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Jede Forschungsarbeit hat eine Zielpopulation, die von den Forschungsergebnissen betroffen ist und gleichzeitig die Möglichkeit hat, wertvolle Beiträge zu liefern. Aus dieser Zielpopulation wird eine Stichprobe hochrepräsentativer Personen ausgewählt, um ihre Ansichten und Meinungen darzustellen.
Die Genauigkeit, mit der die Stichprobe ausgewählt wird, bestimmt die Qualität der durchgeführten Forschung.
Der Stichprobenfehler bezieht sich auf verzerrte oder verfälschte Forschungsergebnisse aufgrund einer nicht repräsentativen Stichprobe. Ein solcher Fehler tritt auf, wenn die Stichprobe nicht in der Lage ist, die Ideen, Wahrnehmungen, Entscheidungen und Präferenzen der Zielpopulation wiederzugeben. Jede Beurteilung oder statistische Analyse, die auf der Grundlage der Daten einer solchen nicht repräsentativen Stichprobe vorgenommen wird, ist nicht schlüssig. Es ist eine Frage der Vorsicht, solche Fehler auszuschließen, um die Verschwendung von Zeit, Mühe und Ressourcen zu vermeiden. Die Bestimmung der Anzahl und die Auswahl der richtigen Personen ist unerlässlich, um eine gründliche Untersuchung durchzuführen, bei der jeder Aspekt bis ins kleinste Detail untersucht wird und verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden.
Fehler bei der Auswahl der Population: Dieser Fehler tritt auf, wenn der Forscher sich nicht sicher ist, welche Art von Personen in die Studie aufgenommen werden sollen.
Auswahlfehler: Ein Selektionsfehler tritt auf, wenn sich Personen freiwillig für die Teilnahme an der Studie melden. Eine solche Freiwilligkeit bedeutet, dass nur die Personen in die Stichprobe aufgenommen werden, die bereit und interessiert sind, zu antworten. Eine solche Auswahl kann verhindern, dass wichtige Beiträge in die Untersuchung einbezogen werden, da Befragte mit einer relevanten Wissensbasis, die die Denkweise der Zielpopulation darstellen kann, möglicherweise nicht an einer Teilnahme interessiert sind.
Fehler im Stichprobenrahmen: Forscher müssen vorsichtig sein, wenn es um die Informationen geht, auf deren Grundlage über die Eignung und Einbeziehung einer Stichprobe entschieden wird. Die verwendeten Informationen müssen auf dem neuesten Stand sein und sollten genaue Angaben zu den Befragten enthalten, um zu bestätigen, dass sie als zuverlässige Teilnehmer in Frage kommen.
Nichtbeantwortung Fehler: Bestimmte Befragte entscheiden sich möglicherweise dafür, überhaupt nicht an Umfragen teilzunehmen. Dies ist hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass es keinen Anreiz gibt, den Befragten zum Antworten zu bewegen. Dies kann sich nachteilig auswirken, z. B. durch eine nicht rechtzeitige Datenerhebung, einen Mangel an relevanten Informationen und eine schlechte Qualität der Forschung.
In einer Studie sollen die Online-Abonnements von Personen untersucht werden, um herauszufinden, was sie dazu veranlasst, für solche Abonnements zu bezahlen, und wie sich die von solchen Plattformen angebotenen Dienste von anderen unterscheiden, für die sie nicht bezahlen.
Die Untersuchung umfasst Optionen wie Amazon, Flipkart, Big Basket, Hotstar, Netflix, Paytm Mall usw. und ermöglicht es den Befragten, weitere Namen zu nennen, die nicht in den Optionen enthalten sind.
Die Zielgruppe für solche Studien sind Personen, die für solche Abonnements zahlen.
Bei solchen Studien kann es leicht zu Stichproben Fehlern kommen, wenn die Personen, die sich freiwillig melden, hauptsächlich Kunden von einer oder zwei der oben genannten Plattformen sind. Dies beeinträchtigt die Qualität der Forschung erheblich:
– die Endnutzer sind nicht in der Lage, Trends bei den aktuellen Abonnement Plattformen zu analysieren, die das Interesse der Kunden wecken.
– Die Ergebnisse werden zugunsten von ein oder zwei Plattformen verzerrt, die in der selbst ausgewählten Stichprobe stark vertreten sind.
– die Nutzer bleiben im Unklaren darüber, welche Plattformen aus Sicht der Zielgruppe am wenigsten abonniert werden und welche Gründe dafür verantwortlich sind.
Dies ist ein einfaches Beispiel für einen Stichprobenfehler und wie er sich negativ auf die Forschungsergebnisse auswirkt.
1) Erhöhen Sie den Umfang Ihrer Stichprobe: Neben der Qualität der Personen ist auch die Quantität der Personen, die in die Stichprobe aufgenommen werden, von großer Bedeutung. Eine Vergrößerung der Stichprobe kann dazu beitragen, dass mehr Ideen und Beiträge in die Studie einfließen und diese dadurch repräsentativer wird.
2) Nutzung mehrerer Quellen: Die Verwendung von mehr als einer Datenerhebungsquelle ist für die Überprüfung der Ergebnisse von großem Nutzen. Sekundäre Datenquellen, die von anderen Forschern veröffentlicht wurden, helfen dabei, Erkenntnisse zu gewinnen, die eine genaue Datenerhebung unterstützen.
3) Zufallsauswahl: Durch die Verwendung von Zufallsstichproben werden Verzerrungen bei der Auswahl der Befragten in der Stichprobenpopulation vermieden. Zufallsstichproben bieten jeder Person aus der Zielpopulation die gleiche Chance, in die Zielpopulation aufgenommen zu werden.
4) Segmentieren Sie Ihre Stichprobe: Versuchen Sie, Ihre Stichprobe anhand eines grundlegenden Kriteriums in kleine Gruppen zu unterteilen. Diese Unterteilung ermöglicht eine eng gefasste Forschung, bei der jedes Segment separat untersucht wird und die Unterschiede zwischen den verschiedenen Gruppen berücksichtigt werden, was zu einem differenzierten Forschungsverfahren führt.
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