Verbesserte Datenqualität in Umfragen

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• Matthias Gabriel

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Umfragen zielen darauf ab, Entscheidungen in verschiedenen Bereichen zu unterstützen, darunter Marketing, Personal, Finanzen und strategische Ausrichtungen. Der Nutzen dieser Umfragen hängt stark von der Qualität der erhobenen Daten ab. Mangelnde Differenzierung kann zu erheblichen Fehlinvestitionen führen. In diesem Beitrag wird ein innovatives Erhebungsverfahren vorgestellt, das qualifiziertere Handlungsempfehlungen ermöglicht und das Risiko von Fehlinvestitionen reduziert. Basierend auf einem Vorschlag der Methodenforschung wurde das Verfahren systematisch getestet, wobei 32 Variationen in einem dreifaktoriellen experimentellen Design mit 15.499 Internetnutzern in Deutschland untersucht wurden. Ein neu entwickelter statistischer Index ermöglicht es, die wesentlichen Parameter des Verfahrens simultan zu evaluieren. Das Verfahren hat sich besonders bei der Messung von Werten in einer Online-Community bewährt, indem es die dominierenden homogenen Datenstrukturen differenzierter abbildet als herkömmliche Ratings. Die Erkenntnisse bieten Grundlagen für die individuelle Anpassung von Erhebungsparametern an spezifische Anwendungssituationen. Zudem eröffnen erweiterte Auswertungsmöglichkeiten im Zusammenhang mit inkonsistenten Antworten und der Validierung der Ergebnisse zusätzliche Vorteile. Insgesamt stellt dieses Erhebungsverfahren eine Prozessinnovation dar, die zur Verbesserung der Datenqualität durch stärkere Differenzierung

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• Année de publication: 2008
• Reliure: (souple)