قد يحتاج الباحثون إلى المساعدة في النتائج التي لا تتطابق مع واقع المجتمع المستهدف. هناك العديد من الأسباب ، ولكن أحد أهمها هو التحيز في الاختيار. يحدث عندما تحتاج عينة الدراسة إلى تمثيل المجتمع المعني بدقة ، مما يؤدي إلى اختلافات في نتائج البحث.
سيساعدك فهم تحيز الاختيار وتأثيراته العملية وأفضل طرق تجنبه على التعامل مع آثاره. سيتم تغطية كل ما تحتاج لمعرفته حول كيفية تحسين عملية جمع البيانات في هذا المنشور.
ما هو انحياز الاختيار؟
يشير التحيز في الاختيار إلى الأخطاء التجريبية التي تؤدي إلى تمثيل غير دقيق لعينة البحث. ينشأ عندما لا يمثل تجمع المشاركين أو البيانات المجموعة المستهدفة.
أحد الأسباب المهمة لتحيز الاختيار هو عندما يفشل الباحث في النظر في خصائص المجموعة الفرعية. يسبب تباينات أساسية بين متغيرات بيانات العينة ومجتمع البحث الفعلي.
ينشأ التحيز في الاختيار في البحث لعدة أسباب. إذا اختار الباحث عينة السكان باستخدام معايير غير صحيحة ، فقد يجد العديد من الأمثلة على هذا التحيز. قد يحدث أيضًا بسبب العناصر التي تؤثر على رغبة المتطوعين في الدراسة لمواصلة المشاركة.
ما هي أنواع تحيز الاختيار في البحث؟
يمكن أن تحدث عدة أنواع من تحيز الاختيار في نقاط مختلفة من عملية البحث. فيما يلي بعض منهم:
-
أخذ العينات التحيز
التحيز في أخذ العينات هو شكل من أشكال تحيز الاختيار الناجم عن أخذ العينات السكانية غير العشوائية. يحدث عندما تتم إزالة مجموعات فرعية معينة من عينة البحث ، مما يؤدي إلى تمثيل غير دقيق للمجموعات الفرعية في عينة السكان.
على سبيل المثال ، تخيل أنك تبحث عن مدى انتشار أمراض القلب في منطقتك. لجمع البيانات ، عليك أن تقرر إجراء مقابلات مع المتسوقين في مركز التسوق.
تستثني هذه الاستراتيجية مرضى القلب وأمراض القلب. عينتك منحازة لأن الكثير من الناس غير موجودين في مركز التسوق هذا ولكنهم يقيمون في منازلهم أو مستشفياتهم.
-
تحيز الاختيار الذاتي
يُعرف تحيز الاختيار الذاتي أيضًا باسم تحيز المتطوعين. ينشأ هذا عندما تكون صفات الأشخاص الذين يشاركون طواعية في الدراسة مهمة لأهداف التحقيق.
يتسبب الاختيار الذاتي في بيانات متحيزة إذا كانت مجموعة العينة تتكون من متطوعين بدلاً من المجموعة المستهدفة المثالية. من المحتمل جدًا أن يحصل الباحثون على نتائج متحيزة.
على سبيل المثال ، قد يشارك أحد المعجبين المؤيدين للسيارات في دراسة تبحث في تصور دخول سيارة جديدة إلى السوق المستهدفة لأنهم يرون أنفسهم خبراء في هذا المجال.
بسبب تحيز الاختيار الذاتي ، يمكنهم الاستجابة بشكل غير مناسب أو تقديم المزيد من المعلومات التي لم يتم طلبها.
-
تحيز عدم الاستجابة
يحدث التحيز في عدم الاستجابة عندما لا يجيب الأشخاص على استطلاع أو يشاركون في مشروع بحثي. غالبًا ما يحدث ذلك في أبحاث المسح عندما يفتقر المشاركون إلى القدرات المناسبة ، أو يفتقرون إلى الوقت ، أو يشعرون بالذنب أو الخجل بشأن الموضوع.
على سبيل المثال ، يهتم الباحثون بكيفية عرض علماء الكمبيوتر لقطعة جديدة من البرامج. لقد أجروا استطلاعًا ووجدوا أن العديد من علماء الكمبيوتر لم يستجيبوا أو ينتهوا.
وجد الباحثون أن المستجيبين يعتقدون أن البرنامج ممتاز وعالي الجودة بعد تلقي البيانات. ومع ذلك ، اكتشفوا أنهم يتلقون انتقادات غير مواتية بشكل أساسي بعد إطلاق البرنامج الجديد لجميع علماء الكمبيوتر.
كان المشاركون في الاستطلاع من علماء الكمبيوتر للمبتدئين الذين لم يتمكنوا من تحديد عيوب البرنامج. لم يعكس المشاركون في الاستطلاع عدد علماء الكمبيوتر الأكثر أهمية. ومن ثم كانت النتائج غير دقيقة.
-
تحيز البقاء على قيد الحياة
يحدث تحيز البقاء على قيد الحياة عندما يضع الباحث متغيرات في مسابقة الفرز ويختار أولئك الذين يكملون الإجراء بنجاح. طريقة الاختيار الأولية هذه تقضي على المتغيرات الفاشلة بسبب افتقارها إلى الرؤية.
يركز تحيز البقاء على قيد الحياة على أكثر العوامل نجاحًا ، حتى لو لم يكن لديهم بيانات ذات صلة. يمكن أن يغير نتائج بحثك ويؤدي إلى وجهات نظر إيجابية غير ضرورية لا تعكس الواقع.
افترض أنك تبحث عن متغيرات نجاح رائد الأعمال. معظم رواد الأعمال المشهورين لم يكملوا دراستهم الجامعية. قد يجعلك تفترض أن ترك الكلية بمفهوم قوي يكفي لبدء حياتك المهنية. لكن غالبية المتسربين من الكلية لا ينتهي بهم الأمر بالثراء.
في الواقع ، انقطع الكثير من الناس عن الكلية لبدء أعمال تجارية غير ناجحة. في هذا المثال ، يحدث تحيز البقاء على قيد الحياة عندما تنتبه فقط إلى المتسربين الذين نجحوا وتتجاهل الغالبية العظمى من المتسربين الذين فشلوا.
-
انحياز الاستنزاف
يحدث تحيز الاستنزاف عندما يتسرب بعض المشاركين في الاستطلاع أثناء إجرائه. نتيجة لذلك ، هناك العديد من الأشياء المجهولة في نتائج بحثك ، مما يقلل من جودة الاستنتاجات.
في معظم الأحيان ، يبحث الباحث عن الاتجاهات بين متغيرات التسرب. إذا تمكنت من تحديد هذه الميول ، فقد تتمكن من تحديد سبب ترك المستجيبين للمسح الخاص بك فجأة واتخاذ الإجراء المناسب.
-
استدعاء التحيز
يحدث التحيز في التذكر عندما يكافح بعض أعضاء العينة لتذكر المعلومات المهمة ، مما يؤثر على عملية البحث الخاصة بك. يحدث ذلك عندما يرفض الباحثون ما هو أمامهم ويرون بدلاً من ذلك ما يريدون رؤيته.
ستحصل على نتيجة متحيزة إذا قمت فقط بمسح أولئك الذين شاهدوا فيلمًا جديدًا. أولئك الذين رأوه سيقولون إنهم أحبوه ، بينما أولئك الذين لم يروا سيقولون إنهم لم يفعلوا ذلك. هذا لأن الأشخاص الذين يحبون الفيلم أكثر استعدادًا لمناقشته من أولئك الذين لا يحبونه.
-
التحيز السري
ينشأ تحيز التغطية السرية عندما يتم أخذ عينة تمثيلية من نسبة أصغر من السكان المستهدفين. الاستطلاعات عبر الإنترنت معرضة بشكل خاص للتحيز السري.
في استطلاع عبر الإنترنت حول الصحة المبلغ عنها ذاتيًا ، لنفترض أنك تركز على الإفراط في تناول الكحول وسلوكيات التدخين. بالرغم من ذلك ، نظرًا لطريقتك في إجراء الاستبيان ، فإنك تعمد إلى استبعاد الأشخاص الذين لا يستخدمون الإنترنت.
بهذه الطريقة ، يتم استبعاد الأفراد الأكبر سنًا والأقل تعليماً من عينتك. نظرًا لاختلاف مستخدمي الإنترنت وغير المستخدمين اختلافًا كبيرًا ، لا يمكنك الحصول على نتائج موثوقة من الاستبيان الخاص بك عبر الإنترنت.
ما هي تأثيرات التحيز في الاختيار؟
هناك دائمًا احتمال حدوث أخطاء عشوائية أو منهجية في البحث مما يضر بمصداقية نتائج البحث. يمكن أن يكون لتحيز الاختيار تأثيرات مختلفة ، وغالبًا ما يكون من الصعب معرفة مدى أهمية هذه التأثيرات أو في أي اتجاه. يمكن أن تؤدي التأثيرات إلى العديد من المشكلات للشركات ، بما في ذلك ما يلي:
-
خطر فقدان الإيرادات والسمعة
بالنسبة لتخطيط واستراتيجية الأعمال ، تكون الرؤى التي تم الحصول عليها من العينات غير التمثيلية أقل فائدة بشكل ملحوظ لأنها لا تتوافق مع السكان المستهدفين. هناك خطر فقدان المال والسمعة إذا كانت قرارات العمل مبنية على هذه النتائج.
-
يؤثر على الصلاحية الخارجية للتحليل
يصبح البحث أقل جدارة بالثقة نتيجة للبيانات غير الدقيقة. لذلك ، فإن الصلاحية الخارجية للتحليل تتعرض للخطر بسبب العينة المتحيزة.
-
يؤدي إلى قرارات عمل غير مناسبة
إذا كانت النتائج النهائية متحيزة وغير ممثلة للموضوع ، فمن غير الآمن الاعتماد على نتائج الدراسة عند اتخاذ قرارات تجارية مهمة.
كيف تتجنب تحيز الاختيار؟
هناك فرصة جيدة لأن تكون قد أثرت في نتائج الاستطلاع الخاص بك من خلال تحيز الاختيار. راجع النصائح التالية لمساعدتك في تجنب تحيز الاختيار:
أثناء تصميم المسح
جرب بعضًا من هذه الاقتراحات لتجنب تحيز الاختيار عند تطوير هيكل المسح الخاص بك:
- تأكد من أن أهداف المسح الخاصة بك واضحة.
- حدد المعايير التي يجب تلبيتها لجمهورك المستهدف.
- اسمح لكل مشارك محتمل بفرصة عادلة للمشاركة في الاستبيان.
أثناء أخذ العينات
ضع في اعتبارك وضع بعض هذه الاستراتيجيات موضع التنفيذ أثناء عملية اختيار العينات:
- عند استخدام أخذ العينات العشوائي في عملياتك ، تأكد من التوزيع العشوائي المناسب.
- تأكد من أن قائمة المشاركين محدثة وتمثل بدقة الجمهور المستهدف.
- تأكد من أن المجموعات الفرعية تمثل السكان ككل وتشترك في العوامل الأساسية.
أثناء التقييم
عند إجراء عملية التقييم والتحقق من الصحة ، عليك التفكير في وضع بعض هذه الأفكار موضع التنفيذ لتجنب تحيز الاختيار:
- إذا كنت ترغب في التأكد من أن اختيار العينة ، والإجراءات ، وجمع البيانات الخاصة بك خالية من التحيز ، فإن وجود باحث ثانٍ ينظر إلى ظهرك يعد فكرة جيدة.
- استخدم التكنولوجيا لمراقبة كيفية تغير البيانات حتى تتمكن من تحديد النتائج غير المتوقعة والتحقيق بسرعة لإصلاح البيانات غير الدقيقة أو تجنبها.
- تحقق من اتجاهات بيانات البحث الأساسية السابقة للتحقق مما إذا كان البحث الخاص بك على المسار الصحيح لصلاحية داخلية قوية.
- قم بدعوة الأشخاص الذين لم يجيبوا على الاستطلاع إلى استطلاع إضافي. قد تسفر الجولة الثانية عن المزيد من الأصوات لفهم أوضح للنتائج.
استنتاج
يعد فهم تحيز الاختيار وأنواعه وكيفية تأثيره على نتائج البحث هو الخطوة الأولى في التعامل معه. لقد اكتشفنا بيانات مهمة من شأنها أن تساعد في تحديده والعمل على تقليل آثاره إلى الحد الأدنى. يمكنك تجنب تحيز الاختيار باستخدام QuestionPro لجمع بيانات بحثية موثوقة.
يمكن أن تؤدي المواقف المختلفة إلى تحيز الاختيار ، مثل عندما يتم دمج العينات غير المحايدة مع مشاكل النظام. أداة بحث على مستوى المؤسسة لاستخدامها في البحث وتغيير الخبرات هي مجموعة أبحاث QuestionPro.
توفر مجموعة أبحاث QuestionPro قوالب استطلاعات تستند إلى بحث احترافي ، مما يسهل عملية تطوير الاستطلاعات. تعرف على المزيد حول الاستطلاعات وابدأ في استخدام برنامج الاستبيان الخاص بنا من خلال إنشاء حساب مجاني.
