Survey Bias
Survey Bias definizione:
Survey Bias o response bias è un termine generale per una serie di pregiudizi cognitivi che influenza i partecipanti a rispondere a una risposta imprecisa o disonesta.
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Tipi di bias:
– Ricercatore Bias
Il punto di vista del ricercatore, ha un modo di strisciante nel sondaggio. Tutti i progettisti di ricerca sono umani e hanno le proprie opinioni e opinioni. Anche i ricercatori più praticati e professionali possono avere pregiudizi sottili nel modo in cui parola domande o interpretare i risultati.
– Scarsa corrispondenza del campione con la popolazione
Non è quasi mai il caso che il frame di campionamento che usi sia una corrispondenza perfetta con la popolazione che stai cercando di capire, quindi questo errore è presente nella maggior parte degli studi. A volte è possibile recuperare dal porre le domande sbagliate, ma non si può mai recuperare dal chiedere loro delle persone sbagliate.
La maggior parte delle persone piace concentrarsi sullo sviluppo del questionario quando viene assegnato un nuovo progetto. La realtà è che il piano di campionamento e ponderazione è altrettanto consequenziale al successo del progetto, e raramente ottiene l’attenzione che merita. Possiamo dire quando abbiamo un cliente che sa davvero cosa stanno facendo se iniziano il progetto concentrandosi sui problemi di campionamento e non saltando alla progettazione del questionario.
– Mancanza di casualità/bias di risposta
Molte indagini procedono senza campioni casuali. In effetti, è raro che un sondaggio fatto oggi possa affermare con precisione di utilizzare un campione casuale. Ricorda quei corsi di statistica che hai preso al college e alla scuola di specializzazione? L’unica cosa che hanno in comune è praticamente tutto ciò che ti hanno insegnato statisticamente è rilevante solo se hai un campione casuale. E le probabilità sono che tu non lo faccia.
Una grande fonte di “non casualità” in un campione è il pregiudizio del sondaggio. 10% è considerato un buon tasso di risposta da un pannello online. Quando riportiamo i risultati di questi studi, assumiamo che la stragrande maggioranza delle persone che non hanno risposto avrebbe risposto allo stesso modo di coloro che hanno fatto. Spesso, questa è un’ipotesi ragionevole. Ma, a volte non lo è.
– Mancata quota dei dati del campione o del peso
Anche se campioniamo in modo casuale, è tipico che alcuni sottogruppi siano più disposti a cooperare rispetto ad altri. Per esempio, le femmine sono in genere meno propensi a rifiutare un invito sondaggio rispetto ai maschi, e le minoranze sono meno propensi a partecipare. Quindi, un buon ricercatore quota i dati del campione e del peso per compensare questo. In breve, se sai qualcosa sulla tua popolazione prima di esaminarli, dovresti usare questa conoscenza a tuo vantaggio.