חוקרים עשויים להזדקק לעזרה עם ממצאים שאינם תואמים את המציאות של קהילת היעד. ישנן סיבות רבות, אך הטיית הבחירה היא החשובה ביותר. זה קורה כאשר מדגם המחקר צריך לייצג במדויק את האוכלוסייה המעניינת, וכתוצאה מכך וריאציות בתוצאות המחקר.
הבנת הטיית הבחירה, השפעותיה המעשיות והדרכים הטובות ביותר להימנע ממנה יעזרו לך להתמודד עם השפעותיה. כל מה שאתה צריך לדעת על איך לשפר את תהליך איסוף הנתונים שלך יכוסה בפוסט זה.
מהי הטיית בחירה?
הטיית בחירה מתייחסת לטעויות ניסוי המובילות לייצוג לא מדויק של מדגם המחקר שלך. היא מתעוררת כאשר מאגר המשתתפים או הנתונים אינם מייצגים את קבוצת היעד.
סיבה משמעותית להטיית בחירה היא כאשר החוקר אינו לוקח בחשבון מאפייני תת-קבוצה. היא גורמת לפערים מהותיים בין משתני נתוני המדגם לבין אוכלוסיית המחקר.
הטיית הבחירה מתעוררת במחקר מכמה סיבות. אם החוקר בוחר את אוכלוסיית המדגם באמצעות קריטריונים שגויים, הוא עשוי למצוא דוגמאות רבות להטיה זו. זה יכול לקרות גם בגלל גורמים המשפיעים על נכונותם של מתנדבי המחקר להשתתף.
כל המודלים הסטטיסטיים במדעי הלמידה דורשים נתונים. נתונים טובים הם קריטיים לפיתוח קבוצה סטטיסטית תקפה של מודלים, אבל קל להפתיע לקבל מידע לא מספיק. הטיית הבחירה משפיעה על החוקרים בכל שלבי התהליך, החל מאיסוף הנתונים ועד לניתוחם.
לדוגמה, ייתכן שהחוקרים יצטרכו להבין שהממצאים שלהם עשויים שלא לחול על אנשים אחרים או על הגדרות שונות. סוג זה של שגיאה מציג אנשים שהוקצו באופן אקראי לאחת משתי קבוצות או יותר, אך רק חלק מהאנשים שניתן להירשם אליהם משתתפים בפועל.
משמעות הדבר היא כי אנשים הנחשבים מועמדים מתאימים לתוכנית מסוימת עשויים או לא יכולים לבחור להשתתף. לפיכך, אלה שכן משתתפים בתוכנית עשויים להיות בעלי מאפיינים שונים מאלה שלא. קיומו של תהליך בחירה לא אקראי יכול להוביל למסקנות שגויות לגבי סיבתיות וסטטיסטיקה הקשורות לכך, כמו גם לפסילת נתונים שנאספו.
פרסמנו בלוג שמדבר על ניתוח תת-קבוצות; למה אתה לא בודק את זה כדי לקבל רעיונות נוספים?
סוגי הטיות בחירה
ישנם סוגים רבים של הטיית בחירה, כל אחד מהם משפיע על תקפות הנתונים שלך באופן ספציפי. בואו נעבור על כמה מהנפוצים ביותר:
- הטיית דגימה:
הטיית דגימה היא סוג של הטיית בחירה המתרחשת כאשר איננו אוספים נתונים מכל האנשים שיכולים להיות באוכלוסייה שלנו על משתנה מכריע. חלק מהסיבות לכך יכולות להיות שהחוקר אוסף את הדגימה שלו בעיקר מדגימת נוחות או נוחות, או לפעמים על ידי בחירה קפדנית של אנשים דומים ובעלי מאפיינים דומים לנבדקי המחקר אך טרם נבחרו באופן אקראי מתוך האוכלוסייה שלהם.
זה יכול להטות כל ניתוח סטטיסטי והבנה של התוצאות במקרה הספציפי הזה
קרא עוד: הטיה במחקר על ידי QuestionPro
- הטיית הבחירה העצמית:
סוג זה של הטיית בחירה, הידוע גם בשם "הטיית מתנדבים", מתרחש כאשר אנשים שבוחרים להשתתף במחקר אינם מייצגים את האוכלוסייה הגדולה יותר של עניין. לדוגמה, אם אתה רוצה ללמוד העדפות סטודנטים לקריירה, ייתכן שתוכל למשוך רק תלמידים מבתי ספר הידועים במשיכת תלמידים עשירים. הטיית מתנדבים עשויה להתרחש גם כאשר מחקר בוחן אנשים מגזע מסוים, אך אין בו מספיק משתתפים המזדהים כחברים באותו גזע.
