Il ricercatore a volte influenza involontariamente o attivamente il processo durante l’esecuzione di un’indagine sistematica. Si tratta del cosiddetto bias di ricerca, che può influenzare i risultati come qualsiasi altro tipo di bias.
Quando si tratta di studiare i pregiudizi, non esistono linee guida rigide e veloci, il che significa semplicemente che possono verificarsi in qualsiasi momento. Gli errori sperimentali e la mancanza di attenzione per tutti i fattori rilevanti possono portare a distorsioni della ricerca.
Una delle cause più comuni dei risultati di uno studio a bassa credibilità è la distorsione dello studio. A causa della sua natura informale, è necessario essere cauti nel definire i pregiudizi nella ricerca. Per ridurne o prevenirne l’insorgenza, è necessario essere in grado di riconoscerne le caratteristiche.
In questo articolo si parlerà di cosa è, del suo tipo e di come evitarlo.
Che cos’è il pregiudizio della ricerca?
La distorsione della ricerca è una tecnica in cui i ricercatori che conducono l’esperimento modificano i risultati per presentare una conseguenza specifica. È spesso noto come bias dello sperimentatore.
Il pregiudizio è una caratteristica della tecnica di ricerca che la fa basare sull’esperienza e sul giudizio piuttosto che sull’analisi dei dati. La cosa più importante da sapere sui pregiudizi è che sono inevitabili in molti campi. Comprendere i pregiudizi della ricerca e ridurre gli effetti delle opinioni distorte è una parte essenziale di qualsiasi processo di pianificazione della ricerca.
Ad esempio, è molto più facile essere attratti da un certo punto di vista quando si utilizzano soggetti di ricerca sociale, compromettendo l’equità.
In che modo i pregiudizi della ricerca influenzano il processo di ricerca?
I pregiudizi nella ricerca possono influenzare notevolmente il processo di ricerca, indebolendone l’integrità e portando a risultati fuorvianti o errati. Ecco alcuni esempi di come questo pregiudizio possa influenzare il processo di ricerca:
Disegno di ricerca distorto
In presenza di pregiudizi, i risultati degli studi possono essere distorti o errati. Può rendere lo studio meno affidabile e valido. Se i pregiudizi riguardano il modo in cui viene impostato uno studio, la raccolta dei dati o la loro analisi, possono causare errori sistematici che allontanano i risultati dai valori reali o imparziali.
Conclusioni non valide
Può essere difficile credere che i risultati di uno studio siano corretti. Una ricerca distorta può portare ad affermazioni ingiustificate o sbagliate, perché i risultati potrebbero non riflettere la realtà o fornire un quadro completo della domanda di ricerca.
Interpretazioni fuorvianti
I pregiudizi possono portare a interpretazioni imprecise dei risultati della ricerca. Può alterare la comprensione complessiva del tema della ricerca. I ricercatori possono essere tentati di interpretare i risultati in modo da confermare le loro precedenti ipotesi o aspettative, ignorando spiegazioni alternative o prove contraddittorie.
Preoccupazioni etiche
Questo pregiudizio pone delle considerazioni etiche. Può avere effetti negativi su individui, gruppi o sulla società nel suo complesso. Una ricerca distorta può influenzare in modo errato i processi decisionali, portando a interventi, politiche o terapie inefficaci.
Credibilità danneggiata
La parzialità della ricerca mina la credibilità scientifica. Una ricerca distorta può danneggiare la fiducia del pubblico nella scienza. Può ridurre la fiducia nelle prove scientifiche per il processo decisionale.
Tipi di distorsione della ricerca con esempi
I pregiudizi possono essere riscontrati praticamente in ogni aspetto della ricerca quantitativa e qualitativa e possono provenire sia da chi sviluppa l’indagine sia dai partecipanti. I tipi di pregiudizi che provengono direttamente da chi fa il sondaggio sono i più facili da gestire tra tutti i tipi di pregiudizi nella ricerca. Vediamo alcuni dei più tipici pregiudizi della ricerca.
Pregiudizio del design
I bias di progettazione si verificano quando un ricercatore non riesce a cogliere le opinioni di parte nella maggior parte degli esperimenti. Ha a che fare con l’organizzazione e i suoi metodi di ricerca. Il ricercatore deve dimostrare di essersene reso conto e di aver cercato di mitigarne l’influenza.
