10 Arten von Multiple-Choice-Fragen (Effektiver Leitfaden + Beispiele)

Multiple-Choice-Fragen (MCQs) sind strukturierte Frageformate, die den Befragten einen Fragestamm (eine Frage oder Aussage) gefolgt von einer Reihe vorgegebener Antwortmöglichkeiten präsentieren. Im Gegensatz zu offenen Fragen beschränken MCQs die Antworten auf bestimmte Auswahlmöglichkeiten und eignen sich daher ideal für standardisierte Datenerhebung, Bewertung und Forschung. Sie fragen sich, welcher Fragentyp am besten zu Ihrem Zweck passt? Entdecken Sie mit uns 10 Arten von Multiple-Choice-Fragen und sehen Sie sich die folgenden Beispiele an.

Inhaltsverzeichnis

Was sind Multiple-Choice-Fragen?

In ihrer einfachsten Form ist eine Multiple-Choice-Frage eine Frage, die mit einer Liste möglicher Antworten präsentiert wird. Daher hat der Befragte das Recht, eine oder mehrere Optionen zu beantworten (falls zulässig).

Aufgrund der schnellen, intuitiven und leicht zu analysierenden Informationen/Daten von Multiple-Choice-Fragen werden sie häufig in Feedback-Umfragen zu Unternehmensdienstleistungen, Kundenerfahrungen, Veranstaltungserlebnissen, Wissenstests usw. verwendet.

Was halten Sie beispielsweise vom heutigen Spezialgericht des Restaurants?

• A. Sehr lecker
• B. Nicht schlecht
• C. Auch normal
• D. Nicht nach meinem Geschmack

Bei Multiple-Choice-Fragen handelt es sich um geschlossene Fragen, da die Auswahlmöglichkeiten der Befragten eingeschränkt werden sollten, um ihnen die Auswahl zu erleichtern und sie zu motivieren, mehr Antworten zu geben.

Im Wesentlichen besteht eine Multiple-Choice-Frage aus:

• Eine klare, prägnante Frage oder Aussage das definiert, was Sie messen
• Mehrere Antwortmöglichkeiten (normalerweise 2-7 Auswahlmöglichkeiten), die sowohl richtige als auch falsche Antworten enthalten
• Antwortformat das eine Einzel- oder Mehrfachauswahl basierend auf Ihren Zielen ermöglicht

Historischer Kontext und Entwicklung

Multiple-Choice-Fragen entstanden im frühen 20. Jahrhundert als Instrumente zur Beurteilung von Bildungsleistungen. Pionierarbeit leisteten Frederick J. Kelly im Jahr 1914. Ursprünglich für die effiziente Bewertung umfangreicher Prüfungen konzipiert, haben sich MCQs weit über akademische Tests hinaus entwickelt und sind zu Eckpfeilern in folgenden Bereichen geworden:

• Marktforschung und Verbraucherverhaltensanalyse
• Mitarbeiterfeedback und Organisationsumfragen
• Medizinische Diagnose und klinische Beurteilungen
• Politische Meinungsumfragen und Meinungsforschung
• Produktentwicklung und Benutzererfahrungstests

Kognitive Ebenen im MCQ-Design

Multiple-Choice-Fragen können verschiedene Denkebenen bewerten, basierend auf der Taxonomie von Bloom:

Wissensstand

Testen des Erinnerns an Fakten, Begriffe und grundlegende Konzepte. Beispiel: „Wie heißt die Hauptstadt von Frankreich?“

Verständnisniveau

Bewertung des Informationsverständnisses und der Fähigkeit zur Dateninterpretation. Beispiel: „Welches Quartal hatte laut der gezeigten Grafik das höchste Umsatzwachstum?“

Anwendungsebene

Beurteilung der Fähigkeit, erlernte Informationen in neuen Situationen anzuwenden. Beispiel: „Welche Preisstrategie würde bei einer Erhöhung der Produktionskosten um 20 % die Rentabilität aufrechterhalten?“

Analyseebene

Testen der Fähigkeit, Informationen aufzuschlüsseln und Zusammenhänge zu verstehen. Beispiel: „Welcher Faktor hat am wahrscheinlichsten zum Rückgang der Kundenzufriedenheitswerte beigetragen?“

