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Matrix Questions in Surveys: Wann man sie nutzen sollte (und wann nicht)
SmartInterview Team
Eine Matrix-Frage (matrix question) fragt mehrere Items in einem einzigen Raster ab, wobei die Zeilen die zu bewertenden Elemente und die Spalten eine gemeinsame Antwortskala (response scale) darstellen. Nutzen Sie diese, wenn jede Zeile tatsächlich auf dieselbe Skala passt und Sie eine kurze, kompakte Item-Batterie haben. Vermeiden Sie sie, wenn die Liste lang ist, die Befragung mobile-first ist oder die Items keine gemeinsame Skala teilen.
Die Kurzfassung:
Nutzen Sie eine Matrix für eine kompakte Batterie von Einstellungs-, Zustimmungs- oder Brand-Attribute-Items, die sich alle eine Skala teilen.
Halten Sie sie klein. Als Faustregel gilt: Bleiben Sie unter etwa 5 bis 7 Zeilen und 5 bis 7 Spalten.
Rechnen Sie mit Straightlining. Je länger das Raster, desto eher wählen Respondents (Befragte) über das gesamte Set hinweg dieselbe Spalte aus.
Mobile ist der limitierende Faktor. Die meisten Respondents antworten auf dem Smartphone, wo ein breites Raster horizontales Scrollen and winzige Klickflächen (tap targets) bedeutet.
Aufteilen, nicht die Schriftgröße verkleinern. Wenn eine Matrix nicht passt, teilen Sie sie in zwei kürzere Batterien auf oder wechseln Sie zu einem Item pro Screen.
Matrix-Fragen sind eine Layout-Entscheidung, kein eigener Fragentyp. Die zugrunde liegende Frage ist meist eine Likert scale, die mehrmals wiederholt wird. Diese Unterscheidung ist wichtig, denn sie bedeutet, dass Sie eine Matrix jederzeit wieder in einzelne Fragen auflösen können, ohne Daten zu verlieren.
Matrix vs. die Alternativen
Vier Wege, um dieselbe Batterie von bewerteten Items abzufragen. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie lang Ihre Liste ist und wie viele Befragte ein Smartphone nutzen.
Format | Mobile Friendliness | Straightlining-Risiko | Geschwindigkeit der Beantwortung | Beste Verwendung |
|---|---|---|---|---|
Matrix / Grid | Schlecht bis mäßig. Erfordert horizontales Scrollen oder einen Stacked Fallback ab etwa 5 Spalten. | Hoch. Alle Optionen sind auf einmal sichtbar, sodass das Wiederholen einer Spalte keinen Aufwand erfordert. | Am schnellsten pro Item. | Kurze Item-Batterien auf einer gemeinsamen Skala, Desktop-lastige Zielgruppen oder Panel-Zielgruppen. |
One Item per Screen | Hervorragend. Touch-Flächen in voller Breite, kein horizontales Scrollen. | Gering. Jedes Item ist eine separate Entscheidung. | Am langsamsten. Ein Touch plus ein Seitenaufbau pro Item. | Besonders wichtige Items, Mobile-First Surveys, kurze Listen, für die Sie absolut saubere Daten benötigen. |
Card Sort / Accordion | Gut. Vertikales Stapeln, es wird immer nur ein Item auf einmal aufgeklappt. | Gering bis mäßig. Die sequenzielle Anzeige bricht das visuelle Muster auf. | Mittel. | Mittellange Attributlisten, bei denen Sie dennoch eine kompakte Seite wünschen. |
Slider-Batterie | Mäßig. Drag-Elemente sind auf kleinen Bildschirmen unhandlich und erfordern eine klare Regel für die Handhabung unberührter Standardeinstellungen. | Mittel. Einfacher zu differenzieren, aber unberührte Default-Werte sind ein echtes Risiko. | Mittel. | Kontinuierliche Bewertungen, bei denen eine feine Abstufung wichtiger ist als die direkte Vergleichbarkeit. |
Mäßig. Drag-and-Drop ist fummelig; eine nummerierte Eingabe ist sicherer. | Systembedingt keines. Erzwungene Differenzierung. | Langsam. Hohe kognitive Belastung. | Wenn Sie eine Prioritätenreihenfolge benötigen, keine absoluten Werte. Verwenden Sie stattdessen eine Rank-Order-Frage. |
Beachten Sie den Kompromiss in den beiden mittleren Spalten. Die Formate, die für die Befragten am schnellsten sind, machen auch das Antworten mit geringem Aufwand am einfachsten. Geschwindigkeit und Datenqualität ziehen hier in entgegengesetzte Richtungen, und ein Matrix-Format liegt ganz klar auf der Seite der Geschwindigkeit.
