Bias Seleksi: Apa itu, bagaimana menghindarinya + dampak praktis

Peneliti mungkin memerlukan bantuan dengan temuan yang tidak sesuai dengan realitas masyarakat sasaran. Ada banyak penyebab, tetapi salah satu yang paling penting adalah bias seleksi. Itu terjadi ketika sampel penelitian perlu secara akurat mewakili populasi yang diminati, sehingga menghasilkan variasi dalam hasil penelitian.

Memahami bias seleksi, dampak praktisnya, dan cara terbaik untuk menghindarinya akan membantu Anda mengatasi dampaknya. Semua yang perlu Anda ketahui tentang cara meningkatkan proses pengumpulan data Anda akan dibahas dalam posting ini.

Apa itu bias seleksi?

Bias pemilihan mengacu pada kesalahan eksperimental yang mengarah pada representasi sampel penelitian Anda yang tidak akurat. Ini muncul ketika kumpulan peserta atau data tidak mewakili kelompok sasaran.

Penyebab signifikan dari bias seleksi adalah ketika peneliti gagal mempertimbangkan karakteristik subkelompok. Hal ini menyebabkan disparitas yang mendasar antara variabel data sampel dengan populasi penelitian yang sebenarnya.

Bias seleksi muncul dalam penelitian karena beberapa alasan. Jika peneliti memilih populasi sampel dengan menggunakan kriteria yang salah, mereka mungkin menemukan banyak contoh bias ini. Hal ini juga dapat terjadi karena unsur-unsur yang mempengaruhi kesediaan relawan studi untuk terus berpartisipasi.

Apa saja jenis bias seleksi dalam penelitian?

Beberapa jenis bias seleksi dapat terjadi pada berbagai titik dalam proses penelitian. Berikut ini adalah beberapa di antaranya:

• Bias sampel

Bias sampel adalah bentuk bias seleksi yang disebabkan oleh pengambilan sampel populasi non-acak. Itu terjadi ketika subset tertentu dikeluarkan dari sampel penelitian, yang mengarah ke representasi subkelompok yang tidak akurat dalam populasi sampel.

Misalnya, bayangkan Anda sedang meneliti prevalensi penyakit jantung di daerah Anda. Untuk mengumpulkan data, Anda memutuskan untuk melakukan wawancara dengan pembeli di pusat perbelanjaan.

Strategi ini tidak termasuk pasien rawat inap dan penyakit jantung. Sampel Anda bias karena banyak orang tidak hadir di pusat perbelanjaan itu tetapi tinggal di rumah atau rumah sakit mereka.

• Bias pemilihan sendiri

Bias seleksi diri juga dikenal sebagai bias sukarela. Ini muncul ketika kualitas orang-orang yang secara sukarela berpartisipasi dalam penelitian penting untuk tujuan penyelidikan.

Seleksi sendiri menyebabkan data bias jika kelompok sampel terdiri dari sukarelawan daripada populasi target yang ideal. Kemungkinan besar peneliti akan mendapatkan hasil yang bias.

Misalnya, penggemar pro-oto mungkin berpartisipasi dalam studi yang meneliti persepsi mobil baru yang memasuki pasar sasaran karena mereka melihat diri mereka sebagai ahli di bidangnya.

Karena bias pemilihan sendiri, mereka dapat merespons secara tidak tepat atau memberikan lebih banyak informasi yang tidak diminta.

• Bias nonrespons

Bias nonresponse terjadi ketika orang tidak menjawab survei atau berpartisipasi dalam proyek penelitian. Ini sering terjadi dalam penelitian survei ketika peserta tidak memiliki kemampuan yang sesuai, kekurangan waktu, atau merasa bersalah atau malu tentang topik tersebut.

Misalnya, Peneliti tertarik pada bagaimana ilmuwan komputer melihat perangkat lunak baru. Mereka melakukan survei dan menemukan banyak ilmuwan komputer tidak merespons atau menyelesaikannya.

