Typer av stickprovsbias

Stickprovsbias är en stor utmaning som kan förändra studiens resultat och påverka validiteten av alla undersökningsprocesser. Det inträffar när du inte har en rättvis eller balanserad presentation av de nödvändiga dataproverna när du utför en systematisk undersökning.

Förståelse av urvalsbias är viktigt för varje forskare eftersom det skulle hjälpa dig att undvika denna vanliga fallgrop. I den här artikeln kommer vi att diskutera olika typer av urvalsbias, förklara hur du kan undvika dem och visa dig hur du samlar in opartiska undersökningsprov med Formplus.

Vad är provtagningsbias?

Sampling bias inträffar när dataurvalet i en systematisk undersökning inte exakt representerar vad som kan erhållas i forskningsmiljön. När du samlar in data på ett sätt som gör att vissa medlemmar av den avsedda populationen har en lägre eller högre urvalssannolikhet än andra, är resultatet sampling bias.

Sampling bias är en vanlig fallgrop eftersom det många gånger sker oavsiktligt, det vill säga utan forskarens vetskap. Många gånger kan din forskningsdesign och forskningsmetodik leda till att din datainsamlingsprocess påverkas av urvalsbias och förändra forskningsresultaten.

• Självval

Som namnet antyder sker självvalsbias när individer med specifika egenskaper väljer sig själva till forskningsurvalet. När självval sker införs onormala eller oönskade förhållanden i urvalet som kan påverka hela processens validitet.

Ibland, på grund av studiens karaktär, kan individer med vissa egenskaper eller erfarenheter vara mer angelägna om att delta i den, och detta resulterar också i självval. Självselektionsbias är vanligt inom sociologi, kriminologi, psykologi, ekonomi och andra studier inom liknande områden.

Till exempel när man genomför en undersökning om produktutvärdering kan personer som har en positiv erfarenhet av produkten själv välja in sig i studiens urval. Detta kommer att snedvrida uppgifterna och förhindra en sann presentation av konsumenternas och kundernas erfarenheter.

• Undercoverage

Undercoverage är en vanlig typ av urvalsbias och det inträffar när vissa av variablerna i populationen är dåligt representerade eller inte representerade i undersökningsurvalet. En av de vanligaste orsakerna till undertäckning är bekvämlighetsurval, det vill säga när man endast samlar in dataurval från källor som är lättillgängliga.

För att få bästa möjliga resultat av din studie måste du ha en rättvis presentation av dataprover från forskningspopulationen. Detta innebär att du måste vara villig att göra det lilla extra för att få de uppgifter du behöver för att få giltiga forskningsresultat.

När du bara förlitar dig på de dataprover som du lätt kan hitta är risken stor att du missar viktig information som kan förändra dina resultat avsevärt. Literary Digest Poll från 1936 är kanske det mest kända exemplet på undercoverage.

• Non-response Bias

Non-response är oförmågan hos en del av din studiepopulation att delta i studien på grund av en faktor som gör att de skiljer sig mycket från resten av befolkningen. Det kan också kallas för deltagandebias.

Det finns olika orsaker till nonresponsbias i en systematisk undersökning. Om din undersökning till exempel har dåliga enkätfrågor eller om din undersökning är dåligt konstruerad kan det vara en stor avstängning för vissa delar av din undersökningspopulation.

Också om du begär känslig information i din undersökning kan du registrera höga fall av non-response bias. Många som svarar på enkäten kanske inte vill ge information som de anser vara personlig, t.ex. information om familjeliv, sexuella preferenser eller ekonomi.

En undersökning om balettteknik kommer till exempel att registrera bortfall av svar från personer som inte har någon kunskap om eller intresse för balett eller till och med dans. För att undvika att urvalet inte ger svar, se till att undersökningen är väl utformad, att den innehåller rätt frågor och att den riktar sig till rätt målgrupp.

• Survivorship

Survivorship eller överlevnadsbias uppstår när du ignorerar forskningsvariabler som inte lyckades ta sig förbi en naturlig eller onaturlig urvalsprocess samtidigt som du uppmärksammar de variabler som gjorde det. Det betraktas ofta som ett logiskt fel som ignorerar vissa medlemmar av studiepopulationen på grund av bristande synlighet.

Till exempel kan man när man genomför en studie om affärsresultat i en viss bransch ignorera misslyckade organisationer som inte längre existerar. När du gör detta kan dina resultat ha en mycket positiv syn, vilket inte är den sanna representationen av vad som kan uppnås i branschen.

