إجمالي خطأ المسح (TSE) هو مصطلح للعديد من مصادر الخطأ المحتملة في أبحاث المسح ، مما يؤثر على مدى دقة وصحة نتائج المسح. يمكن أن تحدث مثل هذه الأخطاء في نقاط مختلفة من عملية المسح ، من التخطيط وأخذ العينات إلى جمع البيانات وتحليلها.
يحتاج الباحثون وصانعو السياسات الذين يستخدمون بيانات المسح لاتخاذ القرارات إلى النظر في TSE لأنها يمكن أن تؤثر على مدى جودة نتائج المسح وفائدتها. إن فهم مصدر TSE ووسائله مهم لجعل أبحاث المسح أكثر موثوقية ودقة.
لذلك في هذه المدونة ، سنصف كيفية تخطيط وتنفيذ وتقييم الخطأ الكلي في المسح.
فهرس المحتوى:
- ما هو الخطأ الكلي في المسح؟
- تخطيط وتنفيذ وتقييم الخطأ الكلي في المسح
- مصادر الخطأ الكلي في الاستطلاع
- فوائد تحديد الخطأ الكلي في الاستطلاع
- استنتاج
ما هو الخطأ الكلي في المسح؟
إجمالي خطأ المسح (TSE) هو كيف يمكن أن تختلف نتائج المسح عن القيمة الحقيقية للسكان الذين يحاول المسح قياسهم. إنها فكرة واسعة تتضمن جميع أنواع الأخطاء المحتملة في الاستطلاع ، مثل أخذ العينات والقياس والتغطية وأخطاء عدم الاستجابة.
يحدث خطأ أخذ العينات عندما يتم مسح جزء صغير من السكان بدلا من المجتمع الإحصائي بأكمله. يمكن أن تتسبب مشاكل أداة الاستطلاع أو كيفية طرح الأسئلة في حدوث أخطاء في القياس.
يحدث خطأ التغطية عندما لا تتضمن عينة الاستطلاع جميع أجزاء المحتوى. يحدث خطأ عدم الاستجابة عندما لا يقوم الأشخاص الذين من المفترض أن يكملوا الاستطلاع بذلك. هذا يجعل العينة أقل دقة.
يعد الخطأ الكلي في المسح مفهوما مهما في أبحاث المسح لأنه يمكن أن يؤثر على صحة النتائج وموثوقيتها. يمكن تقليل إجمالي خطأ المسح من خلال إيلاء اهتمام وثيق لتصميم المسح وطرق أخذ العينات وجمع البيانات والتحليل.
يمكن للباحثين التأكد من أن نتائج استطلاعهم دقيقة وممثلة للسكان الذين يدرسونهم عن طريق تقليل عدد الأماكن التي يمكن أن تحدث فيها الأخطاء.
تخطيط وتنفيذ وتقييم الخطأ الكلي في المسح
يصف الخطأ الكلي في المسح ، وهو مفهوم أساسي في أبحاث المسح ، التأثير المشترك لجميع مصادر الخطأ المحتملة التي يمكن أن يكون لها تأثير على نتائج المسح. تعتمد صحة نتائج الاستطلاع وموثوقيتها على التخطيط الدقيق والتنفيذ والتقييم لخطأ المسح الكلي.
تخطيط إجمالي أخطاء الاستطلاع
- تصميم:
يشار إلى تحديد وتصحيح مصادر الخطأ المحتملة في تصميم المسح وجمع البيانات وإجراءات معالجة البيانات على أنها تخطيط لخطأ المسح الكلي. للقيام بذلك ، من الأهمية بمكان تفصيل التركيبة السكانية ذات الاهتمام وأهداف المسح. هذا يضمن أن أسئلة الاستطلاع وتقنياته مناسبة.
- تطور:
المرحلة التالية هي إنشاء الاستطلاع وفقا لأفضل الممارسات لضمان أن تكون الأسئلة دقيقة وعادلة وشرعية. من الضروري أيضا مراعاة عوامل مثل تقنيات العينات ومعدلات الاستجابة وطرق جمع البيانات (مثل الهاتف والإنترنت والبريد). يجب تطوير استراتيجية لأخذ العينات للتأكد من أن العينة تمثل المجتمع محل الاهتمام.
- الاختبار المسبق:
مرحلة أخرى مهمة هي الاختبار المسبق للاستطلاع من أجل العثور على أي مشاكل محتملة في الأسئلة أو الإرشادات أو إجراء جمع البيانات وإصلاحها. أيضا ، يجب أن يتلقى موظفو الاستطلاع تدريبا على كيفية الالتزام المستمر بالبروتوكولات القياسية وتقليل مصادر الخطأ مثل تحيز القياس وتأثيرات المحاور والتحيز في عدم الاستجابة.
