Kuidas küsimustikke kujundada: 7 peamist strateegiat usaldusväärsete andmete saamiseks

Kehv küsimustiku ülesehitus läheb organisatsioonidele igal aastal maksma miljoneid eurosid raisatud aja ja vigaste otsuste tõttu. Harvardi uuringuprogrammi uuring näitab, et halvasti üles ehitatud küsitlused mitte ainult ei suuda koguda kasulikke andmeid, vaid eksitavad otsustajaid aktiivselt kallutatud, mittetäielike või valesti tõlgendatud vastustega.

Olenemata sellest, kas oled personalispetsialist, kes mõõdab töötajate kaasatust, tootejuht, kes kogub kasutajate tagasisidet, akadeemilisi uuringuid läbiviiv teadlane või õpitulemusi hindav koolitaja, tuginevad siinsed küsimustiku koostamise põhimõtted enam kui 40 aasta pikkusele empiirilisele uurimistööle sellistelt institutsioonidelt nagu Pew Research Center, Imperial College London ja juhtivad uuringumetodoloogid.

Asi pole "piisavalt heade" küsitluste loomises. Asi on küsimustike kujundamises, mida vastajad tegelikult täidavad, mis välistavad levinud kognitiivsed eelarvamused ja annavad tegutsemiskõlblikku teavet, mida saab usaldada.

Sisukord

Miks enamik küsimustikke ebaõnnestub (ja teie oma ei pea ebaõnnestuma)

Pew Research Centeri uuringu kohaselt ei ole küsimustike koostamine kunst, vaid teadus. Ometi läheneb enamik organisatsioone küsitluse kujundamisele intuitiivselt, mille tulemuseks on kolm kriitilist ebaõnnestumist:

• Vastuse kallutatus: Küsimused suunavad vastajaid tahtmatult teatud vastuste poole, muutes andmed väärtusetuks.
• Vastaja koormus: Küsitlused, mis tunduvad keerulised, aeganõudvad või emotsionaalselt kurnavad, toovad kaasa madala vastamismäära ja halva kvaliteediga vastused.
• Mõõtmisviga: Ebaselged küsimused tähendavad, et vastajad tõlgendavad neid erinevalt, mistõttu on teie andmeid võimatu sisukalt analüüsida.

Hea uudis? Imperial College Londoni ja teiste juhtivate institutsioonide uuringud on tuvastanud konkreetsed ja korratavad põhimõtted, mis need probleemid kõrvaldavad. Neid järgides võib teie küsimustikule vastamise määr tõusta 40–60%, parandades samal ajal märkimisväärselt andmete kvaliteeti.

Professionaalsete küsimustike kaheksa mittekaubeldavat omadust

Enne küsimuste väljatöötamisega alustamist veenduge, et teie küsimustiku raamistik vastab järgmistele tõenduspõhistele kriteeriumidele:

1. Kristallselgus: Vastajad saavad täpselt aru, mida sa küsid. Ebamäärasus on kehtivate andmete vaenlane.
2. Strateegiline lühidus: Lühidalt, konteksti ohverdamata. Harvardi uuring näitab, et 10-minutilised küsitlused täidetakse 25% sagedamini kui 20-minutilised versioonid.
3. Laseri spetsiifilisus: Üldised küsimused annavad ebamääraseid vastuseid. „Kui rahul te olete?“ on nõrk. „Kui rahul te olete oma viimasele tugipäringule vastamise ajaga?“ on tugev.
4. Halastamatu neutraalsus: Väldi sissejuhatavat keelt. „Kas sa ei nõustu, et meie toode on suurepärane?“ tekitab eelarvamusi. „Kuidas sa meie toodet hindaksid?“ aga mitte.
5. Eesmärgipärane asjakohasus: Iga küsimus peab otseselt vastama uurimiseesmärgile. Kui sa ei oska selgitada, miks sa seda küsid, kustuta see.
6. Loogiline voog: Grupeeri omavahel seotud küsimused. Liiku üldisest spetsiifilisele. Pane tundlikud demograafilised küsimused lõppu.
7. Psühholoogiline turvalisus: Tundlike teemade puhul tagage anonüümsus ja konfidentsiaalsus. Edastage selgelt andmekaitsemeetmed (GDPR-i järgimine on oluline).
8. Vaevatu reageerimine: Muutke vastamine intuitiivseks. Kasutage visuaalset hierarhiat, tühikuid ja selgeid vastusevorminguid, mis toimivad sujuvalt eri seadmetes.