Was eine Matrix-Frage eigentlich ist
Eine Matrix-Frage, auch Gitter-Frage oder Battery genannt, präsentiert mehrere Unterfragen in einer Tabelle. Jede Zeile stellt ein zu bewertendes Item dar. Jede Spalte ist ein Punkt auf einer Antwortskala, die sich alle Zeilen teilen.
Ein typisches Beispiel: Die Zeilenbeschriftungen lauten "Liefergeschwindigkeit", "Produktqualität", "Preis-Leistungs-Verhältnis" und "Kundensupport", und die Spalten reichen von "Sehr unzufrieden" bis "Sehr zufrieden". Die Testperson arbeitet sich durch die Zeilen und wählt pro Zeile eine Spalte aus.
Die Anatomie
Zeilen sind Items. Jede Zeile ist eine unabhängige Frage, die eine eigene Variable in Ihrem Datensatz erzeugt. Eine Matrix mit fünf Zeilen besteht aus fünf Fragen, nicht aus einer.
Spalten sind die Skala. Meist geordnete Punkte wie Zustimmung, Zufriedenheit, Häufigkeit oder Wichtigkeit.
Eine gemeinsame Skala für alle Zeilen. Dies ist die zwingende Voraussetzung. Wenn eine Zeile eine andere Skala erfordern würde, gehört sie nicht in diese Matrix.
Eine Auswahl pro Zeile in einer Standard-Matrix. Multi-Select-Gitter existieren zwar, sind aber weitaus schwieriger zu lesen und zu analysieren.
Die Regel der gemeinsamen Skala ist die Ursache für die meisten fehlerhaften Matrizen. Wenn Sie eine Spaltenüberschrift wie "Trifft auf mich nicht zu" nur deshalb einfügen, damit eine unpassende Zeile hineinquetscht wird, sollte diese Zeile stattdessen als eigene Single-Select-Frage angelegt werden.
Wann Matrix-Fragen wirklich funktionieren
Matrizen sind kein schlechter Fragentyp. Sie sind ein guter Fragentyp, der oft weit außerhalb seines eigentlichen Einsatzbereichs verwendet wird. Sie funktionieren gut, wenn:
Sie eine echte Battery haben. Eine Reihe von Einstellungsstatements, die auf einer gemeinsamen Zustimmungsskala gemessen werden und darauf ausgelegt sind, zusammen als Konstrukt oder Index analysiert zu werden.
Sie eine Marke anhand mehrerer Attribute bewerten. Markenimage- und Attributs-Batteries sind der klassische, legitime Anwendungsfall, da der Vergleich über die Zeilen hinweg der eigentliche Zweck ist.
Sie Vergleichbarkeit wünschen. Alle Items auf einem Bildschirm zu sehen, erleichtert relative Urteile. Die Befragten kalibrieren ihre Antworten untereinander – genau das, was Sie wollen, wenn es in Ihrer Analyse darum geht, welches Attribut am besten abschneidet.
Sie kognitive Wechselkosten (switching costs) reduzieren wollen. Für jede Frage eine neue Skala lesen zu müssen, bedeutet Aufwand. Die Wiederverwendung einer Skala bei einer kurzen Battery senkt diese Belastung und verkürzt den Fragebogen.
Ihre Zielgruppe am Desktop arbeitet. Mitarbeiterbefragungen, B2B-Panels und moderierte Studien tendieren oft zu größeren Bildschirmen, wodurch die Einschränkungen des Layouts weitgehend wegfallen.
Die dokumentierten Nachteile
Straightlining und Non-Differentiation
Straightlining liegt vor, wenn eine Testperson für jede Zeile dieselbe Spalte wählt, wodurch eine vertikale Linie im Gitter entsteht. Es ist der typische Fehlerfall bei Matrix-Fragen und verschlimmert sich, je mehr Zeilen vorhanden sind.
