Kendi Kendini Seçme Önyargısı: Nedir, Yöntemler ve Örnekler

Çoğu zaman, araştırmacılar hedef popülasyonda olanlarla uyuşmayan sonuçlar elde etmekte zorlanırlar. Bunun birçok nedeni olsa da, kendi kendini seçme yanlılığı en önemlilerinden biridir.

" Seçim yanlılığı " dediğimizde, ilgilendiğiniz popülasyonun yanlış veya eksik temsil edilmesine neden olan bir deneyin yanlış gittiğini kastediyoruz.

Bu önyargı, programları veya ürünleri araştırırken bir sorundur. Kendi kendine seçim, pazar araştırması yapmayı ve programları değerlendirmeyi zorlaştırır.

Bu blogda, kendi kendini seçme önyargısının tanımını ve önyargıyı azaltmak için hangi yöntemleri izlememiz gerektiğini inceleyeceğiz ve ayrıca bu önyargıya bazı örnekler vereceğiz.

Kendini seçme yanlılığı nedir?

Kendi kendine seçim yanlılığı, insanlar kendi başlarına bir gruba katılmayı seçtiklerinde ortaya çıkar. Olasılıksız örnekleme kullanıldığında yanlı bir örneğe neden olur. Genellikle gruptaki insanların, orada olmayı seçmelerine neden olan özelliklerinin, grupta garip veya kötü şeylere yol açtığı durumları tanımlamak için kullanılır.

Bu, anketi yanıtlayan grubun yanıt vermeyen gruptan farklı yanıtlar verdiği yanıt vermeme yanlılığına benzer.

Şimdi bu önyargıyı azaltma yöntemlerini tartışacağız. Ayrıca bununla ilgili bazı örnekler de vereceğiz. Daha fazlasını öğrenmek için sonuna kadar bizimle kalın.

Kendi kendine seçim yanlılığını azaltma yöntemleri

Kendi kendini seçme yanlılığını ortadan kaldırmanın en bariz yolu, insanların bir anket için kendilerini seçmelerine izin vermemektir. Bir örnek almak için, bir olasılık örnekleme tekniği idealdir.

Olasılık örnekleme yöntemi

Olasılık örneklemesi, olasılık teorisine dayalı sistematik bir çalışma için bir popülasyon seçme yöntemidir. Burada araştırmacı, özelliklerini tahmin etmek istediği tüm popülasyondan küçük bir grup insan seçer.

Olasılık örneklemesi, rastgelelik ilkesine dayanır; bu, araştırma popülasyonunun tüm üyelerinin örneklem popülasyonunda eşit şansa sahip olduğu anlamına gelir.

Örneğin, evren büyüklüğü 500 ise evrendeki her bireyin araştırma örnekleminde yer alma şansı 500'de 1'dir.

Bu yöntemin arkasındaki temel fikir, eğer bütünün temsili rastgele bir örneğini seçerseniz, tahminlerinizin doğru olacağıdır. Örnek popülasyonu yeterince büyük olduğunda, tüm popülasyonu örneğe dayalı olarak sonuçlandırmak için istatistiksel teknikleri kullanabilirsiniz.

Olasılık örnekleme yöntemlerine ilişkin bazı örnekler:

• Basit rastgele örnekleme: Amerikan Toplumu Araştırması, insanları rastgele seçerek Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yaşam hakkında bilgi toplar.

Amerika Birleşik Devletleri Sayım Bürosu, ayrıntılı bilgi için ülkedeki rastgele bir insan örneğini ister. Daha sonra bu bilgiyi tüm popülasyonu sonuçlandırmak için kullanırlar.

• Sistematik örnekleme: Sistematik örnekleme, araştırmacının araştırma popülasyonunun üyelerini bulmak için rastgele bir başlangıç ​​noktası ve sabit aralıklar kullandığı bir olasılıklı örnekleme türüdür. İşte şu anda olanlar. Sistematik örnekleme örneği

Diyelim ki ilgilendiğiniz kişiler 800 numara. Başlangıç ​​noktanız olarak altıncı kişiyi rastgele seçebilir ve 10 kişilik rastgele bir örnekleme aralığı seçebilirsiniz. Bu, araştırma popülasyonunun art arda her 10. elementten oluşacağı anlamına gelir.