כמו כל צורה אחרת של הטיה, הטיית הבחירה העצמית מעוותת את הנתונים שנאספו במחקר. ברוב המקרים, החוקר יגיע בסופו של דבר לתוצאות מאוד לא מדויקות ולתוקף שאינו קיים של מחקר שיטתי.
- הטיית אי-תגובה
הטיית אי-תגובה מתרחשת כאשר אנשים אינם עונים על סקר או משתתפים בפרויקט מחקר. זה קורה לעתים קרובות במחקר סקר כאשר המשתתפים חסרים את היכולות המתאימות, חסר זמן, או מרגיש אשמה או בושה על הנושא.
לדוגמה, חוקרים מתעניינים באופן שבו מדעני מחשב רואים תוכנה חדשה. הם ערכו סקר ומצאו שמדעני מחשב רבים לא הגיבו ולא סיימו.
החוקרים מצאו כי המשיבים האמינו שהתוכנה הייתה מעולה ואיכותית לאחר קבלת הנתונים. עם זאת, הם גילו כי הם קיבלו בעיקר ביקורת שלילית לאחר שחרור התוכנה החדשה לכלל האוכלוסייה של מדעני המחשב.
משתתפי הסקר היו מדעני מחשב ברמה התחלתית שלא הצליחו לזהות פגמים בתכנות. המשיבים לסקר לא שיקפו את אוכלוסיית מדעני המחשב המשמעותית יותר. מכאן שהתוצאות לא היו מדויקות.
- הטיית אי-הכללה:
הטיית הכללה מתרחשת כאשר החוקר כולל בכוונה כמה תת-קבוצות באוכלוסיית המדגם. היא קשורה קשר הדוק להטיית דגימה ללא תגובה ומשפיעה על התוקף הפנימי של החקירה השיטתית שלך.
מומחים מגדירים הטיית הכללה כ"מונח קולקטיבי המכסה את ההטיות הפוטנציאליות השונות שיכולות לנבוע מהכללה פוסט-אקראית של חולים בניסוי וניתוחים עוקבים". כאשר זה קורה, תוצאות המחקר שלך עשויות ליצור קשר כוזב בין משתנים.
הטיית אי-הכללה מתרחשת כאשר אתה מוציא במכוון תת-קבוצות מסוימות מאוכלוסיית המדגם לפני הפיכתן באופן אקראי לקבוצות. ייתכן שלא כללת חולים עם מצבים מסוימים, כגון סרטן או HIV / איידס, מכיוון שזה היה לא אתי לחקור את האנשים האלה ללא הסכמתם. או, אולי לא כללת אותם כי לא רצית לתת להם גישה לאפשרות טיפול אחרת במהלך הניסוי הקליני שלהם. חלק מהחוקרים גם בוחרים שלא לכלול אנשים חולים מדי או מבוגרים מדי להשתתפות בניסויים קליניים (מכיוון שאנשים אלה עשויים שלא להיות מסוגלים להשתתף ביעילות או לא לקבל מספיק תועלת מההשתתפות).
- הטיית החזרה:
אחת הצורות הנפוצות ביותר של הטיית היזכרות היא עיוות זיכרון רטרואקטיבי. עיוות זיכרון רטרואקטיבי מתרחש כאשר אנשים זוכרים אירועים וחוויות באופן שמתאים לצרכים הנוכחיים שלהם ולא למטרה המקורית שלהם. לדוגמה, מישהו עשוי לזכור אירוע כחוויה חיובית או אפילו מהנה אם הוא נועד להיות שלילי. בנוסף, עיוות זיכרון רטרואקטיבי יכול להתרחש כאשר אנשים מתקשים לזכור פרטים החשובים לנושא המחקר, כגון עובדות על חייהם או על חייהם של אחרים.
עיוות זיכרון רטרואקטיבי יכול להתרחש גם כאשר אנשים כוללים מידע לא מדויק בדוחות ההיזכרות שלהם. זה קורה כאשר הם מדווחים על משהו שמעולם לא קרה או משהו שקרה בזמן שונה מאשר כאשר הוא התרחש בפועל.
לדוגמה, אדם עשוי לדווח שהוא בילה חמש שעות בנסיעות מהעבודה לבית ביום מסוים, כאשר במציאות, זה לקח לו רק שלוש שעות כי הוא אכל ארוחת צהריים ליד שולחנו לפני כן ושכח מזה עד מאוחר יותר באותו יום.
