Aufgrund vom Aufkommen von KI-Werkzeugen wie ChatGPT oder Claude verlangen immer mehr akademische Einrichtungen eine empirische Arbeit, da eine reine Literaturarbeit „zu einfach“ erscheint. Der empirische Part wird oft mit einem Fragebogen verbunden, aber wie kann man einen Fragebogen auswerten? Welche Software sollte man für die Auswertung eines Fragebogens nutzen? In diesem Blogbeitrag widmen wir uns der Thematik Fragebogen auswerten mit R.
Die Nutzung der Software R und das Auswerten von Fragebögen mit diesem Tool ist grundsätzlich kostenlos, dennoch ist das Verwenden nicht ganz so einfach. Falls du Hilfe benötigst, wende dich gerne an uns.
Charakteristika von Fragebögen
Eine Umfrage ist eine Forschungsmethode, um Informationen von einer Stichprobe von Personen zu sammeln. Fragebögen dienen dabei als Forschungsinstrument und sind typischerweise ein Teil einer Umfrage, nämlich der Teil, in dem die Teilnehmenden eine Reihe von Fragen beantworten sollen. Fragebögen werden oft als alle schriftlichen Instrumente, die den Befragten eine Reihe von Fragen oder Aussagen präsentieren, auf die sie entweder schriftlich antworten oder aus vorgegebenen Antworten auswählen sollen, definiert.
Der Fragebogen erfasst drei Arten von Daten:
- Faktische Daten („Wie alt sind Sie?“ oder „In welchem Bundesland wohnen Sie?“)
- Verhaltensbezogene Daten („Wie oft nutzen Sie öffentliche Verkehrsmittel pro Woche?“)
- Einstellungsmäßige Daten („Wie zufrieden sind Sie mit Ihrem Arbeitsplatz?“ (Skala von 1 bis 10))
Während faktische und verhaltensbezogene Fragen darauf abzielen, was die befragte Person ist oder tut, konzentrieren sich einstellungsmäßige Fragen auf das, was die Person denkt oder fühlt.
Vorteile von Umfragen
Die Vorteile von Umfragen liegen darin, dass sie eine vergleichsweise günstige, schnelle und effektive Möglichkeit bieten, gezielte Daten von einer großen Anzahl an Personen zu erheben. Zudem können sie auf unterschiedliche Weise durchgeführt werden, z. B. persönlich, telefonisch, computergestützt, über soziale Medien oder postalisch.
Nachteile von Umfragen
Ein Nachteil von Fragebögen ist, dass sie anfällig für unzuverlässige oder unnatürliche Daten sein können. Die erhobenen Daten können durch den Effekt der sozialen Erwünschtheit beeinflusst werden, bei dem Teilnehmende dazu neigen, Antworten zu geben, die von anderen positiv wahrgenommen werden. Dadurch sind die Ergebnisse möglicherweise nicht repräsentativ für das tatsächliche Verhalten.
Fragebögen und Umfragen werden häufig in der empirischen Forschung eingesetzt und gehören zu den gängigsten Forschungsdesigns.
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Tipps für die Erstellung eines Fragebogens
Wer einen Fragebogen erstellen möchte, sollte einige grundlegende Dinge beachten, damit die Umfrage gelingt und aussagekräftige Ergebnisse liefert.
1. Länge und Fokus
Ein guter Fragebogen ist kurz und prägnant. Niemand möchte einen endlos langen Fragebogen ausfüllen, aber er muss dennoch alle relevanten Daten abdecken, einschließlich grundlegender Informationen wie Alter oder Geschlecht. Hier gilt: lieber fokussiert bleiben und nur wirklich notwendige Fragen stellen.
2. Klare Sprache
Die Fragen sollten leicht verständlich sein – also kein Fachchinesisch. Vermeide außerdem Formulierungen, die die Befragten beeinflussen könnten. Fragen wie „Finden Sie nicht auch, dass…?“ führen schnell zu verfälschten Antworten.
3. Testen ist Pflicht
Bevor ein Fragebogen verteilt wird, sollte er getestet werden. Lass ihn von ein paar Personen ausfüllen, die ehrlich Feedback geben. So findest du heraus, ob die Fragen verständlich sind und wie lange die Beantwortung dauert. So vermeidest du spätere Überraschungen.
