Antworttypen

Der grundlegendste Unterschied beim Umfragedesign besteht zwischen geschlossenen Fragen, bei denen die Befragten aus vordefinierten Optionen auswählen, und offenen Fragen, bei denen sie frei in eigenen Worten antworten. Beide dienen unterschiedlichen Erkenntniszielen und sind mit spezifischen Tradeoffs verbunden.

Geschlossene Fragen sind kognitiv weniger anspruchsvoll und für Befragte, insbesondere in Online-Umfragen, einfacher zu beantworten, da sie lediglich einen Tastendruck oder Mausklick erfordern. Allerdings können vorgegebene Antwortoptionen den Teilnehmenden implizit signalisieren, welche Antworten als vernünftig oder erwünscht gelten, und dadurch die Antworten in eine bestimmte Richtung lenken. Offene Fragen umgehen diesen Effekt, bringen jedoch eigene Herausforderungen hinsichtlich Datenqualität, Vollständigkeit und Analyseaufwand mit sich (Connor Desai & Reimers, 2019⤴) .

Offene Fragen sind das zentrale Instrument der qualitativen Forschungstradition in den Sozialwissenschaften. In dieser Wissenssammlung wird jedoch vorrangig ein quantitativer Ansatz verfolgt; offene Fragen werden daher vor allem als Ergänzung zu geschlossenen Formaten behandelt.

Eine weitere Unterscheidung betrifft den Unterschied zwischen einzelnen Fragen und Fragebatterien: Werden mehrere thematisch zusammenhängende Fragen als Gruppe eingesetzt, spricht man üblicherweise von Items. Dieser Begriff ist in der deutschsprachigen Methodenliteratur etabliert und wird im Folgenden entsprechend verwendet.

Für alle nachfolgend beschriebenen Fragetypen werden exemplarisch Umsetzungsmöglichkeiten in xlsform und DDI Codebook, sowie Darstellungsmöglichkeiten in zwei gängigen Umfragetools vorgestellt.

Geschlossene Fragetypen

1. Single Choice

Bei Single-Choice-Fragen wählt die befragte Person genau eine Option aus einer vorgegebenen, abgeschlossenen Liste aus.

Wann sollte Single Choice verwendet werden?

Single Choice eignet sich, wenn die Antwortkategorien erschöpfend und trennscharf formuliert werden können, d. h. alle relevanten Ausprägungen des Merkmals abdecken, ohne sich zu überschneiden (z. B. Altersgruppen, Bildungsabschluss, Beschäftigungsstatus), (Holbrook & Lavrakas, 2008⤴)

Layout für wenige Antwortoptionen

Bei Fragen mit einer einzigen Antwortmöglichkeit sollten in den meisten Fällen vertikale Radio Buttons verwendet werden. In Kobo Toolbox und in Lime Survey ist die vertikale Darstellung Standard.

Layout für viele Antwortoptionen (Single Choice)

Das Layout für lange Auswahllisten sollte anders sein als bei kurzen Listen: 100 Radio Buttons überladen das gesamte Umfrage-Layout.

Eine Option sind Dropdowns, durch die die Nutzer:in zu der Antwortoption scrollen kann. Bei langen Listen im Web/auf dem Desktop (wie z. B. Ländern oder Berufen) kann ein Dropdown geeignet sein, um Platz auf dem Bildschirm zu sparen. Dropdowns können jedoch bei sehr langen Listen (z. B. 100+ Optionen) ebenfalls unübersichtlich sein. Experimentelle Studien zeigen, dass ein Autocomplete-Feld (bei dem Befragte die ersten Buchstaben eingeben und passende Optionen gefiltert angezeigt werden) bei langen Listen mehr verwertbare Antworten liefert als ein einfaches Textfeld und schneller ist als ein klassisches Dropdown (Couper & Zhang, 2016⤴) .