Seitsmeastmeline uurimistööl põhinev küsimustiku koostamise protsess

1. samm: Määrake eesmärgid kirurgilise täpsusega

Ebamäärased eesmärgid loovad kasutuid küsimustikke. „Mõista klientide rahulolu” on liiga üldine fraas. Selle asemel tuleks öelda: „Mõõta NPS-i, tuvastada kolm peamist takistust uute klientide töölevõtmisel ja määrata kindlaks lepingu pikendamise tõenäosus äriklientide seas.”

Eesmärkide seadmise raamistik: Selgitage oma uurimistöö tüüpi (uuriv, kirjeldav, selgitav või ennustav). Määrake täpselt vajalik teave. Määratlege sihtrühm täpselt. Veenduge, et eesmärgid juhinduksid mõõdetavatest tulemustest, mitte protsessidest.

2. samm: töötage välja küsimused, mis kõrvaldavad kognitiivse eelarvamuse

Imperial College'i uuring näitab, et nõustumise/mittenõustumise vastusevormid on ühed „halvimad viisid küsimuste esitamiseks“, kuna need tekitavad nõustumise kallutatuse – vastajate kalduvuse nõustuda olenemata sisust. See üksainus viga võib muuta kogu andmestiku kehtetuks.

Tõenduspõhise küsimuste koostamise põhimõtted:

• Sõnasta üksusi küsimuste, mitte väidetena: „Kui abivalmis meie tugimeeskond oli?“ annab parema tulemuse kui „Meie tugimeeskond oli abivalmis (nõustun/ei nõustu).“
• Kasutage verbaalselt märgistatud skaalasid: Märgistage iga vastusevariant („Üldse mitte kasulik, Natuke kasulik, Mõõdukalt kasulik, Väga kasulik, Äärmiselt kasulik“), mitte ainult lõpp-punkte. See vähendab mõõtmisviga.
• Väldi kahepalgelisi küsimusi: „Kui õnnelik ja kaasatud sa oled?“ küsib kahte asja. Eralda need.
• Rakenda sobivaid küsimuste vorminguid: Suletud küsimustikud kvantitatiivsete andmete jaoks (lihtsam analüüs). Avatud küsimustikud kvalitatiivsete teadmiste jaoks (rikkam kontekst). Likerti skaalad hoiakute jaoks (soovitatav on 5–7 punkti).

3. samm: Visuaalse hierarhia ja ligipääsetavuse vorming

Uuringud näitavad, et visuaalne disain mõjutab otseselt vastuste kvaliteeti. Halb vormindus suurendab kognitiivset koormust, mis viib vastajate rahuloluni – nad annavad lõpetamiseks madala kvaliteediga vastuseid.

Olulised vormindusjuhised:

• Võrdne visuaalne vahekaugus: Säilitage skaalapunktide vahel võrdsed kaugused, et tugevdada kontseptuaalset võrdsust ja vähendada eelarvamusi.
• Eraldi mittesisulised valikud: Lisage enne „N/A“ või „Ei soovi vastata“ tühik, et neid visuaalselt eristada.
• Rohkelt tühja ruumi: Vähendab kognitiivset väsimust ja parandab ülesannete täitmise määra.
• Edusammude näitajad: Digitaalsete küsitluste puhul näidake motivatsiooni säilitamiseks täitmise protsenti.
• Mobiilseadmete optimeerimine: Üle 50% küsitluse vastustest tuleb nüüd mobiilseadmetest. Testige rangelt.

4. samm: Viige läbi ranged piloottestid

Pew Research Center Kasutab enne täielikku juurutamist ulatuslikku eeltestimist kognitiivsete intervjuude, fookusgruppide ja pilootküsitluste abil. See aitab avastada ebamäärast sõnastust, segadust tekitavaid vorminguid ja tehnilisi probleeme, mis kahjustavad andmete kvaliteeti.

Pilootest 10–15 sihtrühma esindajaga. Mõõda valmimisaega, tuvasta ebaselged küsimused, hinda loogilist sujuvust ja kogu järelvestluste kaudu kvalitatiivset tagasisidet. Tee korduvaid muudatusi, kuni segadus kaob.

