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26Sep/160

Pressefreiheit in Deutschland und anderswo

Lange habe ich nichts mehr von mir hören lassen außer zwei Werbebeiträgen und je einem Beitrag zum Thema Umfragen und Auswertungen. Das liegt daran, dass ich aktuell kaum dazu komme. Aktuell arbeite ich viel für eine neue Website mit dem Namen Statistik-Jobs, die vermutlich bald online gehen wird. Ich bin zwar nicht der Betreiber sondern nur freier Mitarbeiter, hoffe aber, dass es eine schöne Sache wird.

Trotzdem möchte ich auch mal wieder etwas aktuelles für meinen Blog schreiben. Das ist gar nicht so einfach, weil ich so viele Themen schon mal bearbeitet habe. Wobei ich mir vorgenommen habe, einige auch noch mal aufzunehmen. Bei Themen wie Arbeitsmarkt, Armut und Reichtum oder Verkehr kann man ja ruhig nach ein paar Jahren noch mal schauen, ob die Entwicklung immer noch so aussieht wie einst beschrieben.

Heute geht es aber mal um etwas, das ich bisher noch nicht behandelt hatte. Das Thema Presse- und Meinungsfreiheit wird in Deutschland wieder diskutiert. Der Fall Böhmermann sowie Äußerungen aus dem Bereich von Pegida und AfD („Lügenpresse auf die Fresse“) haben ein Thema wiederbelebt, das eigentlich ausdiskutiert schien.

Über die Grenzen von Presse- und Meinungsfreiheit wurde ja bereits heftig gestritten, wenngleich unter anderen Vorzeichen. In den 1970er und 1980er Jahren schaltete sich der Bayerische Rundfunk schon mal aus Übertragungen von Satiresendungen aus.

Da stellt sich natürlich die Frage: Gibt es statistische Daten zur Presse- und Meinungsfreiheit?

Ja, gibt es. Und das aus verschiedenen Quellen. Eine Übersicht erstellt Reporter ohne Grenzen, die sich natürlich vor allem mit der Presse- und weniger mit der Meinungsfreiheit befassen. Der Deutsche-Fachjournalistenverband schreibt dazu: "Die Situation der Pressefreiheit hierzulande wird ebenfalls kritisch bewertet".

pressefreiheit

Das verwundert etwas, wenn man einen Blick auf die Karte wirft. Da gehört Deutschland zur Spitzengruppe der Länder mit „guter Lage“. Außerdem ist es das einzige aus der Gruppe der 50 bevölkerungsstärksten Länder (Deutschland steht auf Rang 19, mittlerweile vielleicht auch nur noch Rang 20), das in dieser Spitzen mitspielt. Ansonsten sind es eher kleine Staaten, die hier gut abschneiden. Warum ist das so?

Ein Blick in die Daten wirft leider mehr Fragen auf, als beantwortet werden. Beispielsweise liest man, dass sich das Gesamtergebnis aus zwei Daten speist. Die erste Zahl wird durch einen qualitativen (!) Fragebogen erhoben. Das bedeutet, ein Interviewer führt Gespräche mit Journalisten. Darauf aufbauen legt er die Punktezahl fest.

Deutschland schneidet hier ziemlich gut ab, es erreicht mit 9,21 Punkten den fünften Rang. Zum Vergleich: Eritrea, das den schlechtesten Platz innehat, kommt auf 83,92 Punkte.

Das Deutschland insgesamt „nur“ auf Rang 16 liegt, ist in der schlechten Punktezahl in der Kategorie „Übergriffe“ begründet. Hier kommt das Land auf 37,14 Punkte. Schlechter schneidet in Europa fast nur Frankreich ab, das mit den Morden von Paris auf 65,89 Punkte kommt. Auf der Liste der für Journalisten gefährlichsten Länder landet Frankreich deshalb auf Platz drei, hinter Syrien und dem Irak, aber vor dem Jemen und Südsudan.

Für die meisten anderen Länder in Europa wird gar kein Wert ausgewiesen. Gab es dort keine Übergriffe? Und wenn ja, warum steht dann dort nicht Null, sondern gar nichts? Oder wurden die Daten einfach nicht erhoben, was einen Vergleich sinnlos macht?

