Prejudecăți de auto-selecție: ce este, metode și exemple

De cele mai multe ori, cercetătorii au probleme în a obține rezultate care nu se potrivesc cu ceea ce se întâmplă în populația țintă. Chiar dacă există multe motive pentru acest lucru, părtinirea auto-selecției este una dintre cele mai importante.

Când spunem „ prejudecăți de selecție ”, ne referim la faptul că un experiment a mers prost, ceea ce a făcut ca populația dvs. de interes să fie denaturată sau subreprezentată.

Această părtinire este o problemă atunci când se cercetează programe sau produse. Auto-selectarea face dificilă efectuarea de cercetări de piață și evaluarea programelor.

În acest blog, vom parcurge definiția părtinirii de auto-selecție și ce metode ar trebui să urmam pentru a reduce părtinirea și vom oferi, de asemenea, câteva exemple ale acestei părtiniri.

Ce este prejudecata de auto-selecție?

Prejudecățile de auto-selecție apare atunci când oamenii aleg să se alăture unui grup pe cont propriu. Determină o probă părtinitoare atunci când este utilizată eșantionarea nonprobabilă. Este adesea folosit pentru a descrie situații în care trăsăturile oamenilor din grup, care i-au determinat să aleagă să fie acolo, duc la întâmplarea unor lucruri ciudate sau rele în grup.

Este similar cu părtinirea de non-răspuns , care este atunci când grupul de persoane care au răspuns la sondaj a dat răspunsuri diferite decât grupul care nu a răspuns.

Acum vom discuta despre metodele de reducere a acestei părtiniri. Vom da și câteva exemple în acest sens. Pentru a afla mai multe, rămâneți cu noi până la sfârșit.

Metode de reducere a părtinirii auto-selecției

Cea mai evidentă modalitate de a elimina prejudecățile de auto-selecție este de a nu lăsa oamenii să se aleagă singuri pentru un sondaj. Pentru a obține un eșantion, o tehnică de eșantionare probabilă este ideală.

Metoda de eșantionare probabilă

Eșantionarea probabilității este o metodă de alegere a unei populații pentru un studiu sistematic bazat pe teoria probabilității. Aici, cercetătorul alege un grup mic de oameni din întreaga populație ale căror caracteristici doresc să le estimeze.

Eșantionarea probabilă se bazează pe principiul randomizării, ceea ce înseamnă că toți membrii populației de cercetare au șanse egale de a fi în populația eșantion.

De exemplu, dacă dimensiunea populației este de 500, fiecare persoană din populație are o șansă de 1 din 500 de a face parte din eșantionul de cercetare.

Ideea de bază din spatele acestei metode este că, dacă puteți alege un eșantion aleatoriu reprezentativ pentru întreg, estimările dvs. vor fi corecte. Când populația eșantionului este suficient de mare, puteți utiliza tehnici statistice pentru a concluziona întreaga populație pe baza eșantionului.

Iată câteva exemple de metode de eșantionare probabilă:

• Eșantion aleator simplu: sondajul comunității americane colectează informații despre viața în Statele Unite prin alegerea aleatorie de oameni.

Biroul de recensământ al Statelor Unite solicită unui eșantion aleatoriu de persoane din țară informații detaliate. Apoi folosesc aceste informații pentru a concluziona întreaga populație.

• Eșantionarea sistematică: Eșantionarea sistematică este un tip de eșantionare probabilă în care cercetătorul folosește un punct de plecare aleatoriu și intervale fixe pentru a găsi membri ai populației de cercetare. Iată ce se întâmplă acum. Exemplu de eșantionare sistematică

Să presupunem că persoanele care vă interesează numărul 800. Puteți alege a șasea persoană la întâmplare ca punct de plecare și alegeți un interval de eșantionare aleatoriu de 10 persoane. Înseamnă că populația de cercetare va fi formată din fiecare al 10-lea element la rând.

