Das Auswerten von Fragebögen ist ein essenzieller Schritt in vielen wissenschaftlichen Arbeiten, insbesondere bei Umfragen in Bachelor- und Masterarbeiten. Doch gerade bei der Analyse schleichen sich häufig Fehler ein, die die Qualität und Aussagekraft deiner Ergebnisse erheblich beeinträchtigen können. In diesem Artikel zeigen wir dir die fünf häufigsten Fehler – und wie du sie vermeiden kannst.
1. Hypothesen passen nicht zu den erhobenen Daten
Ein häufig unterschätztes Problem in der Auswertung von Fragebögen ist, dass die Hypothesen nicht zu den tatsächlich erhobenen Daten passen. Viele Studierende erstellen Hypothesen, die inhaltlich zwar interessant klingen, sich aber mit den vorhandenen Daten nicht überprüfen lassen. Dieses Missverhältnis entsteht oft, weil die Hypothesen erst nach der Datenerhebung formuliert werden oder weil der Fragebogen nicht gezielt auf die Hypothesen abgestimmt wurde.
Warum das problematisch ist: Wenn die Hypothesen nicht zu den erhobenen Daten passen, können sie nicht validiert oder falsifiziert werden. Das führt dazu, dass die Analyse ins Leere läuft oder Methoden angewandt werden müssen, welche die ursprüngliche Hypothese nicht beantworten können. Die Ergebnisse verlieren dadurch an wissenschaftlicher Aussagekraft.
Wie du diesen Fehler vermeidest: Der Schlüssel liegt in einer sorgfältigen Planung und Abstimmung von Hypothesen und Fragebogen. Formuliere deine Hypothesen, bevor du den Fragebogen entwickelst, und prüfe, ob jede Hypothese durch die erhobenen Daten messbar ist. Achte darauf, dass die Fragen im Fragebogen direkt auf die Variablen abzielen, die du analysieren möchtest.
Beispiele: Wenn deine Hypothese lautet: „Je höher die Lernmotivation, desto besser die Prüfungsleistung“, muss dein Fragebogen sowohl die Lernmotivation (z. B. Skalenwerte) als auch die Prüfungsleistung (z. B. Noten) erheben. Wenn du eine Hypothese zu Unterschieden zwischen Gruppen aufstellst, z. B. „Frauen haben eine höhere Lernmotivation als Männer“, müssen die erhobenen Daten das Geschlecht der Befragten klar erfassen.
Tipp: Entwickle zunächst deine Hypothesen und leite daraus die benötigten Variablen ab. Nutze ein Pretesting deines Fragebogens, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten erhoben werden. Lass deine Hypothesen und den Fragebogen von einem Statistik- oder Methodikexperten prüfen, bevor du mit der Datenerhebung startest.
2. Übersehen von fehlenden Werten (Missing Data)
Ein klassischer Fehler bei der Auswertung von Fragebögen ist der unsachgemäße Umgang mit fehlenden Werten. Nicht jeder Befragte wird jede Frage beantworten, und das führt zu Lücken in den erhobenen Daten. Viele Studierende ignorieren diese fehlenden Werte oder gehen unsystematisch damit um, was zu verzerrten Ergebnissen führen kann.
Warum das problematisch ist: Fehlende Werte können die Ergebnisse erheblich verfälschen, besonders wenn sie nicht zufällig auftreten (z. B. wenn sensible Fragen häufiger unbeantwortet bleiben). Werden die fehlenden Daten ignoriert, können statistische Analysen unzuverlässig oder nicht interpretierbar sein.
Wie du diesen Fehler vermeidest:
- Wähle eine passende Methode zum Umgang mit fehlenden Werten:
- Listewise Deletion: Ausschluss von Fällen mit fehlenden Daten (nur sinnvoll bei wenigen fehlenden Werten).
- Imputation: Schätzung fehlender Werte, z. B. durch den Mittelwert, Regressionsmodelle oder Multiple Imputation.
- Nutze die Optionen deines Erhebungstools: Die meisten Umfragesoftware-Anwendungen bieten die Möglichkeit, dass alle Fragen als Pflichtfragen markiert werden. So können Teilnehmer keine unvollständigen Fragebögen absenden, wodurch fehlende Werte minimiert werden.
Wichtig: Dokumentiere deinen Umgang mit fehlenden Werten in deiner Arbeit transparent.
3. Vernachlässigung der Datenbereinigung
Vor der eigentlichen Analyse werden Daten oft nicht ausreichend bereinigt. Fehlerhafte Eingaben, unrealistische Werte (z. B. Alter = 200 Jahre) oder doppelte Datensätze bleiben unbemerkt, was zu fehlerhaften Ergebnissen führen kann.
Warum das problematisch ist: Unbereinigte Daten können statistische Analysen erheblich verzerren. Falsche Werte können extreme Ausreißer darstellen und so Mittelwerte, Standardabweichungen oder Korrelationen in die Irre führen.
Wie du diesen Fehler vermeidest:
- Prüfe deine Daten auf Plausibilität und Konsistenz (z. B. ob Personen im Alter 3 angegeben haben).
- Nutze Visualisierungen wie Boxplots, um Ausreißer zu identifizieren.
- Dokumentiere alle vorgenommenen Datenbereinigungen.
Tipp: Lege eine Kopie deiner Rohdaten an, bevor du mit der Bereinigung beginnst, um bei Bedarf auf die Originaldaten zurückgreifen zu können.