דגימת נוחות היא אחת הצורות הנפוצות ביותר של הטיית בחירת מדגם בעת ביצוע מחקר. סוג זה של דגימה משמש מכיוון שהוא מאפשר לחוקרים לאסוף נתונים במהירות ובקלות. עם זאת, תהליך זה יכול להוביל להטיית תת-כיסוי מכיוון שהחוקרים יבחרו רק קבוצות או יחידים מסוימים הנגישים להם יותר.
בואו ניקח את הדוגמה של מחקר על בריונות בקרב בני נוער. במקרה כזה, ייתכן שלא תכלול בני נוער בחינוך ביתי או לומדים בבתי ספר פרטיים מכיוון שיהיה קשה יותר להגיע אליהם מאלה המשתתפים בבתי ספר ציבוריים. אם אין לך קבוצות אלה במדגם שלך, זה יכול להשפיע על תוקף התוצאות שלך מכיוון שתלמידים אלה עשויים לחוות בריונות באופן שונה מאלה הלומדים בבתי ספר ציבוריים.
להבין מהי הטיית תת-כיסוי…
במילים פשוטות, תת-כיסוי מתרחש כאשר לחלק ניכר מאוכלוסיית המחקר שלך יש מעט מאוד אפשרויות להיבחר להיות חלק מהמדגם או שאינו מיוצג באופן משביע רצון באוכלוסיית הסקר שלך.
לדוגמה, נניח שאתה עורך סקר על העדפותיהם של סטודנטים נוכחיים, ואתה רוצה להבין אילו סרטים הם הכי אוהבים. כדי לעשות זאת, אתה יכול לבחור מדגם אקראי של סטודנטים נוכחיים ולשאול כמה פעמים בשבוע הם הולכים לבתי קולנוע. עם זאת, אם אין בתי קולנוע בקרבת בתיהם של תלמידים אלה (או אם אין להם מכוניות), אין להם כמעט סיכוי להיבחר לסקר זה.
במקרה זה, הטיית תת-כיסוי תוביל לתוצאות שממעיטות בערך הממוצע של מספר הפעמים בשבוע שסטודנטים כיום הולכים לבתי קולנוע, כי זה לא לוקח בחשבון אנשים שאין להם גישה לסרטים.
סיבות להטיית תת-כיסוי
בעוד הטיית תת-כיסוי היא בעיה רצינית, ניתן למנוע אותה גם עם טכניקה נכונה והבנה של הבעיה.
אחת הסיבות להטיית תת-כיסוי היא בגלל אי-תגובה לסקר. משמעות הדבר היא כי כאשר נערך סקר, כמה אנשים לא מגיבים אליו. זה יכול לקרות מסיבות רבות: אולי אין להם זמן, מרגישים שאין להם שום דבר חשוב לומר, או שוכחים מהסקר לגמרי. תהיה הסיבה אשר תהיה, אנשים אלה אינם נכללים בתוצאות שלך מכיוון שלא אספת את תגובותיהם.
סיבה נוספת להטיית תת-כיסוי היא טעות אי-כיסוי – המתייחסת למקרים שבהם אדם נבחר מתוך המדגם שלך אך לא ניתן ליצור איתו קשר עקב טעות דגימה מטעם החוקר. לדוגמה, אם אתה עורך סקר טלפוני ומתקשר בטעות למישהו שאינו דובר אנגלית מספיק טוב כדי להבין את שאלותיך, סביר להניח שאדם זה ינתק אותך לפני שיענה על משהו – כלומר תגובתו מעולם לא נרשמה לניתוח מאוחר יותר!
הגורם האחרון להטיית תת-כיסוי שנדון בה כאן היום הוא טעות כיסוי – המתייחסת למקרים שבהם אנשים שאמורים להיכלל במדגם שלכם אינם כאלה.
כיצד ניתן לתקן הטיית תת-כיסוי?
עם QuestionPro Audience תוכלו להימנע מהטיית דגימה באמצעות הכלים הטובים ביותר שלנו. בוא ניקח לוגיקה מותנית, תכונה זו מאפשרת לך להשתמש בסקר שלך ככלי לאימות החוויות של קבוצות מסוימות במחקר שלך, ובכך לשפר את שלמות התוצאות שלך.