Sonderbar auch die Erklärung von Reporter ohne Grenzen. Die Punktezahl in der Kategorie „Übergriffe“ könnten den Rang eines Landes nur verschlechtern, aber nicht verbessern. Aber wenn ein anders Land sich mir gegenüber wegen seines schlechteren Wertes in der Rubrik verschlechtert, dann verbessert sich meins doch automatisch, oder?

Offenbar wird die Zahl der Übergriffe auch nicht nach Landesgröße gewichtet. Das legt jedenfalls die Tatsache nahe, dass hier kleine Länder so viel besser abschneiden. Eine Anfrage von mir bei Reporter ohne Grenzen wurde leider nicht beantwortet.

Das Quantifizieren von Themen wie Toleranz oder Pressefreiheit ist natürlich schwierig. Was aber sehr schade ist, dass sich ausgerechnet die Journalistenverbände so wenig Mühe geben die Vorgehensweise ihrer Untersuchungen transparent für die Öffentlichkeit zu machen.

15Sep/160

Wissen: Datenauswertung

Eine Umfrage ist oft der erste Schritt, um Daten für sozialwissenschaftliche Untersuchungen zu bekommen. Dann aber folgt die Auswertung. Sie ist das eigentliche Herzstück und natürlich auch dann wichtig, wenn die Daten aus anderen Quellen als einer Umfrage stammen. Ein paar wichtige Hinweise in aller Kürze.

Wo kommen meine Daten her?

Daten müssen natürlich nicht immer aus Umfragen kommen. In vielen Fachbereichen ist das sogar die Ausnahme. In den Naturwissenschaften, auch bei Humanwissenschaften wie der Medizin, werden oft Experimente durchgeführt. Teilweise lässt sich auch auf Prozessdaten zurückgreifen. Bei den Daten zur Arbeitslosigkeit in Deutschland gibt es eine Zweiteilung. Die Daten zur Erwerbslosigkeit nach den Kriterien der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) werden durch eine Umfrage erhoben, die Arbeitslosenzahlen nach den nationalen, im Dritten Buch Sozialgesetzbuch festgeschriebenen Kriterien stammen von der Bundesagentur für Arbeit und basieren auf Prozessdaten. Früher zählte man Karteikarten, heute erfolgt die Zählung elektronisch.

Codieren

Weil ich mich im ersten Teil mit Umfragen beschäftigt habe, bleibe ich noch etwas bei dem Thema. Wer Daten auf diese Weise erhoben hat, muss nämlich in einem zweiten Schritt die Informationen so aufbereiten, dass sie sich gut auswerten lassen. Mit anderen Worten, er muss die Inhalte der Fragebögen in eine Tabelle bringen.

Idealerweise werden dazu die Fragebögen codiert. Das bedeutet, dass jede Frage eine Nummer bekommt. Oft bietet es sich an, der Übersichtlichkeit halber auch die einzelnen Kapiteln wie „Demographische Daten“ oder „Fragen zum Einkommen“ zu kennzeichnen. Beispielsweise indem der erste Themenblock mit „A“ bezeichnet wird und die Fragen dann durchnummeriert werden. Der zweite Block ist dann natürlich „B“, die erste Frage im zweiten Block also „B1“.

Das macht es leichter, die Tabelle zu beschriften, statt der kompletten Fragestellung schreibt man in die Spalte nur noch A1.

A1 A2 A3 B1 B2
1 0 1 1 0 3
2 0 0 3 1 2
3 1 1 4 99 3
4 0 0 2 1 4
5 0 0 5 0 3

In den Zeilen stehen die Fragebögen, diese erhalten alle eine Nummer. Ist Anonymität gewünscht, werden die Fragebögen natürlich erst später und alle gemeinsam nummeriert. Wenn sie vor oder sofort nach der Abgabe nummeriert werden wüsste man ja „Fragebogen 3, das war doch der...“.

