Sai lệch lựa chọn: nó sinh ra ở khâu chọn mẫu và không sửa được ở khâu phân tích

Ai lọt vào mẫu và ai không lọt vào quyết định kết luận của bạn nhiều hơn bất kỳ phép tính nào ở khâu phân tích.

Và không phương pháp thống kê nào sửa được một mẫu đã chọn sai.

Các dạng sai lệch phổ biến

• Người dễ tiếp cận khác hệ thống với người khó tiếp cận.
• Người tự nguyện tham gia khác người từ chối.
• Người còn ở lại cuối nghiên cứu khác người bỏ giữa chừng.
• Người sống sót tới thời điểm đo khác người không.
• Mỗi dạng đều làm mẫu lệch theo một hướng có thể đoán được.

Cách chọn mẫu

• Ngẫu nhiên từ một khung mẫu xác định — mạnh nhất.
• Phân tầng khi bạn cần đại diện cho các nhóm cụ thể.
• Thuận tiện — nhanh, rẻ, và giới hạn kết luận rất nhiều.
• Có chủ đích trong nghiên cứu định tính — hợp lý và phải nêu rõ tiêu chí.

Khung mẫu là chỗ hay bị bỏ qua

• Khung mẫu là danh sách bạn chọn ngẫu nhiên từ đó.
• Nếu khung đã thiếu một nhóm, chọn ngẫu nhiên cũng không cứu được.
• Nêu rõ khung mẫu là gì và ai không có trong đó.

Giảm thiểu bỏ giữa chừng

• Ước tính tỷ lệ ngay từ khi tính cỡ mẫu.
• Ghi lại đặc điểm của người bỏ để so với người ở lại.
• Nếu hai nhóm khác nhau có hệ thống, đó là thông tin phải báo cáo.

Nêu rõ trong bài

• Ai được mời, ai đồng ý, ai hoàn thành — báo cả ba con số.
• Lý do loại trừ.
• Kết luận áp dụng cho nhóm nào, không nói chung.

Một điều đáng nhớ

Ghi lại đặc điểm của những người bỏ giữa chừng.

Nếu họ khác hệ thống với người ở lại, thì phân tích trên người ở lại đang trả lời một câu hỏi khác với câu hỏi bạn nghĩ mình đang hỏi — và không có cách nào phát hiện điều đó nếu bạn không thu thập dữ liệu về họ.

Câu hỏi thường gặp