{"id":1011182,"date":"2022-10-30T11:00:29","date_gmt":"2022-10-30T18:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/selectievooringenomenheid-wat-het-is-hoe-het-te-vermijden-praktische-gevolgen\/"},"modified":"2025-02-17T01:11:01","modified_gmt":"2025-02-17T08:11:01","slug":"selectievooringenomenheid-wat-het-is-hoe-het-te-vermijden-praktische-gevolgen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/nl\/selectievooringenomenheid-wat-het-is-hoe-het-te-vermijden-praktische-gevolgen\/","title":{"rendered":"Selectievooringenomenheid: wat het is, hoe het te vermijden + praktische gevolgen"},"content":{"rendered":"\n
Onderzoekers kunnen hulp nodig hebben bij bevindingen die niet overeenkomen met de realiteit van de doelgemeenschap. Er zijn talloze oorzaken, maar een van de belangrijkste is selectiebias. Dit treedt op wanneer de steekproef van het onderzoek de populatie van belang niet nauwkeurig moet vertegenwoordigen, wat resulteert in variaties in de onderzoeksresultaten. <\/span><\/p>\n\n Inzicht in selectievooringenomenheid, de praktische gevolgen en de beste manieren om het te vermijden zullen je helpen om met de gevolgen om te gaan. Alles wat je moet weten over hoe je je gegevensverzamelingsproces kunt verbeteren, lees je in dit artikel. <\/span><\/p>\n\n Selectiebias verwijst naar experimentele fouten die leiden tot een onnauwkeurige representatie van je onderzoeksgroep. Het ontstaat wanneer de deelnemerspool of gegevens niet representatief zijn voor de doelgroep. <\/span><\/p>\n\n Een belangrijke oorzaak van selectiebias<\/a> is wanneer de onderzoeker geen rekening houdt met subgroepkenmerken. Dit veroorzaakt fundamentele verschillen tussen de variabelen van de steekproefgegevens en de werkelijke onderzoekspopulatie. <\/span><\/p>\n\n Selectiebias komt om verschillende redenen voor in onderzoek. Als de onderzoeker de steekproefpopulatie kiest aan de hand van de verkeerde criteria, kunnen er talloze voorbeelden van deze bias gevonden worden. Het kan ook gebeuren door elementen die de bereidheid van vrijwilligers om te blijven deelnemen be\u00efnvloeden. <\/span><\/p>\n\n Er kunnen verschillende soorten selectievooroordelen optreden op verschillende momenten in het onderzoeksproces. Hieronder volgen er enkele: <\/span><\/p>\n\n Steekproefvooringenomenheid<\/a> is een vorm van selectievooringenomenheid die veroorzaakt wordt door een niet-random bevolkingssteekproef. Het treedt op wanneer specifieke subgroepen worden verwijderd uit de onderzoekssteekproef, wat leidt tot een onnauwkeurige vertegenwoordiging van de subgroepen in de steekproefpopulatie. <\/span><\/p>\n\n Stel je bijvoorbeeld voor dat je onderzoek doet naar de prevalentie van hartaandoeningen in je omgeving. Om gegevens te verzamelen, besluit je om interviews af te nemen bij het winkelend publiek in het winkelcentrum. <\/span><\/i><\/p>\n\n Deze strategie sluit ziekenhuispati\u00ebnten en pati\u00ebnten met hartaandoeningen uit. Je steekproef is vertekend omdat veel mensen niet in dat winkelcentrum aanwezig zijn, maar thuis of in het ziekenhuis verblijven. <\/span><\/i><\/p>\n\n Zelfselectiebias<\/a> staat ook bekend als vrijwilligersbias. Deze ontstaat wanneer de kwaliteiten van de mensen die vrijwillig deelnemen aan het onderzoek belangrijk zijn voor de doelen van het onderzoek. <\/span><\/p>\n\n Zelfselectie veroorzaakt vertekende gegevens als de steekproefgroep bestaat uit vrijwilligers in plaats van de ideale doelpopulatie. Het is zeer waarschijnlijk dat onderzoekers vertekende resultaten krijgen. <\/span><\/p>\n\n Een autofanaat kan bijvoorbeeld deelnemen aan een onderzoek naar de perceptie van een nieuwe auto op de doelmarkt, omdat hij zichzelf als expert op dit gebied beschouwt.<\/span><\/i><\/p>\n\n Door de zelfselectiebias zouden ze ongepast kunnen antwoorden of meer informatie kunnen geven waar niet om gevraagd werd.