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title: "Rücklaufquote: berechnen, bewerten und erhöhen"
description: "Wie Sie die Rücklaufquote richtig berechnen, was eine gute Quote ist und wie Einladung, Erinnerungen und Incentives sie erhöhen. Mit Rechenbeispiel."
lastmod: "2026-11-10"
type: "blog"
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# Rücklaufquote: berechnen, bewerten und erhöhen

*Wie viele meiner Eingeladenen haben geantwortet, ist das genug, und wie bekomme ich mehr brauchbare Antworten?*

Wie Sie die Rücklaufquote richtig berechnen, was eine gute Quote ist und wie Einladung, Erinnerungen und Incentives sie erhöhen. Mit Rechenbeispiel.

Kurz gesagt: Die Rücklaufquote ist der Anteil der abgeschlossenen Fragebögen an allen Eingeladenen, die zur Zielgruppe gehören. Vom Nenner ziehen Sie nur Personen ab, die nachweislich nicht zur Zielgruppe gehören. Unzustellbare Einladungen bleiben im Zweifel darin enthalten. Die Rücklaufquote ist nicht dasselbe wie die Beendigungsquote, also die Abgeschlossenen geteilt durch die Begonnenen. Eine allgemeingültige gute Quote gibt es nicht, und eine hohe Quote beweist keine guten Daten: Verzerrt wird ein Ergebnis, wenn sich Nichtantwortende von Antwortenden unterscheiden (Schnell 2019, S. 159-160).

Diese Frage höre ich von Studierenden vor der Abgabe ebenso wie von HR-Teams nach der Mitarbeiterbefragung: „Ich habe 1.200 Leute eingeladen und 410 Antworten. Ist das gut?“ Sie lernen hier, wie Sie die Rücklaufquote richtig berechnen, welche Werte die Fachliteratur nennt, warum eine hohe Quote nicht automatisch gute Daten bedeutet und was die Teilnahme tatsächlich erhöht. Wie viele Antworten Sie brauchen, steht im Artikel [Berechnung der Stichprobengröße](/blog/berechnung-stichprobengroesse/), wo Sie Teilnehmende finden, unter [Wo finde ich Probanden?](/blog/wo-finde-ich-probanden/).

## Rücklaufquote berechnen: Formel und Nenner

Die Rücklaufquote beantwortet eine einfache Frage: Wie viele der Menschen, die hätten antworten sollen, haben es getan?

```math
\text{Rücklaufquote} = \frac{\text{abgeschlossene Fragebögen}}{\text{berechtigte Eingeladene}} \cdot 100\,\%
```

Berechtigt heißt: Die Person gehört zur Zielgruppe Ihrer Befragung. In den Lehrbüchern heißt diese Rechnung meist Ausschöpfungsquote. Schumann teilt die Zahl der Teilnehmenden durch die bereinigte Ausgangsstichprobe. Bereinigt heißt, dass die sogenannten stichprobenneutralen Ausfälle vorher abgezogen werden, etwa Personen, die gar nicht zur Grundgesamtheit gehören, oder Adressen, die schlicht falsch sind (Schumann 2019, S. 103-104), ebenso bei Möhring und Schlütz (2019, S. 34-35). Für unzustellbare E-Mail-Einladungen rät die AAPOR davon ab, sie abzuziehen (siehe unten). Im Beispiel weiter unten ergibt die Rechnung nach Schumann 37,3 %, der vorsichtige Weg 35,3 %. Ich verwende beide Begriffe gleichbedeutend, rechne aber vorsichtig.

### Die Nennerfrage: eingeladen, erreicht, berechtigt

Der Zähler ist selten strittig. Den Spielraum gibt es im Nenner. Schumann weist darauf hin: Je mehr Ausfälle Sie als „neutral“ werten und abziehen, desto höher wird die Quote, und ob ein Ausfall neutral ist, ist in der Praxis oft schwer zu entscheiden (2019, S. 104). Schnell spricht ausdrücklich von Möglichkeiten der Manipulation von Ausschöpfungsraten (2019, S. 159).

Drei Fälle tauchen bei E-Mail-Einladungen immer wieder auf:

**Unzustellbare E-Mails.** Die Versuchung ist groß, sie einfach abzuziehen. Die AAPOR, der Fachverband der amerikanischen Umfrageforschung, rät davon ab: Eine Adresse kann falsch oder veraltet sein, obwohl die Person zur Zielgruppe gehört. Unzustellbare Einladungen gehören deshalb in die Kategorie „Berechtigung unbekannt“, nicht automatisch zu den Nichtberechtigten (AAPOR 2023, S. 27). Der vorsichtige Weg: Lassen Sie sie im Nenner und nennen Sie zusätzlich die Quote ohne sie.

**Personen, die nicht zur Zielgruppe gehören.** Wer Ihnen schreibt „Ich habe gar keinen Kurs bei Ihnen besucht“, gehört tatsächlich nicht in den Nenner. Wichtig ist, dass Sie das belegen können, nicht nur vermuten.

**Abbrüche und Teilantworten.** Die strengste Rücklaufquote der AAPOR, RR1, zählt nur vollständige Interviews und lässt Teilinterviews aus dem Zähler heraus. Bei RR2 zählen Teilinterviews mit, doch wo ein Abbruch endet und ein Teilinterview beginnt, legen die Standards nicht endgültig fest (AAPOR 2016, zitiert nach Schnell 2019, S. 151). Legen Sie deshalb vor dem Start fest, was als „abgeschlossen“ zählt, und bleiben Sie dabei.

Übrigens, bei einem offenen Link, etwa in sozialen Netzwerken, gibt es keinen Nenner: Sie wissen nicht, wie viele Menschen den Link gesehen haben. Die AAPOR hält Rücklaufquoten bei Stichproben ohne Zufallsauswahl deshalb für wenig sinnvoll (AAPOR 2023, S. 27), und Möhring und Schlütz weisen darauf hin, dass sie sich bei Online-Umfragen oft gar nicht berechnen lassen (2019, S. 35). Berichten Sie dann die Zahl der Antworten, die Feldzeit und den Verbreitungsweg, und erfinden Sie keine Quote.

Kennen Sie zwar die Zahl der Eingeladenen, haben die Liste aber nicht zufällig aus Ihrer Zielgruppe gezogen, etwa über Bekannte oder eine Gruppe in sozialen Netzwerken, nennt die AAPOR den Anteil der nutzbaren Antworten an allen persönlichen Einladungen Teilnahmequote (participation rate), nicht Rücklaufquote. Denn dort senkt eine hohe Quote nicht unbedingt das Risiko einer Verzerrung (AAPOR 2023, S. 78).

