כיצד לקדם איכות דגימות מדיה חברתית
הבדלים אלה נמצאו בגיל, מין, מצב משפחתי, מצב סוציו-אקונומי, מצב בריאות ומספר הילדים.
שיעור תגובה
המידה שבה הנתונים בסוף המחקר כוללים את כל החברים במדגם מכונה שיעור התגובה . בעוד מושג זה ברור בסקר מובנה או קבוצה של ראיונות, הוא יותר מעורפל במחקר מדיה חברתית. עם זאת, זה לא פחות חשוב במחקר מדיה חברתית מאשר זה סוגים אחרים של מחקר איכותני . שיעור התגובה מחושב על ידי מספר המשתתפים אשר להשלים סקרים - או מסכים להתראיין - מחולק במספר הכולל של אנשים אשר מהווים את המאמץ הדגימה המקורי . המספר הכולל חייב לכלול אנשים שלא התקשרו בהצלחה או שסירבו להשתתף במחקר.
סוגיית ההכללה
ללא קשר לאופן איסוף הנתונים, לא ניתן להדגיש את חשיבותו של שיעור תגובה גבוה .
לא ניתן ליצור באופן ריאליסטי אוכלוסייה גדולה יותר כאשר שיעור התגובה של המדגם הוא נמוך. הטיית הדגימה עולה עם ירידה בקצב התגובה. בסקרים המבוססים על מדיה, כאשר שיעורי התשואה יורדים ל -20 או 30 אחוזים מהמדגם, קבוצת המשתתפים אינה דומה כלל לאוכלוסייה שנדגמה.
אותה נטייה של אנשים להחזיר סקר דואר אלקטרוני או להסכים להשתתף בסקר טלפוני מתרחשת עם אנשים העוסקים ברשתות מדיה חברתית: כלומר, עניין מסוים בנושא (או במוצר או בשירות, לפי העניין לִהיוֹת).
גודל המדגם
דוגמאות קטנות יותר יש טעות דגימה גדולה יותר מאשר דגימות גדולות יותר. שקול כי נתוני המדגם מספק הערכה של התכונות של האוכלוסייה גדולה יותר. כל מדגם שנלקח ממסגרת הדגימה מספק הערכה נפרדת לאוכלוסייה גדולה יותר. תיאורטית, יכול להיות דפוס נפרד של תגובות בכל מדגם נלקח עבור כל שאלה שאל. במשך הזמן, עם דוגמאות מספיקות שנלקחו ממסגרת הדגימה, התבנית האמיתית תתכנס סביב הדפוס האמיתי (האמיתי) של האוכלוסייה הגדולה.
שוליים של שגיאה
טעות הדגימה מתארת את הדיוק של אומדן מכל אחת מהדגימות שנלקחו מהאוכלוסייה הגדולה. טעות הדגימה מתבטאת במונחים של טעות השגיאה המשויכת לרמת ביטחון, שהיא מדד סטטיסטי . בסקר העדפה נשיאותי, למשל, הדו"ח עשוי להראות כי המכהן הוא המועדף על ידי 64% מן הבוחרים. מרווח השגיאה יהיה פלוס או מינוס 3 נקודות עם רמת ביטחון של 95%.
במילים אחרות, אם הסקר נערך שוב עם 100 דגימות שונות של הבוחרים, מתוך 100 המצביעים, 95 מצביעים יציין כי המכהן הוא המועדף על ידי 61% ל 67% של הבוחרים. כלומר, 61% מהמצביעים + 3% או -3%.
החלטות על גודל המדגם
טעות השגיאה הקשורה לדגימה יורדת ככל שגודל המדגם עולה, אך רק לנקודה מסוימת. כאשר גודל המדגם מגיע 1000-2000 המשיבים, את השוליים של השגיאה הוא קטן מספיק כדי להתחשב בדגימות גדול יותר (לא בחירה חסכונית ). כאשר תת-קבוצות הן חלק מהאוכלוסיה הגדולה יותר, גדלים גדולים יותר של המדגם עשויים להיות מוצדקים משום ששולי השגיאה ישתנו עבור כל תת-קבוצה, בהתאם למספר האנשים שבתת-הקבוצות. לדוגמה, בהינתן 1000 חברים ברשת המדיה החברתית ומרווח שגיאות השווה איפשהו בין 1 ל -3 נקודות אחוז עם רווח סמך של 95%, ניתוח של תת-קבוצה של רשת המדיה החברתית - למשל, להישאר בבית- אמהות המספרות על 100-תהיה שולי גבוה יותר של שגיאה של כ 4 עד 10 נקודות.
מדגם מדגם
דוגמאות מוערכות בדרך כלל על פי נהלי הבחירה המשמשים במקום הגודל או ההרכב האולטימטיבי. דבר זה הוא בסיסי משום שברוב המקרים אין אפשרות למדוד במדויק עד כמה המדגם מייצג את האוכלוסייה הגדולה. נהלים סטטיסטיים משמשים כי הם מאפשרים הערכות נוח אמין במהותו. קביעת מרווח ביטחון סביר ומרווח השגיאה בהתחלה מאפשרת לחוקרים להתמקד במשתנים כגון קצב התגובה ומסגרות הדגימה המתאימות.