Błąd wyboru: co to jest, jak tego uniknąć + praktyczny wpływ

Badacze mogą potrzebować pomocy przy odkryciach, które nie pasują do realiów społeczności docelowej. Istnieje wiele przyczyn, ale jedną z najważniejszych jest błąd selekcji. Występuje, gdy próba badawcza musi dokładnie reprezentować interesującą populację, co powoduje różnice w wynikach badań.

Zrozumienie błędu selekcji, jego praktycznych skutków i najlepszych sposobów jego unikania pomoże ci uporać się z jego skutkami. Wszystko, co musisz wiedzieć o tym, jak usprawnić proces zbierania danych, zostanie omówione w tym poście.

Co to jest błąd selekcji?

Błąd selekcji odnosi się do błędów eksperymentalnych, które prowadzą do niedokładnej reprezentacji Twojej próby badawczej. Powstaje, gdy pula uczestników lub dane nie reprezentują grupy docelowej.

Istotną przyczyną błędu selekcji jest to, że badacz nie bierze pod uwagę cech podgrupy. Powoduje to fundamentalne rozbieżności między zmiennymi danych próby a rzeczywistą populacją badawczą.

Błąd selekcji pojawia się w badaniach z kilku powodów. Jeśli badacz dobierze populację próby na podstawie błędnych kryteriów, może znaleźć liczne przykłady tego błędu. Może się to również zdarzyć z powodu elementów, które wpływają na chęć ochotników do dalszego uczestnictwa.

Jakie są rodzaje błędu selekcji w badaniach?

W różnych momentach procesu badawczego może wystąpić kilka rodzajów błędu selekcji. Oto niektóre z nich:

• Błąd próbkowania

Błąd próbkowania jest formą błędu selekcji wywołanego przez nielosowe próbkowanie populacji. Występuje, gdy określone podzbiory są usuwane z próby badawczej, co prowadzi do niedokładnej reprezentacji podgrup w populacji próby.

Na przykład wyobraź sobie, że badasz częstość występowania chorób serca w Twojej okolicy. Aby zebrać dane, decydujesz się przeprowadzić wywiady z kupującymi w centrum handlowym.

Strategia ta wyklucza pacjentów hospitalizowanych i chorych na serce. Twoja próba jest stronnicza, ponieważ wiele osób nie jest obecnych w tym centrum handlowym, ale przebywa w swoich domach lub szpitalach.

• Błąd samoselekcji

Tendencja do samoselekcji jest również znana jako stronniczość ochotników. Dzieje się tak, gdy cechy osób, które dobrowolnie uczestniczą w badaniu, są ważne dla celów badania.

Samodzielna selekcja powoduje stronnicze dane, jeśli próbka składa się z ochotników, a nie idealnej populacji docelowej. Jest całkiem prawdopodobne, że naukowcy uzyskają stronnicze wyniki.

Na przykład fan pro-auto może wziąć udział w badaniu, które analizuje postrzeganie nowego samochodu wchodzącego na rynek docelowy, ponieważ postrzega siebie jako ekspertów w tej dziedzinie.

Ze względu na stronniczość samoselekcji mogli reagować niewłaściwie lub dostarczać więcej informacji, o które nie prosili.

• Błąd braku odpowiedzi

Błąd braku odpowiedzi ma miejsce, gdy ludzie nie odpowiadają na ankietę lub nie biorą udziału w projekcie badawczym. Często zdarza się to w badaniach sondażowych, gdy uczestnikom brakuje odpowiednich umiejętności, brakuje czasu lub mają poczucie winy lub wstydu z powodu danego tematu.

Na przykład badacze są zainteresowani tym, jak informatycy postrzegają nowe oprogramowanie. Przeprowadzili ankietę i odkryli, że wielu informatyków nie odpowiedziało lub nie skończyło.

Badacze stwierdzili, że respondenci uważają, że oprogramowanie jest doskonałe i wysokiej jakości po otrzymaniu danych. Odkrywają jednak, że po udostępnieniu nowego oprogramowania pełnej populacji informatyków spotykają się głównie z nieprzychylną krytyką.