### Rücklaufquote, Ausschöpfung, Beendigungs- und Abbruchquote: vier Kennzahlen, vier Fragen

| Kennzahl | Zähler | Nenner | Beantwortet die Frage |
|------|------|------|------|
| Rücklaufquote | abgeschlossene Fragebögen | berechtigte Eingeladene | Wie viele von denen, die antworten sollten, haben geantwortet? |
| Ausschöpfungsquote | Teilnehmende | bereinigte Ausgangsstichprobe | Dasselbe Prinzip, falsche Adressen werden hier meist als neutral abgezogen (Schumann 2019, S. 104) |
| Beendigungsquote | abgeschlossene Fragebögen | begonnene Fragebögen | Wie viele, die angefangen haben, sind bis zum Ende gekommen? |
| Abbruchquote | abgebrochene Fragebögen | begonnene Fragebögen | Das Gegenstück zur Beendigungsquote |

Die Beendigungsquote sagt etwas über Ihren Fragebogen: Ist er zu lang, gibt es eine Frage, an der viele aussteigen? Die Rücklaufquote sagt etwas über Ihre Feldarbeit: Haben Sie die Zielgruppe erreicht und überzeugt? Beide Zahlen sind nützlich, aber sie sind nicht austauschbar.

### Durchgerechnet: eine E-Mail-Befragung mit Erinnerungen

Die Zahlen sind erfunden, gerechnet mit dem Skript zu diesem Artikel. Ein Weiterbildungsanbieter lädt 1.200 Personen, die im letzten Jahr einen Kurs besucht haben, per E-Mail zu einer Zufriedenheitsbefragung ein. Nach drei Wochen sieht die Bilanz so aus:

- 60 Einladungen kommen als unzustellbar zurück, 1.140 werden zugestellt.
- 40 Personen schreiben zurück, dass sie keinen Kurs besucht haben. Sie gehören nicht zur Zielgruppe.
- Von den übrigen 1.100 beginnen 520 den Fragebogen, 580 reagieren nicht.
- 410 schließen ihn ab, 110 brechen ab.
- Bei der Prüfung werden 14 Fragebögen anhand vorab festgelegter Qualitätskriterien ausgeschlossen. Es bleiben 396 nutzbare Fragebögen.

Je nach Nenner ergeben sich daraus ganz verschiedene Prozentwerte:

| Quote | Rechnung | Ergebnis |
|------|------|------|
| Rücklaufquote, vorsichtig (Unzustellbare bleiben im Nenner, entspricht AAPOR RR1) | 410 / (1.200 minus 40) = 410 / 1.160 | 35,3 % |
| Rücklaufquote nur über die Erreichten (Ausschöpfung nach Schumann) | 410 / (1.200 minus 60 minus 40) = 410 / 1.100 | 37,3 % |
| Abgeschlossen von allen Eingeladenen | 410 / 1.200 | 34,2 % |
| Nutzbare Quote | 396 / 1.160 | 34,1 % |
| Beendigungsquote | 410 / 520 | 78,8 % |
| Abbruchquote | 110 / 520 | 21,2 % |

Alle Zahlen: eigene Rechnung mit erfundenen Daten. RR1 ist die strengste Rücklaufquote der AAPOR: Im Nenner stehen auch alle Fälle mit unbekannter Berechtigung (AAPOR 2023, S. 85).

Was würde ich berichten? Die vorsichtige Rücklaufquote von 35,3 %, mit dem Satz: „60 Einladungen waren unzustellbar und sind im Nenner enthalten, ohne sie liegt die Quote bei 37,3 %.“ Dazu die Zahl der nutzbaren Fragebögen, auf die sich die Auswertung stützt: 396. So kann jeder nachvollziehen, was Sie gerechnet haben. Möhring und Schlütz empfehlen ohnehin, die Ausschöpfungsquote in der Publikation anzugeben, wenn eine Angabe möglich ist (2019, S. 192).

Und die 78,8 %? Das ist die Beendigungsquote. Sie sieht freundlicher aus, beantwortet aber eine andere Frage: Von 1.100 erreichten Personen der Zielgruppe haben nur 520 überhaupt angefangen, das sind 47,3 %. Mehr als die Hälfte hat also gar nicht erst begonnen.

### Einladungen planen mit Ihrer eigenen Quote

Die Rücklaufquote einer Befragung ist die beste Planungsgrundlage für die nächste mit derselben Gruppe. Braucht der Anbieter im nächsten Jahr 300 nutzbare Antworten, zählt der Anteil nutzbarer Fragebögen an allen Eingeladenen, denn auch beim nächsten Mal werden Adressen unzustellbar sein und Fragebögen herausfallen: 396 / 1.200 = 33,0 %. Das ergibt 300 / 0,33 = 909,1, aufgerundet 910 Einladungen. Wie viele Antworten Sie für eine bestimmte Genauigkeit brauchen und warum die Rechnung nur im Mittel aufgeht, steht unter [Von der Stichprobe zur Einladung](/blog/berechnung-stichprobengroesse/#einladungen). In meinem Kurs gehören Rücklauf- und Abbruchquoten zu den Punkten, von denen die nötige Stichprobengröße abhängt ([Marx 2026, Folie 136](/lehrbuch/grundlagen-der-umfrageforschung/kapitel-4/folie-136.html)).

## Was ist eine gute Rücklaufquote?

Die ehrliche Antwort: Eine Zahl, die für alle Befragungen gilt, gibt es nicht. Ausschöpfungsquoten hängen von der Güte der Befragung, der Sorgfalt der Feldarbeit, der Länge des Fragebogens, dem Befragungsmodus und der Zielgruppe ab (Möhring und Schlütz 2019, S. 35). Was Lehrbücher berichten, streut deshalb stark:

| Befragungsart | Berichtete Werte | Quelle |
|------|------|------|
| Allgemeine Bevölkerungsumfragen | in der Regel unter 40 % | Schumann 2019, S. 106 |
| Postalische Befragungen | je nach Thema und Zielgruppe 10 % bis 60 %, bei hoch motivierter Zielgruppe bis 90 % | Jacob et al. 2019, S. 115-116 |
| Schriftliche Kundenbefragungen | von 2 bis 3 % bis zu Spitzenwerten von 30 bis 40 % | Weinreich und von Lindern 2008, S. 78 |
| Betriebsbefragungen in Deutschland (Unternehmen als Befragte) | 30 bis 40 % bei sorgfältigem Mix aus schriftlicher Ankündigung, telefonischer und persönlicher Erhebung und Nachfassen, internetbasierte Erhebungen schneiden am schlechtesten ab | Schnell 2019, S. 157-158 |
| Webbefragung, Stichprobe aus dem Bevölkerungsregister, Einladung per Brief (Dutch Health Survey 2014/2015) | 32,8 % nach zwei Mahnungen | Klingwort et al. 2018, zitiert nach Schnell 2019, S. 298 |
| Mitarbeiterbefragungen | Erstbefragung etwa 60 %, Folgebefragungen bis 80 %, wenn die erste als Erfolg galt | Trost et al. 1999, zitiert nach Wiertalla 2013, S. 182 |

