覆盖不足偏差：如何在调查研究中避免

已发表: 2022-08-14

方便抽样是进行研究时最常见的样本选择形式之一。使用这种类型的采样是因为它允许研究人员快速轻松地收集数据。然而，这个过程可能会导致覆盖不足的偏见，因为研究人员只会选择他们更容易接触到的某些群体或个人。

例如，如果您正在对青少年欺凌行为进行研究，您可能不包括在家上学或上私立学校的青少年，因为他们比上公立学校的人更难接触到。如果您的样本中不包括这些群体，则可能会影响结果的有效性，因为这些学生可能会遇到与公立学校不同的欺凌行为

什么是覆盖不足偏差

当您的研究人群的很大一部分在您的调查样本中没有令人满意地代表时，就会发生覆盖不足偏差。

简而言之，当您的研究人群中的很大一部分被选为样本的一部分的可能性很小时，就会发生覆盖不足。

例如，假设您正在对当前大学生的偏好进行调查，并且您想了解他们最喜欢哪些电影。为此，您可以从当前大学生中随机选择一个样本，并询问他们每周去电影院多少次。但是，如果这些学生居住的地方附近没有电影院（或者如果他们没有汽车），那么他们几乎没有机会被选中参加本次调查。

在这种情况下，覆盖不足偏差会导致结果低估当前大学生每周去电影院的平均次数，因为它没有考虑到根本无法看电影的人。

虽然覆盖不足偏差是一个严重的问题，但它也是可以通过正确的技术和对问题的理解来预防的。

出现覆盖不足偏差的原因之一是调查不答复。这意味着在进行调查时，有些人没有回应。发生这种情况的原因有很多：也许他们没有时间，或者他们觉得自己没有什么重要的要说，或者他们可能完全忘记了调查。不管是什么原因，这些人都没有包含在您的结果中，因为您没有收集他们的回答。

覆盖不足偏差的另一个原因是未覆盖错误——这是指从您的样本中选择了一个人但由于研究人员的错误而无法联系到的情况。例如，如果您在进行电话调查时不小心打电话给一个英语说得不够好，无法理解您的问题的人，那么这个人可能会在回答任何问题之前就挂断您的电话——这意味着他们的回答永远不会被记录下来以备后用分析！

我们今天将在这里讨论的导致覆盖不足偏差的最后一个原因是覆盖错误——这是指应该包含在您的样本中的个人不包含在内的情况。

使用 QuestionPro Audience，您可以使用我们最好的工具避免抽样偏差，让我们采用条件逻辑，此功能允许您将调查用作验证研究中某些群体的经验的工具，从而提高结果的完整性。

例如，如果您正在调查美国不同种族的人的经历，条件逻辑允许您向特定群体的受访者提出有关这些经历的独特问题。

如果您的样本量很小，或者如果在您的调查总体中代表特定组的所有成员很重要，则条件逻辑特别有用。这是因为条件逻辑有助于确保该组的所有成员在他们的第一个问题上收到相同的信息，并且不会错过任何可能对他们的经验很重要但可能不适用于其他组的重要细节。

覆盖不足偏差在调查研究中很常见，可能导致结果不准确。当您的研究人群中的成员由于无法访问互联网而无法完成您的调查时，就会出现覆盖不足偏差。

我们的软件使您能够有效地从研究人群中的各方收集见解；有或没有互联网接入和移动友好。调查参与者可以在没有互联网访问的远程位置填写数据，让 QuestionPro Audience 为您完成工作，避免覆盖不足的偏见，并随时随地从任何人那里收集数据。

QuestionPro 调查适用于移动设备，适用于任何支持互联网的设备，包括手机。这意味着您可以接触到更多的受访者并处理在任何系统调查中通常会导致覆盖不足偏差的可访问性问题。

无论您的受访者使用什么设备，QuestionPro 调查总是看起来很棒并且很容易填写。受访者可以方便地查看和回答您的问题，而无需放大或放大表格。

例如，如果你正在研究工作场所的性别平等，但只采访在财富 500 强公司工作的男性，那么你就会错过在小公司工作或根本不工作的女性，因为她们重新照顾孩子或年长的亲戚。结果数据集似乎倾向于男性观点，即使它是从两性中收集的！

覆盖偏差，也称为抽样偏差，是系统调查中的常见问题。为避免覆盖不足偏差，您必须了解为什么您的样本不能代表您的目标受众。然后您可以采取措施消除这种现象背后的原因。

换句话说，如果你试图对一个庞大的人群得出结论，但只对其中的一小部分进行抽样，那么该人群中的某些人不会出现在你的样本中——而且他们可能与那些没有任何相似特征的人谁被包括在内。这可能会导致问题，因为这意味着您的结论可能无法反映现实中正在发生的事情。

如前所述，覆盖不足的偏差源于方便抽样、缺乏知识和对目标受众的理解。在 QuestionPro 中，我们相信针对足够的受众将使您的研究不仅准确而且富有洞察力，从而使您能够做出明智的业务决策。

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