覆蓋不足偏差：如何在調查研究中避免

已發表: 2022-08-14

方便抽樣是進行研究時最常見的樣本選擇形式之一。使用這種類型的採樣是因為它允許研究人員快速輕鬆地收集數據。然而，這個過程可能會導致覆蓋不足的偏見，因為研究人員只會選擇他們更容易接觸到的某些群體或個人。

例如，如果您正在對青少年欺凌行為進行研究，您可能不包括在家上學或上私立學校的青少年，因為他們比上公立學校的人更難接觸到。如果您的樣本中不包括這些群體，則可能會影響結果的有效性，因為這些學生可能會遇到與公立學校不同的欺凌行為

什麼是覆蓋不足偏差

當您的研究人群的很大一部分在您的調查樣本中沒有令人滿意地代表時，就會發生覆蓋不足偏差。

簡而言之，當您的研究人群中的很大一部分被選為樣本的一部分的可能性很小時，就會發生覆蓋不足。

例如，假設您正在對當前大學生的偏好進行調查，並且您想了解他們最喜歡哪些電影。為此，您可以從當前大學生中隨機選擇一個樣本，並詢問他們每週去電影院多少次。但是，如果這些學生居住的地方附近沒有電影院（或者如果他們沒有汽車），那麼他們幾乎沒有機會被選中參加本次調查。

在這種情況下，覆蓋不足偏差會導致結果低估當前大學生每週去電影院的平均次數，因為它沒有考慮到根本沒有機會看電影的人。

雖然覆蓋不足偏差是一個嚴重的問題，但它也是可以通過正確的技術和對問題的理解來預防的。

出現覆蓋不足偏差的原因之一是調查不答复。這意味著在進行調查時，有些人沒有回應。發生這種情況的原因有很多：也許他們沒有時間，或者他們覺得自己沒有什麼重要的要說，或者他們可能完全忘記了調查。不管是什麼原因，這些人都沒有包含在您的結果中，因為您沒有收集他們的回答。

覆蓋不足偏差的另一個原因是未覆蓋錯誤——這是指從您的樣本中選擇了一個人但由於研究人員的錯誤而無法聯繫到的情況。例如，如果您在進行電話調查時不小心打電話給一個英語說得不夠好，無法理解您的問題的人，那麼這個人可能會在回答任何問題之前就掛斷您的電話——這意味著他們的回答永遠不會被記錄下來以備後用分析！

我們今天將在這裡討論的導致覆蓋不足偏差的最後一個原因是覆蓋錯誤——這是指應該包含在您的樣本中的個人不包含在內的情況。

使用 QuestionPro Audience，您可以使用我們最好的工具避免抽樣偏差，讓我們採用條件邏輯，此功能允許您將調查用作驗證研究中某些群體的經驗的工具，從而提高結果的完整性。

例如，如果您正在調查美國不同種族的人的經歷，條件邏輯允許您向特定群體的受訪者提出有關這些經歷的獨特問題。

如果您的樣本量很小，或者如果在您的調查總體中代表特定組的所有成員很重要，則條件邏輯特別有用。這是因為條件邏輯有助於確保該組的所有成員在他們的第一個問題上收到相同的信息，並且不會錯過任何可能對他們的經驗很重要但可能不適用於其他組的重要細節。

覆蓋不足偏差在調查研究中很常見，可能導致結果不准確。當您的研究人群中的成員由於無法訪問互聯網而無法完成您的調查時，就會出現覆蓋不足偏差。

我們的軟件使您能夠有效地從研究人群中的各方收集見解；有或沒有互聯網接入和移動友好。調查參與者可以在沒有互聯網訪問的遠程位置填寫數據，讓 QuestionPro Audience 為您完成工作，避免覆蓋不足的偏見，並隨時隨地從任何人那裡收集數據。

QuestionPro 調查適用於移動設備，適用於任何支持互聯網的設備，包括手機。這意味著您可以接觸到更多的受訪者並處理在任何系統調查中通常會導致覆蓋不足偏差的可訪問性問題。

無論您的受訪者使用什麼設備，QuestionPro 調查總是看起來很棒並且很容易填寫。受訪者可以方便地查看和回答您的問題，而無需放大或放大表格。

例如，如果你正在對工作場所的性別平等進行研究，但只採訪在財富 500 強公司工作的男性，那麼你就會錯過在小公司工作或根本不工作的女性，因為她們重新照顧孩子或年長的親戚。結果數據集似乎傾向於男性觀點，即使它是從兩性中收集的！

覆蓋偏差，也稱為抽樣偏差，是系統調查中的常見問題。為避免覆蓋不足偏差，您必須了解為什麼您的樣本不能代表您的目標受眾。然後您可以採取措施消除這種現象背後的原因。

換句話說，如果你試圖對一個龐大的人群得出結論，但只對其中的一小部分進行抽樣，那麼該人群中的某些人不會出現在你的樣本中——而且他們可能與那些沒有任何相似特徵的人誰被包括在內。這可能會導致問題，因為這意味著您的結論可能無法反映現實中正在發生的事情。

如前所述，覆蓋不足的偏差源於方便抽樣、缺乏知識和對目標受眾的理解。在 QuestionPro 中，我們相信針對足夠的受眾將使您的研究不僅準確而且富有洞察力，從而使您能夠做出明智的業務決策。

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