Die AHP-Skala als Alternative zur Ordinalskala im Fragebogen
Hintergrund
Bei schriftlichen Umfragen in Psychologie oder Marktforschung werden die Frage-Antwort-Formate oft nach einer Ordinalskala (Beispiel Likert-Skala) strukturiert, da Fremd- oder Selbstbeurteilungen damit gut registriert werden können. Aber auch Ordinalskalen haben Nachteile.
Ein Beispiel aus der Marktforschung, wo eine Ordinalskala methodisch von Nachteil sein kann, ist die Bewertung von Produkteigenschaften in der Lebensmittelbranche. Die Eigenschaften von Lebensmitteln, insbesondere Genussmittel, werden subjektiv wahrgenommen. Die folgende Abbildung (Quelle: Food Quality and Preference 2015, 41, S. 20-29) zeigt die Bewertung von gefüllter Schokolade (Pralinen) durch 400 ungarische und 459 belgische Konsumenten anhand einer siebenstufigen Ordinalskala von 1 = nicht wichtig bis 7 = sehr wichtig:
Die Mittelwerte zeigen, dass die Skala vom Likert-Typ (Hinweis: die Bezeichnung Likert-Skala ist Einstellungsmessungen nach dem Kategoriemuster „stimme überhaupt nicht zu“ bis „stimme zu“ vorbehalten) hinsichtlich Geruch, Aussehen, Konsistenz und Geschmack fast ausgereizt wird. Vor allem der Geschmack der Produkte wird so wichtig eingeschätzt (Mittelwerte 6,34 bzw. 6,35 bei sieben Stufen), dass eine Steigerung kaum noch möglich ist. Das schränkt nicht nur die Aussagekraft ein, sondern suggeriert auch Probleme für die Statistik, darunter die Nicht-Normalverteilung der Daten oder Probleme mit der Rangordnung oder Reihenfolge der Variablen.
Wie können aussagekräftigere Ergebnisse erreicht werden? Die naheliegende Erweiterung der Ordinalskala auf mehr als sieben Stufen ist ungünstig, da das die Testpersonen zunehmend überfordern dürfte. Siebenstufige Ordinalskalen gelten bereits als relativ breitgefächert, denn fünfstufige Skalen sind in Fragebögen am häufigsten anzutreffen.
Die AHP-Skala als mögliche Lösung des Problems
Eine Lösung ist die AHP-Skala (AHP für Analytic Hierarchy Process), die einen paarweisen, relativen Vergleich der Produkteigenschaften ermöglicht. Damit werden zwei Probleme gelöst: Die Bewertung der Eigenschaften mit fünf anstatt sieben Stufen (Reduzierung der neunstufigen AHP-Skala durch Kompromissbildung, siehe dazu die folgende Tabelle) und eine Relativierung des Vergleichs. Beides senkt die Wahrscheinlichkeit von extremen Bewertungen, zugleich liefert die Auswertung mehr Informationen (Prioritäten der Kriterien, hier: Produkteigenschaften), ohne auf die übliche Statistik mit der Verteilung der Daten, Mittelwerte, Standardabweichungen usw. verzichten zu müssen.