Syntheseniveau

Bewertung der Fähigkeit, Elemente zu kombinieren, um ein neues Verständnis zu schaffen. Beispiel: „Welche Kombination von Funktionen würde die ermittelten Benutzeranforderungen am besten erfüllen?“

Bewertungsebene

Testen der Fähigkeit, Werte zu beurteilen und Entscheidungen auf der Grundlage von Kriterien zu treffen. Beispiel: „Welcher Vorschlag bietet das beste Gleichgewicht zwischen Kosteneffizienz und ökologischer Nachhaltigkeit?“

10 Arten von Multiple-Choice-Fragen + Beispiele

Das moderne MCQ-Design umfasst zahlreiche Formate, die jeweils für bestimmte Forschungsziele und Erfahrungen der Befragten optimiert sind.

1. Single-Select-Fragen

• Sinn: Identifizieren Sie eine primäre Präferenz, Meinung oder richtige Antwort 
• Beste für: Demografische Daten, primäre Präferenzen, Faktenwissen 
• Optimale Optionen: 3-5 Auswahlmöglichkeiten

Ejemplo: Was ist Ihre Hauptquelle für Nachrichten und aktuelle Ereignisse?

• Social-Media-Plattformen
• Traditionelle Fernsehnachrichten
• Online-Nachrichten-Websites
• Zeitungen drucken
• Podcasts und Audio-News

Empfohlene Vorgehensweise:

• Stellen Sie sicher, dass sich die Optionen gegenseitig ausschließen
• Ordnen Sie die Optionen logisch oder zufällig an, um Verzerrungen zu vermeiden

2. Fragen mit der Likert-Skala

• Sinn: Messen Sie Einstellungen, Meinungen und Zufriedenheitsniveaus 
• Beste für: Zufriedenheitsumfragen, Meinungsforschung, psychologische Diagnostik 
• Skalierungsoptionen: 3-, 5-, 7- oder 10-Punkte-Skalen

Ejemplo: Wie zufrieden sind Sie mit unserem Kundenservice?

• Extrem zufrieden
• Sehr zufrieden
• mäßig zufrieden
• Etwas zufrieden
• Ganz und gar nicht zufrieden

Überlegungen zum Skalendesign:

• Ungerade Skalen (5, 7-Punkt) erlauben neutrale Antworten
• Gleichmäßige Skalen (4, 6-Punkte) zwingen die Befragten, positiv oder negativ zu tendieren
• Semantische Anker sollte klar und proportional verteilt sein

3. Fragen mit Mehrfachauswahl

• Sinn: Erfassen Sie mehrere relevante Antworten oder Verhaltensweisen 
• Besonders geeignet für: Verhaltensverfolgung, Funktionspräferenzen, demografische Merkmale 
• Überlegungen: Kann zu einer Komplexität der Analyse führen

Ejemplo: Welche Social-Media-Plattformen nutzen Sie regelmäßig? (Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus.)

• Facebook
• Instagram
• Twitter/X
• LinkedIn
• TikTok
• YouTube
• Snapchat
• Sonstiges (bitte angeben)

Empfohlene Vorgehensweise:

• Machen Sie deutlich, dass Mehrfachauswahlen zulässig sind
• Bedenken Sie die kognitive Belastung durch zu viele Optionen
• Analysieren Sie Antwortmuster, nicht nur einzelne Auswahlen

4. Ja/Nein-Fragen

• Sinn: Binäre Entscheidungsfindung und klare Präferenzidentifizierung 
• Beste für: Screeningfragen, einfache Präferenzen, Qualifikationskriterien 
• Vorteile: Hohe Abschlussquoten, klare Dateninterpretation

Ejemplo: Würden Sie unser Produkt einem Freund oder Kollegen empfehlen?

