Typy błędu doboru próby

Błąd doboru próby jest ogromnym wyzwaniem, które może zmienić wyniki badań i wpłynąć na ważność każdego procesu badawczego. Występuje, gdy nie ma sprawiedliwej lub zrównoważonej prezentacji wymaganych próbek danych podczas prowadzenia systematycznego dochodzenia.

Zrozumienie błędu doboru próby jest ważne dla każdego badacza, ponieważ pomoże uniknąć tej powszechnej pułapki. W tym artykule omówimy różne rodzaje błędów w próbkowaniu, wyjaśnimy jak można ich uniknąć i pokażemy jak zbierać bezstronne próbki ankiet za pomocą Formplus.

Co to jest błąd losowania?

Sampling bias ma miejsce, gdy próba danych w systematycznym badaniu nie reprezentuje dokładnie tego, co jest możliwe do uzyskania w środowisku badawczym. Kiedy zbierasz dane w taki sposób, że niektórzy członkowie zamierzonej populacji mają niższe lub wyższe prawdopodobieństwo niż inni, rezultatem jest błąd doboru próby.

Sampling bias jest powszechną pułapką, ponieważ, wiele razy, zdarza się nieumyślnie; to jest, bez wiedzy badacza.

Wielokrotnie projekt i metodologia badań mogą wpłynąć na proces zbierania danych i zmienić wyniki badań.

• Samoselekcja

Jak sama nazwa wskazuje, samoselekcja ma miejsce, gdy osoby o określonych cechach wybierają siebie do próby badawczej. Kiedy ma miejsce autoselekcja, wprowadza ona nienormalne lub niepożądane warunki w próbie, które mogą wpłynąć na ważność całego procesu.

Czasami, ze względu na charakter badania, osoby z pewnymi cechami lub doświadczeniami mogą być bardziej chętne do wzięcia w nim udziału, co również skutkuje autoselekcją. Self-selection bias jest powszechny w socjologii, kryminologii, psychologii, ekonomii i innych badaniach w podobnych dziedzinach.

Na przykład, podczas przeprowadzania ankiety oceniającej produkt, osoby, które mają pozytywne doświadczenia z produktem mogą same wybrać się do próby badawczej. Spowoduje to zniekształcenie danych i uniemożliwi prawdziwą prezentację doświadczeń konsumentów i klientów.

• Niedostateczne pokrycie

Niedostateczne pokrycie jest powszechnym rodzajem błędu próbkowania i zdarza się, gdy niektóre zmienne w populacji są słabo reprezentowane lub nie są reprezentowane w badanej próbie. Jedną z powszechnych przyczyn niedostatecznego pokrycia jest wygodny dobór próby; to jest kiedy zbierasz tylko próbki danych ze źródeł, które są łatwo dostępne.

Aby uzyskać najlepsze wyniki z badania, musisz mieć uczciwą prezentację próbek danych z populacji badawczej. Oznacza to, że musisz być gotów przejść dodatkową milę i uzyskać dane, które są potrzebne do uzyskania ważnych wyników badań.

Gdy polegasz tylko na próbkach danych, które możesz łatwo znaleźć, istnieje duża szansa, że możesz przegapić pewne ważne informacje, które mogą znacząco zmienić twoje ustalenia. The Literary Digest Poll z 1936 roku jest prawdopodobnie najbardziej znanym przykładem niedostatecznego pokrycia.

• Non-response Bias

Non-response to niezdolność części badanej populacji do wzięcia udziału w badaniu z powodu czynnika, który sprawia, że różnią się oni znacznie od reszty populacji. Może być również określany mianem participation bias.

Są różne powody występowania błędu braku odpowiedzi w badaniach systematycznych. Na przykład, jeśli w badaniu są źle skonstruowane pytania lub ankieta jest źle skonstruowana, może to być bardzo niekorzystne dla części badanej populacji.

