Bias Undercoverage: Cara Menghindari dalam Riset Survei

Convenience sampling adalah salah satu bentuk pemilihan sampel yang paling umum ketika melakukan studi penelitian. Pengambilan sampel jenis ini digunakan karena memungkinkan peneliti mengumpulkan data dengan cepat dan mudah. Namun, proses ini dapat menyebabkan bias undercoverage karena peneliti hanya akan memilih kelompok atau individu tertentu yang lebih mudah diakses oleh mereka.

Misalnya, jika Anda melakukan penelitian tentang perundungan di kalangan remaja, Anda mungkin tidak memasukkan remaja yang bersekolah di rumah atau sekolah swasta karena mereka akan lebih sulit dijangkau daripada mereka yang bersekolah di sekolah umum. Jika Anda tidak memasukkan kelompok-kelompok ini dalam sampel Anda, itu dapat memengaruhi validitas hasil Anda karena siswa ini mungkin mengalami intimidasi secara berbeda dari mereka yang bersekolah di sekolah umum

Apa itu Bias Undercoverage?

Bias undercoverage terjadi ketika sebagian besar populasi penelitian Anda tidak terwakili secara memuaskan dalam sampel survei Anda.

Sederhananya, penyamaran terjadi ketika sebagian besar populasi penelitian Anda memiliki kemungkinan yang sangat kecil untuk dipilih menjadi bagian dari sampel.

Misalnya, Anda sedang melakukan survei tentang preferensi mahasiswa saat ini dan Anda ingin memahami film mana yang paling mereka sukai. Untuk melakukan ini, Anda dapat memilih sampel acak dari mahasiswa saat ini dan menanyakan kepada mereka berapa kali per minggu mereka pergi ke bioskop. Namun, jika tidak ada bioskop di dekat tempat tinggal siswa ini (atau jika mereka tidak memiliki mobil), maka mereka hampir tidak memiliki peluang untuk terpilih dalam survei ini.

Dalam kasus ini, bias undercoverage akan mengarah pada hasil yang meremehkan jumlah rata-rata kali per minggu mahasiswa saat ini pergi ke bioskop karena tidak memperhitungkan orang-orang yang tidak memiliki akses ke film sama sekali.

Penyebab Bias Undercoverage

Meskipun bias penyamaran adalah masalah serius, bias juga dapat dicegah dengan teknik dan pemahaman masalah yang tepat.

Salah satu penyebab terjadinya bias undercoverage adalah karena tidak adanya respon survei. Artinya, ketika survei dilakukan, sebagian orang tidak menanggapinya. Hal ini dapat terjadi karena berbagai alasan: mungkin mereka tidak punya waktu, atau mereka merasa tidak ada yang penting untuk dikatakan, atau mungkin mereka sama sekali lupa tentang survei. Apa pun alasannya, orang-orang ini tidak disertakan dalam hasil Anda karena tanggapan mereka tidak dikumpulkan oleh Anda.

Alasan lain untuk bias undercoverage adalah kesalahan non-cakupan—yang mengacu pada kasus di mana seorang individu dipilih dari sampel Anda tetapi tidak dapat dihubungi karena kesalahan atas nama peneliti. Misalnya, jika Anda sedang melakukan survei telepon dan secara tidak sengaja menelepon seseorang yang tidak berbicara bahasa Inggris dengan cukup baik untuk memahami pertanyaan Anda, maka orang ini kemungkinan akan menutup telepon Anda sebelum menjawab apa pun—artinya tanggapan mereka tidak pernah direkam untuk nanti. analisis!

Penyebab terakhir bias undercoverage yang akan kita bahas di sini hari ini adalah kesalahan cakupan—yang mengacu pada kasus di mana individu yang seharusnya dimasukkan dalam sampel Anda tidak.

Bagaimana Anda memperbaiki bias undercoverage?

Dengan Audiens QuestionPro Anda dapat menghindari bias pengambilan sampel menggunakan alat terbaik kami, mari kita ambil logika kondisional, fitur ini memungkinkan Anda menggunakan survei sebagai alat untuk memvalidasi pengalaman kelompok tertentu dalam studi Anda, sehingga meningkatkan integritas hasil Anda.

Misalnya, jika Anda mensurvei pengalaman orang-orang dari berbagai ras di Amerika, logika kondisional memungkinkan Anda untuk menyajikan pertanyaan unik mengenai pengalaman tersebut kepada responden dalam kelompok tertentu.

