Bias Seleksi Sendiri: Apa itu, Metode & Contoh

Seringkali, peneliti kesulitan mendapatkan hasil yang tidak sesuai dengan apa yang terjadi pada populasi sasaran. Meskipun ada banyak alasan untuk ini, bias seleksi diri adalah salah satu yang paling penting.

Saat kami mengatakan “ bias pemilihan ”, yang kami maksudkan adalah eksperimen yang salah yang menyebabkan populasi minat Anda disalahartikan atau kurang terwakili.

Bias ini menjadi masalah ketika meneliti program atau produk. Seleksi sendiri membuat sulit untuk melakukan riset pasar dan mengevaluasi program.

Di blog ini, kita akan membahas definisi bias seleksi mandiri dan metode apa yang harus kita ikuti untuk mengurangi bias, dan kami juga akan memberikan beberapa contoh bias ini.

Apa itu bias seleksi mandiri?

Bias pemilihan diri terjadi ketika orang memilih untuk bergabung dengan grup sendiri. Ini menyebabkan sampel yang bias ketika nonprobability sampling digunakan. Ini sering digunakan untuk menggambarkan situasi di mana ciri-ciri orang-orang dalam kelompok, yang membuat mereka memilih untuk berada di sana, menyebabkan hal-hal aneh atau buruk terjadi dalam kelompok.

Sama halnya dengan non-response bias , yaitu ketika kelompok yang menjawab survei memberikan jawaban yang berbeda dengan kelompok yang tidak menjawab.

Sekarang kita akan membahas metode untuk mengurangi bias ini. Kami juga akan memberikan beberapa contohnya. Untuk mempelajari lebih lanjut, tetap bersama kami sampai akhir.

Metode untuk mengurangi bias seleksi mandiri

Cara paling jelas untuk menghilangkan bias pemilihan diri adalah dengan tidak membiarkan orang memilih diri mereka sendiri untuk survei. Untuk mendapatkan sampel, teknik sampling probabilitas sangat ideal.

Metode pengambilan sampel probabilitas

Probability sampling adalah metode untuk memilih populasi untuk studi sistematis berdasarkan teori probabilitas. Di sini, peneliti memilih sekelompok kecil orang dari seluruh populasi yang karakteristiknya ingin mereka perkirakan.

Pengambilan sampel probabilitas didasarkan pada prinsip pengacakan, yang berarti bahwa semua anggota populasi penelitian memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi populasi sampel.

Misalnya, jika ukuran populasi adalah 500, setiap orang dalam populasi memiliki peluang 1 banding 500 untuk menjadi sampel penelitian.

Ide dasar di balik metode ini adalah jika Anda dapat memilih sampel acak yang mewakili keseluruhan, perkiraan Anda akan akurat. Ketika populasi sampel cukup besar, Anda dapat menggunakan teknik statistik untuk menyimpulkan seluruh populasi berdasarkan sampel.

Berikut adalah beberapa contoh metode sampling probabilitas:

• Sampel acak sederhana: Survei Komunitas Amerika mengumpulkan informasi tentang kehidupan di Amerika Serikat dengan memilih orang secara acak.

Biro Sensus Amerika Serikat meminta sampel acak orang-orang di negara itu untuk informasi terperinci. Mereka kemudian menggunakan informasi ini untuk menyimpulkan seluruh populasi.

• Pengambilan sampel sistematis: Pengambilan sampel sistematik adalah jenis pengambilan sampel probabilitas di mana peneliti menggunakan titik awal acak dan interval tetap untuk menemukan anggota populasi penelitian. Inilah yang terjadi sekarang. Contoh pengambilan sampel sistematis

Katakanlah orang yang Anda minati nomor 800. Anda dapat memilih orang keenam secara acak sebagai titik awal Anda dan memilih interval pengambilan sampel acak 10 orang. Artinya populasi penelitian akan terdiri dari setiap 10 elemen berturut-turut.

