Forskare och forskare som utför undersökningar och utför experiment måste följa vissa procedurriktlinjer och regler för att säkerställa noggrannhet genom att undvika provtagningsfel som stor variation, förspänning eller underdekning. Provtagningsfel kan påverka precisionen och tolkningen av resultaten avsevärt, vilket i sin tur kan leda till höga kostnader för företag eller myndigheter eller skada på populationer av människor eller levande organismer som studeras.
TL; DR (Too Långt; läste inte)
För att göra en undersökning korrekt måste du bestämma din provgrupp. Denna provgrupp bör inkludera individer som är relevanta för undersökningens ämne. Du vill undersöka så stor provstorlek som möjligt; mindre provstorlekar blir minskande representativt för hela befolkningen.
En liten provstorlek kan också leda till fall av partiskhet, såsom icke-svar, vilket uppstår när vissa försökspersoner inte har möjlighet att delta i undersökningen . Alternativt inträffar frivillig responsförspänning när endast ett litet antal icke-representativa ämnen har möjlighet att delta i undersökningen, vanligtvis för att de är de enda som vet om den.
Provstorlek
I För exempelvis forskare som utför undersökningar är provstorlek avgörande. För att göra en undersökning korrekt måste du bestämma din provgrupp. Denna exempelgrupp bör inkludera individer som är relevanta för undersökningens ämne.
Om du till exempel genomför en undersökning om huruvida ett visst köksrengöringsmedel är att föredra framför ett annat märke, bör du undersöka ett stort antal människor som använder köksstädare. Det enda sättet att uppnå 100 procent exakta resultat är att undersöka varje enskild person som använder köksrengöringsmedel; emellertid, eftersom detta inte är möjligt, måste du kartlägga så stor en urval som möjligt.
Nackdel 1: Variabilitet
Variabiliteten bestäms av befolkningens standardavvikelse; standardavvikelsen för ett prov är hur långt de verkliga resultaten av undersökningen kan vara från resultaten från provet som du samlade in. Du vill undersöka så stor provstorlek som möjligt; ju större standardavvikelsen är, desto mindre exakta kan dina resultat bli, eftersom mindre provstorlekar blir minskande representativt för hela befolkningen.
Nackdel 2: Uncoverage Bias.
En liten provstorlek påverkar också tillförlitligheten hos en undersökningens resultat eftersom det leder till en högre variation, vilket kan leda till partiskhet. Det vanligaste fallet av partiskhet är ett resultat av brist på svar. Icke-svar uppstår när vissa försökspersoner inte har möjlighet att delta i undersökningen. Om du till exempel ringer 100 personer mellan 2 och 17:00. och fråga om de känner att de har tillräckligt med ledig tid i sitt dagliga schema, de flesta av de svarande kan säga "ja". Detta prov - och resultaten - är partiska, eftersom de flesta arbetare är på sitt jobb under dessa timmar.
Personer som är på jobbet och inte kan svara på telefonen kan ha ett annat svar på undersökningen än personer som är kunna svara på telefonen på eftermiddagen. Dessa personer kommer inte att ingå i undersökningen, och undersökningens noggrannhet kommer att drabbas av bristande svar. Inte bara lider din undersökning på grund av tidpunkten, utan antalet försökspersoner hjälper inte till att kompensera för denna brist. provstorlek. Om du lägger ut en undersökning på din kökrengöringswebbplats har bara ett litet antal människor tillgång till eller kunskap om din undersökning, och det är troligt att de som deltar kommer att göra det eftersom de känner starkt till ämnet. Därför kommer resultaten från undersökningen att vara skev för att återspegla åsikter från dem som besöker webbplatsen. Om en person finns på ett företags webbplats är det troligt att han stöder företaget; han kan till exempel leta efter kuponger eller kampanjer från den tillverkaren. En undersökning som bara publicerats på sin webbplats begränsar antalet personer som kommer att delta till dem som redan hade intresse för sina produkter, vilket orsakar en frivillig svarskänsla.