إجمالي تنفيذ خطأ المسح
- تنفيذ:
يعد تقليل مصادر الخطأ المحتملة والتحكم فيها أثناء تصميم الاستطلاع وجمع البيانات وعمليات تحليل البيانات جزءا من تنفيذ خطأ الاستطلاع بالكامل. طوال عملية المسح ، يجب إنشاء خطة لمراقبة الجودة لتتبع وإدارة أي مصادر لعدم الدقة. يجب أن تحتوي هذه الاستراتيجية على خطوات لحل البيانات المفقودة أو غير المتسقة بالإضافة إلى التحقق من اتساق البيانات واكتمالها.
- تسييل:
يعد رصد جمع البيانات خطوة حاسمة أخرى لضمان اتباع الإجراءات باستمرار ومعالجة الأسباب المحتملة للأخطاء. من الضروري أيضا تنظيف البيانات وتعديلها لضمان صحتها واكتمالها. لتحديد الأسباب المحتملة لعدم الدقة وتصحيحها ، يجب إجراء تحليل البيانات باستخدام التقنيات الإحصائية المناسبة.
إجمالي تقييم خطأ الاستطلاع
- المقارنه:
أثناء تحديد إجمالي خطأ الاستطلاع ، تتم مقارنة نتائج الاستطلاع بمصادر المعلومات الأخرى أو معايير الصناعة. من الضروري أيضا تقديم نتائج المسح ، بما في ذلك شرح الأنواع والأسباب العديدة لعدم الدقة وكيف يمكن أن تؤثر على النتائج.
- المتابعة:
قد يكون من المفيد إجراء مسوحات متابعة لتصحيح أي مصادر مكتشفة للأخطاء أو تأكيد نتائج المسح الأولية. يمكن زيادة جودة ودقة نتائج الاستطلاع باستخدام الطرق الموضحة أعلاه للحد من مصادر الخطأ المحتملة والتحكم فيها طوال عملية المسح.
عند إجراء استطلاع ، من الضروري مراعاة الخطأ الكلي في المسح. هناك حاجة إلى منهجية شاملة ومنهجية تضمن صحة وموثوقية بيانات المسح لتخطيط وتنفيذ ومراجعة إجمالي أخطاء المسح.
يمكن لباحثي المسح تقليل مصادر الخطأ المحتملة وتحقيق نتائج مسح دقيقة ومهمة من خلال الالتزام بهذه التدابير.
مصادر الخطأ الكلي في الاستطلاع
الهدف من التصميم الأمثل للاستطلاع هو تقليل إجمالي خطأ الاستطلاع (TSE) ضمن قيود التكلفة والتوقيت التي تتوافق مع أبعاد الجودة الأخرى التي تركز على المستخدم.
هناك حاجة إلى تخطيط دقيق لتخصيص الموارد لمراحل المسح للتحكم في مصادر الخطأ الهامة. والهدف من ذلك ليس إجراء كل مرحلة من مراحل الدراسة الاستقصائية خالية من الأخطاء قدر الإمكان لأن ذلك سيتجاوز ميزانية الدراسة الاستقصائية و/أو جدولها الزمني.
ستحتوي بعض الإجراءات دائما على أخطاء في الاستطلاع ، حتى مع التمويل والوقت غير المحدودين. بدلا من ذلك ، الهدف هو تجنب أسوأ الأخطاء والتحكم في الآخرين بحيث تكون في الغالب غير ذات صلة ومحتملة.
إن تحليل الخطأ إلى مكونات أصغر وأصغر يجعل من السهل معالجة أخطر الأخطاء من خلال تصميم المسح الدقيق. يقسم أحد هذه التحلل بورصة طوكيو إلى قسمين:
- خطأ في أخذ العينات و
- خطأ في عدم أخذ العينات.
لتحديد مصادر الخطأ بدقة أكبر ، من الضروري عادة تحليل كلا النوعين من أخطاء الاستطلاع.
يمكن تقسيم مصادر خطأ أخذ العينات إلى ثلاث مجموعات:
- طريقة أخذ العينات: يتعلق الأمر بكيفية اختيار العينة من المجتمع الإحصائي. قد يتم إدخال خطأ في أخذ العينات إذا كانت تقنية أخذ العينات متحيزة أو معيبة.
- حجم العينة: هذا هو إجمالي عدد الأشخاص أو الملاحظات في العينة. إذا كان حجم العينة صغيرا جدا ، فقد لا يمثل المجتمع الإحصائي بدقة ، مما قد يؤدي إلى خطأ في أخذ العينات.
- اختيار المقدر: هذه هي الطريقة الإحصائية المستخدمة لتقدير معلمة المجتمع بناء على بيانات العينة. يمكن أن يؤدي اختيار المقدر إلى تغيير مدى دقة التقدير ودقته ، مما قد يؤدي إلى خطأ في أخذ العينات.
يمكن تقسيم الخطأ غير أخذ العينات إلى:
- خطأ في المواصفات: يحدث هذا عندما يكون سؤال البحث أو الفرضية أو تصميم العينات خاطئا ، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة.
- خطأ في الإطار: يحدث هذا عندما يكون إطار أخذ العينات المستخدم لتحديد المجتمع الإحصائي غير مكتمل أو قديم أو غير دقيق ، مما يؤدي إلى عينة متحيزة.