Der Grund dafür ist struktureller Natur. Bei einem Gitter ist der Aufwand, über jede Zeile einzeln nachzudenken, hoch, während der Aufwand für das Wiederholen der vorherigen Antwort nur in einem einzigen Klick an einer optisch leicht auffindbaren Stelle besteht. Das Layout selbst belohnt das Ausbleiben von Differenzierung. Eine mildere Variante, das Near-Straightlining, ist schwerer zu erkennen: Der Befragte wechselt zwischen zwei benachbarten Spalten, ohne sich wirklich mit den Inhalten auseinanderzusetzen.
Satisficing
Satisficing bedeutet, Fragen gerade gut genug zu beantworten, um fertig zu werden, anstatt präzise zu sein. Matrizen laden dazu ein, weil die Befragten sehen können, wie viel Arbeit noch vor ihnen liegt, und eine Abkürzung erkennen. Dieser Effekt summiert sich im Verlauf einer Umfrage auf. Eine Matrix bei Frage 3 liefert bessere Daten als dieselbe Matrix bei Frage 25.
Müdigkeit und Drop-off
Ein großes Gitter sieht schon nach Arbeit aus, bevor überhaupt damit begonnen wurde. Dieses visuelle Gewicht ist ein häufiger Abbruchpunkt und einer der Mechanismen hinter dem allgemeinen Rückgang der Rücklaufquoten bei Umfragen (survey response rates). Wenn Sie die Drop-off-Rate pro Frage tracken, zeigen sich zu große Matrizen meist als deutlicher Einbruch in der Grafik.
Mobile Bedienbarkeit
Auf einem Smartphone schrumpft ein fünfspaltiges Gitter entweder die Spalten so weit zusammen, dass die Tippflächen kleiner als eine Fingerspitze sind, oder es erzwingt horizontales Scrollen. Beides ist suboptimal. Horizontales Scrollen ist noch schlechter, da Befragte die falsche Spalte auswählen können, ohne zu merken, dass die sichtbare Spaltenüberschrift nicht mehr diejenige ist, von der aus sie gescrollt haben.
Order und Position Bias
Speziell bei Gittern treten zwei Verzerrungen (Biases) auf:
Item-Order-Effekte. Die erste Zeile setzt den Anker für den Rest. Die Befragten bewerten spätere Zeilen im Verhältnis dazu, wie sie die erste bewertet haben. Die Randomisierung der Zeilenreihenfolge bei den Befragten verteilt diesen Effekt, anstatt ihn ganz zu eliminieren.
Left-Side Selection Bias. In Sprachen, die von links nach rechts gelesen werden, neigen Befragte zu den linken Spalten. Wenn Ihre Skala von negativ auf der linken Seite bis positiv auf der rechten Seite verläuft, ist das nicht derselbe Bias, als wenn sie umgekehrt verlaufen würde. Halten Sie die Skalenrichtung in Ihrem gesamten Fragebogen konsistent und berücksichtigen Sie dies beim Vergleich mit einer Studie, bei der die entgegengesetzte Richtung verwendet wurde.
Praktische Zeilen- und Spaltenlimits
Dies sind Design-Empfehlungen und keine Schwellenwerte aus einer bestimmten Studie. Betrachten Sie sie als Standardwerte, von denen nur ganz bewusst abgewichen werden sollte.
Spalten: ca. 5 bis 7. Darüber hinaus werden Beschriftungen abgeschnitten, und das Gitter passt auf keinen Bildschirm mehr. Eine 5-stufige Skala ist die sicherste Standardeinstellung für eine Matrix.
Zeilen: ca. 5 bis 7 pro Gitter. Einige Methodiker akzeptieren bis zu 10 bei einer Desktop-Zielgruppe mit einer hochmotivierten Stichprobe. Nur sehr wenige verteidigen 15.
Zellen insgesamt: möglichst unter 35 halten. Zeilen mal Spalten ist ein guter Indikator für den wahrgenommenen Aufwand.
Zeilenbeschriftungen: kurz halten. Wenn eine Zeilenbeschriftung auf einem Smartphone drei Zeilen einnimmt, formulieren Sie sie um. Lange Statements gehören auf einen eigenen Bildschirm.
Eine Matrix pro Bildschirm, und idealerweise nicht zwei Matrizen direkt nacheinander. Aufeinanderfolgende Gitter sind der Punkt, an dem sich Straightlining massiv beschleunigt.
