In meiner Forschung habe ich neben einer Gruppendiskussion auch die Daten erhoben. Hierzu habe ich eine quantitative Befragung durchgeführt. Diese dient der schnellen Erhebung von Daten, welche ich in den Roundtables gemeinsam mit den Teilnehmern auswerten konnte. In diesem Artikel gebe ich einige Tipps dazu.

Vorteile und Pilottest

Vorteil ist, dass schnell eine hohe Masse erreicht werden kann. Die Links zu dem Fragebogen können gezielt an bereits bekannte Teilnehmer und Empfehlungen in deren Netzwerken verteilt werden. Im Gegensatz zu direkten Methoden wie z.B. Telefoninterview ist das Layout sowie die Gestaltung des Fragebogens sehr wichtig, da der Forscher nicht durch Erklärungen unterstützen kann (Porst 2014). So kann u.a. eine Frage falsch interpretiert werden. Aus diesem Grund wurden meine Fragebögen immer mit 5 Pilotpersonen getestet, welche im Anschluss direktes Feedback an das Forscherteam übermittelten.

Aufbau und Ablauf

Meine Onlinefragebögen werden in kleine thematisch getrennte Blöcke unterteilt und es wird darauf geachtet, dass neben gängigen Antworttypen wie Dropmenus, Listen, Checkboxen, Radiobuttons etc. nicht zu viele Fragen auf einer Seite sich befinden, da bei zu vielen Fragen die Konzentration der Forschungsteilnehmer nachlassen kann (Kuckartz et al. 2009) oder eine Informationsüberflutung bei zu vielen verschiedenen Themenblöcken bei den Teilnehmern eintreten kann. Der Fragebogen wurde deswegen auf 15 Minuten ausgerichtet, was sich auch in den Pilottests als eine akzeptable Zeitdauer herausstellte.

Die Befragungen werden von mir immer auf 4 Wochen angesetzt und einem Minimum von 60 validen Antworten. Die Daten werden anschließend aus der Fragebogensoftware exportiert und in einem Tool zuerst auf Gültigkeit evaluiert. Nach Aussortierung von wenig ausgefüllten Fragebögen wird diese mithilfe von SPSS ausgewertet, sodass die Daten visualisiert werden konnten.

Lesetipp: Buch von Kuckhartz

quantitative Befragung – Auswertung

Nach Abschluss der einfachen Auswertung werden die Daten aus der Fragebogensoftware exportiert. Ich habe jeweils immer den Unterschied zwischen KMU und Konzernen untersucht. So wollte ich speziell herausfinden ob sich z.B. für Führung in KMU spezielle Erkenntnisse ergeben. Im Analysetool SPSS werden die Daten in die Daten der KMU und Nicht KMU separiert und die Antworten pro Gruppe auf einen signifikanten Unterschied hin untersucht. Dabei wird in der Prüfung nach statistischen Abweichungen das vorher festgelegte übliche Signifikanzniveau von α=5 % verwendet (Kuckartz et al. 2013). Es wird abgeleitet, ob eine erhobene Variable der Befragung einheitlich auf die Gesamtheit aller Unternehmen zutrifft oder eine spezifische Abweichung für KMU existiert.

Lesetipp: Buch zur Auswertung

Vier Möglichkeiten zur Auswertung

Es gibt neben vielen anderen Möglichkeiten insgesamt vier bekannte Möglichkeiten große Datenmengen auszuwerten.  Natürlich gibt es nebenbei noch viele Methoden wie Differenzanalyse, Con-Joint Analyse, neuronale Netze und Diskriminanzanalyse. Jedoch beschreibe ich nur diese vier Verfahren, da ich diese am häufigsten in Abschlussarbeiten an meiner Universität sehe.