- הטיית הישרדות
הטיית הישרדות מתרחשת כאשר חוקר מכפיף משתנים לתחרות סינון ובוחר את אלה שהשלימו בהצלחה את ההליך. שיטת בחירה ראשונית זו מבטלת משתנים כושלים בגלל חוסר הנראות שלהם.
הטיית הישרדות מתמקדת בגורמים המוצלחים ביותר, גם אם אין להם נתונים רלוונטיים. זה יכול לשנות את תוצאות המחקר שלך ולהוביל לדעות חיוביות שלא לצורך שאינן משקפות את המציאות.
נניח שאתה חוקר משתני הצלחה של יזמים. רוב היזמים המפורסמים לא סיימו קולג'. זה יכול לגרום לך להניח כי לעזוב את המכללה עם רעיון חזק מספיק כדי להשיק קריירה. אבל רוב הנושרים מהקולג' לא מגיעים בסופו של דבר לעשירים.
למעשה, הרבה יותר אנשים נשרו מהקולג' כדי לפתוח עסקים לא מוצלחים. בדוגמה זו, הטיית הישרדות מתרחשת כאשר שמים לב רק לנושרים שהצליחו ומתעלמים מהרוב המכריע של הנושרים שנכשלו.
- הטיית התשה
הטיית שחיקה מתרחשת כאשר חלק מהמשיבים לסקר נושרים בזמן שהוא עדיין מתנהל. כתוצאה מכך, ישנם נעלמים רבים בממצאי המחקר שלך, מה שמוריד את איכות המסקנות.
רוב הזמן, החוקר מחפש מגמות בקרב משתני הנשירה. אם תוכל לזהות נטיות אלה, ייתכן שתוכל לקבוע מדוע המשיבים עזבו את הסקר שלך באופן פתאומי ולנקוט פעולה מתאימה.
- הטיית תת-כיסוי
הטיית תת-כיסוי נוצרת כאשר נלקח מדגם מייצג משיעור קטן יותר של אוכלוסיית היעד. סקרים מקוונים פגיעים במיוחד להטיית תת-כיסוי.
בסקר מקוון על בריאות המדווחת על עצמה, נניח שאתה מתמקד בהתנהגויות שתייה ועישון מוגזמות. אמנם, בגלל הדרך שלך לערוך את הסקר, אתה בכוונה להדיר אנשים שאינם משתמשים באינטרנט.
בדרך זו, אנשים מבוגרים ומשכילים פחות נשארים מחוץ למדגם שלך. מכיוון שמשתמשי אינטרנט ושאינם משתמשים שונים באופן משמעותי, אינך יכול להסיק תוצאות אמינות מהסקר המקוון שלך.
כיצד להימנע מהטיית בחירה
הערכת חוזק הקשר בין תוצאה (המשתנה התלוי) לבין מספר משתנים מנבאים חיונית לשאלות מחקר רבות. ניתוח דו-משתני ושיטות ניתוח רב-רגרסיה משמשים בדרך כלל כדי למנוע הטיית בחירה.
ניתוח דו-משתני הוא ניתוח כמותי המשמש לעתים קרובות לקביעת הקשר האמפירי בין שני משתנים. בשיטה זו, החוקרים מודדים כל משתנה מנבא בנפרד ולאחר מכן מיישמים מבחנים סטטיסטיים כדי לקבוע אם הוא משפיע על משתנה התוצאה.
אם אין קשר בין משתני החיזוי לבין התוצאה, הם לא יוכלו למצוא ראיות להטיית בחירה בתהליך איסוף הנתונים שלהם. עם זאת, אם יש איזשהו קשר בין משתנים אלה, אז ייתכן כי היתה רמה מסוימת של הטיית בחירה נוכח בעת איסוף נתונים אלה.
שיטות רב-רגרסיה מאפשרות לחוקרים להעריך את עוצמת הקשר הזה בין תוצאה (המשתנה התלוי) לבין מספר משתנים מנבאים.
יש סיכוי טוב שהשפעתם על תוצאות הסקר שלכם באמצעות הטיית בחירה. עיין בעצות הבאות שיעזרו לך להימנע מהטיית בחירה:
במהלך עיצוב הסקר
נסה כמה מההצעות הבאות כדי למנוע הטיית בחירה בעת פיתוח המבנה עבור הסקר שלך:
- ודא שמטרות הסקר שלך ברורות.
- ציין את הסטנדרטים שיש לעמוד בהם עבור קהל היעד שלך.
- לאפשר לכל משתתף אפשרי הזדמנות הוגנת להשתתף בסקר.
