Meistens haben Forscher Schwierigkeiten, Ergebnisse zu erhalten, die nicht mit dem übereinstimmen, was in der Zielpopulation passiert. Auch wenn es dafür viele Gründe gibt, ist die Verzerrung durch Selbstselektion einer der wichtigsten.
Wenn wir sagen „Selektionsverzerrungbedeutet dies, dass bei einem Experiment etwas schief gelaufen ist, wodurch die interessierende Population falsch oder unterrepräsentiert ist.
Diese Voreingenommenheit ist ein Problem bei der Untersuchung von Programmen oder Produkten. Die Selbstselektion erschwert die Marktforschung und die Bewertung von Programmen.
In diesem Blog gehen wir auf die Definition der Verzerrung durch Selbstselektion ein und erläutern, welche Methoden wir anwenden sollten, um die Verzerrung zu verringern. Außerdem geben wir einige Beispiele für diese Verzerrung.
Was ist eine Verzerrung durch Selbstselektion?
Eine Verzerrung durch Selbstselektion tritt auf, wenn Menschen sich aus eigenem Antrieb für eine Gruppe entscheiden. Er führt zu einer verzerrten Stichprobe, wenn eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwendet wird. Er wird häufig verwendet, um Situationen zu beschreiben, in denen die Eigenschaften der Menschen in der Gruppe, die sie dazu veranlasst haben, der Gruppe beizutreten, dazu führen, dass seltsame oder schlechte Dinge in der Gruppe geschehen.
Er ist ähnlich wie der Non-Response-Biaswenn die Gruppe der Personen, die die Umfrage beantwortet haben, andere Antworten gibt als die Gruppe, die nicht geantwortet hat.
Jetzt werden wir die Methoden zum Abbau dieser Verzerrung diskutieren. Wir werden auch einige Beispiele dafür anführen. Wenn Sie mehr erfahren möchten, bleiben Sie bis zum Ende bei uns.
Methoden zur Verringerung der Verzerrung durch Selbstselektion
Die naheliegendste Methode, um eine Verzerrung durch Selbstselektion auszuschließen, besteht darin, die Teilnehmer nicht selbst für eine Umfrage auszuwählen. Um eine Stichprobe zu erhalten, ist die Technik der Wahrscheinlichkeitsstichprobenverzerrung ideal.
Wahrscheinlichkeits-Stichprobenverfahren
Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe ist eine Methode zur Auswahl einer Grundgesamtheit für eine systematische Studie auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie. Dabei wählt der Forscher eine kleine Gruppe von Personen aus der Gesamtbevölkerung aus, deren Merkmale er schätzen möchte.
Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe basiert auf dem Zufallsprinzip, was bedeutet, dass alle Mitglieder der Untersuchungspopulation die gleiche Chance haben, in der Stichprobenpopulation zu sein.
Wenn die Grundgesamtheit zum Beispiel 500 Personen umfasst, hat jede Person in der Grundgesamtheit eine Chance von 1 zu 500, in der Forschungsstichprobe zu sein.
Der Grundgedanke hinter dieser Methode ist, dass Ihre Schätzungen genau sind, wenn Sie eine für die Gesamtheit repräsentative Stichprobe auswählen können. Wenn die Stichprobenpopulation groß genug ist, können Sie mit Hilfe statistischer Verfahren auf der Grundlage der Stichprobe auf die gesamte Population schließen.
Hier finden Sie einige Beispiele für Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren:
- Einfache Zufallsstichprobe: Die American Community Survey sammelt Informationen über das Leben in den Vereinigten Staaten, indem sie Menschen nach dem Zufallsprinzip auswählt.
Das United States Census Bureau befragt eine Zufallsstichprobe von Menschen im Lande nach detaillierten Informationen. Anhand dieser Informationen werden dann Rückschlüsse auf die gesamte Bevölkerung gezogen.
- Systematische Probenahme: Eine systematische Stichprobe ist eine Art von Wahrscheinlichkeitsstichprobe, bei der der Forscher einen zufälligen Ausgangspunkt und feste Intervalle verwendet, um Mitglieder der Forschungspopulation zu finden. Das passiert jetzt gerade. Beispiel für eine systematische Stichprobe
Nehmen wir an, die Anzahl der Personen, an denen Sie interessiert sind, beträgt 800. Sie können die sechste Person nach dem Zufallsprinzip als Ausgangspunkt auswählen und ein Stichprobenintervall von 10 Personen wählen. Das bedeutet, dass die Untersuchungspopulation aus jedem 10. Element in der Reihe besteht.
