Kuidas edendada sotsiaalmeediumi proovide kvaliteeti
Neid erinevusi peeti vanuse, soo, perekonnaseisu, sotsiaalmajandusliku staatuse, tervisliku seisundi ja laste arvu kohta.
Vastuse määr
Uuringute lõppedes sisalduvate andmete hulka kuuluvad kõik valimisse kuuluvad liikmed. Kuigi see mõiste on struktureeritud uuringus või küsitluste seerias selge, on see sotsiaalmeedia uurimistöös mitmetähenduslikum. Sotsiaalmeediatööstuses pole see siiski sama tähtis kui teist tüüpi kvalitatiivsete uuringute puhul . Vastuse määr arvutatakse nende osalejate arvu järgi, kes lõpetasid uuringud või nõustusid intervjueerima - jagati algse valikuuringu moodustavate inimeste koguarvuga. Koguarv peab sisaldama inimesi, kellega ei saadud edukat ühendust või kes keeldusid uuringus osalemisest.
Üldine probleem
Sõltumata sellest, kuidas andmeid kogutakse, ei saa suurema vastuse olulisust piisavalt rõhutada.
Kui proovi vastuse määr on väike, ei ole võimalik realisee rida suuremat rahvastikku. Proovivõtus suureneb kui vastusmäär langeb. Meediumil põhinevate uuringute puhul, kui tagasisaatmismäärad langevad 20 või 30 protsendini valimisse, on see osalejate rühm üldiselt vähe sarnane kogu valimisse kuulunud populatsiooniga.
Inimesed, kes suhtlusvõrgustikus osalevad, on sama tendents, et inimesed saavad postitussõnumi tagasisidet või nõustuda osalema telefoniküsitlusega, st huvipakkuvad teemad (või toode või teenus, vastavalt olukorrale olla)
Näidissuurus
Väiksematel proovidel on suurem proovivõtuviga võrreldes suuremate proovidega. Võtke arvesse, et näidisandmed annavad hinnanguliselt suurema rahvaarvu omadused. Iga proovivõturaamiga võetud proov annab selle suurema rahvastiku kohta eraldi hinnangu. Teoreetiliselt võib iga küsitava küsimuse puhul võtta iga proovi kohta eraldi reageerimise muster. Aja jooksul, kui proovivõtumeetodist on võetud piisavalt proove, läheks tõeline muster ümber suurema populatsiooni tegeliku (tõese) mudeli.
Vigade marginaal
Proovi võtmise viga kirjeldab suurema rahvaarvuga võetud proovide täpsust. Proovi võtmise viga väljendatakse veamääras, mis on seotud usaldustasemega, mis on statistiline mõõde . Näiteks näiteks presidendi eelistuste küsitluses võib aruanne näidata, et 64% hääletajatest eelistab turgu valitsevat operaatorit. Vigade marginaal oleks +/- 3 punkti 95-protsendilise usaldustasemega.
Teisisõnu, kui küsitlus viidi uuesti läbi 100 erineva valimisprotokolli, siis 100 hääletajast osutab 95 valijat, et turgu valitseja eelistab 61% kuni 67% valijatest. See tähendab, et 61% valijatest + 3% või -3%.
Otsused proovi suuruse kohta
Proovide võtmisega seotud veamäär väheneb, kui valimi suurus tõuseb, kuid ainult teatud punktini. Kui valimi suurus ulatub 1000 kuni 2000 vastaja, on veamäär piisavalt väike, et kaaluda suuremaid proove (mitte tasuv valik ). Kui alamrühmad on osa suuremast elanikkonnast, võib suuremate valimite arv olla õigustatud, sest iga alarühma puhul võib veamäär varieeruda sõltuvalt alarühmade inimeste arvust. Näiteks, arvestades 1000 sotsiaalmeediumivõrgu liiget ja veamäär, mis võrdub kusagil 1-3 protsendipunktiga 95% -lise usaldusintervalliga, analüüsitakse sotsiaalmeediumivõrgu alamrühma - näiteks kodus viibimise - moms, mille arv on ligikaudu 100, oleks suurem veamäär umbes 4-10 punkti.
Proovi piisavuse mõõtmine
Proove hinnatakse tüüpiliselt vastavalt valitud valikumenetlusele, mitte lõplikule suurusele või koostisele. See on fundamentaalne, kuna - enamikul juhtudel - on võimatu täpselt mõõta, kui representatiivne valim on suuremast elanikkonnast. Statistilisi protseduure kasutatakse, kuna need võimaldavad mugavaid ja põhimõtteliselt usaldusväärseid hinnanguid. Alguses usaldusväärse usaldusvahemiku ja veamääruse kehtestamine võimaldab teadlastel keskenduda muutujate, näiteks vastamiste määra ja piisavate valimisraamide korral.