قد يحتاج الباحثون إلى المساعدة في النتائج التي لا تتطابق مع واقع المجتمع المستهدف. هناك العديد من الأسباب ، ولكن التحيز في الاختيار هو الأكثر أهمية. 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.
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 استعداد المتطوعين للدراسة للمشاركة.
تتطلب جميع النماذج الإحصائية في علوم التعلم بيانات. البيانات الجيدة ضرورية لتطوير مجموعة صالحة من الناحية الإحصائية من النماذج ، ولكن من السهل جدًا الحصول على معلومات غير كافية. يؤثر التحيز في الاختيار على الباحثين في جميع مراحل العملية ، من جمع البيانات إلى التحليل.
على سبيل المثال ، قد يحتاج الباحثون إلى إدراك أن نتائجهم قد لا تنطبق على أشخاص آخرين أو أماكن مختلفة. يقدم هذا النوع من الخطأ الأفراد الذين تم تعيينهم عشوائيًا لمجموعة من مجموعتين أو أكثر ، ومع ذلك ، فإن بعض الأشخاص فقط الذين يمكن تسجيلهم يشاركون بالفعل.
هذا يعني أن الأشخاص الذين يعتبرون مرشحين مناسبين لبرنامج معين قد يختارون أو لا يختارون المشاركة. وبالتالي ، فإن أولئك الذين يشاركون في البرنامج قد يكون لديهم خصائص مختلفة عن أولئك الذين لا يشاركون. يمكن أن يؤدي وجود عملية الاختيار غير العشوائي إلى استنتاجات غير صحيحة حول السببية والإحصاءات المتعلقة بها ، فضلا عن إبطال البيانات التي تم جمعها.
لقد نشرنا مدونة تتحدث عن تحليل المجموعات الفرعية. لماذا لا تتحقق من ذلك لمزيد من الأفكار؟
أنواع التحيز في التحديد
هناك العديد من أنواع التحيز في الاختيار ، يؤثر كل منها على صحة بياناتك بطريقة معينة. لنستعرض بعضًا من أكثرها شيوعًا:
- أخذ العينات التحيز:
التحيز في أخذ العينات هو شكل من أشكال التحيز في الاختيار يحدث عندما لا نجمع البيانات من جميع الأشخاص الذين يمكن أن يكونوا ضمن مجتمعنا بشأن متغير مهم. قد تكون بعض أسباب ذلك هي أن الباحث يجمع عينته في الغالب من أخذ العينات الملائمة أو الملائمة ، أو في بعض الأحيان عن طريق اختيار الأفراد المتشابهين ولديهم خصائص مماثلة لموضوعات الدراسة بعناية ولكن لم يتم اختيارهم عشوائيا من سكانهم.
يمكن أن يؤدي هذا إلى تحريف أي تحليل إحصائي وفهم للنتائج في تلك الحالة بالذات
اقرأ المزيد: التحيز في البحث بواسطة QuestionPro
- تحيز الاختيار الذاتي:
يحدث هذا النوع من تحيز الاختيار ، المعروف أيضًا باسم “تحيز المتطوعين” ، عندما لا يكون الأشخاص الذين يختارون المشاركة في دراسة ما ممثلين لأكبر عدد من الاهتمامات. على سبيل المثال ، إذا كنت ترغب في دراسة تفضيلات الطلاب للوظائف ، فقد تتمكن فقط من جذب الطلاب من المدارس المعروفة بجذب الطلاب الأثرياء. قد يحدث تحيز المتطوعين أيضًا عندما تفحص إحدى الدراسات أشخاصًا من جنس معين ولكن ليس لديها عدد كافٍ من المشاركين الذين يعتبرون أعضاءً في هذا العرق.
مثل أي شكل آخر من أشكال التحيز ، فإن تحيز الاختيار الذاتي يشوه البيانات التي تم جمعها في البحث. في معظم الحالات ، سينتهي الباحث بنتائج غير دقيقة للغاية وصحة غير موجودة للبحث المنهجي.
- 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 كان ممتازا وعالي الجودة بعد تلقي البيانات. ومع ذلك ، اكتشفوا أنهم تلقوا 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 الاستبعاد:
يحدث تحيز التضمين عندما يُدرج الباحث عن قصد بعض المجموعات الفرعية في عينة السكان. يرتبط ارتباطًا وثيقًا بتحيز أخذ العينات غير المستجيب ويؤثر على الصلاحية الداخلية للتحقيق المنهجي الخاص بك.
يعرّف الخبراء تحيز التضمين على أنه “المصطلح الجماعي الذي يغطي مختلف التحيزات المحتملة التي يمكن أن تنتج عن إدراج المرضى بعد التوزيع العشوائي في التجربة والتحليلات اللاحقة”. عندما يحدث هذا ، قد تؤسس نتائج بحثك علاقة خاطئة بين المتغيرات.
