Предвзятость недостаточного охвата: как избежать в опросных исследованиях

Удобная выборка является одной из наиболее распространенных форм отбора выборки при проведении исследования. Этот тип выборки используется потому, что он позволяет исследователям быстро и легко собирать данные. Однако этот процесс может привести к систематической ошибке, связанной с недостаточным охватом, поскольку исследователи будут выбирать только определенные группы или отдельных лиц, которые более доступны для них.

Например, если вы проводили исследование травли среди подростков, вы могли бы не включать подростков, которые обучаются на дому или посещают частные школы, потому что с ними труднее связаться, чем с теми, кто посещает государственные школы. Если вы не включите эти группы в свою выборку, это может повлиять на достоверность ваших результатов, поскольку эти учащиеся могут испытывать травлю не так, как те, кто посещает государственные школы.

Что такое предвзятость неполного охвата

Систематическая ошибка с недостаточным охватом возникает, когда значительная часть вашей исследовательской совокупности неудовлетворительно представлена ​​в выборке вашего опроса.

Проще говоря, неполный охват имеет место, когда у значительной части вашего исследовательского населения очень мало возможностей попасть в выборку.

Например, предположим, что вы проводите опрос о предпочтениях нынешних студентов колледжа и хотите понять, какие фильмы им нравятся больше всего. Для этого вы можете выбрать случайную выборку нынешних студентов колледжа и спросить их, сколько раз в неделю они ходят в кинотеатры. Однако если рядом с местом проживания этих студентов нет кинотеатров (или если у них нет автомобилей), то шансов попасть в этот опрос у них практически нет.

В этом случае систематическая ошибка недостаточного охвата может привести к результатам, которые занижают среднее количество раз в неделю, когда нынешние студенты колледжей ходят в кинотеатры, потому что они не учитывают людей, у которых вообще нет доступа к фильмам.

Причины предвзятости неполного охвата

Хотя предвзятость из-за недостаточного охвата является серьезной проблемой, ее также можно предотвратить с помощью правильной техники и понимания проблемы.

Одной из причин систематической ошибки, связанной с недостаточным охватом, является отсутствие ответов на опросы. Это означает, что когда проводится опрос, некоторые люди не отвечают на него. Это может произойти по многим причинам: может быть, у них нет времени, или они чувствуют, что им нечего сказать важного, или, может быть, они вообще забыли об опросе. Какой бы ни была причина, эти люди не включены в ваши результаты, потому что их ответы не были собраны вами.

Другой причиной систематической ошибки недостаточного охвата является ошибка отсутствия охвата, которая относится к случаям, когда человек выбран из вашей выборки, но с ним невозможно связаться из-за ошибки со стороны исследователя. Например, если вы проводите телефонный опрос и случайно звоните кому-то, кто недостаточно хорошо говорит по-английски, чтобы понять ваши вопросы, то этот человек, скорее всего, повесит трубку, прежде чем вообще что-либо ответить, а это означает, что его ответ никогда не будет записан на потом. анализ!

Последняя причина систематической ошибки недостаточного охвата, которую мы обсудим здесь сегодня, — это ошибка охвата, которая относится к случаям, когда лица, которые должны быть включены в вашу выборку, не включены в нее.

Как исправить систематическую ошибку недостаточного охвата?

С QuestionPro Audience вы можете избежать смещения выборки, используя наши лучшие инструменты, давайте возьмем условную логику, эта функция позволяет вам использовать ваш опрос в качестве инструмента для проверки опыта определенных групп в вашем исследовании, тем самым повышая достоверность ваших результатов.

Например, если вы исследуете опыт людей разных рас в Америке, условная логика позволяет вам задавать уникальные вопросы, касающиеся этого опыта, респондентам из определенных групп.

Условная логика особенно полезна, если у вас небольшой размер выборки или если важно, чтобы все члены определенной группы были представлены в генеральной совокупности вашего опроса. Это связано с тем, что условная логика помогает гарантировать, что все члены этой группы получат одинаковую информацию по своему первому вопросу и не упустят никаких важных деталей, которые могут быть важны для их опыта, но могут не относиться к другим группам.

Примеры систематической ошибки недостаточного охвата

Предвзятость, связанная с недостаточным охватом, является частым явлением в опросных исследованиях, которое может привести к неточным результатам. Систематическая ошибка с недостаточным охватом возникает, когда члены вашей исследовательской группы не могут заполнить ваш опрос из-за отсутствия доступа к Интернету.

• Если у вас есть часть населения, не имеющая доступа к Интернету, или если они потеряют связь во время заполнения опроса, собранные данные будут неполными. Это приведет к систематической ошибке недостаточного охвата и повлияет на результат вашего исследования.

Наше программное обеспечение позволяет вам эффективно собирать информацию со всех сторон вашей исследовательской группы; с или без доступа в Интернет и мобильных устройств. Участники опроса могут вводить данные в удаленных местах без доступа к Интернету, позволяя QuestionPro Audience выполнять всю тяжелую работу за вас, избегая предвзятого охвата и собирая данные от кого угодно, где угодно и когда угодно.

• Опросы QuestionPro удобны для мобильных устройств и адаптируются к любому устройству с доступом в Интернет, включая мобильные телефоны. Это означает, что вы можете охватить больше респондентов и решить проблему доступности, которая часто приводит к предвзятости при недостаточном охвате в любом систематическом исследовании.

Независимо от того, какое устройство используют ваши респонденты, опросы QuestionPro всегда будут выглядеть великолепно и их будет легко заполнить. Респонденты могут удобно просматривать ваши вопросы и отвечать на них, не сжимая и не увеличивая форму.

• Существует много причин, по которым может возникнуть систематическая ошибка из-за недостаточного охвата; однако одной из распространенных причин является то, что сборщики данных не могут связаться с некоторыми группами населения.

Например, если вы проводите исследование гендерного равенства на рабочем месте, но берете интервью только у мужчин, которые работают в компаниях из списка Fortune 500, вы упустите женщин, которые работают в небольших компаниях или вообще не работают, потому что они по уходу за детьми или пожилыми родственниками. Результирующий набор данных может показаться перекошенным в сторону мужчин, даже если он был собран для обоих полов!

Вывод

Систематическая ошибка недостаточного охвата, также известная как систематическая ошибка выборки, является распространенной проблемой в систематических исследованиях. Чтобы избежать систематической ошибки недостаточного охвата, вы должны понимать, почему ваша выборка не является репрезентативной для вашей целевой аудитории. Затем вы можете предпринять шаги по устранению причин этого явления.

Другими словами, если вы пытаетесь сделать выводы о большой совокупности, но выбираете только небольшую ее часть, то в этой совокупности будут люди, не представленные в вашей выборке, и они могут не иметь сходных характеристик с теми, кто кто включился. Это может вызвать проблемы, потому что это означает, что ваши выводы могут не отражать того, что происходит в действительности.

Как указывалось ранее, систематическая ошибка недостаточного охвата возникает из-за удобства выборки, отсутствия знаний и понимания вашей целевой аудитории. В QuestionPro мы считаем, что ориентация на адекватную аудиторию сделает ваше исследование не только точным, но и проницательным, что позволит вам принимать разумные бизнес-решения.

УЧИТЬ БОЛЬШЕ