Uczestnicy ankiety byli początkującymi informatykami, którzy nie potrafili dostrzec wad programu. Respondenci ankiety nie odzwierciedlali bardziej znaczącej populacji informatyków. Stąd wyniki były niedokładne.

• Błąd przeżywalności

Błąd przeżywalności występuje, gdy badacz poddaje zmienne konkursowi przesiewowemu i wybiera tych, którzy pomyślnie ukończą procedurę. Ta metoda wstępnej selekcji eliminuje zmienne, które nie powiodły się z powodu ich braku widoczności.

Tendencja do przeżycia skupia się na najbardziej udanych czynnikach, nawet jeśli nie mają odpowiednich danych. Może zmienić wyniki twoich badań i prowadzić do niepotrzebnie pozytywnych poglądów, które nie odzwierciedlają rzeczywistości.

Załóżmy, że badasz zmienne sukcesu przedsiębiorcy. Najsłynniejsi przedsiębiorcy nie ukończyli studiów. To może sprawić, że założysz, że opuszczenie college'u z mocną koncepcją wystarczy, aby rozpocząć karierę. Ale większość osób, które porzuciły studia, nie jest bogata.

W rzeczywistości o wiele więcej osób porzuciło studia, aby rozpocząć nieudane biznesy. W tym przykładzie błąd dotyczący przetrwania występuje, gdy zwracasz uwagę tylko na tych, którym się powiodło, i ignorujesz zdecydowaną większość tych, którym się nie powiodło.

• Odchylenie od ścierania

Tendencja do attrition pojawia się, gdy niektórzy respondenci rezygnują z badania, gdy jest ono nadal prowadzone. W rezultacie w Twoich wynikach badań jest wiele niewiadomych, co obniża jakość wniosków.

Przez większość czasu badacz szuka trendów wśród zmiennych drop-out. Jeśli potrafisz zidentyfikować te tendencje, możesz określić, dlaczego respondenci nagle opuścili ankietę i podjąć odpowiednie działania.

• Przypomnij sobie stronniczość

Błąd przypominania ma miejsce, gdy niektórzy członkowie próby mają trudności z przypomnieniem sobie kluczowych informacji, które wpływają na proces badawczy. Dzieje się tak, gdy badacze odrzucają to, co przed nimi, i zamiast tego widzą to, co chcą zobaczyć.

Otrzymasz nieobiektywny wynik, jeśli tylko przejrzysz tych, którzy widzieli nowy film. Ci, którzy to widzieli, powiedzą, że to kochali, a ci, którzy tego nie widzieli, powiedzą, że nie. Dzieje się tak dlatego, że ludzie, którym film się podoba, chętniej o nim dyskutują niż ci, którym się nie podoba.

• Błąd niepełnego pokrycia

Błąd niedostatecznego pokrycia powstaje, gdy reprezentatywna próba pochodzi z mniejszej części populacji docelowej. Ankiety internetowe są szczególnie podatne na stronniczość niepełnego pokrycia.

W ankiecie internetowej na temat samodzielnego zgłaszania stanu zdrowia załóżmy, że koncentrujesz się na nadmiernych zachowaniach związanych z piciem i paleniem. Jednak ze względu na swój sposób przeprowadzania ankiety celowo wykluczasz osoby, które nie korzystają z internetu.

W ten sposób starsze i mniej wykształcone osoby są pomijane w próbce. Ponieważ internauci i nie-użytkownicy znacznie się różnią, nie możesz uzyskać wiarygodnych wyników z ankiety online.

Jakie są skutki błędu selekcji?

