Při interpretaci výsledků jakéhokoli výběrového šetření je rozumné zachovávat si vždy jistou míru opatrnosti vůči datům, s nimiž pracujeme. V následujících odstavcích se soustředíme se na to, co vše je třeba si hlídat a čeho se vyvarovat. S využitím praktických příkladů nastíníme některé problémy, které se v oblasti sběru a interpretace dat mohou vyskytnout, a uvedeme některá praktická doporučení.
Když chceme interpretovat nějaká data, což neplatí jen u výzkumů veřejného mínění, měli bychom v první řadě velmi dobře vědět, o jaká data se jedná. Měli bychom vědět, kdo, jak, kdy a za jakým účelem příslušná data pořídil, mělo by nás zajímat, jakou metodou byl dělán výběr respondentů, zda jde o výběr reprezentativní a jakou cílovou skupinu představuje. Důležitým údajem také je, kolik lidí bylo v rámci výzkumu dotázaných. Každý seriózní výstup, který interpretuje data z nějakého výběrového šetření, tyto informace musí obsahovat. Příkladem souhrnu těchto údajů může být tzv. pasport výzkumu veřejného mínění.
Výběr respondentů
U výběrových dotazníkových šetření by nás mělo zajímat, jakou metodou byl dělán výběr respondentů, zda jde o výběr reprezentativní a jakou cílovou skupinu představuje. Například výzkumy veřejného mínění, které v rámci kontinuálního projektu Naše společnost realizuje CVVM, jsou vždy reprezentativní pro celou populaci České republiky ve věku od 15 let, ale běžně se můžeme setkat i s jinými výběry. To je třeba vždy vědět a každý seriózní výstup, který interpretuje nějaká data z nějakého výběrového šetření, takovou informaci musí obsahovat.
Termín a délka sběru dat
Termín a délka samotného terénního sběru dat hrají u výzkumu veřejného mínění podstatnou roli, jelikož tento typ výzkumu se do značné míry zabývá postoji a názory, jež se mohou velmi rychle měnit pod vlivem aktuálních událostí.
Standardizace dotazování
Při interpretaci dat z výzkumu veřejného mínění je třeba brát v potaz i způsob dotazování. U kvantitativních šetření kromě reprezentativnosti vybraného souboru respondentů hraje důležitou roli standardizace dotazování, což v podstatě neznamená nic jiného než to, že všichni respondenti mají být dotazováni a odpovídat za stejných podmínek, pokud jde o znění a pořadí otázek apod. Tyto podmínky by měly být výzkumníkem předem vymezené a bedlivě kontrolované a měly by být neutrální, aby neovlivnily získané odpovědi, což bývá někdy obtížné. Pro standardizaci dotazování je hlavním nástrojem samotný dotazník, který předurčí, jaké otázky a v jakém pořadí budou respondentům položeny.
Samovyplňování vs. řízené dotazování prostřednictvím tazatele
Na výsledky přitom může mít podstatný vliv to, zda dotazník vyplňoval samotný respondent, nebo zda se jednalo o nějakou formu řízeného rozhovoru respondenta s tazatelem na základě připraveného dotazníku. V některých případech je samovyplňování výhodou, zvlášť pokud je dotazování jednoduché a krátké a pokud obsahuje třeba otázky, na něž by bylo nepříjemné odpovídat v rozhovoru s tazatelem. Obecně má ale tento způsob dotazování řadu nevýhod, jež se negativně promítají do kvality dat. Kromě zpravidla nižší návratnosti takto vyplňovaných dotazníků se k nevýhodám řadí zejména nemožnost či nevhodnost pokládání komplikovanějších otázek a použití filtrů nebo karet a chybějící kontrola nad dotazovací situací ze strany výzkumníka, kterou u řízeného rozhovoru zajišťuje tazatel. U samovyplňovacího dotazníku totiž nevíme, jestli jej respondent vyplňoval samostatně, nebo jestli mu při tom neasistovali třeba jiní členové domácnosti, a pokud nejde o elektronický dotazník, který takové údaje může zaznamenat automaticky, tak zpravidla ani nezjistíme, jak dlouho vyplňování trvalo, jestli nebylo někde ve svém průběhu přerušeno a ani jestli respondent otázky vyplňoval v tom pořadí, v jakém jsou v dotazníku uvedeny. Většina výzkumů proto probíhá formou řízeného rozhovoru s respondenty, který s pomocí dotazníku provádějí školení tazatelé.