• Pengambilan sampel bertingkat: Ide stratifikasi inilah yang membuat pengambilan sampel bertingkat berhasil. Ketika populasi penelitian dibagi menjadi beberapa subkelompok (disebut "strata") berdasarkan jenis kelamin, usia, tingkat pendapatan, dan faktor serupa lainnya, ini disebut "stratifikasi." Setiap lapisan diberi bobot berdasarkan besarnya. Kemudian, sampel diambil dengan memberikan setiap strata tempat acak untuk memulai.
• Cluster sampling: Cluster sampling adalah cara untuk memilih sampel penelitian dari populasi besar berdasarkan kebetulan. Dalam hal ini, peneliti membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok yang ada, seperti lingkungan dan kota. Ini juga disebut sebagai pengambilan sampel multi-tahap. Juga dikenal sebagai pengambilan sampel multi-tahap.

Untuk mengelompokkan sampel penelitian, peneliti membagi sampel menjadi subkelompok yang terjadi secara alami dengan sifat yang berbeda. Selanjutnya, mereka memilih cluster secara acak untuk digunakan sebagai sampel dan mendapatkan informasi yang dibutuhkan.

Contoh bias seleksi diri

Contoh berikut menunjukkan beberapa situasi di mana bias seleksi mandiri kemungkinan besar terjadi:

Contoh 1

Seorang guru ingin tahu apakah kursus baru tentang cara mengerjakan ujian dengan baik membantu siswa mengerjakan lebih baik. Dia meletakkan lembar pendaftaran di luar kelasnya dan membiarkan siswa memutuskan sendiri apakah mereka ingin mengambil kelas.

Bias seleksi diri kemungkinan karena siswa yang lebih serius tentang sekolah lebih mungkin untuk mendaftar. Artinya sampel mahasiswa yang mengambil mata kuliah tersebut mungkin tidak terlihat seperti seluruh kelompok yang dapat mengambilnya.

Contoh 2

Bayangkan bahwa pemerintah daerah mengirimkan survei yang menanyakan kepada orang-orang apakah rambu-rambu jalan juga harus ditulis dalam bahasa selain bahasa Inggris untuk memudahkan orang yang tidak berbicara bahasa Inggris untuk berkeliling.

Bias pemilihan sendiri kemungkinan besar karena hanya penduduk yang bisa membaca bahasa Inggris yang akan menjawab survei. Artinya, pendapat orang-orang yang menjawab survei mungkin tidak sama dengan pendapat semua orang yang tinggal di kota.

Contoh 3

Jika seorang ahli biologi ingin mengetahui berapa tinggi rata-rata spesies rusa tertentu, dia mungkin meletakkan makanan rusa di padang rumput terbuka dan memotret rusa yang datang untuk memakannya.

Dalam hal ini, bias seleksi diri kemungkinan besar terjadi karena hanya rusa yang menyukai jenis makanan rusa tersebut atau lebih nyaman berada di alam terbuka yang kemungkinan akan memasuki padang rumput dan dimasukkan dalam data sampel.

Jadi, tidak mungkin tinggi rata-rata rusa dalam sampel ini akan sama dengan tinggi rata-rata semua rusa.

Kesimpulan

Kami belajar tentang bias seleksi mandiri dan metode bagaimana mengurangi bias ini. Juga, kami memberikan beberapa contoh. Bias seleksi diri merupakan masalah besar dalam penelitian. Itu membuat sampel bias ketika nonprobability sampling digunakan. Kami membahas metode pengambilan sampel probabilitas, yang dapat membantu mencegah bias ini dalam bisnis Anda.

QuestionPro lebih dari sekadar perangkat lunak survei; kami menawarkan solusi untuk setiap masalah dan bisnis. Kami juga memiliki platform pengelolaan data, seperti perpustakaan penelitian InsightsHub kami.

Organisasi di seluruh dunia menggunakan sistem dan solusi manajemen pengetahuan seperti InsightsHub untuk mengelola data dengan lebih baik, menghemat waktu untuk memperoleh wawasan, dan meningkatkan penggunaan data historis sekaligus menurunkan biaya dan meningkatkan ROI.

BELAJARLAH LAGI