במהלך הדגימה
שקול ליישם כמה מהאסטרטגיות הבאות במהלך תהליך בחירת הדגימות:
- בעת שימוש בדגימה אקראית בתהליכים שלך, ודא אקראיות נכונה.
- ודא שרשימת המשתתפים שלך מעודכנת ומייצגת במדויק את קהל היעד.
- ודא כי קבוצות המשנה מייצגות את האוכלוסייה כולה ולשתף את הגורמים החיוניים.
במהלך ההערכה
כאשר עוברים את תהליך ההערכה והתיקוף, עליך לחשוב על יישום חלק מהרעיונות הבאים כדי למנוע הטיית בחירה:
- אם אתה רוצה להבטיח שבחירת הדגימה, ההליך ואיסוף הנתונים שלך נקיים מהטיות, כדאי שחוקר שני יסתכל מעבר לגבך.
- החל טכנולוגיה כדי לפקח על האופן שבו הנתונים משתנים כדי שתוכל לזהות תוצאות בלתי צפויות ולחקור במהירות כדי לתקן או להימנע מנתונים לא מדויקים.
- בדוק מגמות קודמות של נתוני מחקר בסיסיים כדי לוודא אם המחקר שלך נמצא בדרך לתוקף פנימי חזק.
- הזמן את האנשים שלא ענו על הסקר לסקר נוסף. סיבוב שני עשוי להניב יותר קולות להבנה ברורה יותר של הממצאים.
למד כיצד להימנע מהטיית בחירה עם סרטון מהיר זה של Audience by QuestionPro !
מהן ההשפעות של הטיית הבחירה?
תמיד קיימת האפשרות של טעויות אקראיות או שיטתיות במחקר הפוגעות באמינות תוצאות המחקר. להטיית בחירה יכולות להיות השפעות שונות, ולעתים קרובות קשה לדעת עד כמה משמעותיות או לאיזה כיוון ההשפעות הללו. ההשפעות יכולות להוביל למספר בעיות עבור עסקים, כולל:
- סיכון לאובדן הכנסות ומוניטין
עבור תכנון עסקי ואסטרטגיה, תובנות המתקבלות ממדגמים שאינם מייצגים מועילות פחות באופן משמעותי מכיוון שהן אינן תואמות את אוכלוסיית היעד. קיים סיכון לאבד כסף ומוניטין אם החלטות עסקיות מבוססות על ממצאים אלה.
- משפיע על התוקף החיצוני של הניתוח
המחקר הופך לפחות אמין כתוצאה מנתונים לא מדויקים. לכן, התוקף החיצוני של הניתוח נפגע בגלל המדגם המוטה.
- זה מוביל להחלטות עסקיות לא הולמות
אם התוצאות הסופיות מוטות ולא מייצגות את הנושא, לא בטוח להסתמך על ממצאי המחקר בעת קבלת החלטות עסקיות חשובות.
מסקנה
הבנת הטיית הבחירה, סוגיה וכיצד היא משפיעה על תוצאות המחקר היא השלב הראשון בעבודה איתה. גילינו נתונים חיוניים שיסייעו בזיהויו ופועלים לצמצום השפעותיו למינימום. אתה יכול למנוע הטיית בחירה באמצעות QuestionPro כדי לאסוף נתוני מחקר אמינים.
מצבים שונים עלולים לגרום להטיית בחירה, כגון כאשר דגימות שאינן ניטרליות משולבות עם בעיות במערכת. כלי מחקר ברמה ארגונית לשימוש במחקר ושינוי חוויות הוא חבילת המחקר QuestionPro.
QuestionPro Audience יכול לעזור לך לאסוף נתונים חשובים מהמדגם האידיאלי שלך.
בעת ביצוע מחקר, חיוני להבין את טבעה של הטיית הבחירה. זוהי הנטייה של תוצאות המחקר שלך להיות מושפעות מהמאפיינים של המשתתפים שלך או מדגם .
אם אתה עורך מחקר על השפעות הסוכר על סוכרת, למשל, ויש לך קבוצה של אנשים עם סוכרת שכולם חברים בכנסייה שלך, זה יכול להיות מקור להטיית בחירה. הם עשויים להיות בעלי סיכוי גבוה יותר להשתתף בפעילויות הכנסייה מאשר אלה שאין להם סוכרת, ולכן, סביר יותר למצוא את עצמם במדגם.
אם אתה רוצה להימנע מסוג זה של הטיה במחקר שלך, עליך לאסוף נתונים ממגוון רחב של מקורות אמינים עם קהל QuestionPro