Lesen Sie die Tabelle bitte nicht als Zielwerte. Die Zahlen stammen aus verschiedenen Jahren, Ländern und Verfahren und sind nicht alle gleich definiert. Die realisierten Ausschöpfungsquoten schwanken stark und sind insgesamt rückläufig (Häder 2015, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 35). Bei Online-Befragungen mit offener Rekrutierung erwarten Möhring und Schlütz eine geringere Ausschöpfung, weil der Link erst gefunden werden muss und man selbst aktiv werden muss (2019, S. 145).

Mein Rat: Vergleichen Sie sich zuerst mit sich selbst. Die Quote der letzten Befragung derselben Gruppe, mit derselben Einladung und derselben Feldzeit, sagt Ihnen mehr als jeder fremde Durchschnitt. Für eine Abschlussarbeit gilt: Nennen Sie die Quote mit Zähler und Nenner, erklären Sie Ihre Nennerentscheidung und diskutieren Sie, wer gefehlt haben könnte. Das überzeugt mehr als eine hohe Zahl ohne Erklärung.

### Rücklaufquote bei Mitarbeiterbefragungen

Bei Mitarbeiterbefragungen wird die Beteiligung besonders genau beobachtet, denn aus ihr wird auch auf die Akzeptanz der Befragung geschlossen (Wiertalla 2013, S. 182). Die Literatur nennt Schwellen: Nach Bungard (1997) lassen sich Ergebnisse bei Rücklaufquoten unter 50 % nur bedingt verallgemeinern. Görtler und Rosenkranz (2006) nennen 70 % als akzeptabel, und mehr als 90 % können laut Trost et al. (1999) sogar ein Grund für Misstrauen sein (alle zitiert nach Wiertalla 2013, S. 182). Linke spricht bei ungefähr 94 bis 97 % von einer Vollbefragung aller verfügbaren Beschäftigten, weil immer jemand krank oder im Urlaub ist (Linke 2018, S. 56).

Die Schwellen sind alt, und in den zitierten Stellen wird nicht hergeleitet, woher sie kommen. Ich würde sie nicht als Prüfkriterium verwenden. Wichtiger: Der Nenner kommt hier oft aus den Personaldaten. Halten Sie vor dem Start schriftlich fest, wer zum Stichtag beschäftigt ist und zur Zielgruppe gehört. Und eine hohe Quote hilft wenig, wenn sie durch Druck entsteht, mehr dazu unten und im Artikel [Mitarbeiterbefragung](/blog/mitarbeiterbefragung/).

## Hohe Rücklaufquote, gute Daten?

Schnell nennt es irreführend, die Ausschöpfungsquote als alleinigen Qualitätsindikator einer Studie zu sehen. Eine Verzerrung durch Nichtantworten, der sogenannte Nonresponse-Bias, ergibt sich für die meisten Kennzahlen aus zwei Zutaten: dem Anteil der Nichtantwortenden und dem Unterschied zwischen Antwortenden und Nichtantwortenden (Schnell 2019, S. 159). Für einen Mittelwert oder einen Anteil lässt sich die Verzerrung durch Nichtantworten so ausdrücken (nach Schnell 2019, S. 160):

```math
\text{Verzerrung} = (\text{Wert der Antwortenden} - \text{Wert der Nichtantwortenden}) \cdot \text{Anteil der Nichtantwortenden}
```

Gemeint ist mit Verzerrung die Differenz zwischen dem Wert unter den Antwortenden und dem Wert in der gesamten betrachteten Gruppe. Entscheidend ist der Unterschied beim jeweils untersuchten Merkmal. Die Formel zeigt: Ohne Unterschied zwischen beiden Gruppen gibt es keine Verzerrung, ganz gleich, wie viele fehlen. Und eine hohe Quote schützt nicht, wenn die wenigen Fehlenden ganz anders denken.

Betrachten wir unser Beispiel. Von den 1.160 Eingeladenen, die berechtigt sind oder deren Berechtigung unbekannt ist, liegen 396 nutzbare Fragebögen vor. Für 764 Fälle, also 65,9 %, fehlen nutzbare Angaben, darunter die 14 ausgeschlossenen Fragebögen. Für dieses vereinfachte Rechenbeispiel behandeln wir alle 1.160 Personen als zur Zielgruppe gehörig. Angenommen, 70 % der Personen mit nutzbaren Antworten sind zufrieden, gemessen als Anteil „eher zufrieden“ oder „sehr zufrieden“ auf einer fünfstufigen Skala mit neutraler Mitte. Wie stark der ausgewiesene Anteil vom Wert der gesamten Gruppe abweicht, hängt bei diesem festen Anteil fehlender Angaben davon ab, wie zufrieden die übrigen Personen sind, und das wissen Sie nicht:

| Rücklauf (nutzbar) | Zufrieden unter Personen mit nutzbaren Antworten | Zufrieden unter Fehlenden | Verzerrung | Wahrer Wert |
|------|------|------|------|------|
| 34,1 % | 70 % | 70 % | 0 Punkte | 70,0 % |
| 34,1 % | 70 % | 60 % | 10 · 0,659 = 6,6 Punkte | 63,4 % |
| 34,1 % | 70 % | 50 % | 20 · 0,659 = 13,2 Punkte | 56,8 % |
| 80 % | 70 % | 30 % | 40 · 0,20 = 8,0 Punkte | 62,0 % |

Eigene Rechnung mit erfundenen Daten, Formel nach Schnell 2019, S. 160. Die Zeile mit 80 % ist dasselbe Rechenbeispiel wie im Artikel [Mitarbeiterbefragung](/blog/mitarbeiterbefragung/).

