הטיה ללא השתתפות בהשקפת מדיה חברתית

מחקר במדיה חברתית, כפי שהוא מתנהל כיום, כפוף להטיה ללא השתתפות. קיימים מספר סוגים של הטיות שאינן משתתפות בהשתתפות, ולכל סוג יש פוטנציאל להשפיע על מהימנות ממצאי המחקר - לעתים קרובות בדרכים נסתרות או לא ידועות. למעשה, מחקרים הראו כי אותם משתתפי מחקר שקשה להגיע אליהם, הדורשים מאמצים מרובים ליצור עמם קשר, נבדלים באופן משמעותי ממרואיינים אחרים.

נמצאו הבדלים אלה בגיל, מין, מצב משפחתי, מצב סוציו-אקונומי, מצב בריאות ומספר ילדים.

שיעור תגובה

המידה שבה הנתונים בסוף המחקר כוללים את כל החברים במדגם מכונה שיעור התגובה. בעוד מושג זה ברור בסקר מובנה או קבוצה של ראיונות, הוא יותר מעורפל במחקר מדיה חברתית. עם זאת, זה לא פחות חשוב במחקר מדיה חברתית מאשר זה סוגים אחרים של מחקר איכותני. שיעור התגובה מחושב על ידי מספר המשתתפים אשר להשלים סקרים - או מסכים להתראיין - מחולק במספר הכולל של אנשים אשר מהווים את המאמץ הדגימה המקורי. המספר הכולל חייב לכלול אנשים שלא התקשרו בהצלחה או שסירבו להשתתף במחקר.

-> ->

The generalization Issue

ללא קשר לאופן איסוף הנתונים, לא ניתן להדגיש את חשיבותו של שיעור תגובה גבוה.

לא ניתן ליצור מציאותית לאוכלוסייה גדולה יותר כאשר שיעור התגובה של המדגם הוא נמוך. הטיית הדגימה עולה עם ירידה בקצב התגובה. בסקרים המבוססים על מדיה, כאשר שיעורי התשואה יורדים ל -20 או 30 אחוזים מהמדגם, קבוצת המשתתפים אינה דומה כלל לאוכלוסייה שנדגמה.

אותה נטייה של אנשים להחזיר סקר דואר אלקטרוני או להסכים להשתתף בסקר טלפוני מתרחשת עם אנשים העוסקים ברשתות מדיה חברתית: כלומר, עניין מסוים בנושא ( או מוצר או שירות, לפי הענין).

גודל המדגם

דוגמאות קטנות יותר יש טעות דגימה גדולה יותר מאשר דגימות גדולות יותר. שקול כי נתוני המדגם מספק הערכה של התכונות של האוכלוסייה גדולה יותר. כל מדגם שנלקח ממסגרת הדגימה מספק הערכה נפרדת לאוכלוסייה גדולה יותר. תיאורטית, יכול להיות דפוס נפרד של תגובות בכל מדגם נלקח עבור כל שאלה שאל. במשך הזמן, עם דוגמאות מספיקות שנלקחו ממסגרת הדגימה, התבנית האמיתית תתכנס סביב הדפוס האמיתי (האמיתי) של האוכלוסייה הגדולה.

שגיאת שגיאה

שגיאת הדגימה מתארת ​​את הדיוק של אומדן מכל אחת מהדגימות שנלקחו מהאוכלוסייה הגדולה.טעות הדגימה מתבטאת במונחים של טעות השגיאה המשויכת לרמת ביטחון, שהיא מדד סטטיסטי. בסקר העדפה נשיאותי, למשל, הדו"ח עשוי להראות כי המכהן הוא המועדף על ידי 64% מן הבוחרים. מרווח השגיאה יהיה פלוס או מינוס 3 נקודות עם רמת ביטחון של 95%.

במילים אחרות, אם הסקר נערך שוב עם 100 דגימות שונות של הבוחרים, מתוך 100 המצביעים, 95 מצביעים יציין כי המכהן הוא המועדף על ידי 61% ל 67% של הבוחרים. כלומר, 61% מהמצביעים + 3% או -3%.

החלטות לגבי גודל המדגם

מרווח השגיאה הקשור לדגימה יורד ככל שגודל המדגם עולה, אך רק לנקודה מסוימת. כאשר גודל המדגם מגיע 1000-2000 המשיבים, את השוליים של השגיאה הוא קטן מספיק כדי להתחשב בדגימות גדול יותר (לא בחירה יעילה). כאשר תת-קבוצות הן חלק מהאוכלוסיה הגדולה יותר, גדלים גדולים יותר של המדגם עשויים להיות מוצדקים משום ששולי השגיאה ישתנו עבור כל תת-קבוצה, בהתאם למספר האנשים שבתת-הקבוצות. לדוגמה, בהינתן 1000 חברים ברשת המדיה החברתית ומרווח שגיאות השווה איפשהו בין 1 ל -3 נקודות אחוז עם רווח סמך של 95%, ניתוח של תת-קבוצה של רשת המדיה החברתית - למשל, להישאר בבית- אמהות המספרות על 100-תהיה שולי גבוה יותר של שגיאה של כ 4 עד 10 נקודות.

מדגם מדוייק

דוגמאות מוערכות בדרך כלל על פי נהלי הבחירה בשימוש ולא את הגודל או ההרכב האולטימטיבי. דבר זה הוא בסיסי משום שברוב המקרים אין אפשרות למדוד במדויק עד כמה המדגם מייצג את האוכלוסייה הגדולה. נהלים סטטיסטיים משמשים כי הם מאפשרים הערכות נוח אמין במהותו. קביעת מרווח ביטחון סביר ומרווח השגיאה בהתחלה מאפשרת לחוקרים להתמקד במשתנים כגון קצב התגובה ומסגרות הדגימה המתאימות.