V řadě našich výzkumů se musíme popasovat se zadáními, u kterých se červená přibližně 8 z 10 vězeňských dozorců. Jsou to hlavně „Guilty pleasures“ jako přejídání, půjčky, závist nebo sex. S rozvojem vyplňování dotazníků online bariéry dost opadly, nicméně lidé se stále stydí sami před sebou. Představíme Vám dvě metody, které stud odbourávají a posunují nás i vás blíže ke skutečnosti.
První rodinou metod je Randomized Response Technique. Je to vždy snaha přimět respondenta mluvit pravdu tím, že nebude možné jeho odpověď spojit s jeho osobou. Slavná aplikace RRT – jak jí přezdívají ostřílení výzkumníci – například odhalila choutky jihoafrických farmářů při lovu chráněné zvěře. Respondent dostane kostku, hodí a nepozorován tazatelem postupuje takto:
Jelikož číslo 1 padne – při dostatečném počtu hodů – jen v 1/6 případů, můžeme si jednoduše dopočítat, že všechna ANO nad 1/6 jsou skutečná ANO. Respondenti jsou ale chráněni, protože tazatel neví, zda se přiznali, či je k falešnému přiznání donutila pravidla hry.
Dále si ukažme konkrétní použití techniky nazvané Cross-Wise v momentě, kdy potřebujeme zjistit, jaká část populace má problémy s rozpočtem domácnosti. Cross-Wise spočívá v položení dvou otázek najednou, z nichž jedna je naše citlivá otázka a druhá je tzv. neutrální otázka, na kterou známe odpověď za celou populaci.
Dotazovací situace vypadá takto:
A možnosti jsou:
Při vyhodnocení se můžeme opět spoléhat na pravděpodobnost. Lidé se v rámci dnů rodí velmi rovnoměrně. Proto víme, že šance na ANO u druhé otázky je velmi blízko 1/3. Jednoduchým výpočtem (více zde na straně 7) se opět dostaneme k procentu lidí, kteří mají s financemi problémy. Různým skupinám navíc můžeme nabídnout různé neutrální otázky a pracovat tak s jemnějším tříděním.
__________________________________________________________________________
Poněkud intuitivnější a méně podezřelá je technika Two/Three Cards. Použití je omezeno na otázky, kde můžeme rozdělit odpovědi do kategorií a naší cílovou skupina na vzorky, dostatečně podobné a velké (rozuměj n=300). Použití je snadné. V lidovém příkladu níže naši citlivou (červenou) odpověď – identifikaci nešťastného dlužníka – vždy dáme dohromady s jinou „bezpečnou“ odpovědí. Čím větší je bezpečný balík odpovědí, tím menší podezření respondent má. Rozdělený vzorek nám, ale po kouskách odhalí výskyt jednotlivých možností a my můžeme pak dobře odhadnout, kolik procent populace zbývá na dlužníky.
I když odpovědi nelze vztáhnout k individuálním respondentům a jsou z podstaty trochu nepřesné (tzv. variance costs), jsou jednou z mála cest, jak se dostat reálnějším číslům.
No, a tak až budete otázku z dotazníku vyřazovat s pevným přesvědčením, že na ni „stejně nikdo neodpoví podle pravdy“ vzpomeňte si na náš jarní newsletter.
