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Aktuelle Neuigkeiten, Leitfäden und Tipps von Kicue.
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Datenbereinigung für Umfragen — sorglose Antworten erkennen und Ausschlussgrenzen setzen
Die Datenqualität entscheidet sich in der Nachbearbeitung nach dem Hauptlauf. Dieser Leitfaden behandelt die Erkennungsindikatoren für sorglose Antworten (Geradeausantworten, Schnellantworten, IRV, Mahalanobis-Distanz) und wie Ausschlussgrenzen auf Basis der akademischen Literatur gesetzt werden.
WeiterlesenPilotstudien für Umfragen — wie weit vor dem Launch validieren
Den Pilot überspringen, und ein im Hauptlauf entdeckter Formulierungsfehler wird zu 1–2 Wochen Nacharbeit. Dieser Leitfaden behandelt, was N=30–100 messen kann und nicht, wie man kognitive Interviews mit quantitativem Pretest kombiniert, und die operative Schleife Pilot → Korrektur → Hauptlauf.
WeiterlesenFragebogen-Formulierung — Doppelfragen, Suggestivfragen und 7 Fallen, die eure Daten verzerren
Die Formulierung kann die Antwortverteilung um 10–30 Punkte verschieben. Dieser Leitfaden behandelt die 7 Hochrisiko-Muster (Doppelfragen, Suggestivfragen, doppelte Verneinung), das vierstufige kognitive Modell von Tourangeau und Umformulierungsregeln mit Vorher-Nachher-Beispielen.
WeiterlesenÜber das „Was Menschen sagen, dass sie tun“ hinaus designen — Soziale Erwünschtheit in Umfragen
Forschungsbasierter Leitfaden zur sozialen Erwünschtheit (Social Desirability Bias, SDB) in Umfragen. Behandelt, wann und warum Befragte „sozial akzeptable“ statt ehrlicher Antworten geben, klassische Gegenmaßnahmen und fünf Designregeln, um näher an die Wahrheit zu kommen.
WeiterlesenLikert-Skala richtig designen (2026) — 5, 7 oder 9 Stufen und die Mittelpunkt-Frage
Wie wählt man zwischen 5, 7 oder 9 Stufen, braucht es einen neutralen Mittelpunkt, wie gestaltet man Labels — forschungsbasierter Leitfaden, das Messinstrument hinter CSAT, NPS und CES.
WeiterlesenOffene Fragen designen — Qualität und Quantität gleichzeitig erreichen
Forschungsbasierter Leitfaden zum Design offener Fragen (OA / FA) in Umfragen. Behandelt, wie Frageformulierung, Textfeldgröße und Probes die Antwortqualität beeinflussen, mit praxiserprobten Regeln für Items, die Befragte tatsächlich beantworten.
WeiterlesenFrageordnungseffekte in Umfragen — wie frühere Items spätere Antworten verzerren
Forschungsbasierte Anleitung zu Frageordnungseffekten in Umfragen. Behandelt Primacy, Recency, Anchoring und Question-Order-Effekte mit fünf Designregeln und Betriebsurteil zu Randomisieren vs. Fixieren.
WeiterlesenMatrixfragen designen — kognitive Last und Straight-Lining-Fallstricke
Praxisleitfaden für die Gestaltung von Matrixfragen (Grid) in Umfragen. Behandelt kognitive Last, Straight-Lining, optimale Gridgröße und die Designmuster, die einen Datenqualitäts-Kollaps verhindern — auf Basis akademischer Forschung und Feldpraxis.
WeiterlesenScreening-Fragen designen — nur die richtigen Befragten passieren lassen
Praxisleitfaden für die Gestaltung von Screening-Fragen (SC) in Umfragen. Behandelt Inzidenzrate (IR), Quotenplanung, typische Fehlermuster und die Designregeln, die Off-Target-Befragte aus den Daten heraushalten.
WeiterlesenQuantitativ vs. qualitativ: Wann Umfragen, Tiefeninterviews und Focusgruppen einsetzen
Wann eine Umfrage, wann ein Tiefeninterview, wann eine Focusgruppe — strukturelle Unterschiede, praktische Entscheidungskriterien und das Design eines Mixed-Methods-Programms.
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