ข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด (TSE) เป็นคําสําหรับแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้มากมายในการวิจัยแบบสํารวจ ซึ่งส่งผลต่อความถูกต้องและความถูกต้องของผลการสํารวจ ข้อผิดพลาดเช่นนี้สามารถเกิดขึ้นได้ที่จุดต่างๆ ในกระบวนการสํารวจ ตั้งแต่การวางแผนและการสุ่มตัวอย่างไปจนถึงการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
นักวิจัยและผู้กําหนดนโยบายที่ใช้ข้อมูลการสํารวจในการตัดสินใจจําเป็นต้องพิจารณา TSE เนื่องจากอาจส่งผลต่อผลการสํารวจที่ดีและมีประโยชน์ การทําความเข้าใจว่าที่มาของ TSE และวิธีการเป็นสิ่งสําคัญในการทําให้การวิจัยแบบสํารวจมีความน่าเชื่อถือและแม่นยํายิ่งขึ้น
ดังนั้นในบล็อกนี้ เราจะอธิบายวิธีการวางแผน ดําเนินการ และประเมินข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
ข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดคืออะไร?
ข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด (TSE) คือวิธีที่ผลลัพธ์ของแบบสํารวจอาจแตกต่างจากมูลค่าที่แท้จริงของประชากรที่แบบสํารวจพยายามวัด เป็นแนวคิดกว้างๆ ที่รวมข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้ทุกประเภทในแบบสํารวจ เช่น การสุ่มตัวอย่าง การวัด ความครอบคลุม และข้อผิดพลาดที่ไม่ตอบสนอง
ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเกิดขึ้นเมื่อมีการสํารวจประชากรส่วนเล็ก ๆ แทนที่จะเป็นประชากรทั้งหมด ปัญหาเกี่ยวกับเครื่องมือสํารวจหรือวิธีการถามคําถามอาจทําให้เกิดข้อผิดพลาดในการวัด
ข้อผิดพลาดความครอบคลุมเกิดขึ้นเมื่อตัวอย่างแบบสํารวจไม่รวมประชากรทุกส่วน ข้อผิดพลาดที่ไม่ตอบกลับเกิดขึ้นเมื่อผู้ที่ควรจะทําแบบสํารวจไม่ทํา ทําให้ตัวอย่างมีความแม่นยําน้อยลง
ข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดเป็นแนวคิดที่สําคัญในการวิจัยแบบสํารวจ เนื่องจากอาจส่งผลต่อความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ ข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดสามารถลดลงได้โดยให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดกับการออกแบบแบบสํารวจวิธีการ สุ่มตัวอย่างการรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์
นักวิจัยสามารถมั่นใจได้ว่าผลการสํารวจของพวกเขาถูกต้องและเป็นตัวแทนของประชากรที่พวกเขากําลังศึกษาโดยการลดจํานวนสถานที่ที่อาจเกิดข้อผิดพลาดในการสํารวจ
การวางแผน การดําเนินการ และการประเมินข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
ข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด ซึ่งเป็นแนวคิดสําคัญในการวิจัยแบบสํารวจ อธิบายถึงผลกระทบรวมของแหล่งที่มาของความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดที่อาจส่งผลกระทบต่อผลการสํารวจ ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลการสํารวจขึ้นอยู่กับการวางแผน การดําเนินการ และการประเมินข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดอย่างรอบคอบ
การวางแผนข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
- ออกแบบ: การระบุและแก้ไขแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในการออกแบบการสํารวจการรวบรวมข้อมูลและขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลเรียกว่าการวางแผนสําหรับข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด ในการทําเช่นนี้สิ่งสําคัญคือต้องให้รายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลประชากรที่น่าสนใจและวัตถุประสงค์ในการสํารวจ สิ่งนี้รับประกันได้ว่าคําถามและเทคนิคของแบบสํารวจนั้นเหมาะสม