Peneliti menemukan bahwa responden percaya perangkat lunak yang sangat baik dan berkualitas tinggi setelah menerima data. Namun, mereka menemukan bahwa mereka menerima kritik yang tidak menyenangkan setelah merilis perangkat lunak baru ke populasi penuh ilmuwan komputer.

Peserta survei adalah ilmuwan komputer tingkat pemula yang tidak dapat menemukan kelemahan program. Responden survei tidak mencerminkan populasi ilmuwan komputer yang lebih signifikan. Oleh karena itu hasilnya tidak akurat.

• Bias bertahan hidup

Bias bertahan hidup terjadi ketika seorang peneliti memasukkan variabel ke dalam kontes penyaringan dan memilih mereka yang berhasil menyelesaikan prosedur. Metode seleksi awal ini menghilangkan variabel yang gagal karena kurangnya visibilitas.

Bias bertahan hidup berfokus pada faktor yang paling berhasil, bahkan jika mereka tidak memiliki data yang relevan. Ini dapat mengubah hasil penelitian Anda dan mengarah pada pandangan positif yang tidak perlu yang tidak mencerminkan kenyataan.

Misalkan Anda sedang meneliti variabel keberhasilan wirausaha. Kebanyakan pengusaha terkenal tidak menyelesaikan kuliah. Bisa jadi membuat Anda beranggapan bahwa meninggalkan kuliah dengan konsep yang kuat sudah cukup untuk memulai karir. Tapi mayoritas putus sekolah tidak berakhir kaya.

Kenyataannya, lebih banyak orang putus kuliah untuk memulai bisnis yang gagal. Dalam contoh ini, bias bertahan hidup terjadi ketika Anda hanya memperhatikan siswa putus sekolah yang berhasil dan mengabaikan sebagian besar siswa putus sekolah yang gagal.

• Bias gesekan

Bias gesekan terjadi ketika beberapa responden survei drop out saat masih dilakukan. Akibatnya, ada banyak hal yang tidak diketahui dalam temuan penelitian Anda, yang menurunkan kualitas kesimpulan.

Sebagian besar waktu, peneliti mencari tren di antara variabel drop-out. Jika Anda dapat mengidentifikasi kecenderungan ini, Anda mungkin dapat menentukan mengapa responden tiba-tiba meninggalkan survei Anda dan mengambil tindakan yang tepat.

• Ingat bias

Recall bias terjadi ketika beberapa anggota sampel berjuang untuk mengingat informasi penting, yang berdampak pada proses penelitian Anda. Itu terjadi ketika peneliti menolak apa yang ada di depan mereka dan malah melihat apa yang ingin mereka lihat.

Anda akan mendapatkan hasil yang bias jika Anda hanya mensurvei mereka yang telah melihat film baru. Mereka yang telah melihatnya akan mengatakan bahwa mereka menyukainya, sementara mereka yang belum melihatnya akan mengatakan bahwa mereka tidak menyukainya. Hal ini karena orang yang menyukai film lebih bersedia mendiskusikannya daripada yang tidak.

• Bias penyamaran

Bias undercoverage muncul ketika sampel yang representatif diambil dari proporsi yang lebih kecil dari populasi target. Survei online sangat rentan terhadap bias undercoverage.

Dalam survei online tentang kesehatan yang dilaporkan sendiri, katakanlah Anda berfokus pada perilaku minum dan merokok yang berlebihan. Meskipun, karena cara Anda melakukan survei, Anda sengaja mengecualikan orang yang tidak menggunakan internet.

Dengan cara ini, individu yang lebih tua dan kurang berpendidikan tidak dimasukkan dalam sampel Anda. Karena pengguna internet dan non-pengguna berbeda secara signifikan, Anda tidak dapat menarik hasil yang dapat diandalkan dari survei online Anda.

Apa dampak dari bias seleksi?

