Undercoverage Bias: Wie man sie in der Umfrageforschung vermeidet

Convenience Sampling ist eine der häufigsten Formen der Stichprobenauswahl bei der Durchführung einer Forschungsstudie. Diese Art der Probenahme wird verwendet, weil sie es den Forschern ermöglicht, Daten schnell und einfach zu sammeln. Dieser Prozess kann jedoch zu einer Verzerrung durch Untererfassung führen, da die Forscher nur bestimmte Gruppen oder Personen auswählen, die für sie leichter zugänglich sind.

Wenn Sie beispielsweise eine Studie über Mobbing unter Teenagern durchführen, schließen Sie möglicherweise keine Teenager ein, die zu Hause unterrichtet werden oder Privatschulen besuchen, da sie schwerer zu erreichen wären als diejenigen, die öffentliche Schulen besuchen. Wenn Sie diese Gruppen nicht in Ihre Stichprobe einbeziehen, könnte dies die Gültigkeit Ihrer Ergebnisse beeinträchtigen, da diese Schüler Mobbing möglicherweise anders erleben als diejenigen, die öffentliche Schulen besuchen

Was ist Undercoverage Bias

Verzerrungen durch Untererfassung treten auf, wenn ein erheblicher Teil Ihrer Forschungspopulation in Ihrer Umfragestichprobe nicht zufriedenstellend vertreten ist.

Mit einfachen Worten, eine Untererfassung tritt auf, wenn ein erheblicher Teil Ihrer Forschungspopulation nur sehr wenige Möglichkeiten hat, für die Stichprobe ausgewählt zu werden.

Angenommen, Sie führen eine Umfrage zu den Vorlieben aktueller College-Studenten durch und möchten wissen, welche Filme ihnen am besten gefallen. Dazu könnten Sie eine zufällige Stichprobe aktueller College-Studenten auswählen und sie fragen, wie oft sie pro Woche ins Kino gehen. Wenn es jedoch keine Kinos in der Nähe des Wohnortes dieser Studenten gibt (oder wenn sie kein Auto haben), dann haben sie fast keine Chance, für diese Umfrage ausgewählt zu werden.

In diesem Fall würde die Tendenz zur Unterdeckung zu Ergebnissen führen, die die durchschnittliche Anzahl der Kinobesuche pro Woche unterschätzen, da Personen, die überhaupt keinen Zugang zu Filmen haben, nicht berücksichtigt werden.

Undercover Bias Ursachen

Obwohl Verzerrungen durch Unterdeckung ein ernstes Problem sind, können sie mit der richtigen Technik und dem richtigen Verständnis des Problems verhindert werden.

Einer der Gründe für das Auftreten von Undercoverage Bias ist die Nichtbeantwortung von Umfragen. Dies bedeutet, dass einige Personen nicht darauf antworten, wenn eine Umfrage durchgeführt wird. Dies kann viele Gründe haben: Vielleicht haben sie keine Zeit, oder sie haben das Gefühl, nichts Wichtiges zu sagen zu haben, oder vielleicht haben sie die Umfrage ganz vergessen. Was auch immer der Grund sein mag, diese Personen werden nicht in Ihre Ergebnisse aufgenommen, da ihre Antworten nicht von Ihnen erfasst wurden.

Ein weiterer Grund für Undercoverage Bias ist der Non-Coverage Error – der sich auf Fälle bezieht, in denen eine Person aus Ihrer Stichprobe ausgewählt wird, aber aufgrund eines Fehlers im Namen des Forschers nicht kontaktiert werden kann. Wenn Sie beispielsweise eine telefonische Umfrage durchführen und versehentlich jemanden anrufen, der nicht gut genug Englisch spricht, um Ihre Fragen zu verstehen, wird diese Person wahrscheinlich auflegen, bevor sie überhaupt etwas beantwortet – was bedeutet, dass ihre Antwort nie für später aufgezeichnet wurde Analyse!

Die letzte Ursache für Verzerrungen durch Untererfassung, die wir heute hier besprechen werden, ist der Erfassungsfehler – der sich auf Fälle bezieht, in denen Personen, die in Ihre Stichprobe aufgenommen werden sollten, dies nicht tun.

Wie behebt man Undercover Bias?

Mit QuestionPro Audience können Sie Stichprobenverzerrungen mit unseren besten Tools vermeiden, nehmen wir die bedingte Logik, diese Funktion ermöglicht es Ihnen, Ihre Umfrage als Werkzeug zur Validierung der Erfahrungen bestimmter Gruppen in Ihrer Studie zu verwenden und so die Integrität Ihrer Ergebnisse zu verbessern.