Jeśli w swojej ankiecie wymagasz podania wrażliwych informacji, możesz odnotować wysoki poziom błędu braku odpowiedzi. Wielu respondentów może nie być chętnych do podawania informacji, które uważają za osobiste, takich jak informacje o życiu rodzinnym, preferencjach seksualnych czy finansach.

Na przykład, w badaniu dotyczącym technik baletowych odnotujemy brak odpowiedzi od osób, które nie mają żadnej wiedzy lub zainteresowania baletem, a nawet tańcem. Aby uniknąć błędu braku odpowiedzi, upewnij się, że Twoja ankieta jest dobrze zaprojektowana, zawiera właściwe pytania i jest skierowana do właściwej grupy odbiorców.

• Survivorship

Survivorship lub survivor bias występuje wtedy, gdy ignorujesz zmienne badawcze, którym nie udało się przejść naturalnego lub nienaturalnego procesu selekcji, podczas gdy zwracasz uwagę na zmienne, którym się udało. Jest to często postrzegane jako błąd logiczny, który ignoruje pewnych członków badanej populacji z powodu braku widoczności.

Na przykład, przeprowadzając badanie dotyczące wyników biznesowych w danej branży, można zignorować upadłe organizacje, które już nie istnieją. Kiedy to zrobisz, Twoje wyniki mogą mieć bardzo pozytywną perspektywę, która nie jest prawdziwym odzwierciedleniem tego, co jest możliwe do uzyskania w branży.

Wiele badań ma tendencję do ignorowania opowieści o zapomnianych porażkach w kontekście badawczym. Co ciekawe, zjawisko survivorship bias wykracza poza badania i studia. Jako ludzie w codziennym życiu, mamy tendencję do skupiania się na tych, którzy przeżyli, ignorowania porażek i zakładania, że nasz sukces opowiada całą historię.

• Healthy User

Ten rodzaj błędu próbkowania jest powszechny w medycynie i badaniach epidemiologicznych. Healthy user sampling bias oznacza po prostu, że osoby, które zgłaszają się na ochotnika do badań medycznych i klinicznych są często dalekie od tego, co można uzyskać w populacji ogólnej.

Wiele razy osoby te są zdrowsze i bardziej aktywne niż inne osoby w badanej populacji. W rezultacie badane są osoby, które są wystarczająco zdrowe, aby podjąć aktywność, a nie osoby, które podjęłyby aktywność, gdyby były wystarczająco zdrowe.

Gdy występuje efekt zdrowego użytkownika, wyniki badań nie mogą być zastosowane do reszty populacji. Jednym ze sposobów zwalczania efektu zdrowego użytkownika jest zachęcanie różnych osób z badanej populacji do udziału w badaniu.

• Pre-screening lub uprzedzenia reklamowe

Pre-screening lub uprzedzenia reklamowe mają miejsce, gdy proces selekcji zastosowany w badaniu skutkuje próbką, która jest słabą reprezentacją populacji. Czasami kryteria selekcji w badaniu mogą zniechęcać niektóre grupy do wzięcia udziału w badaniu.

Mimo że mogą istnieć dobre powody, aby zdecydować się na wstępną selekcję uczestników badania, może to znacznie zniekształcić proces badawczy i ostatecznie wyniki badania. Dzieje się tak dlatego, że możesz w końcu wybrać uczestników, którzy mają podobne cechy, co wpłynie na wyniki.

Sampling Bias w badaniach

W badaniach, metoda doboru próby jest stronnicza, jeśli faworyzuje jedne wyniki badań nad innymi. Jak już wspomnieliśmy wcześniej, stronniczość w badaniach jest w dużej mierze niezamierzona i może wystąpić nawet przy losowym doborze próby. Nie oznacza to jednak, że nie można jej uniknąć.

Aby zmniejszyć tendencyjność doboru próby w badaniach, należy ograniczyć swój osąd i starać się unikać prób losowych. Ponadto, należy określić zmienne badawcze i zdefiniować grupę docelową tak dokładnie, jak to możliwe.

