Seçim Önyargısı: Nedir, Türleri ve Örnekleri

Araştırmacılar, hedef toplumun gerçekleriyle uyuşmayan bulgular konusunda yardıma ihtiyaç duyabilir. Bunun çok sayıda nedeni vardır, ancak seçim yanlılığı en önemlisidir. 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 Önyargısı 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 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 katılım isteğini etkileyen unsurlar nedeniyle de meydana gelebilir.

Öğrenme bilimlerindeki tüm istatistiksel modeller veri gerektirir. İstatistiksel olarak geçerli bir dizi model geliştirmek için iyi veri çok önemlidir, ancak yetersiz bilgi elde etmek şaşırtıcı derecede kolaydır. Seçim yanlılığı, veri toplamadan analize kadar tüm süreç aşamalarında araştırmacıları etkilemektedir.

Örneğin, araştırmacıların bulgularının diğer insanlar veya farklı ortamlar için geçerli olmayabileceğini fark etmeleri gerekebilir. Bu hata türünde, bireyler iki veya daha fazla gruptan birine rastgele atanır, ancak sadece kayıt olabilecek bazı kişiler gerçekten katılır. 

Bu, belirli bir program için uygun aday olarak görülen kişilerin katılmayı seçebileceği veya seçmeyebileceği anlamına gelir. Dolayısıyla, programa katılanlar katılmayanlardan farklı özelliklere sahip olabilir. Rastgele olmayan seçim sürecinin varlığı, nedensellik ve buna bağlı istatistikler hakkında yanlış çıkarımlara ve toplanan verilerin geçersiz kılınmasına yol açabilir. 

Seçim Önyargısı Türleri

Seçim yanlılığının birçok türü vardır ve bunların her biri verilerinizin geçerliliğini belirli bir şekilde etkiler. En yaygın olanlardan bazılarının üzerinden geçelim:

• Örnekleme Yanlılığı:

Örnekleme yanlılığı, önemli bir değişkenle ilgili olarak popülasyonumuzda olabilecek tüm kişilerden veri toplamadığımızda ortaya çıkan bir tür seçim yanlılığıdır. Bunun nedenlerinden bazıları şunlar olabilir: Araştırmacı, örneklemini çoğunlukla kolayda veya uygun örnekleme yoluyla ya da bazen çalışma deneklerine benzeyen ve benzer özelliklere sahip olan ancak henüz popülasyondan rastgele seçilmemiş bireyleri dikkatlice seçerek toplar. 

Bu durum, söz konusu vakaya ilişkin istatistiksel analizleri ve sonuçların anlaşılmasını çarpıtabilir

Daha fazlasını okuyun:
QuestionPro’dan Araştırmada Önyargı 

• Kendi kendini seçme önyargısı:

“Gönüllü önyargısı” olarak da bilinen bu tür seçim önyargısı, bir çalışmaya katılmayı seçen kişiler ilgilenilen daha büyük nüfusu temsil etmediğinde ortaya çıkar. Örneğin, öğrencilerin kariyer tercihlerini incelemek istiyorsanız, yalnızca varlıklı öğrencileri çekmesiyle bilinen okullardan öğrencileri çekebilirsiniz. Gönüllü önyargısı, bir çalışma belirli bir ırktan insanları incelediğinde ancak bu ırkın üyesi olarak tanımlanan yeterli sayıda katılımcı olmadığında da ortaya çıkabilir.

Diğer tüm önyargı türleri gibi, öz seçim önyargısı da araştırmada toplanan verileri çarpıtmaktadır. Çoğu durumda, araştırmacı son derece hatalı sonuçlarla ve sistematik araştırmanın var olmayan geçerliliğiyle sonuçlanacaktır. 

• 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.

• Dışlama Önyargısı:

Dahil etme yanlılığı, araştırmacı kasıtlı olarak bazı alt grupları örneklem popülasyonuna dahil ettiğinde ortaya çıkar. Yanıt vermeyen örnekleme yanlılığı ile yakından ilişkilidir ve sistematik araştırmanızın iç geçerliliğini etkiler.

Uzmanlar dahil etme yanlılığını “hastaların randomizasyon sonrası bir çalışmaya dahil edilmesinden ve sonraki analizlerden kaynaklanabilecek çeşitli potansiyel yanlılıkları kapsayan toplu bir terim” olarak tanımlamaktadır. Bu durumda, araştırma sonuçlarınız değişkenler arasında yanlış bir bağlantı kurabilir.

