Kako promovirati kvalitetu u uzorcima društvenih medija
Te su razlike vidljive u dobi, spolu, bračnom stanju, socioekonomskom statusu, zdravstvenom statusu i broju djece.
Stopa odgovora
Opseg u kojem podaci na kraju studije obuhvaćaju sve članove u uzorku naziva se stopa odgovora . Iako je ovaj koncept jasan u strukturiranom istraživanju ili skupu intervjua, to je više nejasno u istraživanju društvenih medija. Međutim, nije manje važno u istraživanju društvenih medija nego u drugim vrstama kvalitativnih istraživanja . Stopa odgovora izračunava se prema broju sudionika koji ispunjavaju ankete - ili se slažu da ih se intervjuira - podijeljeno s ukupnim brojem ljudi koji čine izvorni uzorak uzorkovanja . Ukupan broj mora uključivati osobe koje nisu bile uspješno kontaktirane ili koje su odbili sudjelovati u istraživanju.
Pitanje o generalizaciji
Bez obzira na to kako se prikupljaju podaci, važnost visoke stope odgovora ne može se naglasiti dovoljno.
Nije moguće realno generirati veće stanovništvo kada je stopa odgovora uzorka niska. Povećanje uzorka uzorka povećava se s padom stopa odgovora. U istraživanjima koja se temelje na medijima, kada stopa povrata padne na 20 ili 30 posto uzorka, ta skupina sudionika nema malo sličnosti s ukupnom uzorkovanom populacijom.
Istu tendenciju ljudi da vrate upit putem pošte ili pristanu na sudjelovanje u telefonskom anketiranju javlja se kod ljudi koji sudjeluju u mrežama društvenih medija: to je osobito zanimanje za predmet (ili proizvod ili uslugu, kao što je slučaj biti).
Veličina uzorka
Manji uzorci imaju veću pogrešku uzorkovanja od većih uzoraka. Razmotrite da uzorci podataka pružaju procjenu atributa veće populacije. Svaki uzorak izvučen iz okvira za uzorkovanje pruža zasebnu procjenu te veće populacije. Teoretski, u svakom uzorku moglo bi postojati zaseban uzorak odgovora za svako postavljeno pitanje. Tijekom vremena, s dovoljno uzoraka izvučenih iz okvira za uzorkovanje, pravi uzorak bi se usredotočio na stvarni (istiniti) obrazac veće populacije.
Margina pogreške
Pogreška uzorkovanja opisuje preciznost procjene bilo kojeg uzorka uzete iz većeg stanovništva. Pogreška uzorkovanja izražena je u smislu granice pogreške koja je povezana s razinom povjerenja, što je statistička mjera . Primjerice, u izvješću o predsjedničkim preferencijama, izvješće može pokazati da 64 posto birača daje prednost pred dužnikom. Margina pogreške bi bila plus-ili-minus 3 boda s 95% -tnom razinom pouzdanosti.
Drugim riječima, ako se anketa vrati ponovo sa 100 različitih uzoraka birača, od 100 birača, 95 birača ukazalo bi na činjenicu da je sadašnji kandidat 61% do 67% birača. To jest, 61% birača + 3% ili -3%.
Odluke o veličini uzorka
Granica pogreške povezana s uzorkovanjem se smanjuje, jer veličina uzorka raste, ali samo na određenu točku. Kada veličina uzorka dosegne 1000 do 2000 ispitanika, margina pogreške je dovoljno mala kako bi se uzeli u obzir veći uzorci (nije isplativ izbor ). Kada su podgrupe dio veće populacije, veće veličine uzoraka mogu se opravdati jer će se margina pogreške razlikovati za svaku podgrupu, ovisno o broju ljudi u podskupinama. Na primjer, s obzirom na 1000 članova mreže društvenih medija i marginu pogreške koja iznosi negdje između 1 i 3 postotna boda s intervalom pouzdanosti od 95%, analiza podskupine te mreže društvenih medija - recimo, "stay-at-home" mame koje broje oko 100 - imale bi veću pogrešku od oko 4 do 10 bodova.
Ispitivanje dostatnosti uzorka
Uzorci se obično procjenjuju prema odabranim postupcima odabira, a ne na konačnoj veličini ili sastavu. To je temeljno jer - u većini situacija - nemoguće je točno mjeriti koliko je reprezentativni uzorak veće populacije. Koriste se statističke procedure jer omogućuju praktične i temeljno pouzdane procjene. Uspostavljanje razumnog intervala pouzdanosti i margine pogreške na početku omogućava istraživačima da se usredotoče na varijable kao što su stopa odgovora i odgovarajuće okvire za uzorkovanje.