Przykład błędu doboru próby w badaniach

Aby dowiedzieć się o apatii wyborców w danym regionie, organizacja postanawia przeprowadzić badania, aby dowiedzieć się dlaczego ludzie nie głosują. Aby zebrać wymagane dane, badacz postanawia przeprowadzić ankietę w jednym z najdroższych centrów handlowych w regionie.

Ta metoda próbkowania już wyklucza różne zestawy ludzi w regionie, którzy są uprawnieni do głosowania. Na przykład, wyklucza osoby, które nie mogą sobie pozwolić na zakupy w centrum handlowym oraz osoby, które nawet nie byłyby w centrum handlowym, kiedy badanie jest przeprowadzane.

Dane, które wynikają z wygodnego doboru próby, jak widzimy tutaj, są niedokładną reprezentacją myśli i doświadczeń większej populacji z apatią wyborczą. W związku z tym, wyniki tego badania będą obarczone dużym błędem i nie mogą być uznane za ważne.

Sampling Bias w psychologii

Badania i próby kliniczne w psychologii mogą być dotknięte przez różne rodzaje błędu doboru próby; szczególnie błąd użytkownika i błąd autoselekcji. Kiedy tak się dzieje, wewnętrzna prawidłowość procesu jest poważnie naruszona i może prowadzić do wielu błędów.

Aby zmniejszyć błąd doboru próby w psychologii, należy pracować nad zbieraniem danych z dobrze zróżnicowanej populacji badawczej. Można stworzyć operat losowania, czyli listę osób, od których będą zbierane dane, a następnie dopasować operat losowania do populacji docelowej tak dokładnie, jak to możliwe.

Przykład błędu doboru próby w psychologii

Rozważmy badanie, którego celem jest zrozumienie zdrowia psychicznego osób w określonej grupie. Aby zebrać potrzebne dane, badacz prosi osoby o zgłoszenie się na ochotnika do udziału w badaniu.

Ta akcja może prowadzić do zdrowia użytkownika stronniczość gdzie ludzie, którzy wolontariusze są jednostki z dobrym lub wielkim zdrowia psychicznego. W związku z tym, wyniki tego badania mogą nie być dokładną reprezentacją tego, co jest możliwe do uzyskania w społeczności.

Skłonność do próbkowania w ankietach

Twój projekt ankiety może spowodować skośność próbkowania tak samo jak rodzaj pytań, które wymieniasz w swojej ankiecie. Czasami Twoja ankieta może być skonstruowana w taki sposób, że może sprzyjać lub nie sprzyjać zbieraniu danych od pewnych grup ludzi lub osób w pewnych warunkach.

Coś tak podstawowego jak rodzaj języka użytego w ankiecie może automatycznie wykluczyć dużą liczbę osób z Twojej populacji badawczej. Na przykład, jeśli chcesz, aby ankietę wypełniły osoby niepiśmienne lub półpiśmienne, musisz sprawić, aby była ona łatwa do zrozumienia.

Przykład błędu doboru próby w ankietach

Sampling bias wkrada się do ankiet na różne sposoby. Na przykład ankieta dotycząca używania twardych narkotyków wśród nastolatków i młodych dorosłych będzie tendencyjna, jeśli wykluczy nastolatków i młodych dorosłych, którzy są biedni lub niewykształceni.

Jak uniknąć błędu doboru próby

Pierwszym sposobem na uniknięcie błędu doboru próby w badaniu jest bycie świadomym całego procesu – od wyboru metod badawczych do identyfikacji grupy docelowej i wszystkiego pomiędzy. Często błąd doboru próby wkrada się, kiedy nie poświęcasz wystarczająco dużo uwagi lub kiedy ignorujesz najdrobniejsze szczegóły w swoich badaniach.

Oto kilka innych rzeczy, które możesz zrobić:

• Unikaj wygodnego doboru próby

Bądź gotowy włożyć pracę w swoje badanie i odpowiednio pozyskiwać dane. Możesz uniknąć wygodnego doboru próby poprzez wyraźne określenie różnych grup w badanej populacji i zapewnienie, że zgromadzisz wystarczającą ilość danych od każdej z nich.