Znění otázky
Zcela zásadní roli v interpretaci výzkumů veřejného mínění hraje samotné znění otázky. Kromě formulace otázky jako takové má klíčovou pozici použitá škála odpovědí. U symetrických ordinálních škál hodnocení (dobré/špatné), spokojenosti s něčím (spokojen/nespokojen) apod. je důležitý i počet kategorií a to, zda je tento počet sudý, nebo lichý. Škály s lichým počtem kategorií, které mají nějakou středovou, neutrální variantu typu „ani dobré, ani špatné“ či „ani spokojen, ani nespokojen“, popř. „napůl spokojen, napůl nespokojen“, mají bezprostřední vliv na rozložení odpovědí v pozitivní a negativní části škály, když z jedné z nich může ona střední kategorie odčerpat větší část respondentů než z té druhé. Škála s lichým počtem kategorií se oproti škále se sudým počtem kategorií u jinak stejné otázky může chovat odlišně v čase. Např. přesuny mezi dvěma sousedními kategoriemi na rozmezí kladné a záporné části škály se sudým počtem kategorií se nemusejí na škále s lichým počtem kategorií vůbec projevit, protože zůstanou skryté ve střední kategorii. Naopak přesuny mezi středem škály s lichým počtem kategorií a některou sousední kategorií se nemusejí projevit analogickým přesunem mezi dvěma vedle sebe stojícími kategoriemi na rozmezí kladné a záporné polovičky škály se sudým počtem kategorií.
Značné rozdíly se mohou objevovat i u zdánlivě podobných otázek, jež měří na jedné straně podíly příznivého a nepříznivého hodnocení na škále dobrá/špatná a na druhé straně podíly spokojených a nespokojených. Např. v lednu 2017 životní úroveň své domácnosti na pětibodové škále hodnotilo 51 % jako „velmi“ nebo „spíše dobrou“, 37 % jako „ani dobrou, ani špatnou“ a 12 % jako „spíše“ či „velmi špatnou“. Ve stejném měsíci ti samí respondenti na otázku, jak jsou spokojeni se současnou situací u nás, pokud jde o životní úroveň, přitom rovněž na pětibodové škále odpověděli, že 36 % jich je velmi nebo spíše spokojeno, 40 % je „tak napůl“ a 23 % je spíše či velmi nespokojeno, což je o poznání méně optimisticky působící výsledek. A k tomu ještě v říjnu 2016 při prakticky stejném hodnocení životní úrovně vlastní domácnosti polovina respondentů uvedla, že jejich domácnost obtížně vychází se svými příjmy. Pokud by každý z těchto individuálních výsledků byl interpretován izolovaně od ostatních, dostali bychom zřejmě tři velmi rozdílné interpretace sociálněekonomické situace domácností.
Velký vliv na rozložení odpovědí v rámci určité škály má i to, zda jde o škálu popsanou slovně ve všech jejích bodech, nebo zda jde o škálu, která má slovně definované pouze své krajní kategorie. Např. otázka měřící spokojenost s vlastním zaměstnáním na sedmibodové škále od velmi spokojen do velmi nespokojen bude téměř jistě vždy vykazovat zcela odlišné a podstatně rozprostřenější rozložení odpovědí, pokud bude popsaná pouze v krajních kategoriích, než když je její škála popsaná v celém rozsahu, se třemi kategoriemi vyjadřujícími menší či větší spokojenost, středem vyznačeným neutrálně jako „ani spokojen, ani nespokojen“ a třemi kategoriemi analogicky vyjadřujícími menší či větší nespokojenost. Na této druhé škále se odpovědi budou výrazně koncentrovat v prvních třech kategoriích a ve středu škály, zatímco na zbývající tři kategorie připadne pouze malá část odpovědí. To odpovídá empiricky mnohokrát ověřené skutečnosti, že naprostá většina lidí je se svou prací více či méně spokojena. Ačkoli obě škály jsou podobně symetrické, mnozí lidé nepopsanou škálu takto nevnímají a nepopsané body bližší krajní kategorii „velmi nespokojen“ neberou automaticky jako kategorie vyjadřující nespokojenost a střední kategorii jako neutrální hodnocení.
Doporučení k interpretaci výsledků výzkumu veřejného mínění
Při interpretaci výsledků výzkumu veřejného mínění bychom měli znát základní údaje o sběru dat a neměli bychom vycházet pouze z izolovaných, jednotlivých naměřených údajů. Pokud to jen trochu lze, interpretaci bychom měli opřít o více různých indikátorů založených na různě formulovaných otázkách s různými typy škál odpovědí a spíše než na jednotlivé údaje z jednoho izolovaného výzkumu bychom se měli zaměřit na trendy z časových řad daných indikátorů. Také je nutné mít na paměti, že výsledky výběrového šetření neukazují přesná čísla, ale že jde o odhady, v jejichž blízkosti se skutečná hodnota s vysokou pravděpodobností vyskytuje v určitém rozmezí. Při velikosti výběru okolo tisíce respondentů jsou malé rozdíly o velikosti zhruba do tří procentních bodů statisticky nevýznamné a mohou být výsledkem chyb vznikajících nevyhnutelně kvůli nutnosti výběru respondentů z celé populace.