5. samm: juurutamine strateegilise jaotusega

Jaotusmeetod mõjutab vastuste määra ja andmete kvaliteeti. Valige oma sihtrühma ja sisu tundlikkuse põhjal:

• Digitaalsed uuringud: Kiireim, kulutõhusaim, ideaalne skaleeritavuse ja reaalajas andmete jaoks.
• E-posti levitamine: Suur ulatus, isikupärastamisvõimalused, jälgitavad mõõdikud.
• Isiklik administreerimine: Kõrgem vastamismäär, kohene selgitus, parem tundlike teemade puhul.

Professionaalse kaasamise näpunäide: Kasutage interaktiivseid küsitlusplatvorme, mis võimaldavad sünkroonset ja asünkroonset osalemist ning tulemuste kohest visualiseerimist. Tööriistad nagu AhaSlides võib suurepäraselt sobida.

6. samm: analüüsige andmeid statistilise rangusega

Koostage vastused süstemaatiliselt arvutustabeli tarkvara või spetsiaalsete analüüsivahendite abil. Enne jätkamist kontrollige puuduvaid andmeid, kõrvalekaldeid ja vastuolusid.

Suletud küsimuste puhul arvutage sagedused, protsendid, keskmised ja moodused. Avatud vastuste puhul kasutage mustrite tuvastamiseks temaatilist kodeerimist. Muutujate vaheliste seoste väljaselgitamiseks kasutage risttabeldust. Dokumenteerige tõlgendamist mõjutavad tegurid, näiteks vastamismäärad ja demograafiline esindatus.

7. samm: tõlgendage tulemusi õiges kontekstis

Vaadake alati üle algsed eesmärgid. Tuvastage järjepidevad teemad ja olulised statistilised seosed. Pange tähele piiranguid ja väliseid tegureid. Tsiteerige vastuste näiteid, mis illustreerivad peamisi teadmisi. Tuvastage lüngad, mis vajavad edasist uurimist. Esitage tulemused sobiva ettevaatusega üldistatavuse osas.

Küsimustiku koostamise tavalised lõksud (ja kuidas neid vältida)

• Juhtivad küsimused: "Kas sa ei arva, et X on oluline?" → "Kui oluline on X sinu jaoks?"
• Eeldatavad teadmised: Defineeri tehnilised terminid ehk akronüümid – mitte kõik ei tea sinu valdkonna žargooni.
• Kattuvad vastusevariandid: „0–5 aastat, 5–10 aastat” tekitab segadust. Kasutage väljendeid „0–4 aastat, 5–9 aastat”.
• Laaditud keel: „Meie uuenduslik toode” tekitab eelarvamusi. Jää neutraalseks.
• Liigne pikkus: Iga lisaminut vähendab vastuse määra 3–5%. Austa vastaja aega.

Kuidas luua AhaSlidesis küsimustikku

Siin on 5 lihtsat sammu köitva ja kiire küsitluse loomiseks Likerti skaala abil. Skaalat saab kasutada töötajate/teenuste rahulolu-uuringute, toote/funktsioonide arendamise uuringute, õpilaste tagasiside ja paljude muude jaoks👇

Samm 1: Registreeru a tasuta AhaSlides konto.

2. samm: looge uus esitlus või suundu meie juurdeMallide koguja haarake jaotisest „Küsitlused” üks mall.

Samm 3: Valige oma esitluses "Kaalud' slaidi tüüp.

Samm 4: Sisestage iga väide, et osalejad saaksid hinnata, ja määrake skaala vahemikus 1–5.

Samm 5: Kui sa tahad, et nad küsitlusele koheselt ligi pääsemiseks klõpsake nuppu „praegune' nuppu, et nad saaksid seda vaadata nende seadmetes. Võite minna ka menüüsse „Seaded” – „Kes võtab juhtimise üle” – ja valida „Vaatajaskond (ise tempoga)Võimalus koguda arvamusi igal ajal.

???? tüüp: klõpsake nuppu "Tulemusednupp võimaldab teil tulemused eksportida Excelisse/PDF-i/JPG-sse.

Korduma kippuvad küsimused