Das wichtigste ist, dass auch jede Antwort eine Nummer erhält. Nehmen wir an, Frage A1 lautet „Sind Sie Mitglied einer politischen Partei“, dann könnte 0 nein heißen und 1 ja. Wenn es sich bei Frage A2 ebenfalls um eine Ja/Nein-Frage handelt, muss die Bedeutung der Zahlen auch hier wieder gleich sein, also nicht plötzlich 1 als nein und 0 als ja.

Was nicht heißt, dass in Frage A3 die 1 nicht etwas anderes bedeuten kann. Vielleicht lautet die Frage „Als welchem Bundesland kommen Sie?“ und 1 ist dann Schleswig-Holstein (weil das die Länderkennziffer 1 hat).

Auswanderung nach Polen

Aus welchem Land kommt der Befragte? Statt den Namen des Landes in die Tabelle zu schreiben ist es schneller, für jede Nation eine Zahl zu vergeben. Beispielsweise eine 3 für Polen (im Bild Tschenstochau). Foto: Waldemar Jan, Flickr.de

Bei der Vergabe der Nummern ist man ziemlich frei. Außerdem sollte man ein paar Nummern für „Kein Antwort“ oder „Weiß nicht“ reservieren. Hier bieten sich Zahlen an, die sonst nie zum Einsatz kommen. Etwa die 98 für „Weiß nicht“ und die 99 für eine fehlende Antwort.

Der Vorteil des Codieren liegt klar auf der Hand, man erhält eine übersichtliche Tabelle, mit der man auch arbeiten kann. Beispielsweise indem man prüft, ob Mitglieder einer Partei besonders oft an der letzten Bundestagswahl teilgenommen haben. Dazu muss man nur alle Fälle suchen, in den bei A1 die Ziffer 1 steht und dann auszählen lassen, wie viele davon bei der Frage „Haben Sie bei der letzten Bundestagswahl gewählt?“ ebenfalls eine 1 stehen haben und wie viele eine 0.

Die deskriptive Analyse

Am einfachsten sind deskriptive Analysen der Daten. Dazu werden auch keine besonderen Softwarekenntnisse benötigt, Tabellenkalkulationsprogramme wie Excel oder kostenlose Alternative wie OpenOffice Calc (früher StarCalc) reichen aus.

Eine Möglichkeit wurde ja bereits angeschnitten, die reine zahlenmäßige Auszählung. Dafür gibt es auch einen relativ einfachen Wert, nämlich das Kreuzproduktverhältnis. Das Verfahren stammt eigentlich aus der Medizin, lässt sich aber in anderen Gebieten einsetzen und ist verhältnismäßig einfach.

Haben wir beispielsweise fünf Parteimitglieder und elf Nichtparteimitglieder. Von den fünf Parteimitgliedern haben vier gewählt, von den Parteilosen ebenfalls sogar acht. Logischerweise haben dann ein Parteimitglied und drei Nichtmitglieder nicht gewählt.

 

Wählt Wählt nicht
Parteimitglied

4

1

Kein Mitglied einer Partei

8

3

 

Das Kreuzproduktverhältnis, auch Quotenverhältnis oder Odds Ratio, kann man berechnen, indem man die beiden Relationen durcheinander teilt. Bei den Wählern gibt es vier Parteimitglieder und acht Nichtmitglieder. Bei den Nichtwählern gibt es dagegen dreimal so viele Nichtparteimitglieder.

Unser Kreuzproduktverhältnis ist also (4/8)/(1/3) = 1/2/(1/3) = 1 1/2.

Einfacher geht es aber, wenn wir von vorneherein die Kreuzprodukt nehmen, also das Produkt der jeweils über Kreuz stehenden Daten. Wählende Parteimitglied werden mit nicht wählenden Nichtparteimitgliedern multipliziert und nicht wählende Parteimitglieder mit wählenden Nichtparteimitgliedern. Dann werden beide Kreuzprodukte durcheinander geteilt. Warum? Weil das Ergebnis das gleiche ist wie oben, man es aber einfacher rechnen kann.

In unserem Fall nehmen wir also 4 * 3 und teilen das durch 8 * 1. Das ergibt dann 12 geteilt durch acht, also ebenfalls 1,5. Das lässt sich so interpretieren, dass auf eine gleiche Anzahl von Wählern bei den Parteilosen 1,5 Mal so viele Nichtwähler kommen.

