සමාජ මාධ්ය පර්යේෂණයන්හි ආදර්ශයන් වල වැරදි මග හැරිය යුතුය

සමාජ මාධ්ය නිදර්ශකවල ප්රවර්ධනය කරන්නේ කෙසේද?

සමාජ මාධ්ය පර්යේෂණය, වර්තමානයේ ක්රියාත්මක වන පරිදි, සහභාගී නොවන පක්ෂග්රාහී විය යුතුය. සහභාගී නොවන පක්ෂග්රාහී නොයෙක් ආකාරයේ පක්ෂපාතීත්වයක් පවතින අතර, එක් එක් වර්ගයේ පර්යේෂණ සොයාගැනීම්වල විශ්වසනීයත්වය කෙරෙහි බලපෑම් කිරීමට හැකියාව ඇත. ඇත්ත වශයෙන්ම පර්යේෂණයන් පෙන්නුම් කර ඇත්තේ, ඔවුන් සමඟ සබඳතා ගොඩනඟා ගැනීමට අපහසු වූ එම පර්යේෂක සහභාගීත්වයන් අනෙකුත් ප්රතිචාරකයින්ගෙන් සැලකිය යුතු ආකාරයකින් වෙනස් වන බවයි.

මෙම වෙනස්කම් වයස, ස්ත්රී පුරුෂ භාවය, විවාහක තත්වය, සමාජ ආර්ථික තත්ත්වය, සෞඛ්ය තත්වය හා දරුවන්ගේ සංඛ්යාව දැකිය හැකිය.

ප්රතිචාර අනුපාතය

අධ්යයනයක සමීපයේ දත්තවල නියැදි සියළුම සාමාජිකයන් ඇතුළත් වන ආකාරය, ප්රතිචාර ප්රතිශතය ලෙස සඳහන් වේ. මෙම සංකල්පය ව්යුහාත්මක සමීක්ෂණයක් හෝ සම්මුඛ සාකච්ඡා මාලාවක් තුළ පැහැදිලි වන අතර, එය සමාජ මාධ්ය පර්යේෂණයන් වඩාත් ද්වේෂසහගත ය. කෙසේවෙතත්, එය වෙනත් ආකාරයේ ගුණාත්මක පර්යේෂණයන්ට වඩා සමාජ මාධ්ය පර්යේෂණයන්ට වඩා වැදගත් නොවේ. සමීක්ෂණ කටයුතු අවසන් කරන හ්භාගීවන නන සගන සමීක්ෂකයකු වීමට එකඟ වන හ්භාගීවන නන සේ ප්රතිශතය ගණනය කරනු ලබයි. සාර්ථකව සම්බන්ධ නොවූ පුද්ගලයන් හෝ පර්යේෂණයට සහභාගි වීම ප්රතික්ෂේප කළ අයගේ මුළු සංඛ්යාව විය යුතුය.

සාමාන්යකරණය ගැටළුව

දත්ත එක්රැස් කරන්නේ කෙසේ ද යන්න, ප්රතිචාරයේ ඉහළ ප්රතිචාරයක් ඇති වැදගත්කම ප්රමාණවත් නොවේ.

නියැදියක ප්රතිචාර ප්රතිචාර අනුපාතය අඩු වන විට විශාල ජනගහනයක් සැබෑ ලෙස ජනනය කිරීමට නොහැකි ය. ප්රතිචාර අනුපාතය පහත වැටීමෙන් සාම්පල පක්ෂග්රාහී ලෙස වැඩි වේ. මාධ්ය පදනම් කරගත් මැනුම්වලදී, නියැදි අනුපාතය සියයට 20 සිට 30 දක්වා පහත වැටෙන විට, සහභාගී වූ පිරිස සමස්ත සමස්ත නියැදි ජනගහනයට මඳක් සමාන ය.

විද්යුත් තැපැල් සමීක්ෂණයක් නැවත පැමිණීම සඳහා ජනතාවගේම ඇති ප්රවණතාවය හෝ දුරකථන සමීක්ෂණයකට සහභාගී වීමට එකඟ වන අතර සමාජ මාධ්ය ජාලවල නියැලී සිටින පුද්ගලයින්ට: එනම් විෂයය සම්බන්ධයෙන් විශේෂ උනන්දුවක් (හෝ නිෂ්පාදිතය හෝ සේවාව, විය යුතුය).