<\/span><\/i><\/p>\n\n Nonrespons vertekening treedt op als mensen niet antwoorden op een enqu\u00eate of niet deelnemen aan een onderzoeksproject. Het komt vaak voor bij onderzoek als deelnemers niet over de juiste vaardigheden beschikken, geen tijd hebben of zich schuldig of beschaamd voelen over het onderwerp. <\/span><\/p>\n\n Onderzoekers zijn bijvoorbeeld ge\u00efnteresseerd in hoe computerwetenschappers tegen een nieuw stuk software aankijken. Ze voerden een enqu\u00eate uit en ontdekten dat veel computerwetenschappers niet reageerden of klaar waren. <\/span><\/i><\/p>\n\n Onderzoekers ontdekten dat de respondenten de software uitstekend en van hoge kwaliteit vinden nadat ze de gegevens hebben ontvangen. Ze ontdekten echter dat ze vooral ongunstige kritiek kregen nadat ze de nieuwe software hadden vrijgegeven aan de volledige populatie van computerwetenschappers. <\/span><\/i><\/p>\n\n De deelnemers aan de enqu\u00eate waren beginnende computerwetenschappers die geen fouten in programma’s konden ontdekken. De respondenten van de enqu\u00eate waren geen afspiegeling van de grotere groep computerwetenschappers. Daarom waren de resultaten onnauwkeurig. <\/span><\/i><\/p>\n\n Overlevingsvertekening treedt op wanneer een onderzoeker variabelen onderwerpt aan een screeningwedstrijd en degenen selecteert die de procedure met succes afronden. Deze voorafgaande selectiemethode elimineert mislukte variabelen vanwege hun gebrek aan zichtbaarheid. <\/span><\/p>\n\n Overlevingsvooringenomenheid richt zich op de meest succesvolle factoren, zelfs als ze geen relevante gegevens hebben. Het kan je onderzoeksresultaten veranderen en leiden tot onnodig positieve standpunten die niet overeenkomen met de werkelijkheid. <\/span><\/p>\n\n Stel dat je onderzoek doet naar succesvariabelen voor ondernemers. De meeste beroemde ondernemers hebben hun studie niet afgemaakt. Hierdoor zou je kunnen denken dat het verlaten van de universiteit met een sterk concept genoeg is om een carri\u00e8re te starten. Maar de meerderheid van vroegtijdige schoolverlaters eindigt niet rijk. <\/span><\/i><\/p>\n\n In werkelijkheid stopten veel meer mensen met hun studie om onsuccesvolle bedrijven op te starten. In dit voorbeeld treedt survivorship bias op wanneer je alleen aandacht besteedt aan dropouts die geslaagd zijn en de overgrote meerderheid van dropouts die gefaald hebben negeert. <\/span><\/i><\/p>\n\n Attrutiebias treedt op wanneer sommige respondenten afhaken terwijl de enqu\u00eate nog wordt uitgevoerd. Als gevolg daarvan zijn er veel onbekenden in uw onderzoeksbevindingen, wat de kwaliteit van de conclusies verlaagt. <\/span><\/p>\n\n Meestal zoekt de onderzoeker naar tendensen in de drop-out variabelen. Als u deze tendensen kunt identificeren, kunt u misschien bepalen waarom de respondenten uw enqu\u00eate plotseling verlieten en passende actie ondernemen. <\/span><\/p>\n\n Recall bias treedt op wanneer sommige steekproefleden moeite hebben om zich cruciale informatie te herinneren, wat invloed heeft op je onderzoeksproces. Het vindt plaats wanneer onderzoekers verwerpen wat voor hen ligt en in plaats daarvan zien wat ze willen zien. <\/span><\/p>\n\n Je krijgt een bevooroordeeld resultaat als je alleen enqu\u00eateert onder degenen die een nieuwe film hebben gezien. Degenen die hem gezien hebben, zullen zeggen dat ze hem geweldig vonden, terwijl degenen die hem niet gezien hebben, zullen zeggen dat ze hem niet leuk vonden. Dit komt omdat mensen die de film leuk vinden meer bereid zijn om erover te praten dan mensen die dat niet doen. <\/span><\/i><\/p>\n\n Onderdekking ontstaat wanneer een representatief staal getrokken wordt uit een kleiner deel van de doelpopulatie. Online enqu\u00eates zijn bijzonder kwetsbaar voor undercoverage bias. <\/span><\/p>\n\n Laten we zeggen dat u zich in een online enqu\u00eate over zelfgerapporteerde gezondheid richt op overmatig