Mobile und Barrierefreiheit
Matrix-Fragen gehören zu den am schwierigsten mobilfreundlich und barrierefrei gestaltbaren Fragetypen. Wenn Sie nur ein einziges Detail an Ihrem Survey Design ändern, dann dieses.
Mobile-First-Alternativen
Ein Item pro Bildschirm. Die saubersten Daten, die Sie aus einer Battery erhalten können. Jedes Item erhält Buttons in voller Breite und ungeteilte Aufmerksamkeit. Der Preis hierfür ist die Länge, sparen Sie sich dies daher für die wirklich relevanten Items auf.
Stacked / Responsive Collapse. Das Grid wird auf dem Desktop als Tabelle und auf Mobilgeräten als vertikale Liste von Items mit der jeweiligen Skala darunter dargestellt. Dies ist die Mindestanforderung für jedes moderne Survey-Tool und sollte unbedingt auf einem echten Smartphone statt per Browser-Resize getestet werden.
Accordion- oder Card-Patterns. Zeigen Sie ein Item ausgeklappt an, klappen Sie es nach der Beantwortung ein und blenden Sie das nächste ein. Hält die Seite kompakt und erzwingt gleichzeitig eine sequenzielle Bearbeitung.
Carousel-Matrix. Eine Zeile pro Swipe mit einer Fortschrittsanzeige. Fühlt sich schnell an, verbirgt jedoch, wie viele Items noch übrig sind, was einige Probanden als schlechter und nicht als besser empfinden.
Slider-Batteries. Gut für feine Abstufungen, riskant bei Standardwerten. Verlangen Sie immer eine explizite Interaktion, bevor ein Slider als beantwortet gewertet wird, da Sie sonst die Startposition als Datenpunkt erfassen.
Anforderungen an die Barrierefreiheit
Eine Matrix ist eine Datentabelle, die als Formular verwendet wird. Genau bei dieser Kombination wird die Unterstützung von Screenreadern instabil.
Echte Tabellensemantik. Das Grid muss ein korrektes Tabellen-Markup mit Header-Zellen verwenden und darf nicht aus einem Stapel gestylter Divs bestehen. Ein Screenreader-Nutzer muss „Liefergeschwindigkeit, Zufriedenheit, Radio-Button 4 von 5“ hören und nicht einen unbeschrifteten Radio-Button.
Header-Verknüpfung. Jedes Eingabefeld muss programmgesteuert sowohl mit dem Zeilen-Header als auch mit dem Spalten-Header verknüpft sein. Ohne diese Verknüpfung ist das Grid für sehbehinderte Personen unbrauchbar, selbst wenn es visuell einwandfrei aussieht.
Tastaturnavigation. Mit den Pfeiltasten sollte man sich innerhalb der Optionen einer Reihe bewegen können, mit der Tabulatortaste zwischen den Reihen. Testen Sie, ob Sie das gesamte Grid ohne Maus ausfüllen können.
Verlassen Sie sich nicht nur auf Farben. Eine Rot-Grün-Schattierung der Spalten ist ein häufiges Pattern, das farbenblinden Probanden nichts nützt, es sei denn, die Labels vermitteln dieselbe Bedeutung.
Kontrast und Klickzielgröße. Das Verkleinern eines Grids, um es passend zu machen, führt fast immer dazu, dass Klickziele (Tap Targets) und Label-Kontraste unter das nutzbare Niveau sinken. Das ist das Signal, die Frage aufzuteilen, anstatt sie weiter zu verkleinern.
Wenn Sie ein Grid in Ihrem Tool nicht so gestalten können, dass es diese Prüfungen besteht, ist der sichere Fallback immer ein Item pro Bildschirm. Dies bringt keine Barrierefreiheitsprobleme mit sich, die nicht auch bei einer normalen Radio-Button-Frage auftreten würden.
So beheben Sie eine oversized Matrix
Angenommen, Sie haben ein Grid mit Attributen aus 14 Zeilen und 7 Spalten, auf dem ein Stakeholder beharrt. Hier ist die Reihenfolge, in der Sie vorgehen sollten.
Zeilen anhand einer Entscheidung kürzen. Fragen Sie sich bei jeder Zeile, was Sie je nach Antwort anders tun würden. Zeilen ohne Antwort auf diese Frage fliegen als Erstes raus. Das entfernt meistens mehr, als Sie erwarten.