සාම්පල ප්රමාණය

වඩා කුඩා සාම්පල විශාල නියැදිවලට ​​වඩා විශාල නියැදීමේ දෝෂයකි. නියැදි දත්ත මගින් විශාල ජනගහනයේ ගුණාංගවල ඇස්තමේන්තුවක් ලබා දෙන බව සලකන්න. නියැදි රාමුවක් ලබාගත් සෑම සාම්පලක්ම එම විශාල ජනගහනයේ වෙනම තක්සේරුවක් සපයයි. න්යායාත්මකව, එක් එක් ප්රශ්න සඳහා ගත් එක් එක් නියැදියේ ප්රතිචාරයන් වෙනම රටාවක් විය හැකිය. කාලයත් සමග, නියැදිත රාමුවේ සිට ඇද ගන්නා ලද ප්රමාණයේ සාම්පල සමග, සැබෑ රටාව විශාල ජනගහනයේ සැබෑ (සත්ය) රටා වටා අභිසාරී විය.

දෝෂයකි

නියැදීමේ දෝෂයක් විශාල ජනගහනයකින් ලබාගත් නියැදි වලින් ඇස්තෙම්න්තුගත නිරවද්යතාව විස්තර කරයි. නියැදීමේ දෝෂයක් ප්රකාශයට පත්කරන ලද සාධකයක් ලෙස දැක්විය හැකිය . උදාහරණයක් වශයෙන්, ජනාධිපති මනාප ඡන්ද විමසීමක් තුළ, ඡන්දදායකයින්ගෙන් 64% ක් වත්මන් තනතුරට අනුමත කරන බව වාර්තාවෙන් පෙන්වයි. වැරදීමේ ආන්තිකය 95% ක විශ්වාසනීය මට්ටමක් සහිතව -3 හෝ -3 ක් වේ.

වෙනත් වචනවලින් කියතොත්, ඡන්ද විමසීම් ඡන්දදායකයින් 100 දෙනකුගෙන් 100 දෙනෙක් ඡන්දය ප්රකාශ කළහොත් ඡන්දදායකයින් 95 දෙනාගෙන් ඡන්දදායකයන්ගෙන් 61% ක් ඡන්දදායකයින්ගෙන් සියයට 67 ක් ලබා දෙන බව අඟවයි. එනම්, ඡන්දදායකයින්ගෙන් 61% + 3% හෝ -3%.

සාම්පල ප්රමාණය පිළිබඳ තීරණ

නියැදි ප්රමාණයේ ඉහල යාමේ දී නියැදීම් සමග සම්බන්ධ වන දෝෂයේ ආන්තිකය පහත වැටේ, නමුත් කිසියම් අවස්ථාවක පමණි. සාම්පල ප්රමාණය 1000 සිට 2000 දක්වා ප්රතිචාර දක්වන විට, දළ විශ්ලේෂණය ( පිරිවැය ඵලදායී තේරීමක් නොව ) සැලකිල්ලට ගැනීම සඳහා දෝෂ වල සීමාව ප්රමාණවත් තරම් කුඩා වේ. උප සමූහවල විශාල ජනගහනයේ කොටසක් නම්, විශාල ප්රමාණයේ සාම්පල සාධාරණීකරණය කළ හැකි අතර, උප සමූහවල පුද්ගලයින්ගේ සංඛ්යාව අනුව එක් එක් උප සමූහය සඳහා දෝශ දර්ශකය වෙනස් වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, සමාජ මාධ්ය ජාලයක සාමාජිකයන් 1000 ක් සහ 95% විශ්වසනීය පරතරයක් සමඟ සියයට එකේ සිට සියයට 3 ක් අතර සමාන මට්ටමක වන අතර එම සමාජ මාධ්ය ජාලයේ උප සමූහයේ විශ්ලේෂණයක් - එනම්, නිවසේ සිටම - 100 ක් පමණ වන මව්වරු 4 සිට 10 ක් දක්වා වැඩි දෝෂයක් ඇත.

සාම්පල සෑහීමකට පත්වීම

නියැදි සාමාන්ය ප්රමාණය හෝ සංයුතිය වෙනුවට භාවිතා කරන තේරීම් පරිපාටියට අනුව නියැදි සාමාන්යයෙන් ඇගයීමට ලක් කෙරේ. මෙය අති මූලික හේතුව වන්නේ, බොහෝ අවස්ථාවන්හීදී නියැදියක නියැදි විශාල ජනගහනයක නියැළී සිටින ආකාරය නිවැරදිව මැනිය නොහැකි ය. පහසු හා මුලික විශ්වාසනීය තක්සේරු වලට ඉඩ දෙන හෙයින් සංඛ්යාන ක්රමවේදයන් භාවිතා කරනු ලැබේ. ආරම්භක අවස්ථාවේ දී සාධාරණ විශ්වාසනීය කාල පරිච්ඡේදයක් හා ආන්තික ආන්තිකය ස්ථාපිත කිරීම මඟින් පර්යේෂකයන් ප්රතිචාර දැක්වීමේ අනුපාතය හා ප්රමාණවත් නියැදීම් රාමු වැනි විචල්යයන් කෙරෙහි අවධානය යොමු කළ හැකිය.