drink- en rookgedrag. Door de manier waarop u de enqu\u00eate uitvoert, sluit u echter bewust mensen uit die geen internet gebruiken. <\/span><\/i><\/p>\n\n Op deze manier worden oudere en lager opgeleide personen buiten uw steekproef gehouden. Aangezien internetgebruikers en niet-gebruikers aanzienlijk verschillen, kun je geen betrouwbare resultaten trekken uit je online enqu\u00eate. <\/span><\/i><\/p>\n\n Er is altijd de mogelijkheid van willekeurige of systematische fouten in onderzoek die de betrouwbaarheid van onderzoeksresultaten in gevaar brengen. Selectievooringenomenheid kan verschillende gevolgen hebben en het is vaak moeilijk te zeggen hoe significant die gevolgen zijn of in welke richting ze gaan. De gevolgen kunnen leiden tot verschillende problemen voor bedrijven, waaronder de volgende: <\/span><\/p>\n\n Voor bedrijfsplanning en -strategie zijn inzichten verkregen uit niet-representatieve steekproeven aanzienlijk minder nuttig omdat ze niet overeenkomen met de doelpopulatie. Er bestaat een risico op verlies van geld en reputatie als zakelijke beslissingen op deze bevindingen worden gebaseerd. <\/span><\/p>\n\n Onderzoek wordt minder betrouwbaar door onnauwkeurige gegevens. Daarom komt de externe validiteit van de analyse in gevaar door de vertekende steekproef. <\/span><\/p>\n\n Als de uiteindelijke resultaten bevooroordeeld en niet representatief zijn voor het onderwerp, is het onveilig om te vertrouwen op de bevindingen van het onderzoek bij het nemen van belangrijke zakelijke beslissingen.<\/span><\/p>\n\n We hebben een blog gepubliceerd over subgroepanalyse<\/a>; waarom bekijk je die niet voor meer idee\u00ebn?<\/em><\/p>\n\n Er is een goede kans dat u uw enqu\u00eateresultaten hebt be\u00efnvloed door selectievooringenomenheid. Lees het volgende advies om selectievooringenomenheid te voorkomen: <\/span><\/p>\n\n Probeer enkele van deze suggesties om selectievooroordelen te vermijden wanneer u de structuur voor uw enqu\u00eate ontwikkelt:<\/span><\/p>\n\n Overweeg om een aantal van deze strategie\u00ebn in de praktijk te brengen tijdens het selecteren van monsters:<\/span><\/p>\n\n Wanneer je het evaluatie- en validatieproces doorloopt, moet je nadenken over het toepassen van enkele van deze idee\u00ebn om selectievooroordelen te voorkomen:<\/span><\/p>\n\n Begrijpen wat selectievooringenomenheid is, wat voor soorten het zijn en hoe het de onderzoeksresultaten be\u00efnvloedt, is de eerste stap in het aanpakken ervan. We hebben cruciale gegevens ontdekt die helpen om selectievooringenomenheid te identificeren en de gevolgen ervan tot een minimum te beperken. U kunt selectievooringenomenheid voorkomen door QuestionPro te gebruiken om betrouwbare onderzoeksgegevens te verzamelen. <\/span><\/p>\n\n Verschillende situaties kunnen leiden tot selectiebias, zoals wanneer niet-neutrale steekproeven worden gecombineerd met systeemproblemen. Een onderzoekstool van enterprisekwaliteit om te gebruiken bij onderzoek en alter-ervaringen is de QuestionPro onderzoekssuite. <\/span><\/p>\n\n De onderzoekssuite QuestionPro biedt enqu\u00eatesjablonen die zijn gebaseerd op professioneel onderzoek, waardoor het eenvoudiger wordt om enqu\u00eates te ontwikkelen. Leer meer over enqu\u00eates en ga aan de slag met onze enqu\u00eatesoftware door een gratis account aan te maken. <\/span><\/p>\n\nWat is selectievooringenomenheid?<\/span><\/h2>\n\n
Wat zijn de soorten selectiebias in onderzoek?<\/span><\/h2>\n\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
Wat zijn de gevolgen van selectievooroordelen?<\/span><\/h2>\n\n
\n
\n
\n
Hoe voorkom je selectievooroordelen?<\/span><\/h2>\n\n
Voorkom selectievooroordelen tijdens het ontwerpen van enqu\u00eates<\/h3>\n\n
\n
Voorkom selectievooroordelen tijdens de steekproeftrekking<\/h3>\n\n
\n
Vermijd selectievooroordelen tijdens de evaluatie<\/h3>\n\n
\n
Conclusie<\/span><\/h2>\n\n