Distorsioni sotto copertura: come evitare nella ricerca sui sondaggi

Il campionamento di convenienza è una delle forme più comuni di selezione del campione quando si conduce uno studio di ricerca. Questo tipo di campionamento viene utilizzato perché consente ai ricercatori di raccogliere dati in modo rapido e semplice. Tuttavia, questo processo può portare a pregiudizi sotto copertura poiché i ricercatori selezioneranno solo determinati gruppi o individui a loro più facilmente accessibili.

Ad esempio, se stavi conducendo uno studio sul bullismo tra gli adolescenti, potresti non includere gli adolescenti che vengono istruiti a casa o frequentano scuole private perché sarebbero più difficili da raggiungere rispetto a quelli che frequentano le scuole pubbliche. Se non includi questi gruppi nel tuo campione, ciò potrebbe influire sulla validità dei tuoi risultati poiché questi studenti potrebbero subire il bullismo in modo diverso rispetto a quelli che frequentano le scuole pubbliche

Che cos'è il pregiudizio sotto copertura

La distorsione da copertura si verifica quando una parte significativa della tua popolazione di ricerca non è rappresentata in modo soddisfacente nel campione del tuo sondaggio.

In parole povere, la copertura si verifica quando una parte sostanziale della tua popolazione di ricerca ha pochissime possibilità di essere selezionata per far parte del campione.

Ad esempio, supponiamo che tu stia conducendo un sondaggio sulle preferenze degli attuali studenti universitari e desideri capire quali film gli piacciono di più. Per fare ciò, puoi selezionare un campione casuale di studenti universitari attuali e chiedere loro quante volte alla settimana vanno al cinema. Tuttavia, se non ci sono cinema vicino a dove vivono questi studenti (o se non hanno auto), allora non hanno quasi nessuna possibilità di essere selezionati per questo sondaggio.

In questo caso, la distorsione da copertura porterebbe a risultati che sottostimano il numero medio di volte alla settimana in cui gli attuali studenti universitari vanno al cinema perché non tiene conto delle persone che non hanno accesso ai film.

Cause di distorsione sotto copertura

Sebbene il pregiudizio sotto copertura sia un problema serio, è anche un problema che può essere prevenuto con la giusta tecnica e comprensione del problema.

Uno dei motivi per cui si verifica la distorsione da copertura è dovuto alla mancata risposta del sondaggio. Ciò significa che quando viene condotto un sondaggio, alcune persone non rispondono. Questo può accadere per molte ragioni: forse non hanno tempo, o sentono di non avere niente di importante da dire, o forse si sono completamente dimenticati del sondaggio. Qualunque sia la ragione, queste persone non sono incluse nei tuoi risultati perché le loro risposte non sono state raccolte da te.

Un altro motivo di distorsione da copertura è l'errore di non copertura, che si riferisce ai casi in cui un individuo viene selezionato dal campione ma non può essere contattato a causa di un errore per conto del ricercatore. Ad esempio, se stai conducendo un sondaggio telefonico e chiami accidentalmente qualcuno che non parla inglese abbastanza bene da capire le tue domande, è probabile che questa persona riattacchi prima di rispondere a qualsiasi cosa, il che significa che la sua risposta non è mai stata registrata per dopo analisi!

L'ultima causa di distorsione da copertura di cui parleremo qui oggi è l'errore di copertura, che si riferisce ai casi in cui le persone che dovrebbero essere incluse nel campione non lo sono.

Come si risolve il pregiudizio sotto copertura?

Con QuestionPro Audience puoi evitare distorsioni di campionamento utilizzando i nostri migliori strumenti, prendiamo la logica condizionale, questa funzione ti consente di utilizzare il tuo sondaggio come strumento per convalidare le esperienze di determinati gruppi nel tuo studio, migliorando così l'integrità dei tuoi risultati.

Ad esempio, se stai esaminando le esperienze di persone di razze diverse in America, la logica condizionale ti consente di presentare domande uniche su tali esperienze agli intervistati in gruppi particolari.

