Пристрастие к участию в исследованиях в области социальных медиа

Исследования в социальных сетях, как это происходит в настоящее время, подпадают под неуважение. Существует ряд типов предвзятости без участия, и каждый тип может влиять на достоверность результатов исследований - часто скрытыми или неизвестными способами. Фактически, исследования показали, что те участники исследования, которых трудно достичь, требуя многократных усилий, чтобы связаться с ними, значительно отличаются от других респондентов.

Эти различия были выявлены по возрасту, полу, семейному положению, социально-экономическому статусу, состоянию здоровья и количеству детей.

Частота ответа

Степень, в которой данные в конце исследования включают всех членов в выборке, называется скоростью ответа. Хотя эта концепция понятна в структурированном опросе или наборе интервью, это более двусмысленно в исследованиях в социальных сетях. Однако это не менее важно в исследованиях в социальных сетях, чем в других типах качественных исследований. Частота ответов рассчитывается по количеству участников, которые завершают опросы, или соглашаются на опрос, - делится на общее число людей, которые составляют первоначальную попытку отбора проб. Общее число должно включать людей, которые не были успешно связаны или отказались участвовать в исследовании.

Проблема обобщения

Независимо от того, как собираются данные, важность высокой скорости ответа не может быть достаточно подчеркнута.

Невозможно реалистично генерировать большую популяцию, когда скорость ответа образца низкая. Уклонение выборки увеличивается по мере снижения скорости ответа. В опросах, проведенных в средствах массовой информации, когда коэффициент возврата падает до 20 или 30 процентов от выборки, эта группа участников мало похожа на общую выборку населения.

Такая же тенденция людей возвращать опрос по почте или соглашаться участвовать в телефонном опросе происходит с людьми, которые занимаются сетями в социальных сетях: то есть особый интерес к предмету ( или продукт или услуга, в зависимости от обстоятельств).

Размер выборки

Меньшие образцы имеют большую ошибку выборки, чем более крупные образцы. Считайте, что выборочные данные дают оценку атрибутов большей популяции. Каждый образец, взятый из кадра выборки, дает отдельную оценку этой более широкой популяции. Теоретически, в каждом образце, полученном по каждому заданному вопросу, может быть отдельная модель ответов. Со временем, с достаточным количеством выборок, взятых из рамки выборки, истинный шаблон будет сходиться вокруг фактической (истинной) модели большей популяции.

Margin of Error

Ошибка выборки описывает точность оценки из любого из выборок, взятых из большей совокупности.Ошибка выборки выражается в терминах погрешности, которая связана с уровнем достоверности, который является статистической мерой. Например, в опросе, посвященном президентским предпочтениям, отчет может показать, что на долю действующего президента приходится 64% избирателей. Предел погрешности будет составлять плюс-минус 3 балла с уровнем достоверности 95%.

Другими словами, если бы опрос проводился снова со 100 различными выборками избирателей, из 100 избирателей 95 избирателей указали бы, что на действующего президента отдают предпочтение 61% - 67% избирателей. То есть 61% избирателей + 3% или -3%.

Решения о размере выборки

Погрешность ошибки, связанная с выборкой, уменьшается по мере увеличения размера выборки, но только до определенной точки. Когда размер выборки достигает 1000-2000 респондентов, погрешность достаточно мала, чтобы рассматривать более крупные образцы (а не экономически выгодный выбор). Когда подгруппы являются частью большей совокупности, больший размер выборки может быть оправдан, поскольку погрешность ошибки будет варьироваться для каждой подгруппы в зависимости от количества людей в подгруппах. Например, учитывая 1000 членов сети социальных сетей и погрешность, равную где-то между 1 и 3 процентными пунктами с 95% -ным доверительным интервалом, анализ подгруппы этой сети социальных сетей, например, пребывание на дому, мама, насчитывающая около 100, имела бы более высокую погрешность около 4-10 баллов.

Достаточность пробной пробы

Образцы обычно оцениваются в соответствии с используемыми процедурами отбора, а не конечным размером или составом. Это фундаментально, потому что в большинстве ситуаций невозможно точно измерить, насколько репрезентативна выборка из большей популяции. Статистические процедуры используются, поскольку они позволяют получить удобные и принципиально надежные оценки. Установление разумного доверительного интервала и погрешности вначале позволяет исследователям сосредоточиться на таких переменных, как частота ответов и адекватные рамки выборки.