Autoriaus Dienoraštis Apie Finansų Ir Verslo

Venkite šių šališkumo pavyzdžių klaidų socialinės žiniasklaidos tyrimuose

Kaip skatinti kokybę socialinės žiniasklaidos pavyzdžiuose


Socialinės žiniasklaidos tyrinėjimams, kaip ji yra vykdoma, taikomas ne dalyvavimo šališkumas. Egzistuoja keletas nedalyvavimo šališkumo tipų ir kiekvienas tipas gali turėti įtakos mokslinių tyrimų rezultatų patikimumui, dažnai paslėptiems ar nežinomiems. Iš tiesų, tyrimai parodė, kad tuos mokslinių tyrimų dalyvius, kuriems sunku pasiekti, reikalaujant daug pastangų susisiekti su jais, labai skiriasi nuo kitų respondentų. Šie skirtumai buvo nustatyti amžiaus, lyties, šeimyninės padėties, socialinės ir ekonominės padėties, sveikatos būklės ir vaikų skaičiaus atžvilgiu.

Atsakymo rodiklis

Kiek tyrimo pabaigoje pateikti duomenys apima visus imties narius, vadinami atsakymo rodikliais. Nors ši koncepcija yra aiški struktūrizuotoje apklausoje ar interviu rinkinyje, ji labiau neaiški socialinės žiniasklaidos tyrimų srityje. Tačiau socialin ÷ s žiniasklaidos moksliniuose tyrimuose tai ne mažiau svarbu nei kitų kokyb ÷ s tyrimų rūšių. Atsakymo rodiklis apskaičiuojamas pagal dalyvių, kurie baigia apklausas, skaičių arba sutinka, kad jie būtų apklausiami dalijant iš viso žmonių, kurie sudaro pradinį mėginių ėmimą.

Bendras skaičius turi apimti asmenis, kuriems nebuvo sėkmingai susisiekta arba kurie atsisakė dalyvauti tyrime.

Bendrinimo problema

Nepriklausomai nuo to, kaip renkami duomenys, didelio atsako svarba negali būti pakankamai įtempta. Neįmanoma realiai sukurti didesnės populiacijos, kai mėginio atsako lygis yra mažas. Pavyzdžio šališkumas didėja, kai sumažėja atsako dažnis. Remiantis žiniasklaidos tyrimais, kai grąžos rodikliai sumažėja iki 20 arba 30 procentų imties, ši dalyvių grupė yra mažai panaši į bendrą atrinktų gyventojų skaičių. Tą pačią žmonių tendenciją grįžti į apklausą paštu arba sutikti dalyvauti apklausoje telefonu vyksta su žmonėmis, kurie verčiasi socialinės žiniasklaidos tinklais: tai yra ypatingas susidomėjimas dalyku (arba produktu ar paslauga) būti).

Mėginio dydis

Mažesni mėginiai turi didesnę atrankos paklaidą nei didesni mėginiai. Apsvarstykite, kad imties duomenys pateikia didesnių gyventojų atributų įvertinimą. Kiekvienas pavyzdys, paimtas iš mėginių ėmimo sistemos, pateikia atskirą tos didesnės populiacijos vertinimą. Teoriškai kiekviename kiekviename klausime paimtuose pavyzdžiuose gali būti atskiras atsakymų modelis. Laikui bėgant, imant pakankamai mėginių, paimtų iš mėginių ėmimo rėmo, tikrasis modelis susilieja aplink faktinį (tikrąjį) didesnių gyventojų modelį.

Klaidos riba

Mėginių ėmimo klaida apibūdina bet kurio iš didesnių gyventojų paimtų mėginių įvertinimo tikslumą. Mėginių ėmimo klaida yra išreikšta klaidų riba, susijusi su pasitikėjimo lygiu, kuris yra statistinė priemonė. Pavyzdžiui, Prezidento pirmenybės apklausoje ataskaitoje gali būti parodyta, kad dabartinį operatorių palaiko 64% rinkėjų. Klaidos riba būtų plius arba minus 3 taškai 95% patikimumo lygiu. Kitaip tariant, jei apklausa vėl atlikta su 100 skirtingų rinkėjų pavyzdžių, iš 100 rinkėjų 95 rinkėjai nurodė, kad dabartinį operatorių pirmenybę teikia 61–67 proc. Rinkėjų.

Tai reiškia, kad 61% rinkėjų + 3% arba -3%.

Sprendimai apie mėginio dydį

Su atranka susijusi klaidų riba sumažėja, kai imties dydis pakyla, bet tik tam tikru momentu. Kai imties dydis siekia 1000–2000 respondentų, paklaida yra pakankamai maža, kad būtų galima atsižvelgti į didesnius mėginius (o ne ekonomiškai efektyvų pasirinkimą). Kai pogrupiai yra didesnių gyventojų dalis, didesni imčių dydžiai gali būti pateisinami, nes klaidų skirtumas kiekvienam pogrupiui skiriasi priklausomai nuo žmonių skaičiaus pogrupiuose. Pavyzdžiui, 1000 socialinės žiniasklaidos tinklo narių ir klaidų ribos, lygios kažkur nuo 1 iki 3 procentinių punktų, 95% pasikliautinasis intervalas, to socialinės žiniasklaidos tinklo pogrupio analizė - sakykime: apie 100-čiai mama turėtų didesnę paklaidos ribą, ty apie 4–10 taškų.

Mėginio pakankamumo matavimas

Mėginiai paprastai vertinami pagal naudojamas atrankos procedūras, o ne galutinį dydį ar sudėtį. Tai yra esminis dalykas, nes daugelyje situacijų neįmanoma tiksliai įvertinti, kaip reprezentatyvus pavyzdys yra didesnių gyventojų skaičius. Statistinės procedūros naudojamos todėl, kad jos leidžia patogius ir iš esmės patikimus skaičiavimus. Nustatant pagrįstą pasitikėjimo intervalą ir klaidų ribą, mokslininkai gali sutelkti dėmesį į kintamuosius, tokius kaip atsako dažnis ir tinkami atrankos rėmai.


Video Iš Autoriaus:

Susiję Straipsniai:

✔ - Kaip pasakyti, ar mediniai padėklai yra saugūs dirbant

✔ - Savarankiškai dirbančių mokesčių paaiškinimas

✔ - Rinkodaros sąlygų ir apibrėžimų žodynas


Naudinga? Pasidalinti Su Draugais!