ຫລີກລ້ຽງການຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້ຄວາມຜິດພາດຂອງຕົວຢ່າງໃນການຄົ້ນຄວ້າສື່ມວນຊົນສັງຄົມ

ວິທີການສົ່ງເສີມຄຸນນະພາບໃນຕົວສື່ມວນຊົນສັງຄົມ

ການຄົ້ນຄວ້າສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ຍ້ອນວ່າມັນໄດ້ຖືກດໍາເນີນໃນປະຈຸບັນ, ແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບທີ່ບໍ່ເຂົ້າຮ່ວມ. ຈໍານວນປະເພດຂອງຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບທີ່ບໍ່ມີສ່ວນຮ່ວມແລະຈໍານວນຫນຶ່ງມີທ່າແຮງທີ່ຈະ ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຫມັ້ນຄົງ ຂອງການຄົ້ນຄ້ວາວິໄຈ - ເລື້ອຍໆໃນວິທີທີ່ຖືກເຊື່ອງໄວ້ຫຼືບໍ່ຮູ້ຈັກ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຍາກທີ່ຈະເຂົ້າເຖິງ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍເພື່ອຕິດຕໍ່ຫາພວກເຂົາ, ແຕກຕ່າງຈາກວິທີທີ່ສໍາຄັນຈາກຜູ້ຕອບແບບອື່ນໆ.

ຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເຫັນໄດ້ໃນອາຍຸ, ເພດ, ສະຖານະການສົມລົດ, ສະຖານະພາບເສດຖະກິດ, ສະຖານະພາບສຸຂະພາບແລະຈໍານວນເດັກນ້ອຍ.

ອັດຕາການຕອບໂຕ້

ຂອບເຂດທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ໃກ້ຊິດຂອງການສຶກສາປະກອບມີສະມາຊິກທັງຫມົດໃນຕົວຢ່າງຖືກເອີ້ນວ່າ ອັດຕາການຕອບສະຫນອງ . ໃນຂະນະທີ່ແນວຄວາມຄິດນີ້ມີຄວາມຊັດເຈນໃນການສໍາຫຼວດທີ່ມີໂຄງສ້າງຫຼືຊຸດຂອງການສໍາພາດ, ມັນມີຄວາມຫມາຍຂື້ນໃນການຄົ້ນຄວ້າສື່ມວນຊົນສັງຄົມ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນບໍ່ມີຄວາມສໍາຄັນໃນການຄົ້ນຄວ້າສື່ມວນຊົນສັງຄົມຫຼາຍກ່ວາມັນແມ່ນຢູ່ໃນ ປະເພດການຄົ້ນຄວ້າດ້ານຄຸນນະພາບ ອື່ນໆ. ອັດຕາການຕອບສະຫນອງແມ່ນໄດ້ຖືກຄິດໄລ່ໂດຍຈໍານວນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ສໍາເລັດການສໍາຫຼວດ - ຫຼືຕົກລົງທີ່ຈະໄດ້ຮັບການສໍາພາດແບ່ງອອກໂດຍຈໍານວນຜູ້ທີ່ສ້າງ ຄວາມພະຍາຍາມເກັບຕົວຢ່າງເດີມ . ຈໍານວນທັງຫມົດຕ້ອງປະກອບມີຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ຕິດຕໍ່ສົບຜົນສໍາເລັດຫຼືຜູ້ທີ່ປະຕິເສດບໍ່ເຂົ້າຮ່ວມການຄົ້ນຄວ້າ.

ບັນຫາທົ່ວໄປ

ໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງວິທີການເກັບຂໍ້ມູນ, ຄວາມສໍາຄັນຂອງອັດຕາການຕອບສະຫນອງສູງ ບໍ່ສາມາດຖືກເນັ້ນຫນັກຢ່າງພຽງພໍ.

ມັນບໍ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສ້າງປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນເວລາທີ່ອັດຕາການຕອບສະຫນອງຂອງຕົວຢ່າງແມ່ນຕ່ໍາ. ການກະທໍາແບບຕົວເລກເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າອັດຕາການຕອບໂຕ້ຫຼຸດລົງ. ໃນການສໍາຫຼວດກ່ຽວກັບການສື່ມວນຊົນ, ເມື່ອອັດຕາຜົນຕອບແທນຫຼຸດລົງເຖິງ 20 ຫາ 30 ເປີເຊັນຂອງຕົວຢ່າງ, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມກຸ່ມນີ້ມີ ຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບປະຊາກອນຕົວຢ່າງໂດຍລວມ.

ແນວໂນ້ມຂອງຄົນທີ່ຈະກັບຄືນມາໃນການສໍາຫຼວດທາງອີເມລຫຼືເຂົ້າຮ່ວມໃນການສໍາຫຼວດທາງໂທລະສັບເກີດຂື້ນກັບຜູ້ທີ່ເຂົ້າຮ່ວມໃນເຄືອຂ່າຍສື່ສັງຄົມ: ນັ້ນແມ່ນຄວາມສົນໃຈໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບເລື່ອງ (ຫຼືຜະລິດຕະພັນຫຼືບໍລິການ, be)

Sample Size

ຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍມີຂໍ້ຜິດພາດຕົວຢ່າງໃຫຍ່ກວ່າຕົວຢ່າງຂະຫນາດໃຫຍ່. ພິຈາລະນາຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງໃຫ້ການຄາດຄະເນຂອງຄຸນລັກສະນະຂອງປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່. ຕົວຢ່າງແຕ່ລະຕົວຈາກຮູບ ແບບການ ສະເຫນີໃຫ້ມີການຄາດຄະເນແຍກຕ່າງຫາກທີ່ມີປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່. ໃນທາງທິດສະດີ, ມັນອາດຈະມີຮູບແບບຕອບໂຕ້ແຍກຕ່າງຫາກໃນແຕ່ລະແບບສໍາລັບແຕ່ລະຄໍາຖາມທີ່ຖາມ. ໃນໄລຍະເວລາ, ໂດຍມີຕົວຢ່າງພຽງພໍຈາກຫນ້າການເກັບຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບທີ່ແທ້ຈິງຈະກົງກັນກັບຮູບແບບທີ່ແທ້ຈິງຂອງປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່.

ຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດ

ຂໍ້ຜິດພາດຕົວຢ່າງອະທິບາຍເຖິງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນຈາກຕົວຢ່າງທີ່ໄດ້ຈາກປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່. ຂໍ້ຜິດພະລາດການສະແກນຖືກສະແດງອອກໃນແງ່ຂອບຂອງຂໍ້ຜິດພະລາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະດັບຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນຊຶ່ງເປັນ ມາດຕະການສະຖິຕິ ຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນການເລືອກຕັ້ງປະທານາທິບໍດີ, ບົດລາຍງານດັ່ງກ່າວອາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ທີ່ມີກໍາລັງທີ່ຖືກເລືອກເປັນ 64% ຂອງຜູ້ລົງຄະແນນ. ຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດຈະເປັນບວກຫຼືລົບ 3 ຈຸດທີ່ມີລະດັບຄວາມຫມັ້ນໃຈ 95%.

ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນ, ຖ້າການສໍາຫຼວດໄດ້ດໍາເນີນໄປອີກເທື່ອຫນຶ່ງດ້ວຍ 100 ຕົວເລືອກທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຜູ້ລົງຄະແນນ, ໃນຈໍານວນ 100 ຄົນ, ຜູ້ລົງຄະແນນ 95 ຄົນຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ທີ່ມີກໍາລັງຖືກເລືອກຈາກ 61% ເປັນ 67% ຂອງຜູ້ລົງຄະແນນ. ນັ້ນແມ່ນ, 61% ຂອງຜູ້ລົງຄະແນນ + 3% ຫຼື -3%.

ການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບຂະຫນາດຕົວຢ່າງ

ຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເກັບຕົວຢ່າງຈະຫຼຸດລົງເມື່ອຂະຫນາດຕົວຢ່າງໄດ້ສູງຂຶ້ນ, ແຕ່ວ່າພຽງແຕ່ຈຸດທີ່ແນ່ນອນເທົ່ານັ້ນ. ໃນເວລາທີ່ ຂະຫນາດຕົວຢ່າງ ໄປຮອດ 1000 ຫາ 2000 ຄົນ, ຂອບຂອງຂໍ້ຜິດພາດແມ່ນຂະຫນາດນ້ອຍພຽງພໍເພື່ອໃຫ້ພິຈາລະນາຕົວຢ່າງຂະຫນາດໃຫຍ່ (ບໍ່ແມ່ນ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ມີປະສິດທິພາບ ). ເມື່ອກຸ່ມຍ່ອຍແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່, ຂະຫນາດຕົວຢ່າງຂະຫນາດໃຫຍ່ອາດຈະຖືກຍົກເວັ້ນເພາະວ່າຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດຈະແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບແຕ່ລະກຸ່ມຍ່ອຍຂຶ້ນຢູ່ກັບຈໍານວນຄົນໃນກຸ່ມຍ່ອຍ. ຕົວຢ່າງ: ໃຫ້ 1000 ສະມາຊິກຂອງເຄືອຂ່າຍສື່ມວນຊົນສັງຄົມແລະຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດເຊິ່ງເທົ່າກັບຈຸດໃດຫນຶ່ງໃນລະຫວ່າງ 1 ເຖິງ 3 ຈຸດສ່ວນຮ້ອຍທີ່ມີຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນ 95%, ການວິເຄາະຂອງກຸ່ມຍ່ອຍຂອງເຄືອຂ່າຍສື່ສັງຄົມທີ່ເວົ້າວ່າ, ແມ່ທີ່ມີຈໍານວນປະມານ 100 ຄົນຈະມີຄວາມຜິດພາດທີ່ສູງກວ່າປະມານ 4 ຫາ 10 ຈຸດ.

Sufficient Gauging Sample Sufficiency

ຕົວຢ່າງແມ່ນປະເມີນໂດຍທົ່ວໄປຕາມຂັ້ນຕອນການຄັດເລືອກທີ່ໃຊ້ແທນທີ່ຈະເປັນຂະຫນາດຫຼືອົງປະກອບທີ່ສູງສຸດ. ນີ້ແມ່ນພື້ນຖານເພາະວ່າ - ໃນສະພາບການຫຼາຍທີ່ສຸດ - ມັນບໍ່ສາມາດທີ່ຈະ ວັດແທກ ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ວ່າຕົວແທນແມ່ນຕົວຢ່າງ ຂອງປະຊາກອນຂະຫນາດໃຫຍ່. ຂະບວນການສະຖິຕິຖືກນໍາໃຊ້ເພາະວ່າພວກເຂົາອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຄາດຄະເນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະຖືກຕ້ອງ. ການສ້າງຂອບເຂດຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນແລະຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດສຸມໃສ່ຕົວແປຕ່າງໆເຊັ່ນ ອັດຕາການຕອບສະຫນອງ ແລະຂອບເຂດຕົວຢ່າງທີ່ເຫມາະສົມ.