Viés de subcobertura: como evitar na pesquisa de pesquisa

A amostragem de conveniência é uma das formas mais comuns de seleção de amostra ao realizar um estudo de pesquisa. Esse tipo de amostragem é usado porque permite que os pesquisadores coletem dados de forma rápida e fácil. No entanto, esse processo pode levar a um viés de subcobertura, pois os pesquisadores selecionarão apenas determinados grupos ou indivíduos que são mais facilmente acessíveis a eles.

Por exemplo, se você estivesse realizando um estudo sobre bullying entre adolescentes, talvez não incluísse adolescentes que estudam em casa ou frequentam escolas particulares porque seriam mais difíceis de alcançar do que aqueles que frequentam escolas públicas. Se você não incluir esses grupos em sua amostra, isso poderá afetar a validade de seus resultados, pois esses alunos podem sofrer bullying de maneira diferente daqueles que frequentam escolas públicas

O que é viés de subcobertura

O viés de subcobertura ocorre quando uma parte significativa de sua população de pesquisa não está satisfatoriamente representada em sua amostra de pesquisa.

Para colocar em palavras simples, a subcobertura acontece quando uma parcela substancial de sua população de pesquisa tem muito poucas possibilidades de ser selecionada para fazer parte da amostra.

Por exemplo, suponha que você esteja realizando uma pesquisa sobre as preferências de estudantes universitários atuais e queira entender quais filmes eles mais gostam. Para fazer isso, você pode selecionar uma amostra aleatória de estudantes universitários atuais e perguntar quantas vezes por semana eles vão ao cinema. No entanto, se não houver cinemas perto de onde esses alunos moram (ou se eles não tiverem carro), eles quase não têm chance de serem selecionados para esta pesquisa.

Nesse caso, o viés de subcobertura levaria a resultados que subestimam o número médio de vezes por semana que os atuais estudantes universitários vão ao cinema porque não leva em conta as pessoas que não têm acesso a filmes.

Causas de viés de subcobertura

Embora o viés de subcobertura seja um problema sério, também pode ser evitado com a técnica certa e a compreensão do problema.

Uma das razões pelas quais o viés de subcobertura ocorre é por causa da não resposta da pesquisa. Isso significa que, quando uma pesquisa é realizada, algumas pessoas não respondem a ela. Isso pode acontecer por vários motivos: talvez eles não tenham tempo, ou sintam que não têm nada importante a dizer, ou talvez tenham esquecido completamente da pesquisa. Seja qual for o motivo, essas pessoas não são incluídas em seus resultados porque suas respostas não foram coletadas por você.

Outra razão para o viés de subcobertura é o erro de não cobertura – que se refere aos casos em que um indivíduo é selecionado de sua amostra, mas não pode ser contatado devido a um erro em nome do pesquisador. Por exemplo, se você estiver realizando uma pesquisa por telefone e ligar acidentalmente para alguém que não fala inglês o suficiente para entender suas perguntas, essa pessoa provavelmente desligará antes de responder a qualquer coisa, o que significa que a resposta nunca foi gravada para mais tarde análise!

A última causa do viés de subcobertura que discutiremos aqui hoje é o erro de cobertura – que se refere a casos em que os indivíduos que deveriam ser incluídos em sua amostra não o são.

Como você corrige o viés de subcobertura?

Com o QuestionPro Audience você pode evitar viés de amostragem usando nossas melhores ferramentas, vamos usar a lógica condicional, esse recurso permite que você use sua pesquisa como uma ferramenta para validar as experiências de determinados grupos em seu estudo, melhorando assim a integridade de seus resultados.

Por exemplo, se você estiver pesquisando as experiências de pessoas de diferentes raças nos Estados Unidos, a lógica condicional permite que você apresente perguntas exclusivas sobre essas experiências aos entrevistados em grupos específicos.

A lógica condicional é particularmente útil se você tiver um tamanho de amostra pequeno ou se for importante que todos os membros de um grupo específico sejam representados em sua população de pesquisa. Isso ocorre porque a lógica condicional ajuda a garantir que todos os membros desse grupo recebam as mesmas informações em sua primeira pergunta e não percam nenhum detalhe importante que pode ser importante para sua experiência, mas pode não se aplicar a outros grupos.

Exemplos de viés de subcobertura

O viés de subcobertura é uma ocorrência comum em pesquisas de levantamento que pode levar a resultados imprecisos. O viés de subcobertura ocorre quando membros de sua população de pesquisa não conseguem completar sua pesquisa por não terem acesso à internet.

• Se você tiver uma parte de sua população que não tem acesso à internet, ou se ela perder a conexão durante o preenchimento de sua pesquisa, os dados coletados ficarão incompletos. Isso causará viés de subcobertura e afetará o resultado do seu estudo.

Nosso software permite que você colete insights de forma eficaz de todas as partes em sua população de pesquisa; com ou sem acesso à internet e compatível com dispositivos móveis. Os participantes da pesquisa podem preencher dados em locais remotos sem acesso à Internet, deixe o QuestionPro Audience fazer o trabalho duro para você e evite o viés de subcobertura e colete dados de qualquer pessoa, em qualquer lugar e a qualquer hora.

• As pesquisas QuestionPro são compatíveis com dispositivos móveis e se adaptam a qualquer dispositivo com acesso à Internet, incluindo telefones celulares. Isso significa que você pode alcançar mais entrevistados e lidar com o problema de acessibilidade que muitas vezes leva ao viés de subcobertura em qualquer investigação sistemática.

Não importa qual dispositivo seus respondentes usem, as pesquisas QuestionPro sempre terão uma ótima aparência e serão fáceis de preencher. Os respondentes podem visualizar e responder às suas perguntas de forma conveniente, sem ter que diminuir ou aumentar o zoom no formulário.

• Há muitas razões pelas quais o viés de subcobertura pode ocorrer; no entanto, uma causa comum é quando os coletores de dados não alcançam alguns grupos da população.

Por exemplo, se você estiver realizando uma pesquisa sobre igualdade de gênero no local de trabalho, mas apenas entrevistar homens que trabalham em empresas da Fortune 500, perderá mulheres que trabalham em empresas menores ou que não trabalham porque são está cuidando de crianças ou parentes idosos. O conjunto de dados resultante pode parecer enviesado para as perspectivas masculinas, embora tenha sido coletado de ambos os sexos!

Conclusão

O viés de subcobertura, também conhecido como viés de amostragem, é um problema comum em investigações sistemáticas. Para evitar viés de subcobertura, você deve entender por que sua amostra não é representativa de seu público-alvo. Então você pode tomar medidas para eliminar as razões por trás desse fenômeno.

Em outras palavras, se você estiver tentando tirar conclusões sobre uma grande população, mas apenas amostrar uma pequena parte dela, haverá pessoas nessa população que não estão representadas em sua amostra – e elas podem não compartilhar características semelhantes àquelas. quem foi incluído. Isso pode causar problemas porque significa que suas conclusões podem não refletir o que está acontecendo na realidade.

Como dito anteriormente, o viés de subcobertura resulta de amostragem de conveniência, falta de conhecimento e compreensão do seu público-alvo. Na QuestionPro, acreditamos que segmentar o público adequado tornará sua pesquisa não apenas precisa, mas perspicaz, permitindo que você tome decisões de negócios inteligentes.

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