Die Überlebenden in Themen gruppieren. Zwei Grids mit je sechs Zeilen, die im Fragebogen getrennt voneinander platziert sind und zwischen denen andere Fragetypen liegen, liefern bessere Daten als ein einziges Grid mit zwölf Zeilen.
Skala verkürzen. Reduzieren Sie von einer 7-Punkt-Skala auf 5 Punkte. Sie verlieren dadurch selten Analyse-Power, gewinnen aber ein Grid, das auf ein Smartphone passt.
Reihenfolge der Zeilen randomisieren (über alle Befragten hinweg) und den Seed für die Randomisierung in Ihren Daten behalten, damit Sie später auf Order Effects prüfen können.
Kritische Items herausziehen. Die zwei oder drei Items, von denen Ihre Headline-Metrik abhängt, sollten eigene Vollbild-Fragen sein, keine Zeilen in einem Grid.
Tiefe durch ein Follow-up ersetzen. Die Bewertung von 14 Attributen auf einer 7-Punkt-Skala bedeutet viel Präzision bei Fragen, bei denen Sie die Befragten nicht um eine Erklärung gebeten haben.
Der letzte Punkt ist derjenige, den die meisten Teams überspringen. Eine lange Attributbatterie ist oft der Versuch, herauszufinden, warum Menschen auf eine bestimmte Weise empfinden, indem man das, was sie empfinden, immer detaillierter misst. Das funktioniert selten. Die Abfrage von sechs gut gewählten bewerteten Items und das anschließende Probing der niedrigen Werte in den eigenen Worten der Befragten führt schneller zum Ziel. Dies spricht für einen Mixed-Methods-Ansatz statt der bloßen Hinzufügung weiterer Zeilen und wird ausführlicher in qualitative vs quantitative research behandelt. Plattformen wie SmartInterview gehen genau diesen Weg: Eine kurze bewertete Batterie, gefolgt von einem AI-Voice-Follow-up, das nach den am niedrigsten bewerteten Items fragt, wobei die Open Responses automatisch codiert werden, so dass Sie immer noch zählbare Ergebnisse erhalten.
Erkennung von Straightlining nach der Feldphase
Sie können ein Grid nicht nachträglich korrigieren, aber Sie können herausfinden, wie viel von Ihren Daten Sie vertrauen können. Führen Sie diese Prüfungen vor der Analyse durch.
Antwortvarianz über das Zeilen-Set
Berechnen Sie für jeden Befragten die Standardabweichung seiner Antworten über die Zeilen einer bestimmten Matrix. Eine Standardabweichung von Null bedeutet, dass jede Zeile dieselbe Spalte erhalten hat, was ein wortwörtliches Straightlining (gerade Linie) ist. Werte nahe Null erfassen Befragte, die zwischen zwei benachbarten Punkten alterniert haben.
Mit Vorsicht interpretieren. Eine Varianz von Null ist nicht automatisch Betrug. Wenn jemand mit allem aufrichtig zufrieden ist, ist ein flaches Antwortmuster die ehrliche Antwort. Betrachten Sie es als Flag, das Sie mit anderen Signalen kombinieren sollten, und nicht als alleinige Löschregel. Zwei Dinge machen es überzeugender: umgekehrt codierte Items in der Batterie, die ein echter Befragter in die entgegengesetzte Richtung beantworten sollte, und dasselbe flache Muster, das in mehr als einer Matrix auftritt.
Speeder Checks
Erfassen Sie die Time-on-page pro Frage und vergleichen Sie jeden Befragten mit dem Median für diese Frage. Jemand, der ein Grid mit 10 Zeilen in wenigen Sekunden ausgefüllt hat, hat die Zeilenbeschriftungen nicht gelesen. Die Kombination eines Speeder-Flags mit einem Null-Varianz-Flag ist ein weitaus stärkeres Signal für den Ausschluss als jedes Signal für sich allein.
Weitere protokollierungswürdige Signale
Diagonale oder Zickzack-Muster, die eher auf ein bewusstes Ausfüllen von Mustern als auf Unaufmerksamkeit hindeuten.
Konsistenz zwischen verwandten Items, die korrelieren sollten. Widersprüchliche Paare legen nahe, dass das Grid nicht gelesen wurde.