Wenn Sie beispielsweise die Erfahrungen von Menschen verschiedener Rassen in Amerika befragen, ermöglicht Ihnen die bedingte Logik, den Befragten in bestimmten Gruppen eindeutige Fragen zu diesen Erfahrungen zu stellen.

Bedingte Logik ist besonders nützlich, wenn Sie eine kleine Stichprobengröße haben oder wenn es wichtig ist, dass alle Mitglieder einer bestimmten Gruppe in Ihrer Umfragepopulation vertreten sind. Dies liegt daran, dass die bedingte Logik dazu beiträgt sicherzustellen, dass alle Mitglieder dieser Gruppe die gleichen Informationen zu ihrer ersten Frage erhalten und keine wichtigen Details verpassen, die für ihre Erfahrung wichtig sein könnten, aber möglicherweise nicht auf andere Gruppen zutreffen.

Beispiele für Undercover Bias

Undercoverage Bias ist ein häufiges Phänomen in der Umfrageforschung, das zu ungenauen Ergebnissen führen kann. Eine Verzerrung durch Untererfassung tritt auf, wenn Mitglieder Ihrer Forschungspopulation Ihre Umfrage nicht ausfüllen können, weil sie keinen Zugang zum Internet haben.

• Wenn Sie einen Teil Ihrer Bevölkerung haben, der keinen Zugang zum Internet hat, oder wenn sie ihre Verbindung verlieren, während Sie Ihre Umfrage ausfüllen, werden die gesammelten Daten unvollständig sein. Dies führt zu einer Verzerrung durch Untererfassung und beeinflusst das Ergebnis Ihrer Studie.

Unsere Software ermöglicht es Ihnen, effektiv Erkenntnisse von allen Parteien in Ihrer Forschungspopulation zu sammeln; mit oder ohne Internetzugang und mobilfreundlich. Umfrageteilnehmer können Daten an entfernten Standorten ohne Internetzugang ausfüllen, QuestionPro Audience die harte Arbeit für Sie erledigen lassen und Verzerrungen durch Unterdeckung vermeiden und Daten von jedem, überall und jederzeit sammeln.

• QuestionPro-Umfragen sind mobilfreundlich und passen sich jedem internetfähigen Gerät an, einschließlich Mobiltelefonen. Dies bedeutet, dass Sie mehr Befragte erreichen und das Problem der Zugänglichkeit lösen können, das bei jeder systematischen Untersuchung häufig zu Verzerrungen durch Untererfassung führt.

Egal welches Gerät Ihre Befragten verwenden, QuestionPro-Umfragen werden immer gut aussehen und einfach auszufüllen sein. Befragte können Ihre Fragen bequem anzeigen und beantworten, ohne das Formular herausziehen oder vergrößern zu müssen.

• Es gibt viele Gründe, warum es zu einer Verzerrung durch Unterdeckung kommen kann; Eine häufige Ursache ist jedoch, dass Datensammler einige Gruppen innerhalb der Bevölkerung nicht erreichen.

Wenn Sie beispielsweise Untersuchungen zur Gleichstellung der Geschlechter am Arbeitsplatz durchführen, aber nur Männer befragen, die in Fortune-500-Unternehmen arbeiten, verpassen Sie Frauen, die in kleineren Unternehmen arbeiten oder überhaupt nicht arbeiten, weil sie B. bei der Betreuung von Kindern oder älteren Angehörigen. Der resultierende Datensatz mag in Richtung männlicher Perspektiven verzerrt erscheinen, obwohl er von beiden Geschlechtern erhoben wurde!

Fazit

Undercoverage Bias, auch bekannt als Sampling Bias, ist ein häufiges Problem bei systematischen Untersuchungen. Um Verzerrungen durch Untererfassung zu vermeiden, müssen Sie verstehen, warum Ihre Stichprobe nicht repräsentativ für Ihre Zielgruppe ist. Dann können Sie Maßnahmen ergreifen, um die Gründe für dieses Phänomen zu beseitigen.

Mit anderen Worten, wenn Sie versuchen, Schlussfolgerungen über eine große Population zu ziehen, aber nur einen kleinen Teil davon abtasten, dann wird es in dieser Population Personen geben, die in Ihrer Stichprobe nicht vertreten sind – und sie haben möglicherweise keine ähnlichen Merkmale mit diesen wer wurde aufgenommen. Dies kann zu Problemen führen, da Ihre Schlussfolgerungen möglicherweise nicht die Realität widerspiegeln.

Wie bereits erwähnt, resultiert Undercoverage Bias aus Convenience Sampling, Mangel an Wissen und Verständnis Ihrer Zielgruppe. Wir bei QuestionPro glauben, dass die Ausrichtung auf das richtige Publikum Ihre Recherche nicht nur genau, sondern auch aufschlussreich macht, sodass Sie intelligente Geschäftsentscheidungen treffen können.

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