4. Reihenfolge und Struktur
Die Reihenfolge der Fragen spielt eine größere Rolle, als man denkt. Generell gilt: erst allgemeine Fragen, dann spezifischere. Wenn du beispielsweise verschiedene Themenblöcke hast, sollten ähnliche Fragen in einem Block zusammengefasst werden. Gleichzeitig kannst du die Reihenfolge innerhalb eines Blocks leicht variieren, um Ermüdungseffekte zu vermeiden.
5. Präzise Fragen stellen
Eine Frage – ein Thema. Mehrere Aspekte in einer Frage zusammenzufassen, führt schnell zu Missverständnissen. Statt „Sind Sie mit der Qualität und dem Service zufrieden?“ lieber zwei Fragen stellen: „Wie zufrieden sind Sie mit der Qualität?“ und „Wie zufrieden sind Sie mit dem Service?“
6. Kontrollfragen einbauen
Um sicherzugehen, dass die Befragten aufmerksam antworten, kannst du Kontrollfragen verwenden. Diese Fragen sind so gestaltet, dass sie entgegengesetzte Aussagen prüfen. Wenn jemand beispielsweise bei zwei widersprüchlichen Fragen dasselbe antwortet, könnte das auf ungenaue Antworten hindeuten.
7. Antwortskalen sinnvoll nutzen
Wenn du Antwortmöglichkeiten vorgibst, sollten diese gut durchdacht sein. Es gibt verschiedene Arten von Skalen:
- Nominale Skalen: Sie bieten einfache Antwortoptionen wie „Ja“ oder „Nein“.
- Ordinale Skalen: Damit kannst du Bewertungen oder Meinungen einholen, zum Beispiel mit einer Skala von „stimme gar nicht zu“ bis „stimme voll zu“.
- Numerische Skalen: Hier sind sowohl die Abstände zwischen den Werten als auch das Verhältnis zwischen ihnen bedeutsam, etwa bei Fragen nach Alter oder Einkommen.
Ordinale Skalen wie die bekannte Likert-Skala (z. B. 1 = stimme nicht zu bis 5 = stimme voll zu) eignen sich besonders gut, um Meinungen zu erfassen. Achte darauf, ob du eine neutrale Mittelkategorie einbaust oder die Befragten zur Entscheidung zwingst.
Ein gut durchdachter Fragebogen kann viele wertvolle Informationen liefern – solange er klar, strukturiert und ansprechend gestaltet ist. Nimm dir die Zeit, die Fragen sorgfältig zu formulieren und den Fragebogen zu testen. Deine Ergebnisse werden es dir danken!
Visualisierung von Umfragedaten mit R
Die Daten, die durch Umfragen und Fragebögen erhoben werden, können in unterschiedlichen Formen vorliegen. Entsprechend gibt es zahlreiche Möglichkeiten, diese Daten visuell darzustellen. Hier werfen wir einen Blick auf einige gängige Ansätze, um Umfragedaten zu visualisieren, und wie dies in R umgesetzt werden kann.
Vorbereitung der Arbeitsumgebung
Bevor mit der Visualisierung begonnen wird, sollten alle benötigten Pakete installiert und die Arbeitsumgebung vorbereitet werden. Für R-Nutzer empfiehlt es sich, gängige Bibliotheken wie ggplot2, dplyr oder tidyverse zu nutzen, da diese leistungsstarke Tools für Datenverarbeitung und -visualisierung bieten. Für Likert-Skalen oder ähnliche Umfragedaten sind zudem spezielle Pakete wie likert hilfreich. Die Installation erfolgt durch einfache Befehle wie install.packages("paketname"). Nach der Installation sollten die Pakete mit library(paketname)aktiviert werden.