Många studier tenderar att ignorera berättelserna om bortglömda misslyckanden i forskningssammanhang. Intressant nog sträcker sig överlevnadsbias bortom forskning och studier. När människor interagerar i vardagen tenderar vi att fokusera på överlevare, ignorera misslyckanden och anta att vår framgång berättar hela historien.

• Hälsa användare

Denna typ av sampling bias är vanlig inom medicin och epidemiologiska studier. Healthy user sampling bias innebär helt enkelt att den typ av personer som anmäler sig frivilligt till medicinsk forskning och kliniska prövningar ofta är långt ifrån vad man kan få i den allmänna befolkningen.

Många gånger är dessa personer friskare och mer aktiva än de andra individerna i studiepopulationen. Resultatet blir att man i slutändan studerar personer som är tillräckligt friska för att ägna sig åt en aktivitet snarare än personer som skulle ägna sig åt aktiviteten om de var tillräckligt friska.

När bias för friska användare inträffar kan resultaten i den studien eller forskningen inte tillämpas på resten av befolkningen. Ett sätt att bekämpa healthy user-effekten är att uppmuntra olika individer i forskningspopulationen att delta i din studie.

• Förhandsgranskning eller reklambias

Förhandsgranskning eller reklambias inträffar när den urvalsprocess som används i en studie resulterar i ett urval som är en dålig representation av populationen. Ibland kan urvalskriterierna i en studie avskräcka vissa grupper från att delta i forskningen.

Men även om det kan finnas goda skäl att välja att förhandsgranska deltagarna i en studie kan det i hög grad snedvrida undersökningsprocessen och i slutändan; dina resultat. Detta beror på att du kan komma att välja deltagare som har liknande egenskaper som kommer att påverka resultaten.

Samplingbias i forskning

I forskning är en urvalsmetod partisk om den gynnar vissa forskningsresultat framför andra. Som vi har nämnt tidigare är urvalsbias i forskning till stor del oavsiktlig och den kan uppstå även när du väljer ut stickprov slumpmässigt. Detta betyder inte att det inte kan undvikas.

För att minska urvalsbias i forskning bör du begränsa ditt omdöme och försöka undvika bekvämlighetsurval så mycket som möjligt. Identifiera också dina forskningsvariabler och definiera din målgrupp så noggrant som möjligt.

Exempel på urvalsbias i forskning

För att ta reda på hur väljarnas apati ser ut i en viss region bestämmer sig en organisation för att forska för att ta reda på varför människor inte röstar. För att samla in de nödvändiga uppgifterna beslutar forskaren att administrera en enkät i ett av de dyraste köpcentrumen i regionen.

Denna urvalsmetod utesluter redan olika grupper av röstberättigade personer i regionen. Den utesluter till exempel personer som inte har råd att handla i köpcentret samt personer som inte ens skulle befinna sig i köpcentret när undersökningen genomförs.

Den data som resulterar från bekvämlighetsurval, som vi ser här, är en felaktig representation av tankarna och erfarenheterna hos den större befolkningen med väljarapati. Därför kommer resultaten från denna forskning att vara mycket bristfälliga och kan inte betecknas som giltiga.

Samplingbias inom psykologi

Forskning och kliniska prövningar inom psykologi kan påverkas av olika typer av samplingbias; särskilt hälsobrukarbias och självvalsbias. När detta sker påverkas processens interna validitet grovt och kan resultera i flera fel.

För att minska urvalsbias inom psykologi bör man arbeta med att samla in data från en väl diversifierad forskningspopulation. Du kan skapa en urvalsram; det vill säga en lista över individer som forskningsdata kommer att samlas in från och sedan matcha urvalsramen med målpopulationen så nära som möjligt.

Exempel på urvalsbias inom psykologi

Tänk på en studie som syftar till att förstå den psykiska hälsan hos individer i en viss grupp. För att samla in de nödvändiga uppgifterna ber forskaren individer att frivilligt delta i studien.

Denna åtgärd kan leda till bias hos hälsovanor om de personer som anmäler sig frivilligt är individer med god eller mycket god psykisk hälsa. Därför är det möjligt att resultatet av denna forskning inte är en korrekt representation av vad som kan erhållas i samhället.

Urvalsbias i undersökningar

Din undersöknings utformning kan orsaka urvalsbias lika mycket som den typ av frågor du listar i din undersökning. Ibland kan din undersökning utformas på ett sätt som kan gynna eller missgynna insamling av uppgifter från vissa klasser av människor eller individer under vissa förhållanden.