Zawsze istnieje możliwość wystąpienia przypadkowych lub systematycznych błędów w badaniach, które podważają wiarygodność wyników badań. Tendencja do selekcji może mieć różne skutki i często trudno jest powiedzieć, jak znaczące lub w jakim kierunku są te efekty. Skutki mogą prowadzić do kilku problemów dla firm, w tym następujących:

• Ryzyko utraty przychodów i reputacji

W przypadku planowania i strategii biznesowej spostrzeżenia uzyskane z niereprezentatywnych próbek są znacznie mniej przydatne, ponieważ nie są zgodne z populacją docelową. Istnieje ryzyko utraty pieniędzy i reputacji, jeśli decyzje biznesowe opierają się na tych ustaleniach.

• Wpływa na trafność zewnętrzną analizy

Badania stają się mniej wiarygodne w wyniku niedokładnych danych. W związku z tym ważność zewnętrzna analizy naraża na szwank ze względu na stronniczą próbę.

• Prowadzi do niewłaściwych decyzji biznesowych

Jeśli wyniki końcowe są stronnicze i niereprezentatywne dla tematu, nie jest bezpiecznie polegać na wynikach badania przy podejmowaniu ważnych decyzji biznesowych.

Jak uniknąć błędu selekcji?

Istnieje duże prawdopodobieństwo, że wpłynęło to na wyniki ankiety poprzez błąd selekcji. Zapoznaj się z poniższymi radami, które pomogą Ci uniknąć błędu w wyborze:

Podczas projektowania ankiety

Wypróbuj niektóre z tych sugestii, aby uniknąć błędu selekcji podczas opracowywania struktury ankiety:

• Upewnij się, że cele ankiety są widoczne.
• Określ standardy, które powinny być spełnione dla zamierzonych odbiorców.
• Zapewnij każdemu możliwemu uczestnikowi równe szanse wzięcia udziału w ankiecie.

Podczas pobierania próbek

Rozważ zastosowanie niektórych z tych strategii w praktyce podczas procesu doboru próbek:

• Stosując losowe pobieranie próbek w swoich procesach, zapewnij odpowiednią randomizację.
• Upewnij się, że Twoja lista uczestników jest aktualna i dokładnie reprezentuje zamierzonych odbiorców.
• Upewnij się, że podgrupy reprezentują populację jako całość i dzielą najważniejsze czynniki.

Podczas oceny

Przechodząc przez proces oceny i walidacji, należy pomyśleć o wprowadzeniu niektórych z tych pomysłów w życie, aby uniknąć błędu selekcji:

• Jeśli chcesz mieć pewność, że dobór próbki, procedura i zbieranie danych są wolne od stronniczości, dobrym pomysłem jest zajrzenie przez drugiego badacza przez plecy.
• Zastosuj technologię do monitorowania zmian danych, aby zidentyfikować nieoczekiwane wyniki i szybko zbadać, aby naprawić lub uniknąć niedokładnych danych.
• Sprawdź poprzednie trendy w podstawowych badaniach naukowych, aby sprawdzić, czy Twoje badania są na dobrej drodze do silnej wewnętrznej wiarygodności.
• Zaproś osoby, które nie odpowiedziały na ankietę do dodatkowej. Druga runda może przynieść więcej głosów za lepsze zrozumienie ustaleń.

Wniosek

Zrozumienie błędu selekcji, jego rodzajów i tego, jak wpływa na wyniki badań, jest pierwszym krokiem w pracy z nim. Odkryliśmy kluczowe dane, które pomogą w jego identyfikacji i pracy nad ograniczeniem jego skutków do minimum. Możesz uniknąć błędu selekcji, używając QuestionPro do zbierania wiarygodnych danych badawczych.

Różne sytuacje mogą powodować błąd selekcji, na przykład gdy nieneutralne próbki są połączone z problemami systemowymi. Narzędziem badawczym klasy korporacyjnej do wykorzystania w badaniach i zmianach doświadczeń jest pakiet badawczy QuestionPro.

Pakiet badawczy QuestionPro zapewnia szablony ankiet oparte na profesjonalnych badaniach, ułatwiając tworzenie ankiet. Dowiedz się więcej o ankietach i zacznij korzystać z naszego oprogramowania ankietowego, tworząc bezpłatne konto.

DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ BEZPŁATNA PRÓBA