Anbei ein Beispielcode, damit du die Zusammenhänge besser verstehst:
# Installation und Aktivierung von tidyverse
install.packages("tidyverse") # Installiere das Paket tidyverse
library(tidyverse) # Lade das Paket tidyverse in die R-Umgebung
# Beispiel für die Anwendung von tidyverse-Funktionen
# Erstellen eines DataFrames
daten <- data.frame(
Kategorie = c("A", "B", "C"),
Werte = c(10, 20, 30)
)
# Visualisierung mit ggplot2 (Teil des tidyverse)
daten %>%
ggplot(aes(x = Kategorie, y = Werte, fill = Kategorie)) +
geom_col() +
theme_minimal() +
labs(
title = "Beispieldiagramm mit tidyverse",
x = "Kategorie",
y = "Werte"
Du kannst den Code von oben direkt in deine R-Console eingeben und dann auf „Run“ klicken
Visualisierung von Likert-Skalen-Daten
Eine häufige Herausforderung bei Umfragedaten ist die Darstellung von Likert-Skalen. Diese werden oft verwendet, um Zufriedenheits- oder Meinungsdaten zu erfassen, wobei die Antworten typischerweise Werte von 1 (sehr unzufrieden) bis 5 (sehr zufrieden) annehmen. Eine effektive Möglichkeit, diese Daten zu visualisieren, ist die Erstellung kumulativer Diagramme. Solche Diagramme zeigen die Häufigkeit der Antworten in aufsteigender Reihenfolge, was Unterschiede in Präferenzen oder Meinungen verdeutlichen kann.
Beispiel: Zufriedenheit mit Kursen
Stellen wir uns vor, wir haben Daten zur Zufriedenheit von Studierenden mit drei verschiedenen Kursen. Diese Daten könnten in zwei Spalten organisiert sein: eine Spalte mit dem Kursnamen (z. B. „Kurs A“, „Kurs B“) und eine Spalte mit den Bewertungen (1 bis 5). Mithilfe von ggplot2 können wir ein Diagramm erstellen, das die kumulative Häufigkeitsverteilung der Bewertungen für jeden Kurs darstellt (der Fachbegriff hierfür lautet: kumulativer Density Plot).
Der Code könnte in etwa so aussehen:
library(ggplot2)
# Beispielhafte Datenerstellung
daten <- data.frame(
Kurs = rep(c("Kurs A", "Kurs B", "Kurs C"), each = 100),
Zufriedenheit = sample(1:5, 300, replace = TRUE)
)
# Erstellung des Diagramms
ggplot(daten, aes(x = Zufriedenheit, color = Kurs)) +
stat_ecdf(geom = "step") +
labs(y = "Kumulative Häufigkeit", x = "Bewertungsskala") +
scale_x_continuous(breaks = 1:5, labels = c("sehr unzufrieden", "unzufrieden", "neutral", "zufrieden", "sehr zufrieden")) +
theme_minimal()
Das Diagramm zeigt die kumulative Häufigkeitsverteilung der Zufriedenheit in den drei Kursen A, B und C. Auf der y-Achse wird dargestellt, wie viel Prozent der Bewertungen unterhalb oder gleich einer bestimmten Zufriedenheitsskala liegen. Auf der x-Achse wird die Zufriedenheitsskala abgebildet, die von „sehr unzufrieden“ bis „sehr zufrieden“ reicht. Die Linien der Kurse steigen jeweils stufenweise an, da die kumulative Häufigkeit mit jeder Zufriedenheitsstufe zunimmt.
Die Unterschiede zwischen den Kursen A, B und C sind gering, was daran zu erkennen ist, dass die Linien der Kurse weitgehend übereinstimmen. Kleine Abweichungen sind sichtbar, insbesondere bei den höheren Zufriedenheitswerten. Das könnte darauf hindeuten, dass die Zufriedenheit in einem Kurs minimal besser oder schlechter ausfällt, aber die allgemeine Verteilung der Bewertungen ist in allen drei Kursen ähnlich.
Sofern du diesen Code selbst in R testen möchtest sei angemerkt:
Kurs wiederholt die Namen „Kurs A“, „Kurs B“ und „Kurs C“, jeweils 100-mal. Insgesamt gibt es also 300 Zeilen.
Zufriedenheit erstellt zufällige Bewertungen von 1 bis 5 (z. B. Schulnoten). Die Option replace = TRUE sorgt dafür, dass eine Zahl mehrfach vorkommen kann. Deswegen sieht die Grafik jedes mal anders aus.
Die Visualisierung von Umfragedaten in R ermöglicht es, komplexe Informationen verständlich darzustellen. Besonders bei Likert-Skalen bieten kumulative Diagramme einen klaren Überblick über Unterschiede in den Antworten. Mit den richtigen Paketen und ein wenig Vorbereitung lassen sich aussagekräftige Grafiken erstellen, die sowohl bei der Datenanalyse als auch in Präsentationen überzeugen. Falls du Datensätze zum Üben suchst, findest du diese beispielsweise auf Kaggle.
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