חוקרים עשויים להזדקק לעזרה עם ממצאים שאינם תואמים את המציאות של קהילת היעד. ישנן סיבות רבות, אך אחת החשובות ביותר היא הטיית הבחירה. 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 בפועל.
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 אלמנטים המשפיעים על נכונותם של מתנדבי המחקר להמשיך להשתתף.
מהם סוגי הטיות הבחירה במחקר?
מספר סוגים של הטיית בחירה יכולים להתרחש בנקודות שונות בתהליך המחקר. להלן כמה מהם:
- הטיית דגימה
הטיית דגימה היא סוג של הטיית בחירה הנגרמת על ידי דגימת אוכלוסייה לא אקראית. היא מתרחשת כאשר תת-קבוצות ספציפיות מוסרות ממדגם המחקר, מה שמוביל לייצוג לא מדויק של תת-הקבוצות באוכלוסיית המדגם.
לדוגמה, דמיינו שאתם חוקרים את השכיחות של מחלות לב באזור שלכם. כדי לאסוף נתונים, אתה מחליט לערוך ראיונות עם קונים בקניון.
אסטרטגיה זו אינה כוללת חולים מאושפזים וחולי לב. המדגם שלך מוטה מכיוון שאנשים רבים אינם נוכחים באותו קניון אלא שוהים בבתיהם או בבתי החולים שלהם.
- הטיית הבחירה העצמית
הטיית הבחירה העצמית ידועה גם בשם הטיית מתנדבים. זה מתעורר כאשר התכונות של האנשים המשתתפים מרצון במחקר חשובים למטרות החקירה.
בחירה עצמית גורמת לנתונים מוטים אם קבוצת המדגם מורכבת ממתנדבים ולא מאוכלוסיית היעד האידיאלית. סביר להניח שהחוקרים יקבלו תוצאות מוטות.
לדוגמה, חובב רכב מקצוען עשוי להשתתף במחקר הבוחן את התפיסה של מכונית חדשה הנכנסת לשוק היעד מכיוון שהוא רואה את עצמו כמומחה בתחום.
בשל הטיית הבחירה העצמית, הם יכלו להגיב בצורה בלתי הולמת או לספק מידע נוסף שלא התבקש.
- 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 מאמינים שהתוכנה מצוינת ואיכותית לאחר קבלת הנתונים. עם זאת, הם מגלים כי הם מקבלים 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 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 היזכרות
הטיית היזכרות מתרחשת כאשר חלק מחברי המדגם מתקשים לזכור מידע חיוני, מה שמשפיע על תהליך המחקר שלך. היא מתרחשת כאשר חוקרים דוחים את מה שנמצא מולם ובמקום זאת רואים את מה שהם רוצים לראות.
תקבל תוצאה מוטה אם רק תסקור את אלה שראו סרט חדש. אלה שראו את זה יגידו שהם אהבו את זה, ואילו אלה שלא אמרו שהם לא. הסיבה לכך היא שאנשים שאוהבים את הסרט מוכנים יותר לדון בו מאשר אלה שלא.
- 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 בשתייה מופרזת ובהתנהגויות עישון. 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.
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.
פרסמנו בלוג שמדבר על ניתוח תת-קבוצות; למה אתה לא בודק את זה כדי לקבל רעיונות נוספים?
כיצד להימנע מהטיית בחירה?
יש סיכוי טוב שהשפעתם על תוצאות הסקר שלכם באמצעות הטיית בחירה. עיין בעצות הבאות שיעזרו לך להימנע מהטיית בחירה:
הימנע 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.
הימנעות מהטיית בחירה 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.
הימנע מהטיית בחירה 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 במסלול לקבלת תוקף פנימי חזק.
- הזמן את האנשים שלא ענו על הסקר לסקר נוסף. סיבוב שני עשוי להניב יותר קולות להבנה ברורה יותר של הממצאים.
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.
חבילת המחקר QuestionPro מספקת תבניות סקר המבוססות על מחקר מקצועי, מה שמקל על פיתוח סקרים. קבל מידע נוסף על סקרים והתחל לעבוד עם תוכנת הסקרים שלנו על ידי יצירת חשבון בחינם.
