Skapa representativa prov för starkare undersökningsdata

Bra Survey Research Design börjar med stark provtagningsstrategi

I en perfekt värld kunde ett undersökningsforskningsprojekt studera alla medlemmar i ett måluniversum. Generellt är det inte praktiskt eller billigt. Istället genereras prover av den större befolkningen (universum) - provet är basen från vilken antaganden görs om mål universum. Vidare konstrueras provet med hjälp av tekniker och strategier som bidrar till en giltig och tillförlitlig studie.

Traditionell marknadsundersökning bygger på tanken att ett urval - en representativ grupp av respondenter - kan identifieras och nås.

Representativa prov i undersökningsforskning

I marknadsundersökningen avser termen representativt prov :

Provval i undersökningsforskning

Medlemmar av ett urval väljs på ett antal sätt som är avsedda att minska bias. Det betyder att sannolikheten för att generera giltiga forsknings slutsatser ökar , och slutsatserna kan generaliseras till mål universum.

Undersökningsprover väljs företrädesvis genom en randomiseringsprocess. Till exempel, om provmedlemmar väljs från en databas, kan varje tredje medlem i databaslistan väljas. Ibland kan medlemmar i ett prov behöva tilldelas snarare än slumpmässigt valda. Det är inte ett föredraget tillvägagångssätt, eftersom undersökningar, även under de bästa förutsättningarna, är föremål för provbaserade felaktigheter som har allt att göra med chans och ingenting att göra med forskningsdesign. Låt oss titta på en lista över felkällor, modifierade från valda telefonprovfrågor som identifierats av Experimentella resurser . Denna lista innehåller möjliga källor till felaktigheter i undersökningsdesign, genomförande av undersökningar och analys av undersökningsdata:

Föremålen i den här listan, som igen är modifierade från listan över telefonval av Experimentella resurser , är relaterade till undersökningsdesign.

När en marknadsundersökare är ganska bekväm att ett prov är representativt för målpopulationen i sin undersökningsforskning, kan uppmärksamheten övergå till hänsyn till provstorlek och konfidensintervaller .

Experiment Resources är en intressant webbplats skapad av psykologforskare som försökte räkna ut hur man beräknar och tar bort bortfall.