Spisu treści:
- Odsetek odpowiedzi
- Problem generalizacji
- Wielkość próbki
- Margines błędu
- Decyzje o wielkości próbki
- Pomiar wystarczającej ilości próbek
Wideo: Jak wdrożyć RODO w małej lub średniej firmie - Seminarium z cyklu „Europejskie Przedsiębiorstwo” 2024
Badania w mediach społecznościowych, prowadzone w tej chwili, nie podlegają uprzedzeniom. Istnieje wiele rodzajów uprzedzeń nieuczestniczących, a każdy z nich może mieć wpływ na wiarygodność wyników badań - często w sposób ukryty lub nieznany. W rzeczywistości badania wykazały, że ci uczestnicy badań, którzy są trudni do osiągnięcia, wymagający wielu starań, aby się z nimi skontaktować, różnią się istotnie od innych respondentów. Różnice te dotyczyły wieku, płci, stanu cywilnego, statusu socjoekonomicznego, stanu zdrowia i liczby dzieci.
Odsetek odpowiedzi
Stopień, w jakim dane po zamknięciu badania obejmują wszystkich członków w próbie, określa się jako wskaźnik odpowiedzi. Podczas gdy ta koncepcja jest jasna w usystematyzowanej ankiecie lub zestawie wywiadów, jest bardziej niejednoznaczna w badaniach w mediach społecznościowych. Jednak w badaniach nad mediami społecznościowymi jest to nie mniej ważne niż w innych rodzajach badań jakościowych. Wskaźnik odpowiedzi jest obliczany na podstawie liczby uczestników, którzy wypełnią ankiety - lub zgodzą się na udzielenie wywiadu - podzielone przez całkowitą liczbę osób, które składają się na pierwotny wysiłek pobierania próbek.
Łączna liczba musi obejmować osoby, z którymi nie udało się skontaktować lub które odmówiły udziału w badaniu.
Problem generalizacji
Niezależnie od sposobu gromadzenia danych nie można wystarczająco podkreślić znaczenia wysokiego wskaźnika odpowiedzi. Niemożliwe jest realistyczne generowanie większej populacji, gdy wskaźnik odpowiedzi próbki jest niski. Obciążenie próbki wzrasta wraz ze spadkiem wskaźnika odpowiedzi. W ankietach opartych na mediach, gdy stopy zwrotu spadają do 20 lub 30 procent próby, ta grupa uczestników jest mało podobna do ogólnej populacji objętej próbą. Taka sama tendencja do zwracania ankiety mailowej lub do wyrażania zgody na udział w ankiecie telefonicznej ma miejsce w przypadku osób angażujących się w sieci mediów społecznościowych: to jest szczególny interes w przedmiocie (lub produkcie lub usłudze, w zależności od przypadku). być).
Wielkość próbki
Mniejsze próbki mają większy błąd próbkowania niż większe próbki. Weź pod uwagę, że przykładowe dane dostarczają oszacowania atrybutów większej populacji. Każda próbka pobrana z ramki próbkowania zapewnia osobną ocenę tej większej populacji. Teoretycznie w każdej próbce może pojawić się osobny wzorzec odpowiedzi dla każdego zadawanego pytania. Z biegiem czasu, z wystarczającą ilością próbek pobranych z ramki do próbkowania, prawdziwy wzór będzie zbieżny wokół rzeczywistego (prawdziwego) wzorca większej populacji.
Margines błędu
Błąd próbkowania opisuje precyzję oszacowania na podstawie dowolnej próbki pobranej z większej populacji. Błąd pobierania próbek wyraża się w zakresie marginesu błędu związanego z poziomem ufności, który jest miarą statystyczną. W sondażu preferencji prezydenckich, na przykład, raport może pokazać, że zasiedziałemu jest uprzywilejowane przez 64% wyborców. Margines błędu wynosiłby minus lub minus 3 punkty z 95% poziomem ufności. Innymi słowy, jeśli sondaż zostanie przeprowadzony ponownie przy użyciu 100 różnych próbek wyborców, spośród 100 głosujących, 95 wyborców wskaże, że operator zasiedziały jest uprzywilejowany przez 61% do 67% głosujących.
Oznacza to, że 61% wyborców + 3% lub -3%.
Decyzje o wielkości próbki
Margines błędu związany z próbkowaniem zmniejsza się wraz ze wzrostem rozmiaru próbki, ale tylko do pewnego punktu. Gdy wielkość próby sięga od 1000 do 2000 respondentów, margines błędu jest wystarczająco mały, aby uwzględnić większe próbki (nie jest to opłacalny wybór). Gdy podgrupy stanowią część większej populacji, większe rozmiary próbek mogą być uzasadnione, ponieważ margines błędu będzie różny dla każdej podgrupy w zależności od liczby osób w podgrupach. Na przykład, biorąc pod uwagę 1000 członków sieci mediów społecznościowych i margines błędu, który wynosi od 1 do 3 punktów procentowych z 95% przedziałem ufności, analiza podgrupy tej sieci mediów społecznościowych - powiedzmy, pobyt w domu- matki liczące około 100 osób miałyby większy margines błędu od około 4 do 10 punktów.
Pomiar wystarczającej ilości próbek
Próbki są zazwyczaj oceniane zgodnie z zastosowanymi procedurami wyboru, a nie z ostateczną wielkością lub składem. Jest to fundamentalne, ponieważ - w większości sytuacji - nie można dokładnie zmierzyć, jak reprezentatywna jest próba większej populacji. Stosuje się procedury statystyczne, ponieważ pozwalają na wygodne i zasadniczo wiarygodne szacunki. Ustalenie rozsądnego przedziału ufności i marginesu błędu na samym początku umożliwia badaczom skupienie się na zmiennych, takich jak wskaźnik odpowiedzi i odpowiednie ramy próbkowania.
Unikaj tych błędów przy zgłaszaniu roszczeń ubezpieczeniowych
Błędy popełniane przy składaniu roszczeń ubezpieczeniowych mogą być kosztowne, co prowadzi do opóźnień w płatnościach, a nawet do odmowy roszczenia.
Potrzebujesz pomysłów na Powerpoint? Unikaj tych 7 błędów w prezentacji
Wymyślanie pomysłów Powerpoint na kolejną wielką prezentację może być trudne. Zacznij od tego, unikając siedmiu grzechów głównych programu Powerpoint.
5 sekretów efektywnego zarządzania mediami społecznościowymi
W jaki sposób korzystasz z mediów społecznościowych, aby promować swój biznes bez wyrywania włosów? Oto pięć wskazówek, jak to zrobić.