Die letzte Zeile ist die unbequeme: 80 % Rücklauf, und trotzdem liegt das Ergebnis weiter daneben als bei 34,1 % Rücklauf mit kleinem Unterschied. In einer Meta-Analyse von Groves und Peytcheva erklärte die Ausfallquote nur 11 % der Unterschiede in der Verzerrung zwischen den einzelnen Schätzungen (Groves und Peytcheva 2008, zitiert nach Schnell 2019, S. 160-161). Möhring und Schlütz berichten von Studien, nach denen Nachfassaktionen zwar die Ausschöpfung erhöhen, die Stichprobenqualität aber kaum verbessern (2019, S. 47).

Heißt das, die Quote ist egal? Nein. Schnell betont, dass sich daraus kein Argument gegen höhere Ausschöpfungen ableiten lässt (2019, S. 161), und mit dem Anteil der Fehlenden wächst auch der mögliche Fehler. Jacob et al. halten es für wichtiger, eine möglichst hohe Ausschöpfung zu erreichen, als die Verweigerungen hinterher zu erklären. Nachträgliche Korrekturverfahren beruhen auf schwer zu rechtfertigenden Annahmen (2019, S. 227). Also: Holen Sie so viele Antworten wie vernünftig möglich, aber prüfen Sie, wer fehlt.

### Was Sie prüfen können

**Bekannte Merkmale vergleichen.** Kennen Sie die Struktur Ihrer Zielgruppe, etwa Abteilungen, Standorte oder Kursarten, vergleichen Sie die Antwortenden damit. Über Verweigerer weiß man naturgemäß wenig, oft bleibt nur ein grober Vergleich der Zusammensetzung mit bekannten Daten (Jacob et al. 2019, S. 226). Möhring und Schlütz raten, über die Auswahl Protokoll zu führen und auch rudimentäre Informationen über die Nichtantwortenden zu sammeln (2019, S. 35).

**Frühe und späte Antworten vergleichen.** Wer erst nach der zweiten Erinnerung antwortet, steht den Nichtantwortenden womöglich näher als die Schnellen. Ein Vergleich ist deshalb ein Hinweis, kein Beweis. Borg fand bei Meinungen und Einstellungen keine systematischen Unterschiede zwischen Früh- und Spätantwortenden (Borg 2000, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 139).

**Gewichtung nur mit Vorsicht.** Fehlende Gruppen nachträglich höher zu gewichten, ist sehr umstritten (Schumann 2019, S. 106). Das Verfahren unterstellt, dass die Ausfälle innerhalb der Gewichtungsklassen zufällig sind, und verdeckt das Problem oft nur (Jacob et al. 2019, S. 227).

Übrigens, ab welcher Quote eine Studie „repräsentativ“ ist, lässt sich so nicht beantworten (Schnell 2019, S. 163). Was eine Stichprobe repräsentativ macht, beschreibe ich im Artikel [Repräsentativität](/blog/repraesentativitaet/).

## Rücklaufquote erhöhen: was wirklich hilft

Einen einzelnen Trick gibt es nicht. Schnell betont, dass isolierte Maßnahmen in der Regel nicht ausreichen, um den Nonresponse erheblich zu senken. Es braucht eine Kombination, und die Befragten wollen als Menschen mit eigenen Befürchtungen ernst genommen werden (2019, S. 172). Leichter gesagt als getan, aber die einzelnen Bausteine sind gut bekannt.

### Die Einladung: wer, warum, wie lange

Die Einladung ist der erste Kontakt mit Ihrer Umfrage und entscheidet oft über die Teilnahme. Sie sollte persönlich gehalten sein, das Thema nennen, erklären, warum die Meinung jedes Einzelnen zählt, die Dauer angeben und einen Hinweis zum Datenschutz enthalten (Möhring und Schlütz 2019, S. 46). Dazu kommen der Verantwortliche mit Kontaktdaten, der Zweck der Ergebnisse und ein Dank (Weinreich und von Lindern 2008, S. 78).

**Der Absender zählt.** Bei wissenschaftlichen Umfragen ist die Kooperationsbereitschaft höher als bei kommerziellen (Stocké und Becker 2004, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 46). Eine Hochschule als Absender gehört deshalb in die Einladung (Möhring und Schlütz 2019, S. 46). Schnell bringt es auf den Punkt: Ein seriöses Anschreiben einer Universitätsklinik dürfte auch in amtsgrau mehr Rücklauf bringen als ein bunter Umschlag einer unbekannten Marktforschungsfirma (2019, S. 249).

**Die Dauer ehrlich nennen.** Nennen Sie die Dauer, die Ihr Pretest ergeben hat, nicht die, die Sie sich wünschen. Prüfen Sie im Pretest auch, wie weit die Testpersonen nach der Hälfte der geplanten Dauer gekommen sind. Wer dann erst ein Viertel geschafft hat, merkt, dass die Angabe nicht stimmt, und die Einladung verliert an Glaubwürdigkeit. Kürzen Sie in diesem Fall den Fragebogen oder korrigieren Sie die Angabe.

**Ankündigen, wo es geht.** Eine Vorankündigung lenkt die Aufmerksamkeit auf Zweck und Nutzen der Befragung (Malhotra und Birks 2007, S. 446). Liegen Postanschriften vor, erhöht ein vorab verschickter Ankündigungsbrief auch bei Online-Umfragen die Teilnahmebereitschaft deutlich (Zerr und Müller-Schneider 2002, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 46, Fn. 18).

> ℹ️ **Beispiel: eine Einladung per E-Mail**
> 
> Betreff: Ihre Meinung zu Ihrem Kurs bei uns (etwa 8 Minuten)
> 
> Guten Tag Frau Berger, Sie haben im letzten Jahr bei uns den Kurs „Projektmanagement kompakt“ besucht. Wir möchten unsere Kurse verbessern und brauchen dafür Ihre ehrliche Einschätzung, auch wenn sie kritisch ausfällt. Die Befragung dauert etwa 8 Minuten und läuft bis zum 24. März.
> 
> Wir werten Ihre Antworten nur zusammengefasst aus. Niemand im Kursteam sieht, was Sie einzeln geantwortet haben. Ihr persönlicher Link sorgt nur dafür, dass Sie keine Erinnerung bekommen, wenn Sie schon teilgenommen haben. Im Mai schicken wir Ihnen die wichtigsten Ergebnisse und was wir daraus ändern.
> 
> Zur Befragung: [persönlicher Link]
> 
> Bei Fragen erreichen Sie Anna Schmidt unter [Telefon] oder [E-Mail]. Vielen Dank für Ihre Zeit!