Bei Autocomplete ist jedoch zu beachten, dass sich die kognitive Aufgabe verändert: Während geschlossene Fragen mit sichtbarer Optionsliste einer Wiedererkennungsaufgabe (Recognition) ähneln, funktionieren offene Eingabeformate eher wie Aufgaben des freien Abrufs (Recall), die auf kontrollierten Gedächtnisprozessen basieren. Empirische Befunde legen nahe, dass offene und geschlossene Antwortformate auf unterschiedlichen kognitiven und mnestischen Prozessen beruhen und daher zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können (Connor Desai & Reimers, 2019⤴) . Autocomplete eignet sich daher vor allem für Fragen, bei denen die Befragten die Antwort bereits kennen (z. B. das eigene Herkunftsland oder eingenommene Medikamente), weniger für Fragen, bei denen Optionen erst durch Ansehen der Liste erkannt werden (z. B. „Welche dieser Marken kennen Sie?”).

Kobo Toolbox erlaubt für Single Choice eine Autocomplete-Option, während bei LimeSurvey nur ein Dropdown möglich ist. Über die appearance-Spalte in XLSForm kann die Darstellung über den Wert minimal zu einem Dropdown geändert werden.

Beim Fragebogendesign bietet es sich an viele Antwortoptionen über eine seperate Datei oder in einem separaten Sheet, dass dann über eine Formel eingebunden wird, abzubilden.

In DDI Codebook führen wir die Konvention ein, über den concepttag ein vocabular zu referenzieren.

2. Multiple-Choice

Bei Multiple-Choice-Fragen können Befragte alle zutreffenden Optionen auswählen. Jede Option wird als eigene binäre Variable kodiert (0 = nicht genannt, 1 = genannt). Strukturell entspricht eine Multiple-Choicefrage einer Batterie aus ebenso vielen Ja/Nein-Fragen, wie Antwortoptionen vorhanden sind.

Wann sollte Multiple Choice verwendet werden?

Single Choice ist das methodisch robustere Antwortformat (Smyth et al., 2006⤴) . Multiple Choice sollte nur verwendet werden, wenn Antwortoptionen sich nicht gegenseitig ausschließen (z.B. genutzte Medien, gesprochene Sprachen oder berufliche Tätigkeitsfelder).

Layout für wenige Antwortoptionen

Hier gilt das gleiche wie bei Single Choice.

Layout für viele Antwortoptionen

Die Probleme von Dropdowns und vielen Radio Buttons sind ähnlich zu Single Choice, verschärfen sich hier jedoch: sie können dazu führen, dass nur bestimmte oder nicht alle relevanten Optionen ausgewählt werden. Es gibt weder in Kobo Toolbox, noch in Lime Survey gibt es gute und einfach umsetzbare Alternativen. Kobo Toolbox erlaubt einen Mutiple Choice Dropdown, aber kein Multiple Choice Autocomplete. Lime Survey erlaubt beides nicht für Mutiple Choice, es gibt jedoch ein Question Theme, das autocomplete für Multiple Choice ermöglicht.

In Limesurvey gibt es die option das dropdown fpr multiple chocie zu nehmen, oder ein repoeat vom autocompomplet zu nutzen. Leider ist letzteres eher führ mehrer fragen in einer sich wiederholdenden Gruppe gedacht, sodass die Wiederholungen bei vielen ausgewählten Optionen schnell zu viel Platz wegnehmen.

Halb-Offene Antwortformate

Halb-offene Antwortformate nehmen eine Zwischenposition zwischen vollständig geschlossenen und vollständig offenen Frageformaten ein (Soliman, 2024⤴) . Sie stellen eine vordefinierte, geschlossene Antwortliste bereit (Single oder Multiple Choice) und ergänzen diese um ein optionales Freitextfeld — typischerweise gelabeled als „Sonstiges (bitte angeben)”. Dadurch entstehen zwei verschiedene Datentypen innerhalb einer Frage: kategoriale, quantitativ auswertbare Antworten aus der geschlossenen Liste sowie Freitexteingaben, die qualitativ aufbereitet und gesondert analysiert werden müssen.

Der konzeptionelle Vorteil dieses Formats — Erschöpfungsgrad ohne vollständige Offenheit — ist in der Praxis jedoch begrenzt: Befragte nutzen die „Sonstiges”-Option selten und interpretieren die vorgelegte Liste als vollständig, selbst wenn ihre tatsächliche Antwort außerhalb der Kategorien läge (Krosnick et al., 2018⤴) .

Das „Sonstiges”-Feld sollte stets am Ende der Antwortkategorien platziert werden, um Primacy-Effekte zu vermeiden.