• Tabakalı örnekleme: Tabakalı örneklemenin çalışmasını sağlayan şey tabakalaşma fikridir. Çalışma popülasyonu cinsiyet, yaş, gelir düzeyi ve diğer benzer faktörlere göre alt gruplara ("katmanlar" olarak adlandırılır) ayrıldığında buna "tabakalaşma" denir. Her katmana ne kadar büyük olduğuna göre bir ağırlık verilir. Ardından, her tabakaya rastgele bir başlangıç ​​noktası verilerek bir örnek seçilir.
• Küme örneklemesi: Küme örneklemesi, büyük bir popülasyondan şansa dayalı araştırma örnekleri seçmenin bir yoludur. Bu durumda araştırmacı, nüfusu mahalleler ve şehirler gibi mevcut gruplara ayırır. Çok aşamalı örnekleme olarak da adlandırılır. Çok aşamalı örnekleme olarak da bilinir.

Bir araştırma örneğini kümelemek için araştırmacı, örneği farklı özelliklere sahip doğal olarak oluşan alt gruplara böler. Ardından, örnek olarak kullanmak ve gerekli bilgileri almak için rastgele kümeler seçerler.

Kendi kendine seçim yanlılığı örnekleri

Aşağıdaki örnekler, kendi kendini seçme yanlılığının meydana gelme olasılığının yüksek olduğu birkaç durumu göstermektedir:

örnek 1

Bir öğretmen, sınavlarda nasıl başarılı olunacağına dair yeni bir kursun öğrencilerin daha iyisini yapmasına yardımcı olup olmadığını bilmek ister. Sınıfının dışına bir kayıt sayfası koyuyor ve öğrencilerin dersi almak isteyip istemeyeceklerine kendilerinin karar vermelerine izin veriyor.

Kendi kendini seçme yanlılığı muhtemeldir çünkü okul konusunda daha ciddi olan öğrencilerin kaydolma olasılığı daha yüksektir. Bu, dersi alan öğrenci örneğinin muhtemelen dersi alabilecek grubun tamamına benzemediği anlamına gelir.

Örnek 2

Bir yerel yönetimin, İngilizce bilmeyenlerin daha kolay dolaşabilmeleri için sokak tabelalarının İngilizce'den başka dillerde de yazılmasının gerekip gerekmediğini soran bir anket gönderdiğini düşünün.

Kendi kendini seçme yanlılığı olasıdır çünkü yalnızca İngilizce okuyabilen sakinler anketi yanıtlayacaktır. Bu, anketi yanıtlayan kişilerin görüşlerinin muhtemelen kasabada yaşayan tüm insanların görüşleri ile aynı olmadığı anlamına gelir.

Örnek 3

Bir biyolog, belirli bir geyik türünün ortalama olarak ne kadar uzun olduğunu bulmak isterse, açık bir çayıra geyik yemi koyabilir ve onu yemeye gelen geyiğin fotoğraflarını çekebilir.

Bu durumda, kendi kendini seçme yanlılığı olması muhtemeldir, çünkü yalnızca bu tür geyik yemeklerini seven veya açıkta olmaktan daha rahat olan geyiklerin çayıra girmesi ve örnek verilere dahil edilmesi muhtemeldir.

Dolayısıyla, bu örnekteki geyiğin ortalama yüksekliğinin, tüm geyiklerin ortalama yüksekliğiyle aynı olması pek olası değildir.

Çözüm

Kendi kendini seçme yanlılığı ve bu yanlılığı nasıl azaltacağımızı öğrendik. Ayrıca bazı örnekler de verdik. Kendi kendini seçme yanlılığı, araştırmalarda büyük bir sorundur. Olasılıksız örnekleme kullanıldığında yanlı örnekleme yapar. İşletmenizde bu önyargıyı önlemeye yardımcı olabilecek olasılık örnekleme yöntemini tartıştık.

QuestionPro, anket yazılımından çok daha fazlasıdır; her soruna ve işe bir çözüm sunuyoruz. InsightsHub araştırma kitaplığımız gibi veri yönetimi platformlarımız da var.

Dünya çapındaki kuruluşlar, verileri daha iyi yönetmek, içgörüler elde etmek için zamandan tasarruf etmek ve maliyetleri düşürürken ve yatırım getirisini artırırken geçmiş veri kullanımını iyileştirmek için InsightsHub gibi bilgi yönetimi sistemlerini ve çözümlerini kullanır.

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN