Araştırmacılar, hedef toplumun gerçekleriyle uyuşmayan bulgular konusunda yardıma ihtiyaç duyabilir. Bunun çok sayıda nedeni vardır, ancak en önemlilerinden biri seçim yanlılığıdır. Çalışma örnekleminin ilgilenilen popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmesi gerektiğinde ortaya çıkar ve araştırma sonuçlarında farklılıklara neden olur.
Seçim yanlılığını, pratik etkilerini ve bundan kaçınmanın en iyi yollarını anlamak, etkileriyle başa çıkmanıza yardımcı olacaktır. Veri toplama sürecinizi nasıl geliştireceğiniz hakkında bilmeniz gereken her şey bu yazıda ele alınacaktır.
Seçim yanlılığı nedir?
Seçim yanlılığı, araştırma örnekleminizin yanlış temsil edilmesine yol açan deneysel hataları ifade eder. Katılımcı havuzu veya veriler hedef grubu temsil etmediğinde ortaya çıkar.
Seçim yanlılığının önemli bir nedeni, araştırmacının alt grup özelliklerini dikkate almamasıdır. Örnek veri değişkenleri ile gerçek araştırma evreni arasında temel farklılıklara neden olur.
Seçim yanlılığı, araştırmalarda çeşitli nedenlerle ortaya çıkmaktadır. Araştırmacı örneklem kitlesini yanlış kriterler kullanarak seçerse, bu yanlılığın sayısız örneğini bulabilir. Çalışma gönüllülerinin katılmaya devam etme isteğini etkileyen unsurlar nedeniyle de gerçekleşebilir.
Araştırmalarda seçim yanlılığı türleri nelerdir?
Araştırma sürecinin çeşitli noktalarında çeşitli seçim yanlılığı türleri ortaya çıkabilir. Aşağıdakiler bunlardan bazılarıdır:
-
Örnekleme yanlılığı
Örnekleme yanlılığı, rastgele olmayan nüfus örneklemesinin yol açtığı bir tür seçim yanlılığıdır. Belirli alt gruplar araştırma örnekleminden çıkarıldığında ortaya çıkar ve örneklem popülasyonundaki alt grupların yanlış temsil edilmesine yol açar.
Örneğin, bölgenizdeki kalp hastalığı prevalansını araştırdığınızı düşünün. Veri toplamak için alışveriş merkezindeki müşterilerle görüşmeler yapmaya karar verdiniz.
Bu strateji, hastanede yatan ve kalp hastalığı olan hastaları hariç tutmaktadır. Örnekleminiz yanlıdır çünkü birçok insan o alışveriş merkezinde bulunmamakta, evlerinde veya hastanelerde kalmaktadır.
-
Kendi kendini seçme önyargısı
Kendi kendini seçme önyargısı, gönüllü önyargısı olarak da bilinir. Bu durum, araştırmaya gönüllü olarak katılan kişilerin niteliklerinin araştırmanın hedefleri açısından önemli olduğu durumlarda ortaya çıkar.
Örneklem grubu ideal hedef kitle yerine gönüllülerden oluşuyorsa, kendi kendini seçme yanlı verilere neden olur. Araştırmacıların yanlı sonuçlar elde etmesi oldukça muhtemeldir.
Örneğin, otomobil yanlısı bir taraftar, kendilerini bu alanda uzman olarak gördükleri için hedef pazara giren yeni bir otomobilin algısını inceleyen bir çalışmaya katılabilir.
Kendi kendini seçme önyargısı nedeniyle, uygun olmayan yanıtlar verebilir veya sorulmayan daha fazla bilgi verebilirler.
-
Yanıt vermeme yanlılığı
Yanıt vermeme önyargısı, insanlar bir anketi yanıtlamadığında veya bir araştırma projesine katılmadığında ortaya çıkar. Anket araştırmalarında katılımcılar uygun becerilere sahip olmadıklarında, zamanları olmadığında ya da konuyla ilgili suçluluk veya utanç duyduklarında bu durum sıklıkla yaşanır.
Örneğin, Araştırmacılar bilgisayar bilimcilerinin yeni bir yazılım parçasını nasıl gördükleriyle ilgilenirler. Bir anket yaptılar ve birçok bilgisayar bilimcisinin yanıt vermediğini veya bitirmediğini gördüler.