Weitere Möglichkeiten

Das Kreuzproduktverhältnis ist eine relativ einfache Möglichkeit, Zusammenhänge auszuwerten. Es gibt noch zahlreiche andere, von denen ich nur die wichtigsten kurz vorstellen will:

  • Mittelwerte,
  • Streuungen,
  • Korrelationen.

Mittelwerte

Mittelwerte sind eine ebenso beliebte wie umstrittene Form der Analyse. Der bekannteste ist das arithmetische Mittel, oft auch Durchschnitt genannt. Ebenfalls beliebt ist der Median.

Mittelwerte haben natürlich nur eine eingeschränkte Aussagekraft, wenn die Streuung sehr stark ist. Ein gutes Beispiel dafür ist das Bruttoinlandsprodukt des Landes Äquatorial-Guinea. Es liegt mit 31.800 US-Dollar höher als das in Tschechien, Portugal oder Polen. Ist das Land also wohlhabend? Die Mehrheit der Bevölkerung nicht, denn das Geld stammt aus dem Erdölgeschäft und fließt überwiegend in die Taschen des seit 1979 regierenden Präsidenten und seiner Familie.

Auch wenn in den meisten Ländern die Unterschiede nicht so drastisch sind, gibt es natürlich auch in Deutschland beim Thema Einkommen große Differenzen. Und nicht nur dort, auch bei der Lebenserwartung, der Zahl der Kinder, der Zufriedenheit oder der Verwicklung in Straftaten gibt es Unterschiede.

Unwichtig sind die Mittelwerte deshalb nicht. Trotz aller innerstaatlicher Unterschiede lässt sich beispielsweise aus den Daten zum Pro-Kopf-Einkommen einiges über die wirtschaftliche Situation von Menschen in den einzelnen Ländern aussagen.

Streuungsmaße

Oft lassen sich Mittelwerte besser interpretieren, wenn dazu Streuungsmaße angegeben werden. Relativ einfach ist die Spannweite, die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert. Allerdings ist die Aussagekraft eingeschränkt, weil nur zwei Werte betrachtet werden.

Öfter kommt die Standardabweichung zum Einsatz. Dabei wird die Differenz jedes einzelnen Beobachtungswertes zum Mittelwert (oder zu einem Erwartungswert) berechnet und dann quadriert. Daraus wird ein Durchschnitt errechnet, die durchschnittliche quadrierte Abweichung oder Varianz, deren Wurzel wiederum die Standardabweichung ist.

Vor allem bei Einkommen kommt auch der Gini-Koeffizient oft zum Einsatz. 0 bedeutet dabei eine völlige Gleichverteilung (beispielsweise alle verdienen genau 1.500,00 Euro pro Monat), je näher sich der Wert der eins nähert, desto ungleicher ist die Verteilung.

Mit diesen Werten lassen sich Aussagen darüber treffen, wie gleich Verteilungen sind.

Korrelationsmaße

Sehr beliebt sind auch Korrelationen. Der Korrelationskoeffizient von Bravais-Pearson nimmt immer Werte zwischen -1 und +1 an. Je näher der Wert an +1 herankommt, desto stärker entwickeln sich zwei Datenreihen in die gleiche Richtung. Die Reihen 1,2,3 und 2,3,4 haben etwa ein Korrelation von 1,0. Der Wert 0 bedeutet keine Korrelation, bei -1 entwickeln sich beide Datenreihen in unterschiedliche Richtung, etwa die Reihen 1,2,3 und 3,2,1.

Korrelationen sind eine beliebte Ursache von Fehlinterpretationen. Denn eine Korrelation bedeutet noch keinen kausalen Zusammenhang. Wenn beispielsweise im 19. Jahrhundert in Gegenden mit mehr Störchen auch mehr Kinder geboren wurden, dann kann das drei Gründe haben:

  1. Mehr Störche bedeuten mehr Kinder,
  2. mehr Kinder bedeuten mehr Störche oder
  3. es gibt eine dritte Ursache, beispielsweise die Tatsache, dass Störche oft auf dem Land leben und dort früher (und auch heute noch in vielen Ländern) mehr Kinder geboren wurden.

