Მოერიდეთ ამ მიკერძოებულ შეცდომებს სოციალური მედიის კვლევაში

როგორ გავაუმჯობესოთ ხარისხი სოციალური მედიის ნიმუშებში

სოციალური მედიის კვლევა, როგორც ეს ამჟამად მიმდინარეობს, ექვემდებარება არაპრაქტიკულ მიკერძოებას. არარსებობის არარსებობის რიგი სახეობები არსებობს და თითოეული ტიპი პოტენციურ გავლენას ახდენს კვლევის შედეგების საიმედოობაზე - ხშირ შემთხვევაში, რომლებიც დამალულია ან უცნობი. სინამდვილეში, კვლევამ აჩვენა, რომ იმ კვლევის მონაწილეები, რომლებიც რთულია მიღწეულნი, მათთან დაკავშირების მრავალი მცდელობა, განსხვავდება სხვა რესპონდენტებისგან.

ეს განსხვავება იყო ასაკის, სქესის, ოჯახური მდგომარეობის, სოციალურ-ეკონომიკური მდგომარეობის, ჯანმრთელობის მდგომარეობისა და ბავშვების რაოდენობის მიხედვით.

საპასუხო კურსი

რამდენად შეესაბამება მონაცემები კვლევის დასასრულს, მოიცავს ნიმუშში ყველა წევრს მოხსენიებული, როგორც საპასუხოდ . მიუხედავად იმისა, რომ ეს კონცეფცია აშკარად სტრუქტურულ გამოკვლევაში ან გასაუბრების კომპლექტშია, სოციალური მედიის კვლევაში უფრო ბუნდოვანია. თუმცა, სოციალური მედიის კვლევაში არანაკლებ მნიშვნელოვანია, ვიდრე სხვა სახის ხარისხობრივ კვლევებში . რეაგირების მაჩვენებელი გამოითვლება იმ მონაწილეთა რაოდენობით, რომლებიც დაასრულებენ გამოკვლევებს ან ეთანხმებიან ინტერვიუ-გაყოფა იმ პირთა საერთო რაოდენობამ, რომლებიც შეადგენენ თავდაპირველი შერჩევის ძალისხმევას . საერთო რიცხვი უნდა მოიცავდეს იმ ადამიანებს, რომლებიც არ იყვნენ წარმატებით დაუკავშირდნენ ან ვინც უარი თქვა კვლევაში მონაწილეობაზე.

გენერალიზაციის საკითხი

მიუხედავად იმისა, თუ როგორ ხდება მონაცემთა შეგროვება, რეაგირების მაღალი მაჩვენებლის მნიშვნელობა არ არის საკმარისი ხაზგასმული.

არ არის გამორიცხული, რომ უფრო დიდი მოსახლეობის რეალიზება მოხდეს, როდესაც ნიმუშის რეაქციის მაჩვენებელი დაბალია. ნიმუში კომპენსირება ზრდის რეაგირების მაჩვენებელს. მედიის კვლევებში, როდესაც დაბრუნების განაკვეთები ნიმუშის 20 ან 30 პროცენტამდე მიდის, მონაწილეთა ჯგუფს საერთო სინამდვილეში მოსახლეობის მცირე მსგავსება გააჩნია.

მოსახლეობის იგივე ტენდენცია, რომლებიც დაკავშირებულია ფოსტით გამოკითხვაში ან ეთანხმება სატელეფონო გამოკითხვაში მონაწილეობის მიღებასთან დაკავშირებულ ადამიანებს, რომლებიც მონაწილეობენ სოციალური მედიის ქსელებში: ეს არის კონკრეტული ინტერესი საგანი (ან პროდუქტი ან მომსახურება, იყოს).