Dışlama yanlılığı, bazı alt grupları gruplara rastgele ayırmadan önce kasıtlı olarak örneklem popülasyonundan dışladığınızda ortaya çıkar. Kanser veya HIV/AIDS gibi belirli rahatsızlıkları olan hastaları çalışma dışında bırakmış olabilirsiniz, çünkü bu kişiler üzerinde rızaları olmadan çalışma yapmak etik olmayacaktır. Ya da belki de klinik araştırmaları sırasında başka bir tedavi seçeneğine erişimlerini sağlamak istemediğiniz için onları dışladınız. Bazı araştırmacılar da klinik araştırmalara katılamayacak kadar hasta veya yaşlı olan kişileri dahil etmemeyi tercih etmektedir (çünkü bu kişiler etkin bir şekilde katılamayabilir veya katılımdan yeterince fayda sağlayamayabilir).

• Hatırlama Önyargısı:

Hatırlama yanlılığının en yaygın biçimlerinden biri geriye dönük hafıza çarpıtmasıdır. Geriye dönük hafıza çarpıtması, insanlar olayları ve deneyimleri asıl amaçlarından ziyade mevcut ihtiyaçlarına uygun bir şekilde hatırladıklarında ortaya çıkar. Örneğin, bir kişi bir olayı olumlu bir deneyim olarak hatırlayabilir, hatta olumsuz olması gerektiği halde eğlenceli olarak hatırlayabilir. Buna ek olarak, insanlar kendi hayatları veya başkalarının hayatları hakkındaki gerçekler gibi araştırma konusu için önemli olan ayrıntıları hatırlamakta zorluk çektiklerinde geriye dönük hafıza çarpıtması meydana gelebilir.

Geriye dönük bellek çarpıtması, insanlar hatırlama raporlarına yanlış bilgiler eklediğinde de ortaya çıkabilir. Bu, hiç olmamış bir şeyi ya da gerçekte olduğundan farklı bir zamanda olmuş bir şeyi rapor ettiklerinde meydana gelir. 

Örneğin, bir kişi belirli bir günde işten eve gitmek için beş saat harcadığını bildirebilir, ancak gerçekte sadece üç saatini almıştır çünkü önceden masasında öğle yemeği yemiş ve günün ilerleyen saatlerine kadar bunu unutmuştur.

• 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.

• 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, aşırı alkol ve sigara içme davranışlarına odaklandığınızı varsayalım. 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 Önyargısından Nasıl Kaçınılır?

Bir sonuç (bağımlı değişken) ile çeşitli yordayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü tahmin etmek birçok araştırma sorusu için gereklidir. Seçim yanlılığından kaçınmak için genellikle iki değişkenli analiz ve çoklu regresyon yöntemleri kullanılır. 

İki değişkenli analiz, genellikle iki değişken arasındaki ampirik ilişkiyi belirlemek için kullanılan nicel bir analizdir. Bu yöntemde araştırmacılar her bir yordayıcı değişkeni ayrı ayrı ölçer ve ardından sonuç değişkenini etkileyip etkilemediğini belirlemek için istatistiksel testler uygular.

Yordayıcı değişkenler ile sonuç arasında bir ilişki yoksa, veri toplama süreçlerinde seçim yanlılığına dair herhangi bir kanıt bulamayacaklardır. Ancak, bu değişkenler arasında bir tür ilişki varsa, o zaman bu veriler toplanırken bir miktar seçim yanlılığı olması mümkün olabilir.

Çoklu regresyon yöntemleri, araştırmacıların bir sonuç (bağımlı değişken) ile çeşitli yordayıcı değişkenler arasındaki bu ilişkinin gücünü değerlendirmelerine olanak tanır.

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.

Bu hızlı anlatımla seçim yanlılığından nasıl kaçınacağınızı öğrenin
QuestionPro tarafından Audience videosu
!

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.

• Bu durum uygunsuz iş kararlarına yol açar

Nihai sonuçlar önyargılıysa ve konuyu temsil etmiyorsa, önemli iş kararları alırken çalışmanın bulgularına güvenmek güvenli değildir.

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 Audience, ideal örnekleminizden değerli veriler toplamanıza yardımcı olabilir.

Araştırma yürütürken, seçim yanlılığının doğasını anlamak çok önemlidir. Bu, araştırma sonuçlarınızın katılımcılarınızın özelliklerinden etkilenme eğilimidir veya
örnek
.

Örneğin, şekerin diyabet üzerindeki etkileri üzerine bir çalışma yürütüyorsanız ve diyabetli bir grup insan kilisenizin üyesiyse, bu bir seçim yanlılığı kaynağı olabilir. Kilise faaliyetlerine katılma olasılıkları diyabeti olmayanlara göre daha yüksek olabilir, dolayısıyla kendilerini örneklemde bulma olasılıkları daha yüksektir.

Çalışmanızda bu tür bir önyargıdan kaçınmak istiyorsanız, çok çeşitli güvenilir kaynaklardan veri toplamalısınız.
QuestionPro Hedef Kitle 

DAHA FAZLA BİLGİ EDİNİN ÜCRETSİZ DENEME