Смещение выбора: что это такое, как его избежать + практическое значение

Исследователям может понадобиться помощь с выводами, которые не соответствуют реалиям целевого сообщества. Причин много, но одной из самых важных является предвзятость выбора. Это происходит, когда исследуемая выборка должна точно представлять интересующую группу населения, что приводит к различиям в результатах исследования.

Понимание систематической ошибки отбора, ее практических последствий и лучших способов избежать ее поможет вам справиться с ее последствиями. Все, что вам нужно знать о том, как улучшить процесс сбора данных, будет рассмотрено в этом посте.

Что такое предвзятость выбора?

Смещение отбора относится к экспериментальным ошибкам, которые приводят к неточному представлению вашей исследовательской выборки. Он возникает, когда пул участников или данные не представляют целевую группу.

Серьезной причиной систематической ошибки отбора является то, что исследователь не учитывает характеристики подгруппы. Это вызывает фундаментальные несоответствия между переменными выборочных данных и фактической исследовательской популяцией.

Ошибка отбора возникает в исследованиях по нескольким причинам. Если исследователь выбирает выборку, используя неправильные критерии, он может найти множество примеров такого смещения. Это также может произойти из-за элементов, влияющих на желание добровольцев продолжать участие.

Каковы типы систематической ошибки отбора в исследованиях?

На разных этапах исследовательского процесса могут возникать несколько типов систематической ошибки отбора. Вот некоторые из них:

• Систематическая ошибка выборки

Систематическая ошибка выборки — это форма систематической ошибки выборки, вызванная неслучайной выборкой населения. Это происходит, когда из исследовательской выборки удаляются определенные подмножества, что приводит к неточному представлению подгрупп в выборке.

Например, представьте, что вы изучаете распространенность сердечно-сосудистых заболеваний в вашем районе. Для сбора данных вы решаете провести опрос покупателей в торговом центре.

Эта стратегия исключает госпитализированных пациентов и пациентов с сердечными заболеваниями. Ваша выборка необъективна, потому что многие люди не находятся в этом торговом центре, а остаются дома или в больницах.

• Предвзятость самоотбора

Предвзятость самоотбора также известна как предвзятость добровольцев. Это возникает, когда качества людей, которые добровольно участвуют в исследовании, важны для целей исследования.

Самоотбор приводит к искажению данных, если выборочная группа состоит из добровольцев, а не из идеальной целевой группы. Вполне вероятно, что исследователи получат предвзятые результаты.

Например, профессиональный автомобильный фанат может принять участие в исследовании, в котором изучается восприятие нового автомобиля, выходящего на целевой рынок, поскольку он считает себя экспертом в этой области.

Из-за предвзятости самоотбора они могли ответить неадекватно или предоставить больше информации, о которой не просили.

• Систематическая ошибка неответов

Предвзятость из-за отсутствия ответов возникает, когда люди не отвечают на опрос или не участвуют в исследовательском проекте. В опросных исследованиях часто случается, когда у участников нет соответствующих способностей, не хватает времени или они испытывают чувство вины или стыда по поводу темы.

Например, исследователей интересует, как ученые-компьютерщики рассматривают новую часть программного обеспечения. Они провели опрос и обнаружили, что многие компьютерщики не ответили или не закончили.

Исследователи обнаружили, что респонденты считают программное обеспечение отличным и качественным после получения данных. Однако они обнаруживают, что получают в основном неблагоприятную критику после выпуска нового программного обеспечения для всех специалистов по информатике.

Участниками опроса были компьютерщики начального уровня, которые не могли обнаружить недостатки в программах. Респонденты опроса не отражали более значительную группу специалистов по информатике. Поэтому результаты были неточными.

• Предвзятость выжившего

Систематическая ошибка выжившего возникает, когда исследователь подвергает переменные конкурсному отбору и выбирает тех, кто успешно завершил процедуру. Этот метод предварительного выбора устраняет неудачные переменные из-за их недостаточной видимости.

Систематическая ошибка выжившего фокусируется на наиболее успешных факторах, даже если у них нет соответствующих данных. Это может изменить результаты ваших исследований и привести к излишне положительным взглядам, не отражающим реальность.

Предположим, вы изучаете переменные успеха предпринимателя. Большинство известных предпринимателей не закончили колледж. Это может заставить вас предположить, что окончания колледжа с сильной концепцией достаточно, чтобы начать карьеру. Но большинство бросивших колледж не становятся богатыми.

На самом деле гораздо больше людей бросили колледж, чтобы начать неудачный бизнес. В этом примере систематическая ошибка выжившего возникает, когда вы обращаете внимание только на успешных отсева и игнорируете подавляющее большинство отсева, потерпевшего неудачу.

• Предвзятость истощения

Систематическая ошибка отсева возникает, когда некоторые респонденты выбывают из исследования, когда оно еще проводится. В результате в результатах вашего исследования много неизвестных, что снижает качество выводов.

Большую часть времени исследователь ищет тенденции среди выпадающих переменных. Если вы сможете идентифицировать эти тенденции, вы сможете определить, почему респонденты внезапно покинули ваш опрос, и предпринять соответствующие действия.