לוגיקה מותנית שימושית במיוחד אם יש לך מדגם קטן או אם חיוני שכל החברים בקבוצה מסוימת יהיו מיוצגים באוכלוסיית הסקר שלך. הסיבה לכך היא שלוגיקה מותנית מסייעת להבטיח שכל חברי הקבוצה יקבלו את אותו מידע על השאלה הראשונה שלהם ולא יחמיצו פרטים חשובים שעשויים להיות חשובים לחוויה שלהם, אך עשויים שלא לחול על קבוצות אחרות. אז נניח שאתה סוקר את חוויותיהם של אנשים מגזעים שונים באמריקה. במקרה זה, לוגיקה מותנית מאפשרת לך להציג שאלות ייחודיות הנוגעות לחוויות אלה למשיבים בקבוצות מסוימות.
דוגמאות להטיית תת-כיסוי
הטיית תת-כיסוי נפוצה במחקר סקרים ועלולה להוביל לממצאים לא מדויקים. הטיית תת-כיסוי מתרחשת כאשר חברים באוכלוסיית המחקר שלך אינם יכולים להשלים את הסקר שלך ללא גישה לאינטרנט.
- אם יש לך חלק מהאוכלוסייה שלך שאין לו גישה לאינטרנט, או אם הם מאבדים את החיבור שלהם בעת השלמת הסקר שלך, הנתונים שנאספו לא יהיו מלאים. זה יגרום להטיית תת-כיסוי וישפיע על תוצאות המחקר שלך.
התוכנה שלנו מאפשרת לך לאסוף תובנות ביעילות מכל הצדדים באוכלוסיית המחקר שלך, עם או בלי גישה לאינטרנט וידידותי לנייד. משתתפי הסקר יכולים למלא נתונים במקומות מרוחקים ללא גישה לאינטרנט. תן לקהל QuestionPro לעשות את העבודה הקשה עבורך, הימנע מהטיות כיסוי חסר, ואסוף נתונים מכל אחד, בכל מקום ובכל זמן.
- סקרי QuestionPro ידידותיים לנייד ומותאמים לכל מכשיר התומך באינטרנט, כולל טלפונים ניידים. המשמעות היא שניתן להגיע ליותר משיבים ולהתמודד עם בעיית הנגישות שמובילה פעמים רבות להטיית תת-כיסוי בכל חקירה שיטתית.
לא משנה באיזה מכשיר המשיבים שלך משתמשים, סקרי QuestionPro תמיד ייראו נהדר ויהיו קלים למילוי. המשיבים יכולים להציג את שאלותיך ולענות עליהן בנוחות מבלי לצבוט או להגדיל את הטופס.
- ישנן סיבות רבות לכך שהטיה של תת-כיסוי עלולה להתרחש; עם זאת, סיבה נפוצה אחת היא כאשר אוספי נתונים אינם מצליחים להגיע לקבוצות מסוימות באוכלוסייה.
לדוגמה, נניח שאתם חוקרים שוויון מגדרי במקום העבודה, אבל מראיינים רק גברים שעובדים בחברות Fortune 500. במקרה כזה, תפספסו נשים שעובדות בחברות קטנות יותר או שלא עובדות בכלל כי הן מטפלות בילדים או בקרובי משפחה קשישים. מערך הנתונים המתקבל עשוי להיראות מוטה לכיוון נקודות מבט גבריות למרות שהוא נאסף משני המינים!
מסקנה
הטיית תת-כיסוי, הידועה גם בשם הטיית דגימה, היא בעיה נפוצה בחקירות שיטתיות. כדי למנוע הטיית תת-כיסוי, עליכם להבין מדוע המדגם שלכם אינו מייצג את קהל היעד שלכם. אז אתה יכול לנקוט צעדים כדי לחסל את הסיבות מאחורי תופעה זו.
במילים אחרות, אם אתה מנסה להסיק מסקנות לגבי אוכלוסייה גדולה אבל רק מדגם קטן ממנה, אז יהיו אנשים באותה אוכלוסייה שאינם מיוצגים במדגם שלך – והם עשויים שלא לחלוק מאפיינים דומים עם אלה שכן נכללו. זה יכול לגרום לבעיות מכיוון שהמסקנות שלך עשויות שלא לשקף את מה שקורה במציאות.
כאמור, הטיית תת-כיסוי נובעת מדגימת נוחות וחוסר ידע והבנה של קהל היעד שלכם. ב- QuestionPro, אנו מאמינים כי מיקוד לקהל מתאים יהפוך את המחקר שלך לא רק מדויק אלא גם תובנה, ויאפשר לך לקבל החלטות עסקיות חכמות.
מחבר: Danielle Figueroa
