oder Wahrnehmungen, Subjektbewertungen und deskriptive Untersuchungen auf der Grundlage faktenbasierter Daten.
Während die Beschränkung der Antworten die Befragung vereinfacht und einen direkten Vergleich ermöglicht, besteht die Gefahr, dass unvorhergesehene Probleme außer Acht gelassen werden oder der Kontext über die gegebenen Alternativen hinaus verloren geht.
#4. Multiple-Choice-Fragebogen in der Forschung
Multiple-Choice-Fragen sind ein nützliches Hilfsmittel in der Forschung, wenn sie ordnungsgemäß durch geschlossene Fragebögen verwaltet werden.
Sie stellen den Befragten eine Frage und vier bis fünf vordefinierte Antwortoptionen zur Auswahl.
Dieses Format ermöglicht eine einfache Quantifizierung der Antworten, die statistisch über große Stichprobengruppen hinweg analysiert werden können.
Obwohl Multiple-Choice-Fragen von den Teilnehmern schnell ausgefüllt und einfach zu programmieren und zu interpretieren sind, weisen sie auch einige Einschränkungen auf.
Vor allem laufen sie Gefahr, wichtige Nuancen zu übersehen oder relevante Optionen zu verpassen, wenn sie nicht vorher sorgfältig im Pilotversuch getestet wurden.
Um das Risiko einer Verzerrung zu minimieren, müssen sich die Antwortmöglichkeiten gegenseitig ausschließen und insgesamt erschöpfend sein.
Unter Berücksichtigung von Formulierungen und Optionen können Multiple-Choice-Fragen effizient messbare beschreibende Daten liefern, wenn die wichtigsten Möglichkeiten vorab identifiziert sind, beispielsweise zur Klassifizierung von Verhaltensweisen und demografischen Profilen oder zur Bewertung von Wissen zu Themen, bei denen Unterschiede bekannt sind.
#5. Likert-Skala-Fragebogen in der Forschung
Die Likert-Skala ist eine in der Forschung häufig verwendete Art von Bewertungsskala, um Einstellungen, Meinungen und Wahrnehmungen zu verschiedenen interessanten Themen quantitativ zu messen.
Likert-Skalen verwenden ein symmetrisches Antwortformat „Zustimmen/nicht zustimmen“, bei dem die Teilnehmer angeben, wie stark sie einer Aussage zustimmen. Sie weisen typischerweise ein 5-Punkte-Design auf, obwohl je nach erforderlicher Empfindlichkeit der Messung mehr oder weniger Optionen möglich sind.
Durch die Zuweisung numerischer Werte zu jeder Ebene der Antwortskala ermöglichen Likert-Daten eine statistische Analyse von Mustern und Beziehungen zwischen Variablen.
Dies führt zu konsistenteren Ergebnissen als einfache Ja/Nein-Fragen oder offene Fragen für bestimmte Arten von Fragen, die darauf abzielen, die Intensität der Gefühle auf einem Kontinuum zu messen.
Während Likert-Skalen leicht erfassbare metrische Daten liefern und für die Befragten unkompliziert sind, vereinfachen sie komplexe Standpunkte zu stark, obwohl sie bei richtiger Anwendung in der Forschung dennoch wertvolle Erkenntnisse liefern.
Beispiel
Ein Forscher möchte den Zusammenhang zwischen Arbeitszufriedenheit (abhängige Variable) und Faktoren wie Bezahlung, Work-Life-Balance und Betreuungsqualität (unabhängige Variablen) verstehen.
Eine 5-stufige Likert-Skala wird für Fragen verwendet wie:
- Ich bin mit meinem Gehalt zufrieden (stimme überhaupt nicht zu bis stimme völlig zu)
- Mein Job ermöglicht eine gute Work-Life-Balance (stimme überhaupt nicht zu bis stimme völlig zu)
- Mein Vorgesetzter unterstützt mich und ist ein guter Manager (stimme überhaupt nicht zu bis stimme völlig zu)
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Key Take Away
Diese Arten von Fragebögen sind in der Forschung in der Regel weit verbreitet und leicht auszufüllen.
When your queries are straightforward to grasp and your options are uniform, everyone’s on the same page. Answers then compile nicely whether you got one response or a million.
The key is making sure respondents always know exactly what you’re asking, then their replies will slide right into place for the smooth assembling of sweet survey scoops.
Häufig gestellte Fragen
Welche 4 Arten von Fragebögen gibt es in der Forschung?
Die vier wichtigsten Arten von Fragebögen, die in der Forschung verwendet werden, sind strukturierte Fragebögen, unstrukturierte Fragebögen, Umfragen und Interviews. Der geeignete Typ hängt von den Forschungszielen, dem Budget, dem Zeitplan und davon ab, ob qualitative, quantitative oder gemischte Methoden am besten geeignet sind.
Was sind die 6 Haupttypen von Umfragefragen?
Die sechs Haupttypen von Umfragefragen sind geschlossene Fragen, offene Fragen, Fragen auf der Bewertungsskala, Fragen auf der Bewertungsskala, demografische Fragen und Verhaltensfragen.
Welche drei Arten von Fragebögen gibt es?
Die drei Haupttypen von Fragebögen sind strukturierte Fragebögen, halbstrukturierte Fragebögen und unstrukturierte Fragebögen.