Selalu ada kemungkinan kesalahan acak atau sistematis dalam penelitian yang membahayakan keandalan hasil penelitian. Bias seleksi dapat memiliki berbagai dampak, dan seringkali sulit untuk mengatakan seberapa signifikan atau ke arah mana efek tersebut. Dampak tersebut dapat menimbulkan beberapa masalah bagi bisnis, antara lain sebagai berikut:

• Risiko kehilangan pendapatan dan reputasi

Untuk perencanaan dan strategi bisnis, wawasan yang diperoleh dari sampel yang tidak representatif secara signifikan kurang membantu karena tidak sesuai dengan populasi sasaran. Ada risiko kehilangan uang dan reputasi jika keputusan bisnis didasarkan pada temuan ini.

• Mempengaruhi validitas eksternal analisis

Penelitian menjadi kurang dapat dipercaya akibat data yang tidak akurat. Oleh karena itu, validitas eksternal analisis berkompromi karena sampel yang bias.

• Mengarah ke keputusan bisnis yang tidak tepat

Jika hasil akhir bias dan tidak mewakili topik, tidak aman untuk mengandalkan temuan studi saat membuat keputusan bisnis yang penting.

Bagaimana cara menghindari bias seleksi?

Ada kemungkinan besar Anda memengaruhi hasil survei Anda melalui bias seleksi. Tinjau saran berikut untuk membantu Anda menghindari bias pemilihan:

Selama desain survei

Cobalah beberapa saran ini untuk menghindari bias seleksi saat Anda mengembangkan struktur untuk survei Anda:

• Pastikan bahwa tujuan survei Anda jelas.
• Tentukan standar yang harus dipenuhi untuk audiens yang Anda tuju.
• Berikan kesempatan yang adil kepada setiap peserta yang mungkin untuk mengambil bagian dalam survei.

Selama pengambilan sampel

Pertimbangkan untuk menerapkan beberapa strategi ini selama proses pemilihan sampel:

• Saat menggunakan pengambilan sampel acak dalam proses Anda, pastikan pengacakan yang tepat.
• Pastikan daftar peserta Anda mutakhir dan secara akurat mewakili audiens yang dituju.
• Pastikan bahwa subkelompok mewakili populasi secara keseluruhan dan berbagi faktor-faktor penting.

Selama evaluasi

Saat melalui proses evaluasi dan validasi, Anda perlu memikirkan untuk menerapkan beberapa ide ini untuk menghindari bias seleksi:

• Jika Anda ingin memastikan bahwa pemilihan sampel, prosedur, dan pengumpulan data Anda bebas dari bias, meminta peneliti kedua memeriksa punggung Anda adalah ide yang bagus.
• Terapkan teknologi untuk memantau bagaimana data berubah sehingga Anda dapat mengidentifikasi hasil yang tidak diharapkan dan menyelidiki dengan cepat untuk memperbaiki atau menghindari data yang tidak akurat.
• Periksa tren data penelitian dasar sebelumnya untuk memverifikasi apakah penelitian Anda berada di jalur yang benar untuk validitas internal yang kuat.
• Undang orang yang tidak menjawab survei ke survei tambahan. Putaran kedua mungkin menghasilkan lebih banyak suara untuk pemahaman yang lebih jelas tentang temuan tersebut.

Kesimpulan

Memahami bias seleksi, jenisnya, dan bagaimana hal itu memengaruhi hasil penelitian adalah langkah awal dalam menanganinya. Kami telah menemukan data penting yang akan membantu dalam mengidentifikasinya dan berupaya mengurangi dampaknya seminimal mungkin. Anda dapat menghindari bias seleksi dengan menggunakan QuestionPro untuk mengumpulkan data penelitian yang andal.

Berbagai situasi dapat mengakibatkan bias seleksi, seperti ketika sampel non-netral digabungkan dengan masalah sistem. Alat penelitian tingkat perusahaan untuk digunakan dalam penelitian dan mengubah pengalaman adalah rangkaian penelitian QuestionPro.

Rangkaian penelitian QuestionPro menyediakan template survei berdasarkan penelitian profesional, sehingga lebih mudah untuk mengembangkan survei. Pelajari lebih lanjut tentang survei dan mulai dengan perangkat lunak survei kami dengan membuat akun gratis.

PELAJARI LEBIH LANJUT UJI COBA GRATIS