Un altro errore di progettazione si sviluppa dopo il completamento della ricerca e l’analisi dei risultati. Si verifica quando le preoccupazioni originarie dei ricercatori non si riflettono nell’esposizione, cosa che oggi accade troppo spesso.
Per esempio, un ricercatore che lavora a un sondaggio contenente domande sulle prestazioni sanitarie può trascurare la consapevolezza del ricercatore dei limiti del gruppo campione. È possibile che il gruppo testato fosse composto da soli uomini o da persone di età superiore.
Bias di selezione o bias di campionamento
Il bias di selezione si verifica quando i volontari vengono scelti per rappresentare la popolazione della ricerca, ma quelli con esperienze diverse vengono ignorati.
Nella ricerca, i pregiudizi di selezione si manifestano in vari modi. Quando il metodo di campionamento introduce preferenze nella ricerca, si parla di bias di campionamento. Il bias di selezione viene anche definito bias di campionamento.
Per esempio, la ricerca su una malattia che dipende in larga misura da volontari maschi bianchi non può essere generalizzata all’intera comunità, comprese le donne e le persone di altre razze o comunità.
Pregiudizio procedurale
Il bias procedurale è una sorta di bias di ricerca che si verifica quando agli intervistati viene concesso un tempo insufficiente per completare i sondaggi. Di conseguenza, i partecipanti sono costretti a presentare pensieri a metà con informazioni errate, che non riflettono accuratamente il loro pensiero.
Un’altra forma di distorsione dello studio consiste nell’utilizzare individui che sono costretti a partecipare, in quanto è più probabile che completino il sondaggio velocemente, lasciando loro il tempo necessario per svolgere altre attività.
Ad esempio, se chiedete ai vostri dipendenti di fare un sondaggio sulla loro pausa, potrebbero subire pressioni che potrebbero compromettere la validità dei risultati.
Bias di pubblicazione o di segnalazione
Un tipo di pregiudizio che influenza la ricerca è il bias di pubblicazione. È anche noto come “reporting bias”. Si riferisce a una condizione in cui è più probabile che vengano riportati risultati favorevoli rispetto a quelli negativi o vuoti. Il bias di analisi può anche rendere più facile il verificarsi di un bias di segnalazione.
Gli standard di pubblicazione degli articoli di ricerca in un’area specifica riflettono spesso questo pregiudizio. I ricercatori a volte scelgono di non rivelare i loro risultati se ritengono che i dati non riflettano la loro teoria.
Ad esempio, sono state condotte sette ricerche sul farmaco antidepressivo Reboxetina. Tra questi, solo uno è stato pubblicato e gli altri sono rimasti inediti.
Misurazione della distorsione nella raccolta dei dati
Un difetto nel processo di raccolta dei dati e nella tecnica di misurazione causa una distorsione della misura. La distorsione nella raccolta dei dati è nota anche come distorsione nella misurazione. Si verifica sia nelle metodologie di ricerca qualitativa che quantitativa.
I metodi di raccolta dei dati possono verificarsi nella ricerca quantitativa quando si utilizza un approccio che non è appropriato per la popolazione di ricerca. Il bias strumentale è una delle forme più comuni di bias di misurazione nelle indagini quantitative. Una scala difettosa genererebbe un bias strumentale e invaliderebbe il processo sperimentale in un esperimento quantitativo.
Ad esempio, potete chiedere a coloro che non hanno accesso a Internet di effettuare il sondaggio via e-mail o sul vostro sito web.
La distorsione nella raccolta dei dati si verifica nella ricerca qualitativa quando vengono poste domande inappropriate durante un’intervista non strutturata. Le domande sbagliate sono quelle che portano l’intervistato a fare delle supposizioni. I soggetti spesso esitano a fornire risposte socialmente scorrette per paura di essere criticati.
Ad esempio, un argomento può evitare di passare per omofobo o razzista in un’intervista.
Altri tipi di pregiudizi nella ricerca sono quelli elencati qui di seguito. I ricercatori devono comprendere questi pregiudizi e ridurli attraverso una progettazione rigorosa degli studi, un reporting trasparente e una revisione critica delle evidenze:
- Bias di conferma: I ricercatori spesso cercano, valutano e danno priorità al materiale che supporta le loro ipotesi o aspettative esistenti, ignorando i dati contraddittori. Questo può portare a una percezione distorta dei risultati e forse a conclusioni distorte.
