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 bel