Welche der der Möglichkeiten richtig ist, sagt uns der Korrelationskoeffizient leider nicht, dafür brauchen wir schon unseren Verstand.

Mitdenken und interpretieren

Bei der Auswertung gilt es also mitzudenken und die Daten zu interpretieren. Üblicherweise fordert der klassische Rationalismus deshalb, zunächst ein logisch schlüssige Theorie aufzustellen und die Empirie nur heranzuziehen, um diese These zu prüfen.

Auch wer Theorien auf Basis der Empirie bildet, sollte aber immer kritisch fragen, ob die Ergebnisse auch logisch begründbar sind. Im Zweifelsfall lässt sich vielleicht eine andere Betrachtungsweise hinzuziehen. Wenn Arme öfter krank sind, macht Armut dann krank oder werden Kranke öfter arm? Zur Beantwortung dieser Frage lassen sich beispielsweise Kohorten über einen längeren Zeitraum beobachten um festzustellen, ob erst die Armut oder erst die Krankheit kam. Oder man beobachtet Kinder. Hier ist Krankheit meist nicht der Grund für Armut, außer es handelt sich um eine so schwere Erkrankung, dass ein Elternteil deshalb weniger arbeitet. Werden arme Kinder also öfter krank, scheint Armut krank zu machen.

Fazit

Zahlen und Statistiken sind wichtig zum Verstehen von Zusammenhängen. Sonst bleibt nur leeres und nicht zielführendes Theoretisieren. Und man kann davon ausgehen, dass jeder schon eine Theorie finden wird um seine Meinung zu untermauern. Klar, oft lassen sich auch die passenden Zahlen finden, wenn man eine Theorie unbedingt „belegen“ will. Doch das ist schwieriger, vor allem wenn die Beobachter ihren Verstand nicht ausschalten, sondern kritisch mitdenken.

Vor allem sollten Forscher natürlich selbst immer mitdenken, egal ob sie einen Forschungsbericht verfassen, Daten für einen Zeitungsartikel recherchieren, eine Master-, Bachelor- oder eine Hausarbeit schreiben.

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29Aug/160

Wissen: Umfrage gestalten

Umfragen sind in vielen Wissenschaften eine der wichtigsten Datenquellen. Vor allem sozialwissenschaftliche Disziplinen nutzen die Ergebnisse von Befragungen. Damit die Ergebnisse aber hohe Aussagekraft besitzen, muss schon bei der Erstellung einiges beachtet werden.

Befragung ist nicht gleich Befragung

Wer von Umfragen spricht, meint üblicherweise große, nach statistischen Qualitätsstandards erstellte Erhebungen. Es gibt aber auch Sonderfälle. Für sogenannte „Qualitative Befragungen“ gelten andere Regeln. Sie sind deutlich weniger standardisiert und erfordern weder eine Zufallsauswahl noch große Fallzahlen. Allerdings eigenen sie sich vor allem für die Theoriebildung, Vor- und Begleituntersuchungen und weniger für das Testen von Hypothesen.

Voraussetzungen für eine Befragung

Üblicherweise steht am Anfang eine These, die anhand der Befragung überprüft werden soll, beispielsweise „Die Mehrheit der deutschen Wahlberechtigten ist gegen die Wiedereinführung der D-Mark“. Oft wird aber nicht die Hypothese selbst getestet, sondern man versucht die Nullhypothese zu widerlegen, also das Gegenteil der eigentlichen Aussage. In diesem Fall lautete die Nullhypothese „Die Mehrheit der deutschen Wahlberechtigten will die Wiedereinführung der D-Mark“.