- Pregiudizio culturale: I pregiudizi culturali si verificano quando norme, atteggiamenti o preconcetti culturali influenzano il processo di ricerca e l’interpretazione dei risultati.
- Pregiudizio dei finanziamenti: La distorsione dei finanziamenti si verifica quando motivazioni forti sostengono la ricerca. Può orientare la progettazione della ricerca, la raccolta dei dati, l’analisi e l’interpretazione verso la fonte di finanziamento.
- Pregiudizio dell’osservatore: Il pregiudizio dell’osservatore si verifica quando il ricercatore o l’osservatore influenzano le risposte o il comportamento dei partecipanti. La raccolta dei dati potrebbe essere influenzata da indizi accidentali, aspettative o interpretazioni soggettive.
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In che modo QuestionPro aiuta a ridurre i pregiudizi in un processo di ricerca?
QuestionPro offre diverse caratteristiche e funzionalità che possono contribuire a ridurre i pregiudizi nel processo di ricerca. Ecco come QuestionPro può aiutarvi:
Randomizzazione
QuestionPro consente ai ricercatori di randomizzare l’ordine delle domande del sondaggio o delle alternative di risposta. La randomizzazione aiuta a rimuovere gli effetti d’ordine e a limitare le distorsioni dovute all’ordine in cui i partecipanti incontrano gli item.
Logica di diramazione e di salto
Le funzionalità di ramificazione e logica di salto di QuestionPro consentono ai ricercatori di progettare percorsi di indagine personalizzati in base alle risposte dei partecipanti. Consente di formulare domande su misura, assicurando che ai partecipanti vengano poste solo le domande pertinenti. I pregiudizi generati da tali indagini si riducono evitando domande irrilevanti o inutili.
Diversi tipi di domande
QuestionPro supporta un’ampia gamma di tipi di domande, tra cui quelle a scelta multipla, su scala Likert, a matrice e a risposta aperta. I ricercatori possono scegliere i tipi di domande più pertinenti per ottenere dati imparziali, evitando al tempo stesso domande suggestive o di facciata che potrebbero influenzare le risposte dei partecipanti.
Risposte anonime
QuestionPro consente ai ricercatori di raccogliere risposte anonime, proteggendo la riservatezza dei partecipanti. Può incoraggiare i partecipanti a fornire un feedback più imparziale ed equo, soprattutto quando si tratta di questioni delicate o controverse.
Analisi e reporting dei dati
QuestionPro dispone di potenti opzioni di analisi dei dati e di reporting, come grafici, diagrammi e strumenti di analisi statistica. Queste proprietà consentono ai ricercatori di esaminare e interpretare i dati ottenuti in modo oggettivo, riducendo il ruolo dei pregiudizi nell’interpretazione dei risultati.
Collaborazione e revisione tra pari
QuestionPro supporta la revisione tra pari e la collaborazione tra ricercatori. Aiuta a scoprire e superare le distorsioni nella pianificazione della ricerca, nella formulazione del questionario e nell’analisi dei dati, coinvolgendo diversi ricercatori e sollecitando opinioni esterne.
Conclusione
È necessario comprendere i pregiudizi nella ricerca e come affrontarli. Conoscere i diversi tipi di pregiudizi nella ricerca permette di identificarli facilmente. È inoltre necessario avere un’idea chiara per riconoscerlo in qualsiasi forma.
QuestionPro offre molti strumenti e impostazioni che possono aiutare a gestire i pregiudizi della ricerca. Provate QuestionPro oggi stesso per intraprendere la vostra ricerca quantitativa o qualitativa originale senza pregiudizi.
Domande frequenti
La distorsione della ricerca influisce sulla validità e sull’affidabilità dei risultati della ricerca, dando luogo a interpretazioni imprecise dei dati e a conclusioni errate.
La ricerca deve evitare i pregiudizi per garantire che i risultati siano accurati, validi e oggettivi.
Per evitare le distorsioni della ricerca, i ricercatori dovrebbero adottare misure proattive durante l’intero processo di ricerca, come lo sviluppo di una domanda e di obiettivi di ricerca chiari, la progettazione di uno studio rigoroso, il rispetto di protocolli standardizzati e così via.
