I ricercatori possono avere bisogno di aiuto per i risultati che non corrispondono alla realtà della comunità di riferimento. Le cause sono numerose, ma una delle più importanti è il pregiudizio di selezione. Si verifica quando il campione dello studio deve rappresentare accuratamente la popolazione di interesse, con conseguenti variazioni nei risultati della ricerca.
La comprensione dei bias di selezione, del loro impatto pratico e dei modi migliori per evitarli vi aiuterà a gestirne gli effetti. In questo post troverete tutto ciò che dovete sapere su come migliorare il vostro processo di raccolta dei dati.
Che cos’è il pregiudizio di selezione?
Il bias di selezione si riferisce a errori sperimentali che portano a una rappresentazione imprecisa del campione di ricerca. Si verifica quando il gruppo di partecipanti o i dati non rappresentano il gruppo target.
Una causa significativa di bias di selezione è quando il ricercatore non prende in considerazione le caratteristiche del sottogruppo. Questo provoca disparità fondamentali tra le variabili dei dati del campione e la popolazione reale della ricerca.
I bias di selezione si verificano nella ricerca per diverse ragioni. Se il ricercatore sceglie la popolazione campione utilizzando criteri non corretti, può trovare numerosi esempi di questa distorsione. Può anche accadere a causa di elementi che influenzano la volontà dei volontari dello studio di continuare a partecipare.
Quali sono i tipi di pregiudizi di selezione nella ricerca?
In diversi momenti del processo di ricerca possono verificarsi diversi tipi di pregiudizi di selezione. Di seguito ne elenchiamo alcuni:
- Pregiudizio di campionamento
La distorsione da campionamento è una forma di distorsione da selezione causata da un campionamento non casuale della popolazione. Si verifica quando sottoinsiemi specifici vengono eliminati dal campione di ricerca, determinando una rappresentazione imprecisa dei sottogruppi della popolazione campione.
Ad esempio, immagina di fare una ricerca sulla diffusione delle malattie cardiache nella tua zona. Per raccogliere i dati, decidi di fare delle interviste agli acquirenti del centro commerciale.
Questa strategia esclude i pazienti ospedalizzati e quelli affetti da malattie cardiache. Il tuo campione è falsato perché molte persone non sono presenti in quel centro commerciale ma si trovano nelle loro case o negli ospedali.
- Bias di autoselezione
Il pregiudizio di autoselezione è noto anche come pregiudizio dei volontari. Si verifica quando le qualità delle persone che partecipano volontariamente allo studio sono importanti per gli obiettivi dell’indagine.
L’autoselezione causa dati distorti se il gruppo campione è composto da volontari anziché dalla popolazione target ideale. È molto probabile che i ricercatori ottengano risultati distorti.
Ad esempio, un appassionato di auto potrebbe partecipare a uno studio che esamina la percezione di una nuova auto che entra nel mercato di riferimento, poiché si considera un esperto del settore.
A causa del pregiudizio di autoselezione, potrebbero rispondere in modo inappropriato o fornire ulteriori informazioni non richieste.
- Disturbo da mancata risposta
La distorsione da mancata risposta si verifica quando le persone non rispondono a un sondaggio o non partecipano a un progetto di ricerca. Ciò accade spesso nelle ricerche di sondaggio quando i partecipanti non hanno le capacità adeguate, non hanno tempo, o provano senso di colpa o vergogna per l’argomento.
Ad esempio, i ricercatori sono interessati a sapere come gli informatici vedono un nuovo software. Hanno condotto un sondaggio e hanno scoperto che molti informatici non hanno risposto o non hanno finito.
I ricercatori hanno scoperto che gli intervistati ritengono che il software sia eccellente e di alta qualità dopo aver ricevuto i dati. Tuttavia, hanno scoperto di aver ricevuto soprattutto critiche negative dopo aver rilasciato il nuovo software all’intera popolazione di informatici.
I partecipanti al sondaggio erano informatici di primo livello che non sapevano individuare i difetti dei programmi. I partecipanti al sondaggio non rispecchiano la popolazione più significativa di informatici. I risultati sono quindi imprecisi.
- Pregiudizio di sopravvivenza
Il Survivorship bias si verifica quando un ricercatore sottopone delle variabili a un concorso di screening e seleziona quelle che completano con successo la procedura. Questo metodo di selezione preliminare elimina le variabili fallite a causa della loro scarsa visibilità.
Il pregiudizio di sopravvivenza si concentra sui fattori di maggior successo, anche se non dispongono di dati rilevanti. Può alterare i risultati della ricerca e portare a opinioni inutilmente positive che non riflettono la realtà.
Supponiamo che tu stia facendo una ricerca sulle variabili di successo degli imprenditori. La maggior parte degli imprenditori famosi non ha finito l’università. Potrebbe far pensare che uscire dall’università con un concetto forte sia sufficiente per avviare una carriera. Ma la maggior parte di chi abbandona il college non diventa ricco.
In realtà, sono molte di più le persone che hanno abbandonato l’università per lanciare imprese di scarso successo. In questo esempio, il survivorship bias si verifica quando si presta attenzione solo agli abbandoni che hanno avuto successo e si ignora la grande maggioranza degli abbandoni che hanno fallito.
- Pregiudizio di abbandono
La distorsione da abbandono si verifica quando alcuni intervistati abbandonano il sondaggio mentre è ancora in corso. Di conseguenza, i risultati della ricerca presentano molte incognite, il che riduce la qualità delle conclusioni.