• Eșantionarea stratificată: ideea de stratificare este ceea ce face ca eșantionarea stratificată să funcționeze. Atunci când populația studiată este împărțită în subgrupuri (numite „strat”) în funcție de sex, vârstă, nivel de venit și alți factori similari, aceasta se numește „stratificare”. Fiecare strat primește o greutate în funcție de cât de mare este. Apoi, un eșantion este selectat dând fiecărui strat un loc aleatoriu de început.
• Eșantionarea în cluster: eșantionarea în cluster este o modalitate de a alege eșantioane de cercetare dintr-o populație mare pe baza șanselor. În acest caz, cercetătorul împarte populația în grupuri existente, cum ar fi cartierele și orașele. Este, de asemenea, denumită eșantionare în mai multe etape. este cunoscută și ca eșantionare în mai multe etape.

Pentru a grupa un eșantion de cercetare, cercetătorul împarte eșantionul în subgrupuri naturale cu trăsături diferite. Apoi, ei aleg clustere la întâmplare pentru a le utiliza ca mostre și pentru a obține informațiile necesare.

Exemple de părtinire de auto-selecție

Următoarele exemple arată câteva situații în care este probabil să apară prejudecăți de auto-selecție:

Exemplul 1

Un profesor dorește să știe dacă un nou curs despre cum să se descurce bine la teste îi ajută pe elevi să se descurce mai bine. Ea pune o foaie de înscriere în afara clasei sale și îi lasă pe elevi să decidă singuri dacă vor să urmeze cursul.

Prejudecățile de auto-selecție este probabil pentru că elevii care sunt mai serioși cu privire la școală sunt mai probabil să se înscrie. Înseamnă că eșantionul de studenți care urmează cursul probabil nu seamănă cu întregul grup care l-ar putea urma.

Exemplul 2

Imaginați-vă că o administrație locală trimite un sondaj în care îi întreabă oamenii dacă indicatoarele stradale ar trebui scrise și în alte limbi decât engleza, pentru a facilita deplasarea persoanelor care nu vorbesc engleza.

Prejudecățile de auto-selecție este probabil pentru că doar rezidenții care știu să citească limba engleză vor răspunde la sondaj. Înseamnă că părerile persoanelor care au răspuns la sondaj probabil nu sunt aceleași cu cele ale tuturor oamenilor care locuiesc în oraș.

Exemplul 3

Dacă un biolog dorește să-și dea seama cât de înaltă este în medie o anumită specie de căprioare, ar putea pune hrană pentru căprioare într-o pajiște deschisă și să facă poze cu căprioarele care vin să o mănânce.

În acest caz, este probabil să se întâmple prejudecățile de auto-selecție, deoarece numai căprioarele cărora le place acel tip de hrană pentru căprioare sau care sunt mai confortabil să fie în aer liber este probabil să intre în pajiște și să fie incluse în datele eșantionului.

Deci, este puțin probabil ca înălțimea medie a căprioarelor din această probă să fie aceeași cu înălțimea medie a tuturor căprioarelor.

Concluzie

Am aflat despre prejudecățile de auto-selecție și despre metodele de reducere a acestei părtiniri. De asemenea, am dat câteva exemple în acest sens. Prejudecățile de auto-selecție este o mare problemă în cercetare. Se realizează o probă părtinitoare atunci când se utilizează eșantionarea nonprobabilă. Am discutat despre metoda de eșantionare probabilă, care poate ajuta la prevenirea acestei părtiniri în afacerea dvs.

QuestionPro este mult mai mult decât un simplu software pentru sondaje; oferim o soluție pentru fiecare problemă și afacere. Avem, de asemenea, platforme de gestionare a datelor, cum ar fi biblioteca noastră de cercetare InsightsHub.

Organizațiile din întreaga lume folosesc sisteme și soluții de management al cunoștințelor precum InsightsHub pentru a gestiona mai bine datele, pentru a economisi timp pentru a obține informații și pentru a îmbunătăți utilizarea datelor istorice, reducând în același timp costurile și crescând rentabilitatea investiției.

AFLAȚI MAI MULTE