Cách quảng cáo chất lượng trong các mẫu truyền thông xã hội
Những khác biệt này được thấy ở độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, tình trạng kinh tế xã hội, tình trạng sức khỏe và số lượng trẻ em.
Tỷ lệ phản hồi
Mức độ mà dữ liệu ở gần của một nghiên cứu bao gồm tất cả các thành viên trong một mẫu được gọi là tỷ lệ đáp ứng . Trong khi khái niệm này là rõ ràng trong một cuộc khảo sát có cấu trúc hoặc tập hợp các cuộc phỏng vấn, nó là mơ hồ hơn trong nghiên cứu truyền thông xã hội. Tuy nhiên, nó không kém quan trọng trong nghiên cứu truyền thông xã hội hơn là trong các loại nghiên cứu định tính khác . Tỷ lệ đáp ứng được tính bằng số người tham gia hoàn thành các cuộc điều tra — hoặc đồng ý được phỏng vấn — chia cho tổng số người tạo nên nỗ lực lấy mẫu ban đầu . Tổng số phải bao gồm những người không được liên lạc thành công hoặc từ chối tham gia vào nghiên cứu.
Vấn đề tổng quát
Bất kể dữ liệu được thu thập như thế nào, tầm quan trọng của tốc độ phản ứng cao không thể nhấn mạnh đủ.
Không thể thực tế tạo ra một quần thể lớn hơn khi tỷ lệ đáp ứng của một mẫu thấp. Độ lệch mẫu tăng khi tỷ lệ phản hồi giảm xuống. Trong các cuộc khảo sát dựa trên truyền thông, khi tỷ lệ hoàn vốn giảm xuống 20 hoặc 30 phần trăm của mẫu, nhóm người tham gia này không giống với tổng số mẫu được lấy mẫu.
Xu hướng tương tự của mọi người trả lại bản khảo sát qua thư hoặc đồng ý tham gia khảo sát qua điện thoại xảy ra với những người tham gia vào mạng truyền thông xã hội: đó là mối quan tâm đặc biệt về vấn đề (hoặc sản phẩm hoặc dịch vụ). được).
Cỡ mẫu
Các mẫu nhỏ hơn có lỗi lấy mẫu lớn hơn các mẫu lớn hơn. Hãy xem xét dữ liệu mẫu đó cung cấp ước tính các thuộc tính của tập hợp lớn hơn. Mỗi mẫu được lấy từ một khung lấy mẫu cung cấp một ước tính riêng biệt cho số lượng lớn hơn đó. Về mặt lý thuyết, có thể có một mẫu phản hồi riêng biệt trong mỗi mẫu được lấy cho mỗi câu hỏi được hỏi. Theo thời gian, với đủ mẫu được lấy từ khung lấy mẫu, mẫu thật sẽ hội tụ xung quanh mẫu thực (đúng) của dân số lớn hơn.
Lề lỗi
Lỗi lấy mẫu mô tả độ chính xác của một ước tính từ bất kỳ mẫu nào lấy từ số lượng lớn hơn. Lỗi lấy mẫu được thể hiện dưới dạng sai số liên quan đến mức độ tin cậy, đó là một thước đo thống kê . Trong một cuộc thăm dò ý kiến ưu tiên của Tổng thống, ví dụ, báo cáo có thể cho thấy rằng đương nhiệm được ủng hộ bởi 64% số cử tri. Biên độ lỗi sẽ cộng hoặc trừ 3 điểm với mức tin cậy 95%.
Nói cách khác, nếu cuộc thăm dò được tiến hành lại với 100 mẫu cử tri khác nhau, trong số 100 cử tri, 95 cử tri sẽ chỉ ra rằng đương nhiệm được ủng hộ từ 61% đến 67% cử tri. Đó là, 61% cử tri + 3% hoặc –3%.
Quyết định về kích thước mẫu
Lề lỗi liên quan đến lấy mẫu giảm xuống khi kích thước mẫu tăng lên, nhưng chỉ đến một điểm nhất định. Khi kích thước mẫu đạt 1000 đến 2000 người trả lời, biên độ của lỗi là đủ nhỏ để xem xét các mẫu lớn hơn (không phải là lựa chọn hiệu quả về chi phí ). Khi các nhóm con là một phần của dân số lớn hơn, kích thước mẫu lớn hơn có thể được biện minh vì lề lỗi sẽ khác nhau đối với mỗi nhóm phụ tùy thuộc vào số lượng người trong các nhóm con. Ví dụ, cho 1000 thành viên của mạng truyền thông xã hội và sai số bằng 1 đến 3 điểm phần trăm với khoảng tin cậy 95%, phân tích nhóm phụ của mạng truyền thông xã hội đó - nói, ở nhà các bà mẹ đánh số khoảng 100 - sẽ có tỷ lệ lỗi cao hơn khoảng từ 4 đến 10 điểm.
Đo lường mẫu đầy đủ
Các mẫu thường được đánh giá theo các quy trình lựa chọn được sử dụng thay vì kích thước hoặc thành phần tối ưu. Điều này là cơ bản vì trong hầu hết các trường hợp, không thể đo lường chính xác cách đại diện mẫu của dân số lớn hơn. Các quy trình thống kê được sử dụng bởi vì chúng cho phép các ước tính thuận tiện và cơ bản đáng tin cậy. Việc thiết lập khoảng tin cậy hợp lý và biên độ sai số ngay từ đầu cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào các biến số như tỷ lệ đáp ứng và các khung lấy mẫu thích hợp.