يحدث تحيز الاستبعاد عندما تستبعد عمدًا بعض المجموعات الفرعية من عينة السكان قبل تقسيمها عشوائيًا إلى مجموعات. ربما تكون قد استبعدت مرضى يعانون من حالات معينة ، مثل السرطان أو فيروس نقص المناعة البشرية / الإيدز ، لأنه كان من غير الأخلاقي دراسة هؤلاء الأشخاص دون موافقتهم. أو ربما استبعدتهم لأنك لم ترغب في منحهم إمكانية الوصول إلى خيار علاج آخر أثناء تجربتهم السريرية. يختار بعض الباحثين أيضًا عدم تضمين الأشخاص المرضى جدًا أو المسنين جدًا في المشاركة في التجارب السريرية (لأن هؤلاء الأشخاص قد لا يتمكنون من المشاركة بفعالية أو قد لا يتلقون فائدة كافية من المشاركة).
- استدعاء التحيز:
أحد أكثر أشكال تحيز الاسترجاع شيوعًا هو تشويه الذاكرة بأثر رجعي. يحدث تشوه الذاكرة بأثر رجعي عندما يتذكر الناس الأحداث والتجارب بطريقة تناسب احتياجاتهم الحالية بدلاً من غرضهم الأصلي. على سبيل المثال ، قد يتذكر شخص ما حدثًا على أنه تجربة إيجابية أو حتى ممتع إذا كان من المفترض أن يكون سلبيًا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يحدث تشوه الذاكرة بأثر رجعي عندما يواجه الأشخاص صعوبة في تذكر التفاصيل المهمة لموضوع البحث ، مثل الحقائق المتعلقة بحياتهم أو حياة الآخرين.
يمكن أن يحدث تشوه الذاكرة بأثر رجعي أيضًا عندما يقوم الأشخاص بتضمين معلومات غير دقيقة في تقارير الاستدعاء الخاصة بهم. يحدث هذا عندما يبلغون عن شيء لم يحدث أبدًا أو حدث شيء في وقت مختلف عن وقت حدوثه بالفعل.
على سبيل المثال ، قد يبلغ الشخص أنه قضى خمس ساعات في السفر من العمل إلى المنزل في يوم معين بينما في الواقع ، استغرق الأمر ثلاث ساعات فقط لأنه تناول الغداء على مكتبه مسبقا ونسي الأمر حتى وقت لاحق من اليوم.
- 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.
- 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.
كيفية تجنب التحيز في الاختيار
يعد تقدير قوة العلاقة بين النتيجة (المتغير التابع) والعديد من متغيرات التنبؤ أمرًا ضروريًا للعديد من أسئلة البحث. يشيع استخدام التحليل ثنائي المتغير وطرق التحليل متعدد الانحدار لتجنب تحيز الاختيار.
التحليل ثنائي المتغير هو تحليل كمي غالبًا ما يستخدم لتحديد العلاقة التجريبية بين متغيرين. في هذه الطريقة ، يقيس الباحثون كل متغير متنبئ على حدة ثم يطبقون اختبارات إحصائية لتحديد ما إذا كان يؤثر على متغير النتيجة.
إذا لم تكن هناك علاقة بين متغيرات التوقع والنتيجة ، فلن يتمكنوا من العثور على أي دليل على تحيز الاختيار في عملية جمع البيانات الخاصة بهم. ومع ذلك ، إذا كان هناك نوع من العلاقة بين هذه المتغيرات ، فقد يكون من الممكن وجود مستوى معين من التحيز في الاختيار عند جمع هذه البيانات.
تسمح طرق الانحدار المتعدد للباحثين بتقييم قوة هذه العلاقة بين النتيجة (المتغير التابع) والعديد من متغيرات التنبؤ.
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.
تعرف على كيفية تجنب تحيز التحديد باستخدام هذا الفيديو السريع Audience by QuestionPro !
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.
- هذا 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.
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.
يمكن أن يساعدك برنامج QuestionPro Audience على جمع بيانات قيمة من عينتك المثالية.
عند إجراء البحث ، من الضروري فهم طبيعة تحيز الاختيار. هذا هو ميل نتائج بحثك للتأثر بخصائص المشاركين أو عينة .
إذا كنت تجري دراسة حول تأثيرات السكر على مرض السكري ، على سبيل المثال ، وكان لديك مجموعة من الأشخاص المصابين بمرض السكري وجميعهم أعضاء في كنيستك ، فقد يكون ذلك مصدرًا للتحيز في الاختيار. قد يكونون أكثر عرضة للمشاركة في أنشطة الكنيسة من أولئك الذين لا يعانون من مرض السكري ، وبالتالي ، من المرجح أن يجدوا أنفسهم في العينة.
إذا كنت ترغب في تجنب هذا النوع من التحيز في دراستك ، فيجب عليك جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر الموثوقة باستخدام QuestionPro Audience