Damit die Ergebnisse einer Umfrage statistische verwertbar sind, müssen mehrere Qualitätskriterien erfüllt sein. Die wichtigsten sind:

  • Große Fallzahlen
  • Repräsentative Stichprobe
  • Keine Lenkung des Befragten
  • Verständliche Fragen

Was soll untersucht werden

Zunächst muss sich der Forscher überlegen, wen er eigentlich befragen will, wer also die Grundgesamtheit bildet. Grundgesamtheit nennt man die Gruppe, für die eine Aussage getroffen werden soll. Wer also die politische Einstellung der wahlberechtigten Deutschen erforscht, für den gehören fast alle deutsche Staatsbürger über 18 zur Grundgesamtheit. Meist kann nicht die gesamte Zielgruppe befragt werden, sondern nur ein Teil davon, die Teilgesamtheit.

Aber nicht immer ist die Festlegung so einfach. Eine Firma will beispielsweise die Zufriedenheit mit ihrer Kantine untersuchen lassen. Wer soll dabei die Grundgesamtheit bilden? Alle Mitarbeiter? Dann dürften auch jene mitreden, die dort seit Jahren nicht mehr gegessen haben. Oder nur die, die auch in der Kantine essen? Dann fallen all jene raus, die unzufrieden mit dem Angebot sind und deshalb das Betriebsrestaurant meiden. In der Praxis ist deshalb neben guter Planung auch kluge Auswertung und Interpretation nötig.

Was heißt Repräsentativität?

An vielen Ergebnissen der psychologischen Forschung wurde in den vergangenen Jahren heftige Kritik geübt. Ihre Aussagen ließen sich nicht auf die gesamte Bevölkerung verallgemeinern, sondern gälte nur für Psychologiestudenten. Denn der Einfachheit halber hatte man die Probanden für Experimente und Befragungen einfach aus der Studierendenschaft rekrutiert.

An diesem Beispiel wird deutlich, was das Ziel einer guten Umfrage sein sollte. Ihre Ergebnisse sollten sich auf die gesamte Grundgesamtheit verallgemeinern lassen.

Einfach haben es Forscher natürlich, wenn sie eine kleine Gruppe untersuchen wollen. Wer die Arbeitszufriedenheit in einem mittelgroßen Betrieb untersuchen will, kann einfach alle Mitarbeiter befragen. Sollen Aussagen getroffen werden, die für alle Deutschen oder gar alle Menschen gelten, muss anders vorgegangen werden. Dann ist eine Stichprobe unerlässlich.

Die Auswahl der Befragten

Der erste Schlüssel liegt schon bei der Auswahl der Befragten. Wenn keine Vollerhebung möglich ist, ist eine Zufallsauswahl der zweitbeste Weg. Statistische Ämter befragen beispielsweise im Rahmen des Mikrozensus regelmäßig 1,0 Promille der Bevölkerung, also jeden 1.000 Bürger. Die Auswahl erfolgt weitgehend nach Zufall über die Melderegister.

Wegen des Datenschutzes ist der Zugriff auf die Daten der Einwohnerämter aber fast nur den statistischen Ämtern möglich. Sollten einem Großkonzern Mitarbeiter befragt werden, kann die Personalabteilung bei der Auswahl helfen.

Wer in der Fußgängerzone Passanten befragt, erhält dagegen ebenso wenige eine repräsentative Auswahl wie jener, der am Schwarzen Brett der Uni einen Aufruf aushängt. An einem Werktag wird man auf den Straßen beispielsweise wenig Arbeitnehmer finden, dafür sind Arbeitslose, Rentner und andere Nichterwerbspersonen überrepräsentiert.

Eine Möglichkeit besteht darin, Auswahl zu steuern. Etwa indem man festlegt, dass 50 Prozent der Befragten Männer und 50 Prozent Frauen sein müssen und dass die Alters- und Bildungsstruktur jener der Bevölkerung entspricht.

Ausreichende Zahl

Wichtig ist dabei auch eine ausreichende Zahl an Fragebögen. Je kleiner sie ist, desto größer ist die Gefahr, dass der Zufall seine Hand im Spiel hat. Das kann jeder leicht mit einer Münze nachvollziehen. Wer zehnmal eine deutsche 1-Euro-Münze mit Adler oder Zahl wirft, der würde fünfmal Kopf und fünfmal Zahl erwarten. Doch der Zufall kann hier schnell einen Strich durch die Rechnung machen. In immerhin 8,8 Prozent der Fälle dürfte ein Bild, also Adler oder Zahl, mindestens achtmal auftauchen. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,2 Prozent wird man sogar zehnmal Adler oder zehnmal Zahl werfen. Wer nur fünfmal wirft, erhält sogar in rund 6,3 Prozent der Fälle immer das gleiche Bild, schon wer 20 Mal wirft dagegen nur in 0,0002 Prozent. Mehr Befragte senken also die Gefahr von zufälligen Verzerrungen drastisch.