Något så grundläggande som den typ av språk som används i din enkät kan automatiskt utesluta ett stort antal personer i din undersökningspopulation. Om du till exempel vill att personer som är analfabeter eller halvlitterata ska fylla i din enkät måste du se till att den är lätt att förstå.

Exempel på urvalsbias i undersökningar

Uppsättningsbias smyger sig in i undersökningar på olika sätt. En undersökning för att mäta användningen av hårda droger bland tonåringar och unga vuxna kommer till exempel att vara snedvriden om den utesluter tonåringar och unga vuxna som är fattiga eller outbildade.

Hur man undviker urvalsbias

Det första knepet för att undvika urvalsbias i din undersökning är att vara medveten om hela processen – från val av forskningsmetoder till identifiering av din målgrupp och allt däremellan. Många gånger smyger sig urvalsbias in när du inte är tillräckligt uppmärksam eller när du ignorerar de allra minsta detaljerna i din forskning.

Här är några andra saker du kan göra:

• Undervik bekvämlighetsurval

Var beredd att lägga ner arbete på din studie och källsortera data på ett adekvat sätt. Du kan undvika bekvämlighetsurval genom att tydligt kartlägga de olika grupperna i din studiepopulation och se till att du samlar in tillräckliga uppgifter från varje grupp.

• Följ upp om du inte har svarat

För att ta reda på varför människor inte svarade på din undersökning eller ditt frågeformulär kan du få en inblick i vad du kanske gör fel. Ställer du fel frågor? Begär du fel information? Eller riktar du dig till fel målgrupp?

• Gör din enkät enkel och lättillgänglig

Se till att din enkät är lätt att förstå, kortfattad och går rakt på sak. Komplexa undersökningar med för många frågor kan avskräcka respondenterna och leda till höga andelar avhopp från undersökningar.

• Du måste tydligt definiera din målgrupp

Det är viktigt att definiera en målpopulation och en urvalsram. Matcha urvalsramen med målpopulationen så mycket som möjligt för att minska risken för urvalsbias.

• Oversampling

Detta är en metod som används för att korrigera undercoverage sampling bias. Här samlar du medvetet in fler uppgifter från grupper som är svagt representerade i din undersökningspopulation.

Efter att ha samlat in alla data viktas svaren från grupper med översampling till deras ursprungliga andel av undersökningspopulationen för att ta bort alla former av urvalsbias.

Hur man samlar in opartiska urval i undersökningar

Med Formplus kan du skapa vackra och effektiva undersökningar för att samla in opartiska dataurval. Formplus har många funktioner och svarsalternativ i fält som hjälper dig att samla in och bearbeta opartiska dataprover från din studiepopulation. Skapa din Formplus-enkät i dessa enkla steg:

1. Logga in på ditt Formplus-konto. Gå till instrumentpanelen och klicka på knappen ”skapa ett nytt formulär”.

• Släpp önskade fält till ditt formulär från de tillgängliga fältalternativen i byggaren. Du kan lägga till betygsfält, datatidsfält eller till och med filuppladdningsfält om du vill ta emot filer direkt till din föredragna molnlagring.
• Klicka på den lilla pennliknande ikonen bredvid varje fält för att komma åt fliken med fältredigeringsalternativ. Denna kommer att dyka upp i det högra hörnet av formulärbyggaren.

• Fyll in din enkätfråga och eventuella alternativ. Du kan också göra formulärfältet obligatoriskt här. När du har gjort detta sparar du ändringarna.
• Nästan sparar du ditt formulär för att få tillgång till anpassningsavsnittet i byggaren. Här kan du justera formulärets utseende genom att lägga till organisationens logotyp i enkäten, ändra formulärets layout eller välja ett nytt typsnitt för din enkät.

• Kopiera länken till formuläret och dela den med respondenterna. Du kan använda något av våra flera alternativ för delning av formulär för att administrera din enkät och samla in opartiska svar.

Sampling bias är ett hot mot extern validitet i forskning eftersom det generaliserar dina resultat till en bredare grupp människor; vilket inte bör vara fallet. Detta motverkar syftet med din systematiska undersökning eftersom resultaten kommer att vara felaktiga presentationer av vad som kan uppnås i forskningssammanhanget.

Detta är anledningen till att du bör undvika provtagningsbias eller begränsa dess förekomst till ett minimum. I den här artikeln har vi visat dig olika sätt att se till att urvalsbias inte förstör din undersökning. Du kan använda Formplus för att skapa enkäter för obundet urval.