Es gibt verschiedene Typen geschlossener Fragen zur Messung bestimmter Sachverhalte. Man spricht hier von Skalierungsverfahren.
Skalierungsverfahren beziehen sich auf die Art und Weise, wie durch Skalen Daten gemessen werden.
Bei Skalierungsverfahren unterscheidet man zwischen komparativen Verfahren (d.h. man vergleicht ein Objekt mit anderen) und nicht-komparativen Verfahren:
(In Anlehnung an Homburg/Krohmer 2006)
Komparative Skalierungsverfahren
Bei komparativen Skalierungsverfahren wird ein Objekt mit einem anderen oder mehreren anderen Objekten verglichen.
Bei paarweisen Vergleichen beurteilen Probanden zwei von n Objekten und entscheiden sich für das jeweils bevorzugte:
Steht eine „1“ in der Zelle, so wurde die Marke in der Spalte gegenüber der Marke in der Zeile bevorzugt.
Ein zweites komparatives Skalierungsverfahren ist das Rangordnungsverfahren (oder auch Rankingfragen genannt): Hier werden die Antwortmöglichkeiten in eine Reihenfolge gebracht.
(Beispiel erstellt mit dem Fragebogentool Sphinx-Survey)
Bitte beachten Sie, dass dieser Fragetyp nicht bei allen Befragten bekannt ist. Bei auto-administrierten Papierfragebögen (d.h. vom Befragten selbst ausgefüllte Fragebögen) muss die Vorgehensweise zum Ausfüllen daher genau beschrieben werden, am besten mit einem visuellen Beispiel. Je nach Zielgruppe kann es ansonsten sein, dass viele Befragte einfach nur Kreuze machen!
Beim Konstantsummenverfahren verteilen die Befragten eine bestimmte Anzahl an Einheiten auf verschiedene Objekte:
Wird das Konstant-Summen-Verfahren computergestützt durchgeführt können die Summen überprüft werden und/oder automatisch dem Befragten/Interviewer angezeigt werden.
Nicht-komparative Skalierungsverfahren: Ratingskalen
In Fragebögen häufig vertretene Skalen sind sogenannte Ratingskalen. Ratingskalen kommen insbesondere bei Meinungsfragen oder Einstellungsfragen zum Einsatz, da eine Rating-Skala verschiedene Abstufungen bietet, so dass der Befragte seine Meinung mit unterschiedlichen Ausprägungen äußern kann. Dadurch, dass ein Item mittels verschiedener Stufen differenziert gemessen wurde hat man entsprechend umfangreiche Auswertungsoptionen bei der statistischen Datenanalyse.
Ratingskalen werden auch eingesetzt, um sogenannte theoretische Begriffe zu messen. Ein theoretischer Begriff wäre zum Beispiel „Kundenzufriedenheit“: Was bedeutet Kundenzufriedenheit? Befragt man 10 Probanden bezüglich Ihrer Zufriedenheit, so könnte sich jeder Befragte etwas Anderes unter dem Begriff vorstellen, da dieser Begriff verschiedene Dimensionen aufweist: Bei der Kundenzufriedenheit gibt es beispielsweise die Dimension „Produkt“, „Service“. Es gibt des Weiteren die Kundenzufriedenheitsdimension „Beziehung“ oder die Dimension „geistig-kulturell“. Auch diese Dimensionen der Kundenzufriedenheit können nicht direkt gemessen werden, sondern müssen in Indikatoren differenziert werden. Diese Indikatoren der Kundenzufriedenheit können nun mittels verschiedener Items über Ratingskalen gemessen werden.
Wenn man Ratings-Skalen definiert muss man sich Gedanken über verschiedene Aspekte der Ratingskala machen:
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Werde ich jeden Skalenpunkt der Skala verbal benennen oder werde ich nur den ersten und letzten Skalenpunkt benennen (die Extremwerte)?
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Wie viele Skalenpunkte soll ich verwenden, soll ich eine gerade Anzahl an Skalenpunkten verwenden oder eine ungerade Anzahl an Skalenpunkten?
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Fange ich mit dem schlechten Skalenpunkt hin zum positiven Skalenpunkt an oder anders herum?
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Frage ich nur einen Grad an Zustimmung ab oder gehe ich weiter bis zum Grad der Ablehnung?
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