Passen Sie den Satz zur Anonymität an das an, was Sie tatsächlich eingestellt haben. Versprechen Sie nichts, was Ihre Auswertung nicht einhält.

### Erinnerungen: wie viele, wann, an wen

Erinnerungen gehören zu den wirksamsten Mitteln. In postalischen Befragungen erreichen sie gerade Menschen, die sonst seltener teilnehmen, etwa weniger Gebildete und politisch Desinteressierte (Reuband 2001, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 139). Malhotra und Birks halten Nachfassen in schriftlichen und Internetbefragungen für besonders wirksam, zwei oder drei Kontakte zusätzlich zur ersten Einladung können nötig sein (2007, S. 446).

**Wie viele?** Für Online-Befragungen nennen Jacob et al. ein bis zwei Erinnerungsschreiben, die ganze Befragung lasse sich damit in zwei bis drei Wochen abschließen (2019, S. 121). Weinreich und von Lindern raten bei Kundenbefragungen nur in Ausnahmefällen zu mehr als zwei Erinnerungen, weil mit jeder weiteren die Zahl der genervten Empfänger wächst (2008, S. 80-81).

**Wann?** Im Dutch Health Survey, einer Webbefragung der niederländischen Statistikbehörde mit Einladung per Brief, ging die erste Mahnung nach einer Woche hinaus, die zweite nach der zweiten Woche (Klingwort et al. 2018, zitiert nach Schnell 2019, S. 298). Online können Sie den Rücklauf laufend beobachten und den Zeitpunkt für die Erinnerung danach wählen (Jacob et al. 2019, S. 122). Eine Faustregel, kein Forschungsbefund: Erinnern Sie, sobald die Kurve der täglichen Antworten flach wird.

**An wen?** Am besten nur an die, die noch nicht geantwortet haben. Das setzt voraus, dass das System erkennt, wer schon geantwortet hat. Jacob et al. raten abzuwägen, ob personalisierte Einladungen in den Augen der Befragten die Zusage einer anonymen Auswertung infrage stellen, und im Zweifel darauf zu verzichten (2019, S. 122). Wenn Sie personalisiert einladen, erklären Sie Ihr Verfahren der Rücklaufkontrolle im Anschreiben kurz, wie es dieselben Autoren für postalische Befragungen empfehlen (2019, S. 228).

In unserem Beispiel kamen 230 der 410 abgeschlossenen Fragebögen nach der Einladung, 110 nach der ersten und 70 nach der zweiten Erinnerung. Die Rücklaufquote stieg von 19,8 % über 29,3 % auf 35,3 %. Erfundene Zahlen, aber ein typisches Muster: Jede Welle bringt weniger als die vorherige. Bei schriftlichen Kundenbefragungen haben nach etwa zehn Tagen in der Regel 70 bis 80 % der Antwortwilligen geantwortet (Weinreich und von Lindern 2008, S. 80).

**Wie lange?** Bei offener Rekrutierung sollte eine Online-Befragung mindestens eine komplette Woche laufen, damit auch Menschen erreicht werden, die nur gelegentlich online sind (Lanninger 2001, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 144). Mit Einladungsliste und ein bis zwei Erinnerungen lässt sich eine Online-Befragung innerhalb von zwei bis drei Wochen abschließen (Jacob et al. 2019, S. 121). Nennen Sie das Enddatum in der Einladung und in jeder Erinnerung.

### Länge und Gestaltung

Ein Online-Fragebogen sollte im besten Fall in unter 15 bis 20 Minuten zu beantworten sein, je kürzer, desto geringer die Gefahr eines Abbruchs (Möhring und Schlütz 2019, S. 147). Ein ansprechendes Layout erhöht die Rücklaufquote nur gering, aber gerade bei Menschen, die sonst gar nicht antworten würden (ebd., S. 177). Online zeigt Ihnen die Software, nach welchen Fragen besonders häufig abgebrochen wird, ein Anlass, die Frage zu ändern, zu streichen oder nach hinten zu stellen (Jacob et al. 2019, S. 122). Wie Sie Aufbau, Länge und Pflichtfragen planen, steht im Artikel [Fragebogen gestalten](/blog/fragebogen-gestalten/).

### Mobil und dort, wo die Menschen sind

Viele füllen Fragebögen heute auf dem Smartphone aus. Die Datenqualität unterscheidet sich nach Möhring und Schlütz kaum nach dem Gerät, auch wenn sich Slider und Datumsfelder dort schlechter bedienen lassen und das Ausfüllen länger dauert (2019, S. 147). Testen Sie den Fragebogen trotzdem auf einem Telefon, bevor Sie einladen.

Und denken Sie an die, die keinen Bildschirmarbeitsplatz haben. In einem Praxisbeispiel einer Mitarbeiterbefragung wurde für Lagerbeschäftigte ohne Computer ein Konferenzraum als eine Art Wahllokal eingerichtet (Wiertalla 2013, S. 181). Wer einen Teil der Zielgruppe technisch nicht erreicht, hat eine Zugangslücke, die auch die Rücklaufquote senken kann.

### Vertrauen und Anonymität

Eine Zusicherung der Anonymität kann die Verweigerungsrate deutlich senken, vor allem bei sensiblen Themen (Singer et al. 2003, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 46). Bei Mitarbeiterbefragungen gehört dazu, dass niemand erfährt, wer teilgenommen hat und wer nicht (Wiertalla 2013, S. 185). Sagen Sie in der Einladung konkret, wer die Antworten sieht und wie ausgewertet wird. „Ihre Daten sind sicher“ allein überzeugt niemanden.

### Ergebnisse zurückmelden

Bieten Sie an, die Ergebnisse zu teilen, und tun Sie es dann auch. Das schon bei der Befragung anzukündigen, erhöht die Glaubwürdigkeit (Weinreich und von Lindern 2008, S. 81). Bei wiederkehrenden Befragungen ist das die wichtigste Investition in die nächste Quote: Wer erfährt, dass nichts passiert, nimmt beim nächsten Mal oft nicht mehr teil (Linke 2018, S. 21).

### Was ich nicht tun würde

Ich würde keine Ranglisten der Beteiligung nach Teams veröffentlichen und die Quote nicht zum eigentlichen Ziel machen. Wiertalla beschreibt einen Fall, in dem Beschäftigte kritisierten, eine hohe Beteiligung sei das Einzige, was das Unternehmen mit der Befragung erreichen wolle (2013, S. 184-185). Ich würde die Teilnahme nicht zur Pflicht machen: Wer aus fehlendem Vertrauen nicht teilgenommen hätte, antwortet dann eher sozial erwünscht und zu positiv. Und ich würde niemanden im Urlaub um seine Teilnahme bitten, das kann mehr schaden als die marginal höhere Beteiligung nützt (Linke 2018, S. 56).