- พัฒนา: ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างแบบสํารวจตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อรับประกันว่าคําถามนั้นถูกต้อง ยุติธรรม และถูกต้องตามกฎหมาย นอกจากนี้ยังจําเป็นต้องคํานึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น เทคนิคตัวอย่าง อัตราการตอบกลับ และวิธีการรวบรวมข้อมูล (เช่น โทรศัพท์ ออนไลน์ และจดหมาย) ต้องพัฒนากลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างเพื่อให้แน่ใจว่ากลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรที่สนใจ
- การทดสอบล่วงหน้า: ขั้นตอนที่สําคัญอีกประการหนึ่งคือการทดสอบแบบสํารวจล่วงหน้าเพื่อค้นหาและแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับคําถาม นอกจากนี้ พนักงานแบบสํารวจควรได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับวิธีการปฏิบัติตามโปรโตคอลมาตรฐานอย่างสม่ําเสมอ และลดแหล่งที่มาของข้อผิดพลาด เช่น อคติในการวัด ผลกระทบของผู้สัมภาษณ์ และอคติที่ไม่ตอบสนอง
การใช้งานข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
- การดําเนินการ: การลดและควบคุมแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในระหว่างการออกแบบแบบสํารวจการรวบรวมข้อมูลและกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลล้วนเป็นส่วนหนึ่งของการดําเนินการข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด ตลอดกระบวนการสํารวจ ควรสร้างแผนการควบคุมคุณภาพเพื่อติดตามและจัดการแหล่งที่มาของความไม่ถูกต้อง กลยุทธ์นี้ควรมีขั้นตอนในการแก้ไขข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่สอดคล้องกัน ตลอดจนการตรวจสอบความสอดคล้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล
- การสร้างรายได้: การตรวจสอบการรวบรวมข้อมูลเป็นอีกขั้นตอนสําคัญเพื่อให้แน่ใจว่ามีการปฏิบัติตามขั้นตอนอย่างสม่ําเสมอและกําลังแก้ไขสาเหตุที่อาจทําให้เกิดข้อผิดพลาด สิ่งสําคัญคือต้องทําความสะอาดและแก้ไขข้อมูลเพื่อรับประกันความถูกต้องและความสมบูรณ์ ในการค้นหาและแก้ไขสาเหตุที่เป็นไปได้ของความไม่ถูกต้อง ควรทําการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แผนการวิเคราะห์ทางสถิติที่เหมาะสม
การประเมินข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
- การเปรียบเทียบ: ในขณะที่กําหนดข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดผลการสํารวจจะถูกเปรียบเทียบกับแหล่งข้อมูลอื่น ๆ หรือมาตรฐานอุตสาหกรรม นอกจากนี้ยังจําเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องให้ผลการสํารวจ รวมถึงคําอธิบายเกี่ยวกับหลายประเภทและสาเหตุของความไม่ถูกต้อง และผลกระทบต่อผลการค้นพบอย่างไร
- ติดตาม: การสํารวจติดตามผลอาจเป็นประโยชน์ในการแก้ไขแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่ค้นพบหรือยืนยันผลการสํารวจเบื้องต้น คุณภาพและความถูกต้องของผลการสํารวจสามารถเพิ่มขึ้นได้โดยใช้วิธีการที่ระบุไว้ข้างต้นเพื่อจํากัดและควบคุมแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นตลอดกระบวนการสํารวจ
เมื่อทําแบบสํารวจ จําเป็นต้องพิจารณาข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด วิธีการที่ละเอียดถี่ถ้วนและเป็นระเบียบที่รับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลการสํารวจเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับการวางแผนดําเนินการและทบทวนข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
นักวิจัยแบบสํารวจสามารถลดแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นและบรรลุผลการสํารวจที่แม่นยําและมีนัยสําคัญโดยปฏิบัติตามมาตรการเหล่านี้