Methode Erklärung Beispiel
Signifikanzanalyse Abweichung von Antworten Wie investieren im KMU und Vergleich zu Konzernen?
Regressionsanalyse Zusammenhang von Variablen bestimmen Ab welcher Summe hat das Marketingbudget Einfluss auf die Verkaufszahlen eines B2B KMU?
Korrelationsanalyse Abweichung von Variablen bestimmen Wie ist der aktuelle Zusammenhang zwischen Mitarbeiterzufriedenheit und Homeoffice?
Clusteranalyse Gruppierungen aus den Antworten ableiten Welche Generationen gründen bevorzugt Startups?

signifikanzanalyse

Wie bereits beschrieben, wird also beschrieben wie eine Hypothese von der Nullhypothese abweicht. Also wie in meinen Beispiel: KMU und NON_KMU. Dies lohnt sich sobald Sie 2 oder mehr Gruppen befragen. Gibt hier Unterschiede zwischen KMU und NON_KMU z.B. in der Anzahl der HomeOffice Tage usw. Diese macht Sinn, sobald Sie etwas vergleichen wollen oder Unterschiede herausarbeiten wollen bzw. wie ich speziell KMU untersuchen.

Regressionsanalyse

Hier versuchen Sie von einer unabhängigen Variable die Abhängigkeit zu einer anderen abzubilden. Beispielsweise möchte ein CEO Wissen wieviel Geld er in Werbung investieren muss, damit sich in der Firma etwas verändert wie z.B. Verkaufszahlen oder Neukunden. Sie bilden dazu sogenannte Streudiagramme und schauen ob sich ein Zusammenhang zwischen der ausgewählten Variable und den anderen zeigen. Hier wird im Gegensatz zur nächsten Methode genau die Ursache-Wirkung untersucht. Dies ermöglicht Prognosen, was sich bei Forschungsfragen lohnt, wenn Sie Prognosen geben möchten.

Korrelationsanaylse

Hier schauen Sie sich den Zusammenhang zwischen 2 Variablen an. Also ob diese in einem Zusammenhang stehen. So sagen Sie Beispielsweise ob Mitarbeiterzufriedenheit und Tage im HomeOffice zusammenhängen können. Steigt oder sinkt diese mit erhöhten HomeOffice Tagen? Dies macht Sinn, wenn die Forschung einen Einfluss auf etwas untersucht. Hier wird im Gegensatz zur Regression keine Ursache Wirkung bestimmt sondern nur bestimmt wie ähnlich sind sich 2 Variablen. Hier untersuchen Sie also eher den Zusammenhang im hier und jetzt.

Clusteranalyse

Mit einer Clusteranalyse kannst du  Ähnlichkeiten in großen Gruppen bestimmen und diese zusammenzufassen. Ein tolles Beispiel sind die Kundengruppenalayse. So schaut ein Marketingverantwortlicher, welche Kundengruppen in seinem Onlineshop einkaufen. In einer Abschlussarbeit fasst man dazu also ähnliche Antworten zu Gruppen zusammen. Das Ergebnis sind anschließend also Gruppierungen wie z.B. Wer gründet Startups. Es ist mithilfe der Clusteranalyse möglich die Daten in Gruppen zu gliedern.

Fazit: Tipps zur Methode quantitative Befragung

Die Methode war für meine Forschung sehr gut geeignet und fokussiert sich auf Datensammlung. Ich habe die Methode offline als auch online angewandt. Die Vorbereitung und Auswertung nimmt eine hohe Zeit in Anspruch, weswegen jede Befragung ordentlich vorbereitet und geplant werden muss. Auch ist es wichtig mindestens 50 Personen zu befragen, da speziell die Signifikanztests ab 30 Personen erst Sinn ergeben, also insgesamt 60 Teilnehmer. Meine Tipps sollten eine erste Orientierung zur Methodik geben. Schauen Sie auf jeden Fall auch in meine weiteren Buchtipps!

Verwendete Quellen anzeigen

Kuckartz, U., Rädiker, S., Ebert, T., & Schehl, J. (2013): Statistik: Eine verständliche Einführung, Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Kuckartz, U., Ebert, T., Rädiker, S. und Stefer, C. (2009): Evaluation online: Internetgestützte Befragung in der Praxis, 1. Auflage, Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Porst, R. (2014): Fragebogen – Ein Arbeitsbuch, 1. Auflage, Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

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Autor

Externer Doktorand an der Universität Erlangen-Nürnberg am Lehrstuhl für IT-Management. Ich untersuche wie sinnvoll skalierte Agilität im Zuge des digitalen Wandels zur Zukunftsfähigkeit von Unternehmen beitragen kann. Neben der Promotion arbeite ich Vollzeit in einem Unternehmen.

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