**Umfrage mit persönlichen Einladungen starten: kostenlos**

Laden Sie Ihre Zielgruppe mit persönlichen Links ein, erinnern Sie nur die, die noch nicht geantwortet haben, und behalten Sie begonnene und abgeschlossene Fragebögen im Blick. Den Nenner für Ihre Rücklaufquote kennen Sie selbst: Ihre Einladungsliste.

[Kostenlos starten](/order/?code=free)

## Incentives: wann sich ein Anreiz lohnt

Ein Incentive ist eine Gegenleistung für die Teilnahme. Die Forschung kommt zu uneinheitlichen Ergebnissen, die Richtung ist aber klar: Geld wirkt besser als Geschenke, vorab ausgehändigte Anreize versprechen den größten Erfolg, und der Wert muss angemessen sein, damit kein Gefühl der Bezahlung entsteht (Möhring und Schlütz 2019, S. 47). Ein kleiner Betrag vorab erhöht den Rücklauf stärker als ein versprochener (Malhotra und Birks 2007, S. 446). Schnell fasst den Forschungsstand mit einem Aufsatztitel zusammen, sinngemäß: Spenden nein, Verlosungen nein, Bargeld ja (Warriner et al. 1996, zitiert nach Schnell 2019, S. 173). Ungewöhnlich hohe Vergütungen können Misstrauen auslösen, und alle, die miteinander Kontakt haben könnten, müssen gleich behandelt werden (Schnell 2019, S. 173).

Bei Kunden und Beschäftigten ist Vorsicht angebracht. Attraktive Preise locken womöglich vor allem die, die gewinnen wollen, und manche antworten dann „gnädiger“ (Weinreich und von Lindern 2008, S. 81). Eine Mitarbeiterbefragung sei kein „Preisausschreiben“ (Trost et al. 1999, zitiert nach Wiertalla 2013, S. 184).

In meinem Kurs rate ich in der Einleitung eines Fragebogens vorzugsweise zu nicht-monetären Anreizen ([Marx 2026, Folie 114](/lehrbuch/grundlagen-der-umfrageforschung/kapitel-3/folie-114.html)), etwa einer Rückmeldung der Ergebnisse. Für Befragungen der allgemeinen Bevölkerung spricht die zitierte Forschung dagegen recht deutlich für Geld vorab. Ich lese beides so zusammen: Kunden, Mitglieder oder Beschäftigte, die einen Bezug zum Thema haben, gewinnen Sie eher mit Sinn und Rückmeldung, fremde Menschen ohne Bezug eher mit einer kleinen sicheren Gegenleistung.

Ob sich ein Anreiz bei Ihrer Zielgruppe lohnt, zeigt am besten ein Versuch mit zwei zufällig geteilten Gruppen. In einem erfundenen Beispiel mit je 400 Studierenden steigt der Anteil abgeschlossener Fragebögen mit einem zugesicherten Gutschein über 5 Euro je abgeschlossenem Fragebogen von 25 auf 35 %, also von 100 auf 140 Abschlüsse. Nach der Qualitätsprüfung bleiben 95 beziehungsweise 130 nutzbare Fragebögen. Bei gleichen Grundkosten entstehen 140 · 5 = 700 Euro Mehrkosten, also 700 / (130 minus 95) = 20,00 Euro je zusätzlichem nutzbarem Fall. Ob das gut angelegt ist, hängt davon ab, wer durch den Anreiz dazukommt.

Wenn Sie verlosen, erfassen Sie die Kontaktdaten für die Verlosung getrennt von den Umfrageantworten und verhindern Sie Mehrfachteilnahmen, denn ohne Zugangscode können Befragte mehrfach teilnehmen (Möhring und Schlütz 2019, S. 146). Wie Sie die Einwilligung dafür einholen, steht im Artikel [Datenschutz bei Online-Umfragen](/blog/datenschutz-online-umfragen/).

## So messen Sie den Rücklauf in QUESTIONSTAR

Werbung in eigener Sache, aber mit konkreten Funktionen. QUESTIONSTAR erhöht Ihre Rücklaufquote nicht von selbst. Es hilft Ihnen, die Maßnahmen oben umzusetzen und den Rücklauf richtig abzulesen.

**Das Rücklauf-Widget.** Im Dashboard zeigt das [Rücklauf-Widget](/hilfe/dashboard/ruecklauf-widget/) für jede gestartete Umfrage, wie viele Personen begonnen und wie viele abgeschlossen haben, etwa „6504 von 8257 (78 %)“, dazu Verlauf, Kanäle und Geräte. Wichtig: Das Widget führt diesen Wert unter „Rücklauf“, der Prozentwert ist aber abgeschlossen von begonnen, also die Beendigungsquote. In unserem Beispiel stünde dort 410 von 520. Die Rücklaufquote rechnen Sie selbst, mit Ihrem Nenner: der Zahl der Eingeladenen, abzüglich der nachweislich Nichtberechtigten.

**Einladungen und Erinnerungen.** Sie können per E-Mail mit persönlichen Links einladen und Erinnerungen nur an die schicken, die noch nicht geantwortet haben. Das funktioniert auch bei anonymen Befragungen, in beiden Anonymitätsstufen, die der Artikel [Mitarbeiterbefragung](/blog/mitarbeiterbefragung/) erklärt. Erläutern Sie das Verfahren in der Einladung, wie oben beschrieben.

**Kanäle für Menschen ohne Einladung.** Sie können eine Umfrage direkt in sozialen Netzwerken veröffentlichen, sie per [Embed auf einer Webseite einbinden](/hilfe/veroeffentlichen/embed-iframe/) oder per QR-Code verteilen. Für Beschäftigte ohne PC gibt es den [Kiosk-Modus](/hilfe/veroeffentlichen/kiosk-modus/) auf dem iPad. Bei offenen Kanälen gilt, was oben steht: Eine Rücklaufquote gibt es dort nicht, berichten Sie die Zahl der Antworten je Kanal.

**Mehrfachteilnahme verhindern.** In den [Teilnahmebedingungen](/hilfe/einstellungen-der-umfrage/teilnahmebedingungen/) legen Sie fest, dass dieselbe Person nicht mehrfach teilnehmen kann. Bei Incentives sollten Sie das auf jeden Fall einschalten.

