{"id":1065407,"date":"2022-09-30T11:00:30","date_gmt":"2022-09-30T18:00:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/voreingenommenheit-bei-der-selbstselektion-was-es-ist-methoden-und-beispiele\/"},"modified":"2022-09-30T11:00:30","modified_gmt":"2022-09-30T18:00:30","slug":"voreingenommenheit-bei-der-selbstselektion-was-es-ist-methoden-und-beispiele","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/voreingenommenheit-bei-der-selbstselektion-was-es-ist-methoden-und-beispiele\/","title":{"rendered":"Voreingenommenheit bei der Selbstselektion: Was es ist, Methoden und Beispiele"},"content":{"rendered":"
Meistens haben Forscher Schwierigkeiten, Ergebnisse zu erhalten, die nicht mit dem \u00fcbereinstimmen, was in der Zielpopulation passiert. Auch wenn es daf\u00fcr viele Gr\u00fcnde gibt, ist die Verzerrung durch Selbstselektion einer der wichtigsten. <\/span><\/p>\n Wenn wir sagen „<\/span>Selektionsverzerrung<\/b>bedeutet dies, dass bei einem Experiment etwas schief gelaufen ist, wodurch die interessierende Population falsch oder unterrepr\u00e4sentiert ist.<\/span><\/p>\n Diese Voreingenommenheit ist ein Problem bei der Untersuchung von Programmen oder Produkten. Die Selbstselektion erschwert die Marktforschung und die Bewertung von Programmen. <\/span><\/p>\n In diesem Blog gehen wir auf die Definition der Verzerrung durch Selbstselektion ein und erl\u00e4utern, welche Methoden wir anwenden sollten, um die Verzerrung zu verringern. Au\u00dferdem geben wir einige Beispiele f\u00fcr diese Verzerrung.<\/span><\/p>\n Eine Verzerrung durch Selbstselektion tritt auf, wenn Menschen sich aus eigenem Antrieb f\u00fcr eine Gruppe entscheiden. Er f\u00fchrt zu einer verzerrten Stichprobe, wenn eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwendet wird. Er wird h\u00e4ufig verwendet, um Situationen zu beschreiben, in denen die Eigenschaften der Menschen in der Gruppe, die sie dazu veranlasst haben, der Gruppe beizutreten, dazu f\u00fchren, dass seltsame oder schlechte Dinge in der Gruppe geschehen. <\/span><\/p>\n Er ist \u00e4hnlich wie der <\/span>Non-Response-Bias<\/b>wenn die Gruppe der Personen, die die Umfrage beantwortet haben, andere Antworten gibt als die Gruppe, die nicht geantwortet hat.<\/span><\/p>\n Jetzt werden wir die Methoden zum Abbau dieser Verzerrung diskutieren. Wir werden auch einige Beispiele daf\u00fcr anf\u00fchren. Wenn Sie mehr erfahren m\u00f6chten, bleiben Sie bis zum Ende bei uns. <\/span><\/p>\n Die naheliegendste Methode, um eine Verzerrung durch Selbstselektion auszuschlie\u00dfen, besteht darin, die Teilnehmer nicht selbst f\u00fcr eine Umfrage auszuw\u00e4hlen. Um eine Stichprobe zu erhalten, ist die Technik der Wahrscheinlichkeitsstichprobenverzerrung<\/a> ideal. <\/span><\/p>\n Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe ist eine Methode zur Auswahl einer Grundgesamtheit f\u00fcr eine systematische Studie auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie. Dabei w\u00e4hlt der Forscher eine kleine Gruppe von Personen aus der Gesamtbev\u00f6lkerung aus, deren Merkmale er sch\u00e4tzen m\u00f6chte. <\/span><\/p>\n Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe<\/a> basiert auf dem Zufallsprinzip, was bedeutet, dass alle Mitglieder der Untersuchungspopulation die gleiche Chance haben, in der Stichprobenpopulation zu sein. <\/span><\/p>\n 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.<\/span><\/i><\/p>\n Der Grundgedanke hinter dieser Methode ist, dass Ihre Sch\u00e4tzungen genau sind, wenn Sie eine f\u00fcr die Gesamtheit repr\u00e4sentative Stichprobe ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen. Wenn die Stichprobenpopulation gro\u00df genug ist, k\u00f6nnen Sie mit Hilfe statistischer Verfahren auf der Grundlage der Stichprobe auf die gesamte Population schlie\u00dfen. <\/span><\/p>\n Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren:<\/span><\/p>\n Das United States Census Bureau befragt eine Zufallsstichprobe von Menschen im Lande nach detaillierten Informationen. Anhand dieser Informationen werden dann R\u00fcckschl\u00fcsse auf die gesamte Bev\u00f6lkerung gezogen. <\/span><\/p>\n Nehmen wir an, die Anzahl der Personen, an denen Sie interessiert sind, betr\u00e4gt 800. Sie k\u00f6nnen die sechste Person nach dem Zufallsprinzip als Ausgangspunkt ausw\u00e4hlen