• Dowiedz się, dlaczego respondenci nie odpowiedzieli na Twoją ankietę lub kwestionariusz może dostarczyć informacji o tym, co robisz źle. Czy zadajesz niewłaściwe pytania? Wymagasz niewłaściwych informacji? A może kierujesz ankietę do niewłaściwej grupy docelowej?
  • Uczyń swoją ankietę prostą i przystępną

  Upewnij się, że Twoja ankieta jest łatwa do zrozumienia, zwięzła i bezpośrednia. Złożone ankiety ze zbyt dużą ilością pytań mogą zniechęcić respondentów i prowadzić do wysokiego wskaźnika rezygnacji z badania.

  • Jasno określ swoją grupę docelową

  Zdefiniuj populację docelową i operat losowania. Dopasuj operat losowania do populacji docelowej tak bardzo jak to możliwe, aby zmniejszyć ryzyko błędu losowania.

  • Oversampling

  Jest to metoda, która jest używana do skorygowania błędu niedostatecznego pokrycia próby. W tym przypadku należy celowo zebrać więcej danych od grup, które są słabo reprezentowane w badanej populacji.

  Po zebraniu wszystkich danych, odpowiedzi z nadpróbkowanych grup są ważone do ich oryginalnego udziału w badanej populacji, aby usunąć wszelkie formy błędu próbkowania.

  Jak zebrać bezstronną próbkę w ankietach

  Z Formplus możesz stworzyć piękne i efektywne ankiety do zbierania bezstronnych próbek danych. Formplus posiada wiele funkcji i opcji odpowiedzi, które pomogą Ci zebrać i przetworzyć bezstronne próbki danych z Twojej badanej populacji. Stwórz swoją ankietę Formplus w tych prostych krokach:

  1. Zaloguj się na swoje konto Formplus. Przejdź do pulpitu nawigacyjnego i kliknij na przycisk „Utwórz nowy formularz”.
  • Przeciągnij i upuść preferowane pola do swojego formularza z dostępnych opcji pól w kreatorze. Możesz dodać pola oceny, pola czasu danych, a nawet pola przesyłania plików, jeśli chcesz otrzymywać pliki bezpośrednio do preferowanego magazynu w chmurze.
  • Kliknij na małą, ołówkową ikonę obok każdego pola, aby przejść do zakładki opcji edycji pola. Pojawi się ona w prawym rogu kreatora formularzy.
  • Wypełnij swoje pytanie ankietowe i opcje, jeśli istnieją. Możesz również uczynić pole formularza wymaganym w tym miejscu. Po wykonaniu tych czynności zapisz zmiany.
  • Następnie zapisz swój formularz, aby uzyskać dostęp do sekcji dostosowywania konstruktora. Tutaj możesz zmienić wygląd swojego formularza, dodając logo organizacji do ankiety, zmieniając układ formularza lub wybierając nową czcionkę dla ankiety.
  • Kopiuj link do formularza i podziel się nim z respondentami. Możesz użyć jednej z wielu opcji udostępniania formularzy do administrowania ankietą, aby zebrać bezstronne odpowiedzi.

  Sampling bias jest zagrożeniem dla wiarygodności zewnętrznej w badaniach, ponieważ generalizuje Twoje wyniki na szerszą grupę ludzi, co nie powinno mieć miejsca. Nie jest to zgodne z celem systematycznego badania, ponieważ jego wyniki będą niedokładną prezentacją tego, co jest możliwe do uzyskania w kontekście badania.

  Dlatego właśnie należy unikać tendencyjności próbkowania lub ograniczać jej występowanie do niezbędnego minimum. W tym artykule pokazaliśmy Ci różne sposoby, aby upewnić się, że błąd próby nie zrujnuje Twojej ankiety. Możesz użyć Formplus, aby stworzyć ankietę bezstronną.