Stronniczość niepełnego pokrycia: jak uniknąć w badaniach ankietowych

Wygodne pobieranie próbek jest jedną z najczęstszych form doboru próby podczas prowadzenia badania naukowego. Ten rodzaj próbkowania jest stosowany, ponieważ pozwala naukowcom na szybkie i łatwe zbieranie danych. Jednak proces ten może prowadzić do stronniczości niepełnego pokrycia, ponieważ badacze będą wybierać tylko te grupy lub osoby, które są dla nich łatwiej dostępne.

Na przykład, jeśli prowadziłeś badanie dotyczące zastraszania wśród nastolatków, możesz nie uwzględniać nastolatków uczących się w domu lub uczęszczających do szkół prywatnych, ponieważ dostęp do nich byłby trudniejszy niż tych, którzy uczęszczają do szkół publicznych. Jeśli nie uwzględnisz tych grup w swojej próbie, może to wpłynąć na ważność twoich wyników, ponieważ ci uczniowie mogą doświadczać zastraszania inaczej niż ci, którzy uczęszczają do szkół publicznych

Co to jest błąd niepełnego pokrycia?

Błąd niepełnego pokrycia ma miejsce, gdy znaczna część populacji badawczej nie jest zadowalająco reprezentowana w próbie ankietowej.

Mówiąc prościej, niepełne pokrycie ma miejsce, gdy znaczna część twojej populacji badawczej ma bardzo niewielkie możliwości wybrania do próby.

Załóżmy na przykład, że przeprowadzasz ankietę na temat preferencji obecnych studentów i chcesz dowiedzieć się, które filmy lubią najbardziej. Aby to zrobić, możesz wybrać losową próbkę obecnych studentów college'u i zapytać ich, ile razy w tygodniu chodzą do kin. Jednakże, jeśli w pobliżu miejsca zamieszkania tych studentów nie ma kin (lub jeśli nie mają samochodów), to nie mają prawie żadnych szans na wybór do tego badania.

W tym przypadku błąd niepełnego pokrycia prowadziłby do wyników, które zaniżyłyby średnią liczbę razy w tygodniu, kiedy obecni studenci chodzą do kin, ponieważ nie uwzględniają osób, które w ogóle nie mają dostępu do filmów.

Przyczyny błędu niepełnego pokrycia

Chociaż stronniczość niepełnego pokrycia jest poważnym problemem, można jej również zapobiec dzięki odpowiedniej technice i zrozumieniu problemu.

Jednym z powodów, dla których występuje błąd niepełnego pokrycia, jest brak odpowiedzi na ankietę. Oznacza to, że gdy przeprowadzana jest ankieta, niektóre osoby na nią nie odpowiadają. Może się tak zdarzyć z wielu powodów: może nie mają czasu, albo czują, że nie mają nic ważnego do powiedzenia, a może zupełnie zapomnieli o ankiecie. Bez względu na przyczynę te osoby nie są uwzględniane w Twoich wynikach, ponieważ ich odpowiedzi nie zostały przez Ciebie zebrane.

Innym powodem błędu niedostatecznego pokrycia jest błąd braku pokrycia — który odnosi się do przypadków, w których dana osoba została wybrana z próbki, ale nie można się z nią skontaktować z powodu błędu w imieniu badacza. Na przykład, jeśli przeprowadzasz ankietę telefoniczną i przypadkowo dzwonisz do kogoś, kto nie mówi wystarczająco dobrze po angielsku, aby zrozumieć twoje pytania, ta osoba prawdopodobnie rozłączy się, zanim w ogóle odpowie, co oznacza, że ​​jej odpowiedź nigdy nie została zapisana na później analiza!

Ostatnią przyczyną błędu niepełnego pokrycia, który omówimy tutaj dzisiaj, jest błąd pokrycia — który odnosi się do przypadków, w których osoby, które powinny być uwzględnione w próbie, nie są uwzględniane.

Jak naprawić błąd niepełnego pokrycia?

Dzięki Audience QuestionPro możesz uniknąć stronniczości próbkowania za pomocą naszych najlepszych narzędzi, weźmy logikę warunkową, ta funkcja pozwala wykorzystać ankietę jako narzędzie do walidacji doświadczeń niektórych grup w badaniu, poprawiając w ten sposób integralność wyników.

Na przykład, jeśli badasz doświadczenia ludzi różnych ras w Ameryce, logika warunkowa pozwala na postawienie unikalnych pytań dotyczących tych doświadczeń respondentom w poszczególnych grupach.