Themen, die wiederholt genannt werden, deuten auf eine Lücke im Kategoriensystem hin und sollten in künftigen Erhebungen als eigenständige Kategorien aufgenommen werden (O'Cathain & Thomas, 2004⤴) .

1. Single Choice mit „Sonstiges”-Antwortmöglichkeit

Bei Single-Choice-Fragen ist ein „Sonstiges (bitte angeben)“-Feld nur dann gerechtfertigt, wenn das erhobene Merkmal einen offenen Wertebereich hat, der sich nicht vollständig vorspezifizieren lässt — etwa Geschlecht, Berufsbezeichnung oder Religionszugehörigkeit. Bei Merkmalen mit klar begrenztem Wertebereich (z. B. Altersgruppe, Bildungsabschluss, Beschäftigungsstatus) sollte auf das Feld verzichtet werden, da die Kategorien so formuliert werden können, dass sie erschöpfend und trennscharf sind (Holbrook & Lavrakas, 2008⤴) .

Layout

2. Multiple Choice mit „Sonstiges”-Antwortmöglichkeit

Bei Multiple-Choice-Fragen ist ein „Sonstiges”-Feld häufiger gerechtfertigt, weil der Antwortraum — also die Menge aller möglichen Auswahlen — im Voraus schwerer vollständig zu antizipieren ist als bei Single-Choice-Fragen.

Layout

Geschlossene, gruppierte Antwortformate

1. Matrix / Likert-Skala (Grid)

Matrix-Fragen fassen mehrere Items zusammen, die dieselbe Antwortskala und denselben Einleitungstext teilen. In DDI 2.5 müssen die Antwortkategorien bei jedem Item wiederholt werden.

Offene Antwortformate

1. Offene Zahl (Integer)

Offene numerische Fragen erfassen Zahlenwerte ohne vorgegebene Antwortkategorien — z.B. Alter, Haushaltsgröße oder Anzahl.

Einfachauswahl mit vorgegebene Antwortkategorien (z.B. Intervalle) sind bei numerischen Fragen problematisch, weil Befragte die mittlere Kategorie als implizite Norm interpretieren und ihre Antwort entsprechend anpassen — ein Effekt, der in Online-Befragungen auch außerhalb sensitiver Themen nachweisbar ist (Baur et al., 2014⤴) . Weiterhin: Vage Quantoren wie „manchmal”, „häufig” oder „selten” werden von verschiedenen Befragten sehr unterschiedlich interpretiert und erzeugen dadurch systematische Messfehler. (Krosnick et al., 2018⤴) . Für numerische Fragen — etwa zur Häufigkeit eines Verhaltens — empfiehlt sich daher grundsätzlich die direkte Abfrage eines konkreten Wertes anstelle vorgegebener Kategorien.

2. Offener Text

Freitextfragen ermöglichen den Befragten, eigene Antworten in Textform zu formulieren — z.B. für Kommentare oder offene Rückmeldungen.

Wann eignet sich eine offene Texteingabe?

Nach Züll et al. (2019⤴) eignen sich die offene Texteingabe:

• Wenn der Befragungsgegenstand noch nicht eingegrenzt werden kann oder neue, unerwartete Aspekte erwartet werden (explorative Fragebogenentwicklung)
• Wenn das Spektrum möglicher Antworten zu groß für vorgegebene Kategorien ist
• Wenn eine Lenkung des Befragten in Richtung vorgegebener Kategorien vermieden werden soll — vorgegebene Antwortoptionen riskieren, Nennungen zu erzeugen, die Präferenzen des Fragebogenentwicklers statt echte Meinungen widerspiegeln
• Wenn Wissen abgefragt wird — offene Fragen minimieren die Wahrscheinlichkeit, durch Raten eine richtige Antwort zu erzielen, und führen häufig zu reliableren und valideren Angaben als geschlossene Fragen

Weitere Antwortformate

Endpunkt-verankerte Ratingskalen

Endpunkt-verankerte Ratingskalen verwenden eine numerische Skala, bei der nur die Endpunkte (und ggf. der Mittelpunkt) verbal beschriftet sind. Im Gegensatz zu Likert-Batterien, bei denen jeder Skalenpunkt eine verbale Kategorie trägt und mehrere Items zu einem Gesamtwert aggregiert werden, sind endpunkt-verankerte Skalen typischerweise Einzelitem-Maße: Der einzelne Zahlenwert ist die interessierende Variable. Gängige Formate sind Feeling Thermometer (0–100), Cantril-Leiter (0–10), NPS-Skala (0–10), Schulnoten-Skala (1–6) und Wahrscheinlichkeitseinschätzungen (0–100%).

