Video: Beyoğlu'nun Roman Havası Belgesel / 2 2024
Şu anda yürütülmekte olan sosyal medya araştırmaları, katılım yanlılığı altındadır. Katılmayan önyargı türleri mevcuttur ve her tür, araştırma bulgularının güvenilirliğini genellikle gizli veya bilinmeyen şekilde etkileme potansiyeline sahiptir. Aslında, araştırmalar, ulaşılması güç olan ve onlara ulaşmada çok çaba gerektiren araştırmacıların diğer katılımcılarla önemli oranda farklı olduklarını göstermiştir.
Bu farklılıklar yaş, cinsiyet, medeni durum, sosyoekonomik durum, sağlık durumu ve çocuk sayısında görüldü.
Yanıt Oranı
Bir çalışmanın sonundaki verilerin bir örnekteki tüm üyeleri içerdiği duruma yanıt oranı denir. Bu kavram yapılandırılmış bir anket veya mülakat setinde net olsa da, sosyal medya araştırmasında daha belirsizdir. Bununla birlikte, sosyal medya araştırmalarında diğer nitel araştırma türlerinden daha önemli değildir. Yanıtlama oranı, anketleri dolduran veya görüşme yapmayı kabul eden katılımcıların sayısının, orijinal örnekleme çabasını oluşturan toplam insan sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Toplam sayı, başarılı bir şekilde irtibat kurulmayan veya araştırmaya katılmayı reddeden kişileri içermelidir.
Genelleme Sayı
Verilerin toplanma biçimine bakılmaksızın, yüksek bir tepki oranının önemi yeterince vurgulanamaz.
Bir örneğe yanıt oranı düşük olduğunda gerçekçi olarak daha büyük bir popülasyona ulaşmak mümkün değildir. Yanıt oranı düştükçe numune yanlılığı artar. Medya tabanlı araştırmalarda, geri dönüş oranlarının, örneklemin yüzde 20 veya 30'una düştüğü durumlarda, bu katılımcı grubu, örnek alınan toplam nüfusa pek az benzerlik taşımaktadır.
İnsanlara posta ile yapılan ankete geri dönme veya telefonla ankete katılmayı kabul etme eğilimi, sosyal medya ağlarında yer alan kişilerle ortaya çıkmaktadır: yani, konuya özel bir ilgi duyulmaktadır ( veya ürün veya hizmet, duruma göre).
Örnek Boyutu
Daha küçük numuneler, daha büyük numunelere göre daha büyük örnekleme hatasına sahiptir. Örnek verilerin daha büyük popülasyonun özelliklerine ilişkin bir tahmini sağladığını düşünün. Bir örnekleme çerçevesinden alınan her örnek, bu daha büyük popülasyonun ayrı bir tahmini sağlar. Teorik olarak, sorulan her soru için alınan her bir örnekte ayrı bir yanıt paterni olabilir. Zamanla, örnekleme çerçevesinden alınan yeterli örneklerle gerçek desen, daha büyük nüfusun gerçek (gerçek) kalıbının etrafında birleşecekti.
Hata Boşluğu
Örnekleme hatası, daha büyük popülasyondan alınan örneklerin herhangi birinden bir tahminin kesinliğini açıklar.Örnekleme hatası, istatistiksel bir ölçüt olan bir güven seviyesiyle ilişkili bir hata marjı ile ifade edilir. Örneğin, bir Başkanlık tercihi anketinde, rapor görevdeki kişinin seçmenlerin% 64'ü tarafından tercih edildiğini gösterebilir. Hata marjı,% 95 güven seviyesiyle eksi veya eksi 3 puan olur.
Diğer bir deyişle, anket 100 seçmenden 100 seçmenle tekrar edilecek olursa 95 oy seçmenlerin% 61 ila% 67'sinin oy kullanacağını belirtti. Yani, seçmenlerin% 61'i +% 3 veya -3.
Örnek Boyutu Hakkında Kararlar
Örnekleme boyutu arttıkça, örnekleme ile ilgili hata marjı düşer, ancak yalnızca belirli bir noktaya gider. Örneklem büyüklüğü 1000 ila 2000 katılımcıya ulaştığında, hata payı, daha büyük örnekleri dikkate almak için yeterince küçüktür (uygun maliyetli bir seçim değildir). Alt gruplar daha büyük popülasyonun bir parçası olduğunda, hata payı, alt gruplardaki kişilerin sayısına bağlı olarak her alt grup için farklılık gösterecek şekilde daha büyük örnek büyüklükleri haklı olabilir. Örneğin, bir sosyal medya ağının 1000 üyesi ve% 95 güven aralığı ile 1 ila 3 puan arasında bir değere eşit bir hata payı verildiğinde, söz konusu sosyal medya ağının bir alt grubunun analizi, örneğin, evde kalma, yaklaşık 100 ile numaralandıran annelerin yaklaşık 4 ila 10 puan daha yüksek bir hata marjı olurdu.
Ölçme Örneği Yeterlilik Derecesi
Örnekler tipik olarak, nihai boyut veya kompozisyon yerine kullanılan seçim prosedürlerine göre değerlendirilir. Bu temel bir gerekliliktir - çünkü çoğu durumda - bir örneğin daha büyük popülasyonda nasıl temsil edildiğini doğru olarak ölçmek imkansızdır. Uygun ve temelde güvenilir tahminlere izin verdikleri için istatistiksel prosedürler kullanılır. Başlangıçta makul bir güven aralığı ve hata marjı oluşturması, araştırmacıların yanıt oranı ve yeterli örnekleme çerçeveleri gibi değişkenlere odaklanmalarını sağlar.