Logika warunkowa jest szczególnie przydatna, jeśli masz małą wielkość próby lub jeśli ważne jest, aby wszyscy członkowie określonej grupy byli reprezentowani w populacji ankiety. Dzieje się tak, ponieważ logika warunkowa pomaga zapewnić, że wszyscy członkowie tej grupy otrzymają te same informacje na swoje pierwsze pytanie i nie przegapią żadnych ważnych szczegółów, które mogą być ważne dla ich doświadczenia, ale mogą nie mieć zastosowania do innych grup.

Przykłady stronniczości niepełnego pokrycia

Błąd niepełnego pokrycia jest częstym zjawiskiem w badaniach ankietowych, które może prowadzić do niedokładnych wyników. Błąd niedostateczny występuje, gdy członkowie Twojej populacji badawczej nie są w stanie wypełnić ankiety z powodu braku dostępu do Internetu.

• Jeśli masz część swojej populacji, która nie ma dostępu do Internetu lub jeśli utraci ona połączenie podczas wypełniania ankiety, zebrane dane będą niekompletne. Spowoduje to stronniczość pod przykrywką i wpłynie na wynik twojego badania.

Nasze oprogramowanie pozwala na skuteczne zbieranie informacji od wszystkich stron w Twojej populacji badawczej; z lub bez dostępu do Internetu i przyjazne dla urządzeń mobilnych. Uczestnicy ankiety mogą wypełniać dane w odległych lokalizacjach bez dostępu do Internetu, pozwolić publiczności QuestionPro wykonać za Ciebie ciężką pracę i uniknąć stronniczości niejawnej i zbierać dane od każdego, w dowolnym miejscu i czasie.

• Ankiety QuestionPro są przyjazne dla urządzeń mobilnych i dostosowują się do dowolnego urządzenia z dostępem do Internetu, w tym telefonów komórkowych. Oznacza to, że możesz dotrzeć do większej liczby respondentów i poradzić sobie z problemem dostępności, który często prowadzi do stronniczości niepełnego pokrycia w każdym systematycznym dochodzeniu.

Bez względu na to, z jakiego urządzenia korzystają Twoi respondenci, ankiety QuestionPro zawsze będą wyglądać świetnie i będą łatwe do wypełnienia. Respondenci mogą wygodnie przeglądać i odpowiadać na Twoje pytania, bez konieczności pomniejszania lub powiększania formularza.

• Istnieje wiele powodów, dla których może wystąpić błąd niepełnego pokrycia; jednak jedną z powszechnych przyczyn jest to, że zbieracze danych nie docierają do niektórych grup w populacji.

Na przykład, jeśli prowadzisz badania na temat równości płci w miejscu pracy, ale przeprowadzasz wywiady tylko z mężczyznami, którzy pracują w firmach z listy Fortune 500, to przegapisz kobiety, które pracują w mniejszych firmach lub które nie pracują w ogóle, ponieważ „ ponownej opieki nad dziećmi lub starszymi krewnymi. Wynikowy zestaw danych może wydawać się przekrzywiony w kierunku męskich perspektyw, mimo że został zebrany od obu płci!

Wniosek

Błąd niepełnego pokrycia, znany również jako błąd próbkowania, jest częstym problemem w systematycznych badaniach. Aby uniknąć błędu niepełnego pokrycia, musisz zrozumieć, dlaczego Twoja próbka nie jest reprezentatywna dla Twojej grupy docelowej. Następnie możesz podjąć kroki w celu wyeliminowania przyczyn tego zjawiska.

Innymi słowy, jeśli próbujesz wyciągnąć wnioski na temat dużej populacji, ale próbujesz tylko niewielką jej część, w tej populacji znajdą się osoby, które nie są reprezentowane w Twojej próbie — i mogą nie mieć żadnych podobnych cech z tymi kto został włączony. Może to powodować problemy, ponieważ oznacza to, że Twoje wnioski mogą nie odzwierciedlać tego, co dzieje się w rzeczywistości.

Jak wspomniano wcześniej, stronniczość pod przykrywką wynika z wygodnego próbkowania, braku wiedzy i zrozumienia grupy docelowej. W QuestionPro wierzymy, że kierowanie do odpowiedniej grupy odbiorców sprawi, że Twoje badania będą nie tylko dokładne, ale także wnikliwe, co pozwoli Ci podejmować mądre decyzje biznesowe.

UCZ SIĘ WIĘCEJ