• Ja
• Nein

Verbesserungsstrategien:

• Fragen Sie anschließend nach dem „Warum?“, um qualitative Erkenntnisse zu gewinnen
• Erwägen Sie, bei neutralen Antworten „Nicht sicher“ hinzuzufügen
• Verzweigungslogik für Folgefragen verwenden

6. Fragen zur Bewertungsskala

• Sinn: Erfahrungen, Leistungen oder Qualitätsbewertungen quantifizieren 
• Beste für: Produktbewertungen, Servicebewertung, Leistungsmessung 
• Visuelle Optionen: Sterne, Zahlen, Schieberegler oder beschreibende Skalen

Ejemplo: Bewerten Sie die Qualität unserer mobilen App auf einer Skala von 1-10: 1 (schlecht) --- 5 (durchschnittlich) --- 10 (ausgezeichnet)

Designtipps:

• Verwenden Sie konsistente Skalenrichtungen (1=niedrig, 10=hoch).
• Geben Sie klare Ankerbeschreibungen an
• Berücksichtigen Sie kulturelle Unterschiede bei der Bewertungsinterpretation

7. Ranking-Fragen

• Sinn: Prioritätsreihenfolge und relative Wichtigkeit verstehen 
• Besonders geeignet für: Priorisierung von Funktionen, Präferenzreihenfolge, Ressourcenzuweisung 
• Einschränkungen: Kognitive Komplexität steigt mit Optionen

Ejemplo: Ordnen Sie die folgenden Merkmale nach ihrer Wichtigkeit (1 = am wichtigsten, 5 = am wenigsten wichtig).

• Preis
• Qualität
• Kundenservice
• Liefergeschwindigkeit
• Produktvielfalt

Optimierungsstrategien:

• Erzwungene Rangfolge im Vergleich zu Optionen für eine teilweise Rangfolge berücksichtigen
• Beschränken Sie sich auf 5-7 Optionen für die kognitive Beherrschbarkeit
• Geben Sie klare Anweisungen zur Rangfolge

8. Matrix-/Rasterfragen

• Sinn: Effizientes Sammeln von Bewertungen für mehrere Artikel 
• Beste für: Multiattributive Bewertung, vergleichende Bewertung, Umfrageeffizienz 
• Risiken: Ermüdung der Befragten, zufriedenstellendes Verhalten

Ejemplo: Bewerten Sie Ihre Zufriedenheit mit jedem Aspekt unseres Services

Empfohlene Vorgehensweise:

• Halten Sie Matrixtabellen unter 7 x 7 (Elemente x Skalenpunkte)
• Verwenden Sie konsistente Maßstabsrichtungen
• Um Verzerrungen vorzubeugen, sollten Sie die Reihenfolge der Elemente zufällig festlegen.

9. Bildbasierte Fragen

• Sinn: Visuelle Präferenztests und Markenerkennung 
• Beste für: Produktauswahl, Designtests, Beurteilung der visuellen Attraktivität 
• Vorteile: Höheres Engagement, interkulturelle Anwendbarkeit

Ejemplo: Welches Website-Design finden Sie am ansprechendsten? [Bild A] [Bild B] [Bild C] [Bild D]

Überlegungen zur Implementierung:

• Geben Sie Alternativtext für die Barrierefreiheit an
• Testen Sie auf verschiedenen Geräten und Bildschirmgrößen

10. Richtig/Falsch-Fragen

• Sinn: Wissenstest und Glaubensbewertung 
• Beste für: Bildungsbewertung, Faktenprüfung, Meinungsumfrage
• Überlegungen: 50 % Chance, richtig zu raten

Ejemplo: Kundenzufriedenheitsumfragen sollten innerhalb von 24 Stunden nach dem Kauf versendet werden.

• Wahre
• falsch

Verbesserungstechniken:

• Fügen Sie die Option „Ich weiß nicht“ hinzu, um das Rätselraten zu reduzieren
• Konzentrieren Sie sich auf eindeutig wahre oder falsche Aussagen
• Vermeiden Sie absolute Aussagen wie „immer“ oder „nie“.

Bonus: Einfache MCQ-Vorlagen

Feedback zur Veranstaltung

Wissensbewertung

1-zu-1-Arbeitsumfrage

Best Practices zum Erstellen effektiver MCQs

Das Erstellen hochwertiger Multiple-Choice-Fragen erfordert die systematische Beachtung von Designprinzipien, Testverfahren und kontinuierlicher Verbesserung auf der Grundlage von Daten und Feedback.