Qualität der Open Responses an anderer Stelle in der Umfrage. Leere oder unsinnige Verbatims neben einem flachen Grid sind ein klares Muster.
Straightlining-Rate pro Frage, im Zeitverlauf getrackt. Wenn eine Matrix weitaus mehr Straightlining aufweist als die anderen, liegt das Problem bei dieser Matrix, nicht beim Sample. Überarbeiten Sie das Design vor der nächsten Welle.
Wenn Ihre Straightlining-Rate durchgehend hoch ist, richtet das Format den Schaden an. Das ist in der Regel der Punkt, an dem Sie einen ganz anderen Modus testen sollten, wie beispielsweise den voice survey approach, bei dem es kein Grid gibt, durch das man sich per Straightlining durchklicken kann.
Frequently Asked Questions
Was ist eine Matrix-Frage (matrix question) in einer Umfrage?
Eine Matrix-Frage stellt mehrere verwandte Items in einem Raster (Grid) dar. Die Zeilen sind die zu bewertenden Items, und die Spalten bilden eine einheitliche Bewertungsskala (Response Scale), die für jede Zeile gilt. Die Befragten wählen pro Zeile eine Spalte aus. Es handelt sich um ein Layout, um mehrere Skalenfragen gleichzeitig zu stellen, nicht um einen eigenständigen Fragetyp.
Wie viele Zeilen sollte eine Matrix-Frage haben?
Als Richtwert gilt: Beschränken Sie sich auf etwa 5 bis 7 Zeilen. Bis zu 10 Zeilen können für Desktop-Nutzer oder eine sehr engagierte Zielgruppe akzeptabel sein. Darüber hinaus steigen Straightlining und Drop-off-Raten drastisch an, und das Raster passt nicht mehr auf einen Smartphone-Bildschirm. Wenn Ihre Liste länger ist, teilen Sie sie in zwei thematische Grids auf, die im Fragebogen voneinander getrennt platziert sind.
Sind Matrix-Fragen ungeeignet für Mobile?
Standardmäßig ja. Ein breites Grid auf einem kleinen Bildschirm zwingt entweder zum horizontalen Scrollen oder führt zu Touch-Zielen (Tap Targets), die zu klein sind, um sie zuverlässig zu treffen. Gute Umfragetools klappen das Grid auf Mobilgeräten in eine vertikale Liste von Items zusammen, wobei die Skala unter jedem Item angezeigt wird. Testen Sie dies auf einem echten Smartphone, nicht nur in einem verkleinerten Browserfenster.
Was ist Straightlining und wie erkenne ich es?
Straightlining bedeutet, dass für jede Zeile einer Matrix dieselbe Spalte ausgewählt wird. Sie können dies erkennen, indem Sie die Varianz der Antworten jedes Befragten über die Zeilen eines Grids hinweg berechnen. Eine Varianz von Null oder nahe Null ist Ihr Warnsignal. Kombinieren Sie dies mit der Verweildauer (Time-on-Page), um echte, einheitliche Meinungen von Unaufmerksamkeit zu unterscheiden, und nutzen Sie Reverse-Coded Items, um Befragte herauszufiltern, die nicht aufmerksam lesen.
Was kann ich anstelle einer Matrix-Frage verwenden?
Ein Item pro Bildschirm liefert die saubersten Daten. Akkordeon- und Card-Slices halten die Seiten kompakt und erzwingen gleichzeitig eine sequenzielle Aufmerksamkeit. Slider-Batterien eignen sich für kontinuierliche Bewertungen, benötigen jedoch eine Regel für explizite Interaktion, damit unberührte Standardwerte (Defaults) nicht als Antworten erfasst werden. Rank Order (Rangordnung) funktioniert gut, wenn Sie Prioritäten anstelle von absoluten Werten benötigen.
Kann eine Matrix-Frage unterschiedliche Skalen pro Zeile verwenden?
Nein. Jede Zeile muss dieselbe Spaltenskala teilen. Wenn ein Item eine andere Skala benötigt oder eine Option wie "nicht anwendbar" erfordert, die für die anderen nicht gilt, gehört es als eigene Frage außerhalb des Grids platziert. Gemischte Skalen innerhalb einer Matrix verwirren die Befragten und machen die resultierenden Variablen unvergleichbar.