**Mit einem KI-Assistenten.** Ist QUESTIONSTAR über die [MCP-Schnittstelle](/hilfe/integrationen/mcp/) mit einem KI-Assistenten verbunden, etwa in ChatGPT oder Claude, kann der Assistent die Zahl der Antworten nach Datum, Quelle und Gerät abrufen und daraus zum Beispiel den Verlauf nach jeder Erinnerung darstellen. Ein Auftrag könnte so lauten:

```plaintext
Zeige mir für meine Umfrage „Kurszufriedenheit 2026“ die abgeschlossenen
Antworten pro Tag und pro Quelle. Markiere die Tage mit Einladung und
Erinnerungen (3., 10. und 17. März). Ich habe 1.200 Personen eingeladen,
40 davon gehören nicht zur Zielgruppe. Berechne die Rücklaufquote nach
jeder Welle mit 1.160 im Nenner und zeige mir die Rechnung.
```

Den Nenner kennen nur Sie, geben Sie ihn deshalb mit. Lassen Sie den Assistenten auch Antworten lesen, gilt: Fragen, die Sie in der Umfrage als personenbezogen markiert haben, werden bei eingeschalteter Einstellung nicht an den Assistenten übergeben. Antworten ohne diese Markierung, vor allem Freitexte, können trotzdem personenbezogene Daten enthalten. Prüfen Sie also vorher, was der Assistent sieht, und rechnen Sie das Ergebnis nach.

Was QUESTIONSTAR nicht macht: Es zahlt keine Incentives aus. Gutscheine und Verlosungen organisieren Sie selbst.

## Checkliste: Rücklauf planen und berichten

1. Zielgruppe und Nenner vor dem Start schriftlich festlegen: Wer gehört dazu, wer nicht?
2. Festlegen, was als „abgeschlossen“ und was als „nutzbar“ zählt.
3. Einladung mit Absender, Zweck, ehrlicher Dauer, Enddatum, Datenschutz und Anonymität schreiben.
4. Fragebogen auf dem Smartphone testen und die Dauer im Pretest messen.
5. Zwei Erinnerungen einplanen, nur an die, die noch nicht geantwortet haben, und das Verfahren in der Einladung erklären.
6. Gruppen ohne E-Mail oder Bildschirm gesondert erreichen.
7. Über einen Anreiz bewusst entscheiden und, wenn möglich, im kleinen Versuch prüfen.
8. Im Bericht Rücklaufquote mit Zähler und Nenner, Umgang mit Unzustellbaren, Beendigungsquote und Zahl der nutzbaren Fragebögen nennen.
9. Antwortende mit bekannten Merkmalen der Zielgruppe vergleichen.
10. Ergebnisse an die Befragten zurückmelden.

## Häufige Fragen zur Rücklaufquote

### Was ist die Rücklaufquote?

Die Rücklaufquote ist der Anteil der abgeschlossenen Fragebögen an allen eingeladenen Personen, die zur Zielgruppe gehören. In Lehrbüchern heißt sie meist Ausschöpfungsquote, dort werden falsche Adressen aber oft vorher als neutrale Ausfälle abgezogen (Schumann 2019, S. 104). Vorsichtiger ist es, unzustellbare Einladungen im Nenner zu lassen (AAPOR 2023, S. 27).

### Wie berechne ich die Rücklaufquote?

Teilen Sie die Zahl der abgeschlossenen Fragebögen durch die Zahl der Eingeladenen abzüglich der Personen, die nachweislich nicht zur Zielgruppe gehören, und multiplizieren Sie mit 100. Unzustellbare E-Mails lassen Sie vorsichtshalber im Nenner, denn ihre Berechtigung ist unbekannt (AAPOR 2023, S. 27). Beispiel: 410 abgeschlossene Fragebögen bei 1.160 Eingeladenen mit bestätigter oder unbekannter Berechtigung ergeben 35,3 %.

### Was ist eine gute Rücklaufquote bei Online-Umfragen?

Eine allgemeingültige Grenze gibt es nicht. Die Quote hängt unter anderem von Befragungsmodus, Zielgruppe, Feldarbeit und Länge des Fragebogens ab (Möhring und Schlütz 2019, S. 35). Die oben genannten Literaturwerte stammen aus unterschiedlichen Befragungsarten und sind keine allgemeinen Online-Benchmarks. Vergleichen Sie möglichst Befragungen derselben Gruppe mit ähnlicher Rekrutierung und Feldzeit.

### Was ist der Unterschied zwischen Rücklaufquote und Beendigungsquote?

Die Rücklaufquote bezieht die abgeschlossenen Fragebögen auf alle berechtigten Eingeladenen. Die Beendigungsquote bezieht sie nur auf die, die den Fragebogen begonnen haben. Die erste sagt etwas über Ihre Feldarbeit, die zweite über Ihren Fragebogen. Auch der Prozentwert im Rücklauf-Widget von QUESTIONSTAR ist eine Beendigungsquote.

### Wie oft sollte ich an eine Umfrage erinnern?

Für Online-Befragungen nennt ein Lehrbuch ein bis zwei Erinnerungen in einer Feldzeit von zwei bis drei Wochen (Jacob et al. 2019, S. 121). Mehr als zwei Erinnerungen empfehlen Weinreich und von Lindern nur in Ausnahmefällen (Weinreich und von Lindern 2008, S. 81). Erinnern Sie nach Möglichkeit nur die, die noch nicht geantwortet haben.

### Lohnen sich Incentives bei Umfragen?

Oft erhöhen sie den Rücklauf, vor allem als kleiner Geldbetrag vorab (Malhotra und Birks 2007, S. 446; Schnell 2019, S. 173). Verlosungen wirken nach der zitierten Forschung schwächer. Ob sich ein Anreiz lohnt, hängt von den Kosten je zusätzlichem nutzbarem Fall und davon ab, wer durch ihn dazukommt.

### Ist eine Umfrage mit hoher Rücklaufquote repräsentativ?

Nicht automatisch. Verzerrt wird ein Ergebnis, wenn sich Antwortende und Nichtantwortende unterscheiden, und eine Ausschöpfungsquote allein kann das nicht zeigen (Schnell 2019, S. 159-164). Eine höhere Quote verkleinert bei gleichem Unterschied zwischen Antwortenden und Nichtantwortenden die Verzerrung. Ob dieser Unterschied tatsächlich gleich bleibt, zeigt die Quote allein nicht.