- Stratifizierte Stichproben: Die Idee der Schichtung ist der Grund, warum geschichtete Zufallsstichproben funktionieren. Wenn die Studienpopulation in Untergruppen (so genannte „Schichten“) aufgeteilt wird, die auf Geschlecht, Alter, Einkommensniveau und anderen ähnlichen Faktoren basieren, spricht man von „Schichtung“. Jede Schicht erhält ein Gewicht, das sich nach ihrer Größe richtet. Dann wird eine Stichprobe gezogen, indem jeder Schicht ein zufälliger Startpunkt zugewiesen wird.
- Cluster-Stichproben: Cluster Sampling ist eine Methode, um aus einer großen Population zufällige Stichproben auszuwählen. In diesem Fall unterteilt der Forscher die Grundgesamtheit in bestehende Gruppen, wie z.B. Stadtteile und Städte. Sie wird auch als mehrstufige Stichprobe bezeichnet. ist auch als mehrstufige Stichprobe bekannt.
Um eine Forschungsstichprobe zu clustern, unterteilt der Forscher die Stichprobe in natürlich vorkommende Untergruppen mit unterschiedlichen Merkmalen. Anschließend werden die Cluster zufällig ausgewählt, um sie als Stichproben zu verwenden und die benötigten Informationen zu erhalten.
LERNEN SIE ÜBER: Voreingenommenheit bei der Auswahl
Beispiele für Verzerrungen durch Selbstselektion
Die folgenden Beispiele zeigen einige Situationen, in denen eine Verzerrung durch Selbstselektion wahrscheinlich ist:
Beispiel 1
Eine Lehrerin möchte herausfinden, ob ein neuer Kurs über das gute Abschneiden bei Tests den Schülern hilft, besser abzuschneiden. Sie legt einen Anmeldebogen vor ihrem Klassenzimmer aus und lässt die Schüler selbst entscheiden, ob sie den Kurs besuchen möchten.
Eine Verzerrung durch Selbstselektion ist wahrscheinlich, weil Schüler, die sich ernsthaft mit der Schule beschäftigen, sich eher anmelden. Das bedeutet, dass die Stichprobe der Studenten, die den Kurs belegen, wahrscheinlich nicht der gesamten Gruppe entspricht, die ihn belegen könnte.
Beispiel 2
Stellen Sie sich vor, eine Kommunalverwaltung verschickt eine Umfrage, in der die Bürger gefragt werden, ob Straßenschilder auch in anderen Sprachen als Englisch verfasst werden sollten, um Menschen, die kein Englisch sprechen, die Orientierung zu erleichtern.
Eine Verzerrung durch Selbstselektion ist wahrscheinlich, da nur Einwohner, die Englisch lesen können, die Umfrage beantworten. Das bedeutet, dass die Meinungen der Personen, die die Umfrage beantwortet haben, wahrscheinlich nicht mit denen aller Einwohner der Stadt übereinstimmen.
Beispiel 3
Wenn eine Biologin herausfinden möchte, wie groß eine bestimmte Hirschart im Durchschnitt ist, könnte sie Hirschfutter auf eine offene Wiese legen und Fotos von den Hirschen machen, die es fressen.
In diesem Fall ist eine Verzerrung durch Selbstselektion wahrscheinlich, da nur die Rehe, die diese Art von Wildfutter mögen oder sich in der freien Natur wohler fühlen, die Wiese betreten und in die Stichprobendaten aufgenommen werden.
Es ist also unwahrscheinlich, dass die Durchschnittsgröße der Hirsche in dieser Stichprobe mit der Durchschnittsgröße aller Hirsche übereinstimmt.
LERNEN ÜBER: Theoretische Forschung
Fazit
Wir lernten etwas über die Verzerrung der Selbstauswahl und die Methoden zur Verringerung dieser Verzerrung in der Forschung. Außerdem haben wir einige Beispiele dafür genannt. Die Verzerrung durch Selbstselektion ist ein großes Problem in der Forschung. Sie führt zu einer verzerrten Stichprobe, wenn eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwendet wird. Wir haben die Methode der Wahrscheinlichkeitsstichprobe besprochen, mit der Sie diese Verzerrung in Ihrem Unternehmen vermeiden können.
QuestionPro ist viel mehr als nur Umfragesoftware; wir bieten eine Lösung für jedes Problem und jedes Unternehmen. Wir verfügen auch über Datenmanagement-Plattformen, wie z.B. unsere InsightsHub Forschungsbibliothek.
Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Wissensmanagementsysteme und Lösungen wie InsightsHub, um Daten besser zu verwalten, Zeit für die Gewinnung von Erkenntnissen zu sparen und die Nutzung historischer Daten zu verbessern, während gleichzeitig die Kosten gesenkt und der ROI erhöht werden.