แหล่งที่มาของข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
เป้าหมายของการออกแบบแบบสํารวจที่เหมาะสมที่สุดคือการลดข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด (TSE) ภายในข้อจํากัดด้านต้นทุนและความตรงต่อเวลาที่สอดคล้องกับมิติคุณภาพอื่นๆ ที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง
จําเป็นต้องมีการวางแผนอย่างพิถีพิถันเพื่อจัดสรรทรัพยากรให้กับขั้นตอนการสํารวจเพื่อควบคุมแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่สําคัญ เป้าหมายคือไม่ดําเนินการสํารวจทุกขั้นตอนโดยปราศจากข้อผิดพลาดมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เนื่องจากจะเกินงบประมาณการสํารวจและ/หรือตารางเวลา
ขั้นตอนบางอย่างจะมีข้อผิดพลาดในการสํารวจเสมอ แม้ว่าจะมีเงินทุนและเวลาที่ไร้ขีดจํากัดก็ตาม เป้าหมายคือการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่เลวร้ายที่สุดและควบคุมผู้อื่นเพื่อให้ส่วนใหญ่ไม่เกี่ยวข้องและทนได้
การย่อยสลายข้อผิดพลาดออกเป็นส่วนประกอบที่เล็กลงเรื่อย ๆ ทําให้ง่ายต่อการจัดการกับข้อผิดพลาดที่ร้ายแรงที่สุดผ่านการออกแบบแบบสํารวจอย่างรอบคอบ การสลายตัวดังกล่าวแบ่ง TSE ออกเป็นสองส่วน:
- ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างและ
- ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่าง
โดยทั่วไปแล้วจําเป็นต้องแยกย่อยข้อผิดพลาดทั้งสองประเภท
แหล่งที่มาของข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างสามารถแบ่งออกเป็นสามกลุ่ม:
- วิธีการสุ่มตัวอย่าง: นี่คือวิธีการเลือกตัวอย่างจากประชากร ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างอาจเกิดขึ้นหากเทคนิคการสุ่มตัวอย่างมีอคติหรือมีข้อบกพร่อง
- ขนาดของตัวอย่าง: นี่คือจํานวนคนหรือการสังเกตทั้งหมดในกลุ่มตัวอย่าง หากขนาดตัวอย่างเล็กเกินไป อาจไม่ได้แสดงถึงประชากรอย่างถูกต้อง ซึ่งจะส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง
- ทางเลือกของตัวประมาณ: นี่คือวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการประมาณพารามิเตอร์ประชากรตามข้อมูลตัวอย่าง การเลือกตัวประมาณสามารถเปลี่ยนความแม่นยําและความแม่นยําในการประมาณการ ซึ่งอาจนําไปสู่ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง
ข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างสามารถแบ่งออกเป็น:
- ข้อผิดพลาดข้อมูลจําเพาะ: สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อคําถามการวิจัยสมมติฐานหรือการออกแบบการสุ่มตัวอย่างไม่ถูกต้องซึ่งนําไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติ
- ข้อผิดพลาดของเฟรม: สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อ กรอบการสุ่มตัวอย่าง ที่ใช้ในการระบุประชากรไม่สมบูรณ์ล้าสมัยหรือไม่ถูกต้องซึ่งนําไปสู่การสุ่มตัวอย่างที่มีอคติ
- ข้อผิดพลาดที่ไม่ตอบสนอง: สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อบางคนในกลุ่มตัวอย่างไม่ตอบแบบสํารวจหรือการศึกษา ซึ่งอาจทําให้ผลลัพธ์มีอคติ
- ข้อผิดพลาดในการวัด: หมายถึงความผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้องที่เกิดขึ้นเมื่อวัดหรือรวบรวมข้อมูล เช่น ความผิดพลาดในการบันทึกหรือรายงานข้อมูล หรือข้อผิดพลาดในเครื่องมือวัดหรือเครื่องมือที่ใช้
- ข้อผิดพลาดในการประมวลผล: หมายถึงข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเมื่อมีการประมวลผลหรือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ความผิดพลาดในการป้อนข้อมูล การจัดการข้อมูล หรือการวิเคราะห์ข้อมูล
ประโยชน์ของการระบุข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด
ในการตัดสินใจออกแบบที่ถูกต้องคุณต้องคํานึงถึงปัจจัยด้านคุณภาพและต้นทุนมากมายในเวลาเดียวกันและเลือกการผสมผสานระหว่างคุณสมบัติการออกแบบและพารามิเตอร์ที่ช่วยลดข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด (TSE) ในขณะที่อยู่ในข้อจํากัดทั้งหมด
เพื่อช่วยในกระบวนการออกแบบสิ่งสําคัญคือต้องมีวิธีหาว่ากระบวนการสํารวจทั้งหมดผิดพลาดมากน้อยเพียงใด ดังนั้นการออกแบบแบบสํารวจต่างๆ ที่ตรงตามข้อจํากัดที่กําหนดสามารถเปรียบเทียบได้โดยใช้ TSE เพื่อวัดการออกแบบที่ดีที่สุด
ตัวอย่างเช่น สมมติว่ามีการออกแบบแบบสํารวจสองแบบคือ X และ Y และทั้งคู่ตรงตามข้อกําหนดด้านต้นทุนและข้อกําหนดอื่นๆ สําหรับแบบสํารวจ แต่ TSE สําหรับการออกแบบ X นั้นน้อยกว่า TSE สําหรับการออกแบบ Y ถึง 25% เมื่อพูดถึงสิ่งที่สําคัญที่สุดที่ต้องวัดในการศึกษา เห็นได้ชัดว่าการออกแบบ X เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด โดยสมมติว่าสิ่งอื่น ๆ ทั้งหมดเหมือนกัน
ดังนั้น การสรุปและวัดข้อผิดพลาดทั้งหมดในกระบวนการสํารวจจึงเป็นวิธีเลือกระหว่างการออกแบบที่แตกต่างกัน
การวัด TSE ยังช่วยให้เจ้าหน้าที่สํารวจตัดสินใจว่าจะใช้เวลาและเงินเพื่อลดข้อผิดพลาดในการสํารวจได้อย่างไร
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราสามารถพิสูจน์ได้ว่าการไม่ตอบกลับเป็นสาเหตุหลักของข้อผิดพลาดในการสํารวจสําหรับการออกแบบบางอย่าง ซึ่งหมายความว่าหากคุณต้องการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลแบบสํารวจสําหรับการออกแบบนี้คุณควรพยายามลดผลกระทบของผู้ที่ไม่ตอบแบบสํารวจ
จากนั้นหากจําเป็น สามารถเปลี่ยนการออกแบบแบบสํารวจเพื่อลดผลกระทบของผู้ที่ไม่ตอบกลับ หาก TSE ลดลงอันเป็นผลมาจากกลยุทธ์นี้ การออกแบบจะใกล้เคียงกับสิ่งที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ตัวอย่างเช่น การย้ายทรัพยากรจากการสร้างเฟรมไปสู่การติดตามผู้ที่ไม่ตอบสนองสามารถลด TSE ได้ แม้ว่าข้อผิดพลาดของเฟรมจะเพิ่มขึ้นก็ตาม
บทสรุป
ข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดรวมถึงการสุ่มตัวอย่างการไม่ตอบสนองการวัดและข้อผิดพลาดในการสํารวจประเภทอื่น ๆ เพื่อให้ได้ผลการสํารวจที่ถูกต้องและเชื่อถือได้นักวิจัยควรรับรู้และจัดการกับสาเหตุที่อาจทําให้เกิดข้อผิดพลาดเหล่านี้
นักวิจัยแบบสํารวจสามารถปรับปรุงคุณภาพ ความถูกต้อง และความน่าเชื่อถือของข้อมูลได้โดยการวางแผน ออกแบบ และดําเนินการแบบสํารวจอย่างรอบคอบ การตระหนักว่าข้อผิดพลาดจํานวนหนึ่งจะปรากฏในข้อมูลการสํารวจเสมอ และข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมดไม่สามารถกําจัดได้ทั้งหมดก็เป็นสิ่งสําคัญเช่นกัน
นักวิจัยแบบสํารวจควรประเมินว่าความไม่ถูกต้องเหล่านี้อาจส่งผลต่อการค้นพบของพวกเขาอย่างไร และสื่อสารข้อมูลนี้ไปยังผู้ชม การทําเช่นนี้ทําให้บริษัทต่างๆ มั่นใจได้ว่าผลการสํารวจของตนมีความน่าเชื่อถือและเป็นประโยชน์สําหรับการกําหนดนโยบายและการตัดสินใจ
QuestionPro เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยนักออกแบบแบบสํารวจในการลดข้อผิดพลาดในการสํารวจทั้งหมด QuestionPro สามารถช่วยให้แน่ใจว่าแบบสํารวจนั้นถูกต้องเชื่อถือได้และเป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมายโดยให้ตัวเลือกการสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกันคําแนะนําเกี่ยวกับการออกแบบคําถามและใช้การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล
การใช้ QuestionPro สามารถนําไปสู่ผลการสํารวจที่น่าเชื่อถือมากขึ้น ซึ่งสามารถช่วยให้นักวิจัยตัดสินใจได้ดีขึ้นและได้ผลการวิจัยที่ดีขึ้น
