functionHR Glossar
Die wichtigsten HR und People Analytics Definitionen auf einen Blick
Response Biases (Antwortverzerrungen)
Das Ziel von Fragen in Fragebögen ist es, psychologische Konstrukte zu erfassen. Damit sind beispielsweise Meinungen, Einstellungen oder Persönlichkeitsmerkmale gemeint, wobei Konstrukte wie Arbeitszufriedenheit, Motivation oder auch bestimmte Persönlichkeitsmerkmale für den HR Kontext besonders interessant sind. Die Messung dieser Konstrukte durch Fragebögen sollte dabei möglichst den „wahren“ Wert der befragten Person widerspiegeln.
Definition Response Biases
Man spricht von Response Biases (Antwortverzerrungen), wenn die Antworten einer befragten Person auf dem Fragebogen systematisch verzerrt sind. Somit gibt diese Person nicht ihre „wahre“ Einstellung, Meinung oder Einschätzung an, sondern davon mehr oder weniger abweichende Antworten.
Wie entstehen Response Biases?
1. Unseriöses Fragebogendesign
Response Biases können erstens durch unseriöses Fragebogendesign entstehen. Dabei treten vor allem Fehler in den folgenden Bereichen auf:
- Formulierung der Statements/Fragen
- Design der Ratingskala
- Gesamtdesign (kontexteffekte)
Wenn die Fragestellungen oder die Ratingskala falsch konzipiert sind, kann es passieren, dass verschiedene Befragte die Frage oder die Ratingskala unterschiedlich interpretieren und somit auch unterschiedlich nutzen. Das macht die Antworten weniger vergleichbar. Zudem können Interaktionseffekte zwischen verschiedenen Fragen entstehen, weshalb man auch auf das Gesamtdesign des Fragebogens achten sollte.
2. Antwortverhalten der Befragten
Zweitens können Response Biases auch durch das Verhalten der Befragten entstehen. Wenn die Befragten Aussagen über sich selbst tätigen oder sich selbst bewerten sollen, treten vor allem folgende Response Biases auf:
- Akquieszenz („Zustimmungstendenz“)
- Tendenz zum extremen Urteil (engl. extreme response style)
- Tendenz zur Mitte (engl. mid-point response style)
- Unseriöses Antwortverhalten
- Faking
Erfahren Sie hier mehr über diese Response Biases und wie ihnen entgegengewirkt werden kann.
Manche der Response Biases durch das Antwortverhalten der Befragten sind weitestgehend unbewusst, beispielsweise wenn sie vermehrt die Extrempunkte der Skala ankreuzen (extreme response style) oder eine Vorliebe für die mittleren Antwortoptionen haben (mid-point response style). Andere Response Biases sind den Befragten hingegen stärker bewusst, beispielsweise wenn sie gezielt ihre Antworten verfälschen, um persönliche Ziele zu erreichen (Faking). Auch in der Bewertung von anderen Personen können Response Biases entstehen, zum Beispiel der Halo-Effekt.
Auswirkungen von Response Biases
Response Biases stellen ein ernstzunehmendes Problem in der Forschung mit und Anwendung von Fragebögen dar. Sie führen nämlich dazu, dass die Messung neben dem intendierten Konstrukt auch systematische Störeinflüssen enthält. Somit haben die gefundenen Effekte unter Response Biases immer auch eine Alternativerklärung, nämlich, dass sie lediglich durch die Response Biases entstanden sind.
Daneben verzerren Response Biases sowohl univariate als auch mutlivariate Distributionen. Dies wirkt sich auf die Berechnung von Mittelwerten und Varianzen aus (univariat), sowie auf Korrelationen mit weiteren Konstrukten (multivariat). Da viele komplexere Berechnungsverfahren wie beispielsweise Regressionen und Faktorenanalysen auf Korrelationen beruhen, werden diese ebenfalls beeinflusst.
Umgang mit Response Biases
Es ist ersichtlich, dass Daten mit starken Antwortverzerrungen nicht ohne Weiteres interpretiert werden können. Werden aufgrund der Analyseergebnisse dieser Daten Folgeprozesse eingeleitet, können diese unpassend oder im schlimmsten Fall sogar schädlich sein, da sie möglicherweise auf falschen Annahmen beruhen. Deshalb sollten Response Biases weitestgehend verhindert werden. Dies ist mithilfe eines professionellen Fragebogendesigns sowie eines angemessenen Befragungssettings möglich. Bereits vorhandene Befragungsdaten sollten zudem mithilfe von statistischen Methoden untersucht werden, um Fälle mit starken Response Biases zu identifizieren und sie von der Analyse auszuschließen.
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