Co to jest błąd próbkowania i dlaczego ma znaczenie?
Aby zrozumieć czym jest błąd próbkowania, musisz najpierw wiedzieć co nieco o próbkowaniu i co ono oznacza w badaniach ankietowych. (Jeśli jesteś już zaznajomiony z próbkowaniem, możesz przejść do następnej sekcji.)
Gdy przeprowadzasz badanie, zazwyczaj interesuje Cię znacznie większa grupa ludzi niż ta, do której możesz dotrzeć. Praktycznym rozwiązaniem jest pobranie reprezentatywnej próbki – grupy, która reprezentuje całą populację badaną.
Aby upewnić się, że Twoja próbka jest sprawiedliwą reprezentacją, musisz przestrzegać kilku najlepszych praktyk doboru próby. Być może najbardziej znaną z nich jest dobranie odpowiedniej wielkości próby. (Zbyt duża i wkładasz dużo pracy bez znaczącego zysku; zbyt mała i nie możesz być pewny, że Twoja próba jest reprezentatywna.)
Ale jest coś więcej, niż tylko uzyskanie odpowiedniej wielkości próby. Z tego powodu ważne jest, aby zrozumieć zarówno błędy próbkowania, jak i błędy niezwiązane z próbkowaniem, dzięki czemu można zapobiec ich powstawaniu w badaniach.
Czy wiesz jak duża powinna być Twoja próba, aby uzyskać dokładne wyniki? Dowiedz się tego w naszym darmowym ebooku.
Błędy niezwiązane z doborem próby a błąd doboru próby: definicje
Nieco mylące jest to, że termin „błąd doboru próby” nie oznacza błędów popełnionych przez badaczy podczas doboru próby lub pracy z nią. Problemy takie jak wybór niewłaściwych osób, dopuszczenie do stronniczości lub nieprzewidzenie, że uczestnicy dokonają autoselekcji lub nie udzielą odpowiedzi: są to błędy niezwiązane z doborem próby, a kilka z nich omówimy w dalszej części artykułu.
Błędy niezwiązane z doborem próby mogą się zdarzyć niezależnie od tego, czy pracujemy z próbą reprezentatywną (jak w przypadku badania ogólnokrajowego), czy też przeprowadzamy całkowity spis (jak w przypadku badania doświadczenia pracowników).)
W międzyczasie, błąd próbkowania oznacza różnicę między średnimi wartościami próby i populacji, więc występuje tylko wtedy, gdy pracujesz z reprezentatywnymi próbkami.
Co ciekawe, zazwyczaj nie jest możliwe ilościowe określenie stopnia błędu próbkowania w badaniu, ponieważ – z definicji – odpowiednie dane dla całej populacji nie są mierzone.
Jak wyjaśnia OECD, populacja nigdy nie będzie idealnie reprezentowana przez próbę, ponieważ populacja jest większa i bardziej kompletna. W tym sensie, błąd próbkowania jest raczej cechą próbkowania niż błędem ludzkim i nie można go całkowicie uniknąć.
Jednakże, błąd próbkowania może być absolutnie zredukowany poprzez stosowanie dobrych praktyk – więcej na ten temat poniżej.
Błędy próbkowania i błędy niepróbkowania: 5 przykładów
Błąd specyfikacji populacji (non-sampling error)
Błąd ten występuje, gdy badacz nie rozumie, kogo powinien badać. Na przykład, wyobraź sobie badanie na temat konsumpcji płatków śniadaniowych w rodzinach. Kogo badać? Może to być cała rodzina, osoba, która najczęściej robi zakupy spożywcze, lub dzieci. Osoba robiąca zakupy może podjąć decyzję o zakupie, ale dzieci mają wpływ na wybór płatków.
Tego rodzaju błędu braku doboru próby można uniknąć poprzez dokładne zrozumienie pytania badawczego przed rozpoczęciem konstruowania kwestionariusza lub wyboru respondentów.
Błąd ramowy próby (błąd braku doboru próby)
Błąd ramowy występuje, gdy niewłaściwa subpopulacja jest używana do wyboru próby. Klasyczny błąd ramki wystąpił w 1936 roku w wyborach prezydenckich między Rooseveltem i Landonem. Próbka ramowa pochodziła z rejestracji samochodów i książek telefonicznych. W 1936 roku wielu Amerykanów nie posiadało samochodów ani telefonów, a ci, którzy je posiadali, byli w większości republikanami. Wyniki błędnie przewidywały zwycięstwo republikanów.
Błąd leży tu w sposobie doboru próby. Bias został nieświadomie wprowadzony, ponieważ badacze nie przewidzieli, że tylko niektóre rodzaje ludzi pojawią się na ich liście respondentów, a część populacji, która była przedmiotem zainteresowania, została wykluczona.
Błędy ramki mogą się również zdarzyć, gdy respondenci spoza interesującej nas populacji są nieprawidłowo włączeni. Na przykład, powiedzmy, że badacz przeprowadza badanie krajowe. | W którym roku [ubiegał się Pan/ubiegała się Pani] o rentę inwalidzką z tytułu niezdolności do pracy lub o dodatek opiekuńczy? Błąd ten może być również wprowadzony od strony badacza jako błąd nielosowego doboru próby. Na przykład, jeśli badacz opublikuje zaproszenie do odpowiedzi w mediach społecznościowych, otrzyma odpowiedzi od ludzi, których zna, a z tych ludzi, tylko bardziej pomocne lub miłe osoby odpowiedzą.
Błąd selekcji może być kontrolowany przez podjęcie dodatkowych kroków w celu uzyskania uczestnictwa. Typowy proces badania obejmuje nawiązanie kontaktu przed badaniem z prośbą o współpracę, faktyczne badanie i post-survey follow-up. | Czy kiedykolwiek [ubiegał się Pan/ubiegała się Pani] o rentę inwalidzką z tytułu niezdolności do pracy lub o dodatek opiekuńczy z tytułu niezdolności do pracy lub o dodatek opiekuńczy z tytułu niezdolności do pracy? Na przykład, powiedzmy, że jesteś firmą przeprowadzającą badania rynku przed wprowadzeniem na rynek nowego produktu. Możesz uzyskać nieproporcjonalnie wysoki poziom uczestnictwa od swoich obecnych klientów, ponieważ wiedzą oni, kim jesteś, i nie usłyszeć od szerszej puli ludzi, którzy jeszcze nie kupują od Ciebie.
Błąd ten może wystąpić, ponieważ albo nie skontaktowano się z potencjalnym respondentem, albo odmówił on odpowiedzi. Zakres tego błędu braku odpowiedzi może być sprawdzony poprzez badania uzupełniające przy użyciu alternatywnych trybów.
Błędy próbkowania
Jak opisano wcześniej, błędy próbkowania występują z powodu zmienności w liczbie lub reprezentatywności próby, która odpowiada. Błędy próbkowania mogą być kontrolowane i redukowane przez (1) staranne projekty próbkowania, (2) wystarczająco duże próby (sprawdź nasz kalkulator wielkości próby online), i (3) wielokrotne kontakty, aby zapewnić reprezentatywność odpowiedzi.
Pamiętaj, aby zwracać uwagę na te błędy próbkowania i błędy niezwiązane z próbkowaniem, aby uniknąć ich w swoich badaniach.