Ikke-sannsynlighetsutvalg

Det kan være vanskelig å utføre en stor spørreundersøkelse. Til tross for at du trenger resultater som representerer hele befolkningen, er det vanskelig å gi alle du vil høre fra, sjansen til å utføre spørreundersøkelsen.

En praktisk løsning er å bruke ikke-sannsynlighetsutvalg, noe SurveyMonkey kan en del om. Med mer enn en halv million personer som når som helst kan utføre spørreundersøkelser via Audience-panelet vårt, har SurveyMonkey det største ikke-sannsynlighetsutvalget i USA.

Ikke-sannsynlighetsutvalg velger en gruppe respondenter fra en større befolkning med kunnskap om at noen medlemmer av befolkningen har null sjanse til å utføre spørreundersøkelsen. Dette tillates ikke i sannsynlighetsutvalg, som krever at alle i befolkningen har en sjanse til å bli valgt som er over null .

Uansett om du bruker et panel som SurveyMonkey Audience eller en annen type utforming for ikke-sannsynlighetsutvalg, kommer måten du velger respondenter på, alltid til å bevisst utelate noen medlemmer av befolkningen.

Noen ganger er disse eksklusjonene åpenbar, som når folk kan velge hvorvidt de vil svare deg. Du kan for eksempel be kundene dine oppgi e-postadressen sin, slik at de kan delta i spørreundersøkelsen din for kundetilbakemelding. Noen kommer antageligvis til å takke nei, noe som betyr at de har ingen sjanse til å bli valgt til utvalget ditt for spørreundersøkelsen.

Andre ganger er disse eksklusjonene mer diskré. La oss si at du har tenkt å gi den spørreundersøkelse til de første 100 personene som kommer til butikken din en dag. Dette kan se ut som utforming med tilfeldig utvalg, men tenk på dette: Det er antageligvis en forskjell på hvilke personer som kan komme til butikken din om morgenen kontra de som må komme senere.

Hvis butikken din åpner 09:00, er det mindre sannsynlig at de første kundene den dagen er ansatt enn de som kommer klokken 19:00 eller 20:00. Siden noen deler av befolkningen ikke har mulighet til å være blant de første 100 kundene den dagen, kan resultatene dine har skjevhet – så du bruker faktisk ikke-sannsynlighetsutvalg her.

Her er noen av utformingene for ikke-sannsynlighetsutvalg som brukes ofte, selv om de ikke er godt egnet for alle spørreundersøkelser:

Sannsynlighetsutvalg foretrekkes av statistikere, men for personer som utfører spørreundersøkelser i den ekte verden er ikke-sannsynlighetsutvalg mer praktisk. Hvis det gjøres godt, kan ikke-sannsynlighetsutvalg gi deg samme (eller bedre) data av høy kvalitet som du kan forvente fra ekte sannsynlighetsutvalg.

De fleste spørreundersøkelser er målrettet mot en veldig spesifikk målgruppe og trenger ikke å sikre samme mangfold og representasjon som kommer av sannsynlighetsutvalg. Hvis du utfører markedsundersøkelser med mødre til små barn, trenger du ikke et sannsynlighetsutvalg som inkluderer menn, folk uten barn eller folk med voksne barn.

Selv når et ikke-sannsynlighetsutvalg ikke perfekt overlapper målgruppen du er interessert i, finnes det fremdeles mange fordeler med å bruke det.

Å få svar fra ikke-sannsynlighetsutvalg er vanligvis raskere og billigere enn å få det fra sannsynlighetsutvalg fordi utvalgte personer er mer motiverte til å svare enn personer som kontaktes vilkårlig. Folk som for eksempel velges fra en e-postliste, er mer lojale ovenfor en bedrift enn folk som velges utenfra den.

Den største utfordringen med ikke-sannsynlighetsutvalg er å gjenskape samme type resultater uten skjevhet som sannsynlighetsutvalg gir deg.

Vær alltid nøye med at måten du rekrutterer respondenter på, ikke forvrenger dataene dine. Noen nettbaserte paneler betaler respondentene sine, noe som kan føre til skjevhet fra «profesjonelle» respondenter som bare svarer for å få penger og ikke gir nøyaktig informasjon.

Når du utfører en spørreundersøkelse med ikke-sannsynlighetsutvalg, må du sørge for at du tenker gjennom potensielle kilder for skjevhet. Det er ikke alltid enkelt å forutsi hva som fører til skjevhet i resultatene dine, men det er viktig å starte med en allsidig gruppe respondenter med karakteristikker som matcher målgruppen du er interessert i. Dette gir deg ikke bare data som er like nøyaktige som sannsynlighetsutvalg, men koster mye mindre og tar mye mindre tid.