Logika bersyarat sangat berguna jika Anda memiliki ukuran sampel yang kecil, atau jika penting bahwa semua anggota kelompok tertentu terwakili dalam populasi survei Anda. Ini karena logika kondisional membantu memastikan bahwa semua anggota kelompok itu menerima informasi yang sama pada pertanyaan pertama mereka dan tidak melewatkan detail penting apa pun yang mungkin penting untuk pengalaman mereka tetapi mungkin tidak berlaku untuk kelompok lain.

Contoh Bias Undercoverage

Bias undercoverage adalah kejadian umum dalam penelitian survei yang dapat menyebabkan temuan yang tidak akurat. Bias undercoverage terjadi ketika anggota populasi penelitian Anda tidak dapat menyelesaikan survei Anda karena tidak memiliki akses ke internet.

• Jika Anda memiliki bagian dari populasi Anda yang tidak memiliki akses ke internet, atau jika mereka kehilangan koneksi saat menyelesaikan survei Anda, data yang dikumpulkan tidak akan lengkap. Ini akan menyebabkan bias penyamaran dan mempengaruhi hasil studi Anda.

Perangkat lunak kami memungkinkan Anda mengumpulkan wawasan secara efektif dari semua pihak dalam populasi penelitian Anda; dengan atau tanpa akses internet dan mobile friendly. Peserta survei dapat mengisi data di lokasi terpencil tanpa akses internet, biarkan QuestionPro Audience yang bekerja keras untuk Anda dan menghindari bias undercoverage serta mengumpulkan data dari siapa saja, di mana saja, dan kapan saja.

• Survei QuestionPro ramah seluler dan beradaptasi dengan perangkat apa pun yang mendukung internet, termasuk ponsel. Ini berarti bahwa Anda dapat menjangkau lebih banyak responden dan menangani masalah aksesibilitas yang sering menyebabkan bias penyamaran dalam penyelidikan sistematis apa pun.

Apa pun perangkat yang digunakan responden Anda, survei QuestionPro akan selalu terlihat bagus dan mudah diisi. Responden dapat melihat dan menjawab pertanyaan Anda dengan nyaman, tanpa harus mencubit atau memperbesar formulir.

• Ada banyak alasan mengapa bias undercoverage dapat terjadi; namun, satu penyebab umum adalah ketika pengumpul data gagal menjangkau beberapa kelompok dalam populasi.

Misalnya, jika Anda melakukan penelitian tentang kesetaraan gender di tempat kerja tetapi hanya mewawancarai pria yang bekerja di perusahaan Fortune 500, maka Anda akan kehilangan wanita yang bekerja di perusahaan kecil atau yang tidak bekerja sama sekali karena mereka' kembali merawat anak-anak atau kerabat lanjut usia. Kumpulan data yang dihasilkan mungkin tampak condong ke perspektif laki-laki meskipun dikumpulkan dari kedua jenis kelamin!

Kesimpulan

Bias undercoverage, juga dikenal sebagai bias pengambilan sampel, adalah masalah umum dalam investigasi sistematis. Untuk menghindari bias undercoverage, Anda harus memahami mengapa sampel Anda tidak mewakili audiens target Anda. Kemudian Anda dapat mengambil langkah untuk menghilangkan alasan di balik fenomena ini.

Dengan kata lain, jika Anda mencoba menarik kesimpulan tentang populasi yang besar tetapi hanya mengambil sampel sebagian kecil saja, maka akan ada orang dalam populasi tersebut yang tidak terwakili dalam sampel Anda—dan mereka mungkin tidak memiliki karakteristik yang sama dengan populasi tersebut. siapa yang termasuk. Ini dapat menyebabkan masalah karena itu berarti kesimpulan Anda mungkin tidak mencerminkan apa yang terjadi dalam kenyataan.

Seperti yang dinyatakan sebelumnya, bias undercoverage dihasilkan dari convenience sampling, kurangnya pengetahuan dan pemahaman audiens target Anda. Di QuestionPro, kami percaya menargetkan audiens yang memadai akan membuat penelitian Anda tidak hanya akurat tetapi juga berwawasan luas sehingga Anda dapat membuat keputusan bisnis yang cerdas.

BELAJARLAH LAGI