Klare und effektive Stämme schreiben

Präzision und Klarheit

• Verwenden Sie eine spezifische, eindeutige Sprache, die keinen Raum für Fehlinterpretationen lässt
• Konzentrieren Sie sich pro Frage auf ein einzelnes Konzept oder eine einzelne Idee
• Vermeiden Sie unnötige Wörter, die nicht zur Bedeutung beitragen
• Schreiben Sie auf einem für Ihre Zielgruppe angemessenen Leseniveau

Vollständige und unabhängige Stämme

• Stellen Sie sicher, dass der Stamm verstanden werden kann, ohne die Optionen zu lesen
• Fügen Sie alle notwendigen Kontext- und Hintergrundinformationen ein
• Vermeiden Sie Stämme, die spezifische Optionskenntnisse erfordern, um sie zu verstehen
• Machen Sie den Stamm zu einem vollständigen Gedanken oder einer klaren Frage

Beispielvergleich:

Schlechter Stamm: „Marketing ist:“ Verbesserter Vorbau: „Welche Definition beschreibt digitales Marketing am besten?“

Schlechter Stamm: „Das hilft Unternehmen am meisten:“ Verbesserter Vorbau: „Welcher Faktor trägt im ersten Jahr am meisten zum Erfolg eines Kleinunternehmens bei?“

Entwicklung hochwertiger Optionen

Homogene Struktur

• Behalten Sie bei allen Optionen eine konsistente grammatikalische Struktur bei
• Verwenden Sie parallele Formulierungen und ähnliche Komplexitätsstufen
• Stellen Sie sicher, dass alle Optionen den Stamm entsprechend vervollständigen
• Vermeiden Sie es, verschiedene Antworttypen (Fakten, Meinungen, Beispiele) zu vermischen.

Angemessene Länge und Detailliertheit

• Halten Sie die Optionen ungefähr gleich lang, um Hinweise zu vermeiden
• Geben Sie ausreichend Details an, um die Klarheit zu gewährleisten, ohne zu überfordern
• Vermeiden Sie Optionen, die zu kurz sind, um aussagekräftig zu sein
• Bringen Sie Kürze mit notwendigen Informationen in Einklang

Logische Organisation

• Ordnen Sie die Optionen in logischer Reihenfolge (alphabetisch, numerisch, chronologisch) an.
• Randomisieren, wenn keine natürliche Reihenfolge besteht
• Vermeiden Sie Muster, die unbeabsichtigte Hinweise geben könnten
• Berücksichtigen Sie die visuelle Wirkung des Optionslayouts

Effektive Ablenker schaffen

Plausibilität und Glaubwürdigkeit

• Entwerfen Sie Ablenker, die für jemanden mit Teilwissen durchaus richtig sein könnten
• Basieren Sie falsche Optionen auf häufigen Missverständnissen oder Fehlern
• Vermeiden Sie offensichtlich falsche oder lächerliche Optionen
• Testen Sie Ablenker mit Mitgliedern der Zielgruppe

Bildungswert

• Verwenden Sie Distraktoren, die spezifische Wissenslücken aufdecken
• Schließen Sie Beinahe-Treffer-Optionen ein, die feine Unterschiede testen
• Erstellen Sie Optionen, die verschiedene Aspekte des Themas ansprechen
• Vermeiden Sie rein zufällige oder unabhängige Ablenkungen

Vermeiden Sie häufige Fallstricke

• Vermeiden Sie grammatikalische Hinweise, die die richtige Antwort verraten
• Verwenden Sie nicht „alle der oben genannten“ oder „keine der oben genannten“, es sei denn, es ist strategisch notwendig
• Vermeiden Sie absolute Begriffe wie „immer“, „nie“, „nur“, die Optionen offensichtlich falsch machen
• Geben Sie nicht zwei Optionen an, die im Wesentlichen dasselbe bedeuten

So erstellen Sie einfache, aber effektive Multiple-Choice-Fragen

Multiple-Choice-Umfragen sind eine einfache Möglichkeit, das Publikum kennenzulernen, seine Gedanken zu erfassen und diese in einer aussagekräftigen Visualisierung auszudrücken. Sobald Sie eine Multiple-Choice-Umfrage auf AhaSlides eingerichtet haben, können die Teilnehmer über ihre Geräte abstimmen und die Ergebnisse werden in Echtzeit aktualisiert.

So einfach ist das!

Bei AhaSlides bieten wir Ihnen viele Möglichkeiten, Ihre Präsentation aufzupeppen und Ihr Publikum einzubeziehen und zu motivieren. Von Frage-und-Antwort-Folien über Wortwolken bis hin zur Möglichkeit, Ihr Publikum zu befragen. Es erwarten Sie zahlreiche Möglichkeiten.