## Quellen

AAPOR, American Association for Public Opinion Research (2016). Standard Definitions. Zitiert nach Schnell (2019), S. 151.

AAPOR, American Association for Public Opinion Research (2023). 2023 Standard Definitions. Final Dispositions of Case Codes and Outcome Rates for Surveys (10. Aufl.). [Online](https://aapor.org/wp-content/uploads/2023/05/Standards-Definitions-10th-edition.pdf), abgerufen am 10.11.2026.

Borg, I. (2000). Früh- versus Spätantworter. ZUMA-Nachrichten, 24(47), 7-19. Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 139, Fn. 57.

Bungard, W. (1997). Mitarbeiterbefragung als Instrument modernen Innovations- und Qualitätsmanagements. In W. Bungard und I. Jöns (Hrsg.), Mitarbeiterbefragung (S. 5-14). Weinheim: Beltz PVU. Zitiert nach Wiertalla (2013), S. 182.

Görtler, E. und Rosenkranz, D. (2006). Mitarbeiter- und Kundenbefragung. Methoden und praktische Umsetzung. München: Carl Hanser. Zitiert nach Wiertalla (2013), S. 182.

Groves, R. und Peytcheva, E. (2008). The Impact of Nonresponse Rates on Nonresponse Bias: A Meta-Analysis. Public Opinion Quarterly, 72(2), 167-189. Zitiert nach Schnell (2019), S. 160-161.

Häder, M. (2015). Empirische Sozialforschung. Eine Einführung (3. Aufl.). Wiesbaden: Springer VS. Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 35.

Jacob, R., Heinz, A. und Décieux, J. P. (2019). Umfrage. Einführung in die Methoden der Umfrageforschung (4. Aufl.). Berlin/Boston: De Gruyter Oldenbourg.

Klingwort, J., Buelens, B. und Schnell, R. (2018). Early Versus Late Respondents in Web Surveys: Evidence from a National Health Survey. Statistical Journal of the IAOS, 34(3), 461-471. Zitiert nach Schnell (2019), S. 298.

Lanninger, T. (2001). Methodentests als Basisvoraussetzung für Online-Forschung: Stichprobeneffekte im Split-Half-Design CATI - Online. planung & analyse, (6), 50-54. Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 144.

Linke, R. (2018). Mitarbeiterbefragungen optimieren. Von der Befragung zum wirksamen Management-Instrument. Wiesbaden: Springer Gabler.

Malhotra, N. K. und Birks, D. F. (2007). Marketing Research. An Applied Approach (3rd European edition). Harlow: Pearson Education.

Marx, P. (2026). Grundlagen der Umfrageforschung. Foliensatz, Folie 114 (Kapitel 3) und Folie 136 (Kapitel 4). QUESTIONSTAR. [Lehrbuch](/lehrbuch/grundlagen-der-umfrageforschung/kapitel-3/folie-114.html).

Möhring, W. und Schlütz, D. (2019). Die Befragung in der Medien- und Kommunikationswissenschaft. Eine praxisorientierte Einführung (3. Aufl.). Wiesbaden: Springer VS.

Reuband, K.-H. (2001). Möglichkeiten und Probleme des Einsatzes postalischer Befragungen. Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 53, 307-333. Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 139.

Schnell, R. (2019). Survey-Interviews. Methoden standardisierter Befragungen (2. Aufl.). Wiesbaden: Springer VS. DOI 10.1007/978-3-531-19901-6.

Schumann, S. (2019). Repräsentative Umfrage. Praxisorientierte Einführung in empirische Methoden und statistische Analyseverfahren (7. Aufl.). Berlin/Boston: De Gruyter Oldenbourg.

Singer, E., van Hoewyk, J. und Neugebauer, R. J. (2003). Attitudes and behavior: The impact of privacy and confidentiality concerns on participation in the 2000 Census. Public Opinion Quarterly, 67, 368-384. Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 46.

Stocké, V. und Becker, B. (2004). Determinanten und Konsequenzen der Umfrageeinstellung: Bewertungsdimensionen unterschiedlicher Umfragesponsoren und die Antwortbereitschaft der Befragten. Universität Mannheim. [Online](https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/2727/1/dp04_17.pdf). Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 46.

Trost, A., Jöns, I. und Bungard, W. (1999). Mitarbeiterbefragung. Augsburg: WEKA. Zitiert nach Wiertalla (2013), S. 182 und 184.

Warriner, K., Goyder, J., Gjertsen, H., Hohner, P. und McSpurren, K. (1996). Charities, No; Lotteries, No; Cash, Yes: Main Effects and Interactions in a Canadian Incentives Experiment. Public Opinion Quarterly, 60(4), 542-562. Zitiert nach Schnell (2019), S. 173.

Weinreich, U. und von Lindern, E. (2008). Praxisbuch Kundenbefragungen. München: mi-Fachverlag, FinanzBuch Verlag.

Wiertalla, K. (2013). Der Einsatz von Mitarbeiterbefragungen als Lerninstrument in Unternehmen. Dargestellt anhand des Praxisbeispiels der Mitarbeiterbefragung bei der Ingram Micro Distribution GmbH. Dissertation, Universität Siegen.

Zerr, K. und Müller-Schneider, T. (2002). Postalische Vorankündigung bei Online-Befragungen? Ein projektbegleitendes Methodenexperiment zur Erhöhung der Ausschöpfungsquote. planung & analyse, (4), 46-59. Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 46, Fn. 18.

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Persönlich einladen, gezielt erinnern und begonnene wie abgeschlossene Fragebögen im Dashboard verfolgen. Kostenlos starten, ohne Kreditkarte.

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Ich wünsche Ihnen eine Feldphase, in der die Kurve nach jeder Erinnerung noch einmal steigt, und den Mut, im Bericht auch eine bescheidene Quote mit sauberem Nenner zu nennen.

**Übrigens, das hier ist verwandt:**

- [Berechnung der Stichprobengröße: technische Details einfach erklärt](/blog/berechnung-stichprobengroesse/)
- [Wo finde ich Probanden für meine Umfrage](/blog/wo-finde-ich-probanden/)
- [Repräsentativität: Wann ist eine Umfrage repräsentativ?](/blog/repraesentativitaet/)

*Dr. Paul Marx*

Autor: Dr. Paul Marx
Dr. Paul Marx ist Gründer und Geschäftsführer von QUESTIONSTAR und war Professor für Marketing an der Universität Siegen.

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*Autor: Dr. Paul Marx — siehe [Über uns](/ueber-uns).*