ნიმუში ზომა

მცირე ნიმუშები უფრო დიდ ნიმუშებზე უფრო დიდ ნიმუშს განიცდიან. განვიხილოთ, რომ ნიმუშის მონაცემები უზრუნველყოფს მოსახლეობის ატრიბუტების შეფასებებს. შერჩევის ჩარჩოდან ამოღებული თითოეული ნიმუში უზრუნველყოფს ამ დიდ მოსახლეობის ინდივიდუალურ შეფასებას. თეორიულად, თითოეული კითხვისთვის საჭირო თითოეული ნიმუშის პასუხების ცალკეული ნიმუში შეიძლება იყოს. დროთა განმავლობაში, შერჩევის ჩარჩოდან ამოღებული საკმარისი ნიმუშებით, ჭეშმარიტი ნიმუში უფრო ფართო მოსახლეობის ფაქტობრივი (ჭეშმარიტი) ნიმუში იქნებოდა.

შეცდომის ზღვარი

შერჩევის შეცდომა აღწერს უფრო დიდი მოსახლეობისგან მიღებული ნებისმიერი ნიმუშის შეფასების სიზუსტეს. შერჩევის შეცდომა გამოხატულია შეცდომის ზღვართან დაკავშირებით, რომელიც უკავშირდება ნდობის ხარისხს, რაც სტატისტიკურ ზომას წარმოადგენს . მაგალითად, საპრეზიდენტო არჩევნებში ჩატარებულმა გამოკითხვამ შეიძლება აჩვენოს, რომ ამომრჩეველთა 64% -მა დაუჭირა მხარი. შეცდომის ზღვარი იქნება პლუს-ან-მინუს 3 ქულა 95% ნდობის დონე.

სხვაგვარად რომ ვთქვათ, თუ გამოკითხვა კვლავ ამომრჩეველთა 100 სხვადასხვა ნიმუშით ჩატარდა, 100 ამომრჩევლისგან 95 ამომრჩეველი მიუთითებდა, რომ ამომრჩევლის 61% -მა ამომრჩეველთა 67% -მა დაუჭირა მხარი. ეს არის ამომრჩეველთა 61% + 3% ან -3%.

გადაწყვეტილებები ნიმუშის ზომაზე

ნიმუში შერბილებული შეცდომის ზღვარი მიდის ქვემოთ, როგორც ნიმუში ზომა, მაგრამ მხოლოდ გარკვეულ წერტილს. ნიმუშის ზომა 1000-დან 2000-მდე რესპონდენტს მიაღწევს, შეცდომის ზღვარი საკმაოდ მცირეა, რათა უფრო დიდი ნიმუშების განხილვა (არა ეფექტური არჩევანი ). როდესაც ქვეჯგუფები უფრო დიდი მოსახლეობის ნაწილია, უფრო დიდი ნიმუშის ზომები შეიძლება გამართლებული იყოს, რადგან შეცდომის ზღვარი განსხვავდება თითოეული ქვეჯგუფზე, რაც დამოკიდებულია ქვეჯგუფში ადამიანთა რაოდენობის მიხედვით. მაგალითად, სოციალური მედიის ქსელის 1000 წევრისა და შეცდომის ზღვარი, რომელიც 1-დან 3 პროცენტამდეა, 95% ნდობის ინტერვალით, სოციალური მედიის ქსელის ქვეჯგუფის ანალიზით, ყოფნა- დედათა რიცხვი დაახლოებით 100-ს ექნებოდა 4-დან 10 ქულის შეცდომის მაღალი ზღვარი.

საექსპლუატაციო ნიღაბი

ნიმუშები ჩვეულებრივ შეირჩევა შერჩევის პროცედურების მიხედვით, ვიდრე საბოლოო ზომა ან კომპოზიცია. ეს ფუნდამენტურია, რადგან უმეტეს შემთხვევაში - შეუძლებელია სწორად შეაფასოს, თუ რამდენად წარმომადგენელი ნიმუში არის უფრო დიდი მოსახლეობა. სტატისტიკური პროცედურები გამოიყენება, რადგან ისინი იძლევიან მოსახერხებელ და ფუნდამენტურად სარწმუნო შეფასებას. დასაბუთებულად ნდობის ინტერვალისა და შეცდომის ზღვრების ჩამოყალიბება მკვლევარებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ ცვლადებზე, როგორიცაა რეაგირების დონე და ადეკვატური შერჩევის ჩარჩოები.