- خطأ عدم الاستجابة: يحدث هذا عندما لا يجيب بعض الأشخاص في العينة على الاستطلاع أو الدراسة ، مما قد يجعل النتائج متحيزة.
- خطأ في القياس: يشير هذا إلى الأخطاء أو عدم الدقة التي تحدث عند قياس البيانات أو جمعها ، مثل الأخطاء في تسجيل البيانات أو الإبلاغ عنها أو الأخطاء في أدوات القياس أو الأدوات المستخدمة.
- خطأ في المعالجة: يشير هذا إلى الأخطاء التي تحدث عند معالجة البيانات أو تحليلها ، مثل الأخطاء في إدخال البيانات أو معالجة البيانات أو تحليل البيانات.
فوائد تحديد الخطأ الكلي في الاستطلاع
لاتخاذ قرارات التصميم الصحيحة ، عليك التفكير في الكثير من عوامل الجودة والتكلفة في نفس الوقت واختيار مجموعة من ميزات التصميم والمعلمات التي تقلل من إجمالي خطأ المسح (TSE) مع البقاء ضمن جميع القيود.
للمساعدة في عملية التصميم ، من المهم أن يكون لديك طريقة لمعرفة مقدار توقف عملية المسح بأكملها. لذلك ، يمكن مقارنة تصميمات المسح المختلفة التي تلبي القيود المحددة باستخدام بورصة طوكيو لقياس أفضل تصميم.
على سبيل المثال ، لنفترض أن هناك تصميمين للاستطلاع ، X و Y ، وكلاهما يلبي التكلفة والمتطلبات الأخرى للمسح. لكن TSE للتصميم X أقل بنسبة 25٪ من TSE للتصميم Y عندما يتعلق الأمر بأهم الأشياء التي يجب قياسها في الدراسة. من الواضح أن Design X هو الخيار الأفضل ، على افتراض أن جميع الأشياء الأخرى متشابهة.
لذا ، فإن تلخيص وقياس الخطأ الكلي في عملية المسح يعطي طريقة للاختيار بين التصميمات المختلفة.
يمكن أن يساعد مقياس TSE أيضا موظفي المسح في تحديد كيفية استخدام وقتهم وأموالهم لتقليل خطأ المسح.
على سبيل المثال ، لنفترض أنه يمكننا إثبات أن عدم الاستجابة هو سبب رئيسي لخطأ المسح لتصميم معين. هذا يعني أنه إذا كنت ترغب في تحسين جودة بيانات الاستطلاع لهذا التصميم ، فيجب أن تحاول تقليل تأثير الأشخاص الذين لا يجيبون على الاستطلاع.
بعد ذلك ، إذا لزم الأمر ، يمكن تغيير تصميم الاستطلاع لتقليل آثار الأشخاص الذين لا يستجيبون. إذا انخفض TSE نتيجة لهذه الاستراتيجية ، فسيكون التصميم أقرب إلى أن يكون أفضل ما يمكن أن يكون.
على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي نقل الموارد من إنشاء الإطار إلى المتابعة مع الأشخاص الذين لم يستجيبوا إلى تقليل TSE على الرغم من زيادة خطأ الإطار.
استنتاج
يتضمن إجمالي خطأ الاستطلاع أخذ العينات وعدم الاستجابة والقياس وأنواع أخرى من أخطاء الاستطلاع. لتحقيق نتائج مسح دقيقة وموثوقة ، يجب على الباحثين التعرف على هذه الأسباب المحتملة للخطأ ومعالجتها.
يمكن لباحثي المسح تحسين جودة البيانات وصلاحيتها وموثوقيتها من خلال تخطيط استطلاعاتهم وتصميمها وتنفيذها بعناية. إن إدراك أن قدرا من الخطأ سيكون موجودا دائما في بيانات المسح وأن الخطأ الكلي في المسح لا يمكن القضاء عليه تماما أمر بالغ الأهمية أيضا.
يجب على الباحثين في الاستطلاع أيضا تقييم كيفية تأثير هذه الأخطاء على النتائج التي توصلوا إليها وتوصيل هذه المعلومات إلى جمهورهم. من خلال القيام بذلك ، قد تضمن الشركات أن تكون نتائج استطلاعاتها موثوقة ومفيدة لصنع السياسات وصنع القرار.
QuestionPro هي أداة فعالة يمكن أن تساعد مصممي الاستطلاع في تقليل إجمالي أخطاء المسح. يمكن أن يساعد QuestionPro في ضمان دقة الاستطلاعات وموثوقيتها وتمثيلها للسكان المستهدفين من خلال تقديم خيارات مختلفة لأخذ العينات وتقديم المشورة بشأن تصميم الأسئلة وتنفيذ فحوصات جودة البيانات.
يمكن أن يؤدي استخدام QuestionPro إلى نتائج استطلاع أكثر موثوقية ، والتي يمكن أن تساعد الباحثين على اتخاذ قرارات أفضل والحصول على نتائج بحثية أفضل.