La logica condizionale è particolarmente utile se si dispone di una piccola dimensione del campione o se è importante che tutti i membri di un particolare gruppo siano rappresentati nella popolazione del sondaggio. Questo perché la logica condizionale aiuta a garantire che tutti i membri di quel gruppo ricevano le stesse informazioni sulla prima domanda e non perdano dettagli importanti che potrebbero essere importanti per la loro esperienza ma potrebbero non essere applicabili ad altri gruppi.

Esempi di pregiudizi sotto copertura

La distorsione da copertura è un evento comune nella ricerca del sondaggio che può portare a risultati imprecisi. Il pregiudizio da copertura si verifica quando i membri della tua popolazione di ricerca non sono in grado di completare il tuo sondaggio perché non hanno accesso a Internet.

• Se hai una parte della tua popolazione che non ha accesso a Internet, o se perde la connessione mentre completa il sondaggio, i dati raccolti saranno incompleti. Ciò causerà bias di copertura e influenzerà il risultato del tuo studio.

Il nostro software ti consente di raccogliere informazioni in modo efficace da tutte le parti nella tua popolazione di ricerca; con o senza accesso a Internet e mobile friendly. I partecipanti al sondaggio possono inserire dati in località remote senza accesso a Internet, lasciare che QuestionPro Audience faccia il duro lavoro per te ed evitare pregiudizi sotto copertura e raccogliere dati da chiunque, ovunque e in qualsiasi momento.

• I sondaggi QuestionPro sono ottimizzati per i dispositivi mobili e si adattano a qualsiasi dispositivo abilitato a Internet, inclusi i telefoni cellulari. Ciò significa che puoi raggiungere più intervistati e affrontare il problema dell'accessibilità che spesso porta a pregiudizi sotto copertura in qualsiasi indagine sistematica.

Indipendentemente dal dispositivo utilizzato dai tuoi intervistati, i sondaggi QuestionPro avranno sempre un bell'aspetto e saranno facili da compilare. Gli intervistati possono visualizzare e rispondere alle tue domande comodamente, senza dover pizzicare o ingrandire il modulo.

• Ci sono molte ragioni per cui potrebbero verificarsi bias di copertura; tuttavia, una causa comune è quando i raccoglitori di dati non riescono a raggiungere alcuni gruppi all'interno della popolazione.

Ad esempio, se stai conducendo una ricerca sull'uguaglianza di genere sul posto di lavoro ma intervisterai solo uomini che lavorano in aziende Fortune 500, ti perderai le donne che lavorano in aziende più piccole o che non lavorano affatto perché " prendersi cura di bambini o parenti anziani. Il set di dati risultante potrebbe sembrare sbilanciato verso prospettive maschili anche se è stato raccolto da entrambi i sessi!

Conclusione

La distorsione da copertura, nota anche come distorsione da campionamento, è un problema comune nelle indagini sistematiche. Per evitare pregiudizi sotto copertura, devi capire perché il tuo campione non è rappresentativo del tuo pubblico di destinazione. Quindi puoi adottare misure per eliminare le ragioni alla base di questo fenomeno.

In altre parole, se stai cercando di trarre conclusioni su una vasta popolazione ma ne campiona solo una piccola parte, allora ci saranno persone in quella popolazione che non sono rappresentate nel tuo campione e potrebbero non condividere caratteristiche simili con quelle chi è stato incluso. Ciò può causare problemi perché significa che le tue conclusioni potrebbero non riflettere ciò che sta accadendo nella realtà.

Come affermato in precedenza, la distorsione da copertura deriva dal campionamento per convenienza, dalla mancanza di conoscenza e comprensione del pubblico di destinazione. In QuestionPro riteniamo che il targeting di un pubblico adeguato renderà la tua ricerca non solo accurata ma perspicace, consentendoti di prendere decisioni aziendali intelligenti.

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