und ein Stichprobenintervall von 10 Personen w\u00e4hlen. Das bedeutet, dass die Untersuchungspopulation aus jedem 10. Element in der Reihe besteht. <\/span><\/i><\/p>\n Um eine Forschungsstichprobe zu clustern, unterteilt der Forscher die Stichprobe in nat\u00fcrlich vorkommende Untergruppen mit unterschiedlichen Merkmalen. Anschlie\u00dfend werden die Cluster zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt, um sie als Stichproben zu verwenden und die ben\u00f6tigten Informationen zu erhalten. <\/span><\/p>\n LERNEN SIE \u00dcBER: Voreingenommenheit bei der Auswahl<\/a><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen einige Situationen, in denen eine Verzerrung durch Selbstselektion wahrscheinlich ist:<\/span><\/p>\n Eine Lehrerin m\u00f6chte herausfinden, ob ein neuer Kurs \u00fcber das gute Abschneiden bei Tests den Sch\u00fclern hilft, besser abzuschneiden. Sie legt einen Anmeldebogen vor ihrem Klassenzimmer aus und l\u00e4sst die Sch\u00fcler selbst entscheiden, ob sie den Kurs besuchen m\u00f6chten. <\/span><\/p>\n Eine Verzerrung durch Selbstselektion ist wahrscheinlich, weil Sch\u00fcler, die sich ernsthaft mit der Schule besch\u00e4ftigen, sich eher anmelden. Das bedeutet, dass die Stichprobe der Studenten, die den Kurs belegen, wahrscheinlich nicht der gesamten Gruppe entspricht, die ihn belegen k\u00f6nnte. <\/span><\/i><\/p>\n Stellen Sie sich vor, eine Kommunalverwaltung verschickt eine Umfrage, in der die B\u00fcrger gefragt werden, ob Stra\u00dfenschilder auch in anderen Sprachen als Englisch verfasst werden sollten, um Menschen, die kein Englisch sprechen, die Orientierung zu erleichtern.<\/span><\/p>\n Eine Verzerrung durch Selbstselektion ist wahrscheinlich, da nur Einwohner, die Englisch lesen k\u00f6nnen, die Umfrage beantworten. Das bedeutet, dass die Meinungen der Personen, die die Umfrage beantwortet haben, wahrscheinlich nicht mit denen aller Einwohner der Stadt \u00fcbereinstimmen. <\/span><\/i><\/p>\n Wenn eine Biologin herausfinden m\u00f6chte, wie gro\u00df eine bestimmte Hirschart im Durchschnitt ist, k\u00f6nnte sie Hirschfutter auf eine offene Wiese legen und Fotos von den Hirschen machen, die es fressen.<\/span><\/p>\n In diesem Fall ist eine Verzerrung durch Selbstselektion wahrscheinlich, da nur die Rehe, die diese Art von Wildfutter m\u00f6gen oder sich in der freien Natur wohler f\u00fchlen, die Wiese betreten und in die Stichprobendaten aufgenommen werden.<\/span><\/i><\/p>\n Es ist also unwahrscheinlich, dass die Durchschnittsgr\u00f6\u00dfe der Hirsche in dieser Stichprobe mit der Durchschnittsgr\u00f6\u00dfe aller Hirsche \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n LERNEN \u00dcBER:<\/em><\/strong> Theoretische Forschung<\/a><\/em><\/p>\n Wir lernten etwas \u00fcber die Verzerrung der Selbstauswahl und die Methoden zur Verringerung dieser Verzerrung in der Forschung<\/a>. Au\u00dferdem haben wir einige Beispiele daf\u00fcr genannt. Die Verzerrung durch Selbstselektion ist ein gro\u00dfes Problem in der Forschung. Sie f\u00fchrt zu einer verzerrten Stichprobe, wenn eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwendet wird. Wir haben die Methode der Wahrscheinlichkeitsstichprobe<\/a> besprochen, mit der Sie diese Verzerrung in Ihrem Unternehmen vermeiden k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n QuestionPro ist viel mehr als nur Umfragesoftware; wir bieten eine L\u00f6sung f\u00fcr jedes Problem und jedes Unternehmen. Wir verf\u00fcgen auch \u00fcber Datenmanagement-Plattformen, wie z.B. unsere InsightsHub Forschungsbibliothek. <\/span><\/p>\n Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Wissensmanagementsysteme und L\u00f6sungen wie InsightsHub, um Daten besser zu verwalten, Zeit f\u00fcr die Gewinnung von Erkenntnissen zu sparen und die Nutzung historischer Daten zu verbessern, w\u00e4hrend gleichzeitig die Kosten gesenkt und der ROI erh\u00f6ht werden.<\/span><\/p>\nWas ist eine Verzerrung durch Selbstselektion?<\/h2>\n
Methoden zur Verringerung der Verzerrung durch Selbstselektion<\/h2>\n
Wahrscheinlichkeits-Stichprobenverfahren<\/span><\/h3>\n
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Beispiele f\u00fcr Verzerrungen durch Selbstselektion<\/span><\/h2>\n
Beispiel 1<\/span><\/h3>\n
Beispiel 2<\/span><\/h3>\n
Beispiel 3<\/span><\/h3>\n
Fazit<\/span><\/h2>\n