Täglich gibt es Umfragen und deren Ergebnisse, und alle sind natürlich eines:

R E P R Ä S E N T A T I V

Repräsentativität ist das Zauberwort, an dem alles hängt. Wären Umfragen nicht repräsentativ, wozu brauchte man dann Umfrageinstitute?

Jeder könnte Umfragen durchführen, solange er in der Lage wäre, eine große Zahl von Personen zur Beantwortung seiner Fragen zu bewegen.

Naja, fast jeder.

Wissenschaftler könnten gar auf die Idee kommen, dass es weniger darauf ankommt, Repräsentativität zu behaupten, als Antwortverteilungen zu erklären.

Denn: Wem nutzt die Erkenntnis, dass in einem angeblich repräsentativen Sample 40% der Ansicht waren, das Fernsehprogramm sei schlecht, wenn man nicht weiß, wer diese 40% sind, welche Motive, Ziele und entsprechend Handlungen sie ausführen, weil sie das Fernsehprogramm für schlecht halten, welche Relevanz, wenn überhaupt, sie dem Fernsehprogramm zuweisen und ob sie überhaupt einen Fernseher haben, den sie auch nutzen?

Befragungen sind weitgehend wertlos, wenn sie lediglich durchgeführt werden, um deskriptive Verteilungen in Balkendiagrammen abtragen zu können.

Damit Befragungen, damit Surveys einen Erkenntnisgewinn bringen, für die, denen die Ergebnisse vorgetragen werden, für die, die die Befragung in Auftrag gegeben haben und für die, die die Befragung durchgeführt haben, ist es notwendig, Befragungen in einen theoretischen Rahmen zu packen und Verteilungen zu erklären. Um etwas zu erklären, ist es ist wiederum notwendig, mehr als deskriptive, univariate Auswertungen vorzunehmen.

SurveyNet, ist ein Projekt von ScienceFiles, dessen Ziel darin besteht, Befragungen wieder für die Wissenschaft zu reklamieren und darzustellen, welche (zuweilen: weitreichenden) Aussagen und Schulussfolgerung man aus Daten tatsächlich gewinnen kann, ohne dass man die Chimäre der Repräsentativität beschwören muss.