Araştırmacılar, katılımcıların verileri aldıktan sonra yazılımın mükemmel ve yüksek kaliteli olduğuna inandıklarını tespit etti. Ancak, yeni yazılımı bilgisayar bilimcilerinin tamamına sunduktan sonra çoğunlukla olumsuz eleştiriler aldıklarını keşfederler.
Anket katılımcıları, program kusurlarını tespit edemeyen giriş seviyesi bilgisayar bilimcileriydi. Ankete katılanlar, daha önemli olan bilgisayar bilimcisi nüfusunu yansıtmamaktadır. Bu nedenle sonuçlar hatalı çıkmıştır.
-
Hayatta kalma önyargısı
Hayatta kalma yanlılığı, bir araştırmacı değişkenleri bir tarama yarışmasına tabi tuttuğunda ve prosedürü başarıyla tamamlayanları seçtiğinde ortaya çıkar. Bu ön seçim yöntemi, görünürlük eksikliği nedeniyle başarısız değişkenleri elemektedir.
Hayatta kalma önyargısı, ilgili verilere sahip olmasalar bile en başarılı faktörlere odaklanır. Araştırma sonuçlarınızı değiştirebilir ve gerçeği yansıtmayan gereksiz olumlu görüşlere yol açabilir.
Girişimcilerin başarı değişkenlerini araştırdığınızı varsayalım. Çoğu ünlü girişimci üniversiteyi bitirmemiştir. Üniversiteden güçlü bir konseptle ayrılmanın bir kariyer başlatmak için yeterli olduğunu düşünmenize neden olabilir. Ancak üniversiteyi bırakanların çoğu zengin olmuyor.
Gerçekte, çok daha fazla sayıda insan başarısız işler kurmak için üniversiteyi bıraktı. Bu örnekte, hayatta kalma önyargısı, sadece başarılı olan ayrılmalara dikkat ettiğinizde ve başarısız olan ayrılmaların büyük çoğunluğunu görmezden geldiğinizde ortaya çıkar.
-
Yıpranma önyargısı
Yıpranma önyargısı, bazı katılımcıların anket devam ederken anketi terk etmesiyle ortaya çıkar. Sonuç olarak, araştırma bulgularınızda birçok bilinmeyen vardır ve bu da sonuçların kalitesini düşürür.
Çoğu zaman araştırmacı, okulu bırakma değişkenleri arasında eğilimler arar. Bu eğilimleri tespit edebilirseniz, katılımcıların anketinizi neden aniden terk ettiklerini belirleyebilir ve uygun önlemleri alabilirsiniz.
-
Hatırlama önyargısı
Hatırlama yanlılığı, bazı örneklem üyeleri önemli bilgileri hatırlamakta zorlandığında ortaya çıkar ve bu da araştırma sürecinizi etkiler. Araştırmacılar önlerinde duran şeyi reddettiklerinde ve bunun yerine görmek istediklerini gördüklerinde gerçekleşir.
Sadece yeni bir film izlemiş olanlara anket yaparsanız taraflı bir sonuç elde edersiniz. Filmi izleyenler sevdiklerini, izlemeyenler ise sevmediklerini söyleyeceklerdir. Bunun nedeni, filmi sevenlerin sevmeyenlere kıyasla tartışmaya daha istekli olmalarıdır.
-
Örtbas önyargısı
Eksik kapsama önyargısı, temsili bir örneklemin hedef nüfusun daha küçük bir oranından çekilmesi durumunda ortaya çıkar. Çevrimiçi anketler özellikle eksik kapsam yanlılığına karşı savunmasızdır.
Kendini bildiren sağlıkla ilgili çevrimiçi bir ankette, diyelim ki aşırı alkol ve sigara içme davranışlarına odaklanıyorsunuz. Yine de, anketi yürütme şekliniz nedeniyle, internet kullanmayan insanları kasıtlı olarak dışarıda bırakıyorsunuz.
Bu şekilde, daha yaşlı ve daha az eğitimli bireyler örnekleminizin dışında kalır. İnternet kullanıcıları ve kullanmayanlar önemli ölçüde farklılık gösterdiğinden, çevrimiçi anketinizden güvenilir sonuçlar elde edemezsiniz.
Seçim yanlılığının etkileri nelerdir?