Semantisches Differential

Semantische Differentiale präsentieren zwei gegensätzliche Adjektive (z.B. „modern – traditionell”) an den Enden einer typischerweise 5- oder 7-stufigen Skala. Befragte verorten sich zwischen den Polen. Das Format wird häufig in der Marken- und Einstellungsforschung eingesetzt.

Ranking

Ranking-Fragen fordern Befragte auf, eine Menge von Items in eine Reihenfolge zu bringen (z.B. nach Wichtigkeit). Sie erzwingen Differenzierung — im Gegensatz zu Ratingskalen, bei denen alle Items gleich bewertet werden können. Ranking-Daten sind jedoch ipsativ (die Ränge sind nicht unabhängig voneinander), was die anwendbaren statistischen Verfahren einschränkt. Ab etwa 5–7 Items steigt die kognitive Belastung deutlich, und die Datenqualität sinkt.

Datum / Uhrzeit

Datums- und Uhrzeitfragen erfassen temporale Angaben direkt (z.B. Geburtsdatum, Zeitpunkt eines Ereignisses). In XLSForm entspricht dies den Typen date und time. Zentrale Designentscheidungen betreffen das Eingabeformat (DD.MM.YYYY vs. Datepicker) und die Mobilfreundlichkeit der gewählten Eingabemethode.

Weitere Empfehlungen für Antwortformate

„Weiß nicht” und „Keine Angabe”

Eine explizite „Weiß nicht”-Option erhöht den Anteil fehlender Antworten, ohne die Reliabilität zu verbessern. Der Anstieg ist nur teilweise auf echte Meinungslosigkeit zurückzuführen — die Option wird auch als Satisficing-Strategie genutzt und kann suggerieren, dass Expertenwissen zur Beantwortung nötig sei. Ihr Einsatz ist daher kritisch zu sehen (Baur et al., 2014⤴) .

„Keine Angabe” / „Möchte ich nicht beantworten” ist konzeptionell von „Weiß nicht” zu trennen: Hier wird nicht Unfähigkeit signalisiert, sondern bewusste Antwortverweigerung. Diese Option sollte bei sensiblen Themen angeboten werden — also bei Fragen, die soziale Erwünschtheit auslösen, als intrusiv empfunden werden oder bei denen Befragte negative Konsequenzen einer Offenlegung befürchten (Tourangeau & Yan, 2007⤴) . Typische Anwendungsbereiche sind Einkommen, Gesundheit, Sexualität und politische Zugehörigkeit. Wird bei solchen Fragen stattdessen eine Antwort erzwungen (Forced Answering), steigen die Abbruchquoten — insbesondere bei hochsensiblen Items — und die Antwortqualität sinkt (Décieux et al., 2015⤴) .

Bei Multiple-Choice-Fragen sollten “Weiß nicht” und “Keine Angabe” als exklusive Optionen implementiert werden: Sobald eine inhaltliche Option gewählt wird, ist eine gleichzeitige Angabe von „Weiß nicht” logisch widersprüchlich und sollte technisch unterbunden werden.

In XLSForm wird die Exklusivität einer Option über die Spalte exclusive in der choices-Tabelle gesteuert:

Nicht empfohlene Antwortformate

Schieberegler/Slider sollten zugunsten von Radio Buttons vermieden werden. Sie benötigen mehr Zeit zum Ausfüllen, führen zu mehr fehlenden Daten (Funke, 2016⤴) und sind insbesondere auf Mobilgeräten problematisch (Antoun et al., 2017⤴) . Entscheidend ist, dass sie keine zuverlässigen kontinuierlichen Daten liefern, denn ein Schieberegler von 0 bis 100 täuscht Präzision nur vor. Radio Buttons sind schneller, besser zugänglich und funktionieren auf allen Geräten gleich.