Il più delle volte, il ricercatore cerca le tendenze tra le variabili di abbandono. Se riuscite a identificare queste tendenze, potreste essere in grado di determinare il motivo per cui i rispondenti hanno abbandonato improvvisamente il vostro sondaggio e di prendere i provvedimenti del caso.
- Pregiudizio di richiamo
La distorsione da richiamo si verifica quando alcuni membri del campione faticano a ricordare informazioni cruciali, il che influisce sul processo di ricerca. Si verifica quando i ricercatori rifiutano ciò che hanno davanti e vedono invece ciò che vogliono vedere.
Otterrai un risultato distorto se ti limiti a fare un sondaggio tra coloro che hanno visto un nuovo film. Chi l’ha visto dirà che gli è piaciuto, mentre chi non l’ha visto dirà che non gli è piaciuto. Questo perché le persone a cui è piaciuto il film sono più disposte a discuterne rispetto a quelle a cui non è piaciuto.
- Pregiudizio di sottocopertura
La distorsione da sottocopertura si verifica quando un campione rappresentativo viene estratto da una percentuale inferiore della popolazione target. I sondaggi online sono particolarmente vulnerabili alla distorsione da sottocopertura.
In un sondaggio online sulla salute auto-riferita, supponiamo che tu ti stia concentrando sui comportamenti di consumo eccessivo di alcol e fumo. Tuttavia, a causa del tuo modo di condurre il sondaggio, stai deliberatamente escludendo le persone che non utilizzano Internet.
In questo modo, gli individui più anziani e meno istruiti vengono esclusi dal campione. Poiché gli utenti e i non utenti di internet differiscono in modo significativo, non puoi trarre risultati affidabili dal tuo sondaggio online.
Quali sono gli impatti dei bias di selezione?
Nella ricerca esiste sempre la possibilità di errori casuali o sistematici che compromettono l’affidabilità dei risultati della ricerca. I pregiudizi di selezione possono avere diversi impatti e spesso è difficile stabilire quanto siano significativi o in quale direzione vadano gli effetti. Gli impatti possono comportare diversi problemi per le aziende, tra cui i seguenti:
- Rischio di perdita di fatturato e reputazione
Per la pianificazione e la strategia aziendale, gli approfondimenti ottenuti da campioni non rappresentativi sono molto meno utili perché non sono in linea con la popolazione target. Se le decisioni aziendali si basano su questi risultati, si rischia di perdere denaro e reputazione.
- Impatta sulla validità esterna dell’analisi
La ricerca diventa meno affidabile a causa di dati imprecisi. Pertanto, la validità esterna dell’analisi è compromessa a causa del campione distorto.
- Questo porta a decisioni aziendali inappropriate
Se i risultati finali sono distorti e non rappresentativi dell’argomento, non è sicuro affidarsi ai risultati dello studio per prendere importanti decisioni aziendali.
Abbiamo pubblicato un blog che parla dell’analisi dei sottogruppi; perché non lo consultate per avere altre idee?
Come evitare i pregiudizi di selezione?
È molto probabile che i risultati del sondaggio siano stati influenzati da un errore di selezione. Per evitare errori di selezione, consultate i seguenti consigli:
Evita i pregiudizi di selezione durante la progettazione dell’indagine
Provate alcuni di questi suggerimenti per evitare pregiudizi di selezione quando sviluppate la struttura del vostro sondaggio:
- Assicuratevi che gli obiettivi del sondaggio siano evidenti.
- Specifica gli standard da rispettare per il pubblico a cui ti rivolgi.
- Consentire a tutti i possibili partecipanti un’equa opportunità di prendere parte all’indagine.
Evita i pregiudizi di selezione durante il campionamento
Considerate di mettere in pratica alcune di queste strategie durante il processo di selezione dei campioni:
- Quando utilizzi un campionamento casuale nei tuoi processi, assicurati che la randomizzazione sia corretta.
- Assicuratevi che l’elenco dei partecipanti sia aggiornato e rappresenti accuratamente il pubblico a cui è destinato.
- Assicuratevi che i sottogruppi rappresentino la popolazione nel suo complesso e condividano i fattori essenziali.
Evita i pregiudizi di selezione durante la valutazione
Durante il processo di valutazione e convalida, è necessario pensare di mettere in pratica alcune di queste idee per evitare pregiudizi di selezione:
- Se volete assicurarvi che la selezione del campione, la procedura e la raccolta dei dati siano prive di pregiudizi, è bene che un secondo ricercatore vi guardi le spalle.
- Applicate la tecnologia per monitorare le variazioni dei dati, in modo da poter identificare i risultati inattesi e indagare rapidamente per riparare o evitare dati imprecisi.
- Controlla le tendenze dei dati della ricerca di base precedente per verificare se la tua ricerca è in linea con una forte validità interna.
- Invita le persone che non hanno risposto al sondaggio a partecipare a un altro sondaggio. Un secondo turno potrebbe produrre più voti per una comprensione più chiara dei risultati.
Conclusione
Comprendere i bias di selezione, le loro tipologie e il modo in cui influiscono sui risultati della ricerca è il primo passo per affrontarli. Abbiamo scoperto dati cruciali che ci aiuteranno a identificarlo e a lavorare per ridurne al minimo l’impatto. È possibile evitare i pregiudizi di selezione utilizzando QuestionPro per raccogliere dati di ricerca affidabili.
Diverse situazioni possono causare bias di selezione, ad esempio quando campioni non neutrali sono combinati con problemi di sistema. Uno strumento di ricerca di livello aziendale da utilizzare nella ricerca e nelle esperienze di alterazione è la suite di ricerca QuestionPro.
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