Araştırmalarda, araştırma sonuçlarının güvenilirliğini tehlikeye atan rastgele veya sistematik hatalar olma ihtimali her zaman vardır. Seçim yanlılığının çeşitli etkileri olabilir ve bu etkilerin ne kadar önemli veya hangi yönde olduğunu söylemek genellikle zordur. Bu etkiler, işletmeler için aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sorunlara yol açabilir:
-
Gelir ve itibar kaybı riski
İş planlaması ve stratejisi için, temsili olmayan örneklemlerden elde edilen içgörüler, hedef kitleyle uyumlu olmadıkları için önemli ölçüde daha az faydalıdır. İş kararları bu bulgulara dayandırılırsa para ve itibar kaybetme riski vardır.
-
Analizin dış geçerliliğini etkiler
Araştırma, yanlış verilerin bir sonucu olarak daha az güvenilir hale gelir. Dolayısıyla, örneklemin taraflı olması nedeniyle analizin dış geçerliliği tehlikeye girmektedir.
-
Uygunsuz iş kararlarına yol açar
Nihai sonuçlar önyargılıysa ve konuyu temsil etmiyorsa, önemli iş kararları alırken çalışmanın bulgularına güvenmek güvenli değildir.
Seçim yanlılığından nasıl kaçınılır?
Anket sonuçlarınızı seçim yanlılığı yoluyla etkilemiş olma ihtimaliniz yüksektir. Seçim yanlılığından kaçınmanıza yardımcı olması için aşağıdaki tavsiyeleri gözden geçirin:
Anket tasarımı sırasında
Anketinizin yapısını geliştirirken seçim yanlılığından kaçınmak için bu önerilerden bazılarını deneyin:
- Anket hedeflerinizin açık olduğundan emin olun.
- Hedef kitleniz için karşılanması gereken standartları belirtin.
- Mümkün olan her katılımcıya ankete katılması için adil bir fırsat tanıyın.
Örnekleme sırasında
Numune seçme sürecinde bu stratejilerden bazılarını uygulamaya koymayı düşünün:
- Süreçlerinizde rastgele örnekleme kullanırken, uygun rastgeleleştirmeyi sağlayın.
- Katılımcı listenizin güncel olduğundan ve hedef kitleyi doğru bir şekilde temsil ettiğinden emin olun.
- Alt grupların bir bütün olarak nüfusu temsil ettiğinden ve temel faktörleri paylaştığından emin olun.
Değerlendirme sırasında
Değerlendirme ve doğrulama sürecinden geçerken, seçim yanlılığından kaçınmak için bu fikirlerden bazılarını uygulamaya koymayı düşünmeniz gerekir:
- Örneklem seçiminizin, prosedürünüzün ve veri toplamanızın önyargısız olduğundan emin olmak istiyorsanız, ikinci bir araştırmacının arkanızdan bakması iyi bir fikirdir.
- Verilerin nasıl değiştiğini izlemek için teknolojiyi uygulayın, böylece beklenmedik sonuçları belirleyebilir ve hatalı verileri onarmak veya önlemek için hızlı bir şekilde araştırma yapabilirsiniz.
- Araştırmanızın güçlü iç geçerlilik yolunda olup olmadığını doğrulamak için önceki temel araştırma veri eğilimlerini kontrol edin.
- Anketi yanıtlamayan kişileri ek bir ankete davet edin. Bulguların daha net anlaşılması için ikinci bir tur daha fazla oy sağlayabilir.
Sonuç
Seçim yanlılığını, türlerini ve araştırma sonuçlarını nasıl etkilediğini anlamak, onunla çalışmanın başlangıç adımıdır. Bunu tespit etmeye ve etkilerini en aza indirmek için çalışmaya yardımcı olacak önemli veriler keşfettik. Güvenilir araştırma verileri toplamak için QuestionPro’yu kullanarak seçim yanlılığından kaçınabilirsiniz.
Nötr olmayan örneklerin sistem sorunlarıyla birleştirilmesi gibi çeşitli durumlar seçim yanlılığına neden olabilir. Araştırma ve değişim deneyimlerinde kullanılacak kurumsal düzeyde bir araştırma aracı QuestionPro araştırma paketidir.
QuestionPro araştırma paketi, profesyonel araştırmalara dayalı anket şablonları sunarak anket geliştirmeyi kolaylaştırır. Anketler hakkında daha fazla bilgi edinin ve ücretsiz bir hesap oluşturarak anket yazılımımızı kullanmaya başlayın.