Der Fragebogen

Oft unterschätzt wird die Bedeutung des Fragebogens. Dabei gibt es auch hier ein paar grundlegende Regeln, sowohl für den Aufbau als auch für die Gestaltung der Fragen. Viele Experten raten, die wichtigsten Fragen im zweiten Drittel zu stellen. Dann ist der Befragte schon etwas „warm geworden“, aber meist noch nicht mit seiner Geduld am Ende.

Biographische Angaben, etwa zu Alter und Geschlecht, werden gerne zum Schluss gestellt. Dann hat der Befragte oft die Lust verloren und will möglichst schnell antworten. Bei Daten zu Alter, Geschlecht und Wohnort muss niemand lange überlegen.

Oft können solche Angaben aber auch als Filterfragen dienen. Wer nur Einwohner einer bestimmten Stadt befragen will, muss das natürlich am Beginn erheben. Dann können Bewohner anderer Gemeinden gleich aussortiert werden.

Überhaupt sind Filterfragen oft hilfreich. Wer zuerst die Frage stellt „ Sind sie beruflich selbständig“ kann sich bei einem „Nein“ alle Folgefragen zum Thema Selbständigkeit sparen.

Etwas anderes sollten Befrager dagegen vermeiden, nämlich die Untersuchten mit dem Aufbau zu lenken. Wer zuerst fragt: „Ist ihnen Umweltschutz wichtig“ wird bei der Frage „Welche Partei würden Sie wählen, wenn am Sonntag Bundestagswahl wäre“ mehr Antworten für Parteien mit starkem Fokus auf ökologische Themen provozieren.

Die Fragen

Natürlich dürfen auch die Fragen nicht lenkend sein. Verboten sind Aussagen wie „Sind sie nicht auch der Meinung, dass...“ oder „Viele Deutsche wollen mehr... - Sie auch?“. Auch wertende Begriffe wie „Gerechtigkeit“ sollten sparsam eingesetzt werden.

Wichtig ist natürlich, dass die Fragen klar formuliert sind. Wer wissen will, wie viele Deutsche gerne die D-Mark wieder einführen würden, darf nicht fragen: „Wünschen Sie sich die D-Mark zurück“. Dann antworten auch jene mit Ja, die die Einführung des Euro für falsch halten, aber keine erneute Währungsreform wollen.

Selbstverständlich muss die Sprache klar sein, dazu gehören:

  • keine langen Sätze,
  • keine Schachtelsätze,
  • keine doppelte Verneinung wie „Wollen sie keine Abschaffung des Euro“,
  • wenig Fachbegriffe,
  • keine Dialekte oder Soziolekte.

Die Befragung

Eine Umfrage kann schriftlich, online oder mündlich erfolgen. Eine Befragung durch einen Interviewer erlaubt direkte Rückfragen und motiviert den Befragten, auch bis zum Ende durchzuhalten. Gerade bei heiklen Themen aber kann diese Form aber auch verfälschend sein. Wer gibt schon gerne zu, dass er oder sie regelmäßig den Partner betrügt?

Dabei spielt auch die Person des Befragten eine Rolle. Ein junger Mann wird einer älteren Frau gegenüber nicht gerne Fragen zu seinen Sexualpraktiken berichten wollen und umgekehrt. Ein Mittelweg kann eine schriftliche Befragung sein, bei der der Befrager in der Nähe bleibt, die Antworten aber nicht überwacht.

Fazit

Eine gute Befragung will gut vorbereitet sein. Das ist aber noch lange nicht alles. Auswertung und Interpretation sind weitere wichtige Bausteine. Moderne Technik hilft dabei, sie ersetzt aber nicht das kritische Mitdenken und eine fundierte Interpretation.

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