• Отзыв смещения

Предвзятость припоминания возникает, когда некоторые участники выборки пытаются вспомнить важную информацию, которая влияет на ваш исследовательский процесс. Это происходит, когда исследователи отвергают то, что находится перед ними, и вместо этого видят то, что хотят видеть.

Вы получите необъективный результат, если будете опрашивать только тех, кто смотрел новый фильм. Те, кто видел, скажут, что им понравилось, а те, кто не видел, скажут, что нет. Это потому, что люди, которым нравится фильм, более склонны обсуждать его, чем те, кому это не нравится.

• Предвзятость неполного охвата

Систематическая ошибка недостаточного охвата возникает, когда репрезентативная выборка берется из меньшей части целевой совокупности. Онлайн-опросы особенно подвержены систематической ошибке недостаточного охвата.

Допустим, в онлайн-опросе о самооценке здоровья вы сосредоточились на чрезмерном употреблении алкоголя и курении. Хотя из-за вашего способа проведения опроса вы намеренно исключаете людей, которые не пользуются Интернетом.

Таким образом, пожилые и менее образованные люди будут исключены из вашей выборки. Поскольку интернет-пользователи и не-пользователи значительно различаются, вы не можете получить надежные результаты из своего онлайн-опроса.

Каковы последствия предвзятости выбора?

Всегда существует возможность случайных или систематических ошибок в исследованиях, которые ставят под угрозу надежность результатов исследования. Предвзятость выбора может иметь различные последствия, и часто трудно сказать, насколько они значительны и в каком направлении. Последствия могут привести к ряду проблем для бизнеса, включая следующие:

• Риск потери дохода и репутации

Для бизнес-планирования и стратегии выводы, полученные из нерепрезентативных выборок, значительно менее полезны, поскольку они не соответствуют целевой группе. Существует риск потери денег и репутации, если бизнес-решения основаны на этих выводах.

• Влияет на внешнюю валидность анализа

Исследования становятся менее заслуживающими доверия из-за неточных данных. Следовательно, внешняя валидность анализа ставится под угрозу из-за необъективной выборки.

• Приводит к неправильным деловым решениям

Если окончательные результаты предвзяты и нерепрезентативны для темы, небезопасно полагаться на выводы исследования при принятии важных бизнес-решений.

Как избежать предвзятости при выборе?

Есть большая вероятность, что вы повлияли на результаты вашего опроса из-за предвзятости выбора. Ознакомьтесь со следующими советами, которые помогут вам избежать предвзятости при выборе:

При разработке опроса

Попробуйте некоторые из этих предложений, чтобы избежать предвзятости выбора при разработке структуры опроса:

• Убедитесь, что цели вашего опроса очевидны.
• Укажите стандарты, которым должна соответствовать ваша целевая аудитория.
• Предоставьте каждому возможному участнику справедливую возможность принять участие в опросе.

Во время отбора проб

Попробуйте применить некоторые из этих стратегий на практике в процессе отбора образцов:

• При использовании случайной выборки в ваших процессах обеспечьте надлежащую рандомизацию.
• Убедитесь, что ваш список участников актуален и точно представляет предполагаемую аудиторию.
• Убедитесь, что подгруппы представляют население в целом и имеют общие основные факторы.

Во время оценки

При прохождении процесса оценки и проверки вам нужно подумать о том, чтобы воплотить некоторые из этих идей в жизнь, чтобы избежать предвзятости при выборе:

• Если вы хотите убедиться, что выборка образцов, процедура и сбор данных свободны от предвзятости, хорошей идеей будет пригласить второго исследователя за вашей спиной.
• Применяйте технологии для отслеживания изменений данных, чтобы вы могли выявлять неожиданные результаты и быстро исследовать, чтобы исправить или избежать неточных данных.
• Проверьте предыдущие тенденции данных базовых исследований, чтобы убедиться, что ваше исследование находится на пути к сильной внутренней валидности.
• Пригласите людей, которые не ответили на опрос, в дополнительный. Второй тур может принести больше голосов для более четкого понимания результатов.

Вывод

Понимание предвзятости отбора, ее типов и того, как она влияет на результаты исследований, является начальным шагом в работе с ней. Мы обнаружили важные данные, которые помогут идентифицировать его и работать над тем, чтобы свести его воздействие к минимуму. Вы можете избежать предвзятости выбора, используя QuestionPro для сбора надежных данных исследований.

Различные ситуации могут привести к систематической ошибке при отборе, например, когда ненейтральные образцы сочетаются с системными проблемами. Исследовательский инструмент уровня предприятия, который можно использовать в исследованиях и изменении опыта, — это исследовательский пакет QuestionPro.

Исследовательский пакет QuestionPro предоставляет шаблоны опросов, основанные на профессиональных исследованиях, что упрощает разработку опросов. Узнайте больше об опросах и начните работу с нашим программным обеспечением для опросов, создав бесплатную учетную запись.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ БЕСПЛАТНАЯ ПРОБНАЯ ВЕРСИЯ