Sosial Media nümunələrində keyfiyyəti necə təşviq etmək
Bu fərqlər yaş, cins, ailə vəziyyəti, sosial-iqtisadi vəziyyət, sağlamlıq vəziyyəti və uşaqların sayı ilə əlaqədardır.
Cavabın dərəcəsi
Bir tədqiqatın yekununda olan məlumatların nümunədə olan bütün üzvləri əhatə edən dərəcədə cavab dərəcəsi kimi istinad edilir. Bu konsepsiya strukturlaşdırılmış bir sorğuda və ya müsahibə setində aydın olsa da, ictimai media araşdırmalarında daha qeyri-müəyyəndir. Bununla yanaşı, sosial media araşdırmalarında digər keyfiyyətli tədqiqatlardan daha az əhəmiyyət kəsb edir. Cavab dərəcəsi anketlərin tamamlanmasına və ya müsahibə aparmağa razılıq verən iştirakçıların sayına görə, orijinal nümunə səylərini təşkil edən ümumi sayına bölünür. Ümumi sayı uğurla əlaqələndirilməyən və ya araşdırmaya qatılmaqdan imtina edənləri daxil etməlidir.
Ümumi məsələ
Məlumatların necə alındığına baxmayaraq, yüksək cavab dərəcəsinin əhəmiyyəti kifayət qədər vurğulanmır.
Nümunənin cavab dərəcəsi aşağı olduqda realist olaraq daha böyük bir əhalinin meydana gəlməsi mümkün deyil. Cavabın dərəcəsi azaldığından nümunə yanaşma artdı. Media əsaslı araşdırmalarda, geri dönüş nisbəti nümunənin 20 və ya 30 faizinə düşdüyündə iştirakçıların bu qrupu ümumi nümunə əhali üçün az bənzəyir.
Insanların poçt sorğusunu geri qaytarmağı və ya bir telefon sorğusuna qatılmaq üçün razılaşmaları sosial mediya şəbəkələrində işləyən insanlar ilə meydana gəlir: yəni mövzuya xüsusi maraq (ya da məhsul və ya xidmət) ola bilər. be).
Nümunə ölçüsü
Kiçik nümunələr böyük nümunələrə görə daha böyük nümunə səhvlərə malikdir. Nümunə məlumatların daha böyük əhalinin xüsusiyyətlərini qiymətləndirməsi təmin ediləcəyini düşünün. Nümunələşmə çərçivəsindən götürülmüş hər bir nümunə daha böyük əhalinin ayrı bir təxminini təqdim edir. Teorik olaraq, sorulan hər bir sual üçün alınan hər bir nümunədə ayrı bir cavab nümunəsi ola bilər. Zamanla, nümunə çərçivəsindən götürülən kifayət qədər nümunələrlə, əsl model böyük əhalinin faktiki (düzgün) modelinə yaxınlaşacaqdı.
Səhv marjı
Nümunə səhvi, daha böyük əhalidən alınan nümunələrin hər hansı birindən təxminlərin dəqiqliyini təsvir edir. Nümunələşmə xətası bir statistik dərəcə olan bir etibarlılıq səviyyəsi ilə əlaqəli bir səhv marjası baxımından ifadə edilir. Prezident seçkiləri anketində, məsələn, hesabat göstərir ki, seçicilərin seçicilərin 64 faizi üstünlük təşkil edir. Səhv marjı% 95 etibarlılıq səviyyəsi ilə plus-or-minus 3 xal olardı.
Başqa sözlə, əgər seçki 100 seçici nümunəsi ilə yenidən keçirilmişdirsə, 100 seçicidən 95 seçici seçici 61% -dən seçicilərin 67% -ə üstünlük verdiyini göstərəcəkdir. Yəni, seçicilərin 61% + 3% və ya -3%.
Nümunə Ölçüsü haqqında qərar
Nümunə ilə əlaqəli səhv marjı nümunə ölçüsü artdıqca, ancaq müəyyən bir nöqtəyə qədər azalır. Nümunə ölçüsü 1000-2000 respondentə çatdıqda səhv marjası kifayət qədər kiçikdir, belə ki, daha böyük nümunələri ( xeyirxərclikli seçim deyil ) nəzərə almaq lazımdır. Alt qruplar daha böyük əhalinin bir hissəsi olduqda, daha böyük nümunə ölçüləri əsaslandırıla bilər, çünki səhv marjası alt qruplardakı insanların sayına görə hər bir alt qrup üçün dəyişəcəkdir. Məsələn, 1000 sosial media şəbəkəsinin üzvləri və bir səhv marjası, bir yerdə 95% etibarlılıq aralığında 1 ilə 3 bal arasında bərabərdir, bu sosial media şəbəkəsinin bir alt qrupunun təhlili deməkdir, təxminən 100-ə çatan moms sayı 4-10 bal arasında daha yüksək bir səhv olardı.
Nümunə Yeterliliğinin Ölçülmesi
Nümunələr adətən son ölçülü və ya kompozisiya deyil, istifadə olunan seçim prosedurlarına uyğun olaraq qiymətləndirilir. Bu çox vacibdir, çünki əksər hallarda nümunənin nə qədər böyük əhalinin nümayəndəsi olduğunu dəqiq şəkildə ölçmək mümkün deyil. Statistik prosedurlar istifadə olunur, çünki onlar rahat və əsaslı etibarlı hesablamalar verir. Əvvəldə məqbul bir etibarlılıq aralığının və səhv marjasının yaradılması tədqiqatçıların cavab dərəcəsi və kifayət qədər nümunələşdirmə çərçivələri kimi dəyişkənlərə diqqət yetirməsinə imkan verir.