Si të Promovoni Cilësinë në Mostrat e Mediave Sociale
Këto dallime janë parë në moshën, gjininë, statusin martesor, gjendjen socio-ekonomike, gjendjen shëndetësore dhe numrin e fëmijëve.
Shkalla e përgjigjeve
Shkalla në të cilën të dhënat në fund të një studimi përfshijnë të gjithë anëtarët në një mostër, referohet si përqindja e përgjigjes . Ndërsa ky koncept është i qartë në një sondazh të strukturuar ose në një sërë intervistash, është më e paqartë në hulumtimin e mediave sociale. Megjithatë, nuk është më pak e rëndësishme në hulumtimin e mediave sociale sesa në llojet e tjera të hulumtimeve cilësore . Shkalla e përgjigjes llogaritet nga numri i pjesëmarrësve që plotësojnë sondazhet - ose pranojnë të intervistohen - të ndarë nga numri i përgjithshëm i njerëzve që bëjnë përpjekjet origjinale të mostrimit . Numri i përgjithshëm duhet të përfshijë njerëz që nuk janë kontaktuar me sukses ose që refuzuan të marrin pjesë në hulumtim.
Çështja e përgjithësimit
Pa marrë parasysh se si mblidhen të dhënat, rëndësia e shkallës së lartë të reagimit nuk mund të theksohet mjaftueshëm.
Nuk është e mundur të gjenerojmë realisht një popullsi më të madhe kur shkalla e përgjigjes së një mostre është e ulët. Përparësia e mostrës rritet si përqindje e përgjigjes. Në sondazhet e bazuara në media, kur normat e kthimit bien në 20 ose 30 përqind të mostrës, ky grup pjesëmarrës ka pak ngjashmëri me popullatën e përgjithshme të kampionuar.
Tendenca e njëjtë për njerëzit që të kthejnë një sondazh në postë ose të bien dakord të marrin pjesë në një anketë telefonike ndodh me njerëzit që angazhohen në rrjetet e mediave sociale: pra, një interes i veçantë në lëndën (ose produktin ose shërbimin, sipas rastit jetë).
Madhësia e mostrës
Mostrat e vogla kanë gabim më të madh të kampionimit sesa mostrat më të mëdha. Konsideroni që të dhënat e mostrës japin një vlerësim të atributeve të popullsisë më të madhe. Çdo mostër e nxjerrë nga një kornizë e mostrimit siguron një vlerësim të veçantë të asaj popullsie më të madhe. Teorikisht, mund të ketë një model të veçantë të përgjigjeve në secilën mostër të marrë për secilën pyetje të kërkuar. Me kalimin e kohës, me mostra të mjaftueshme të nxjerra nga kuadri i marrjes së mostrave, modeli i vërtetë do të konvergojë rreth modelit aktual (të vërtetë) të popullsisë më të madhe.
Margjina e gabimit
Gabimi i mostrimit përshkruan saktësinë e një vlerësimi nga ndonjë prej mostrave të marra nga popullata më e madhe. Gabimi i mostrimit shprehet në kuptimin e një kufiri gabimi që lidhet me një nivel besimi, që është një masë statistikore . Në një anketim të preferencës presidenciale, për shembull, raporti mund të tregojë se posti i tanishëm favorizohet nga 64% e votuesve. Marzhi i gabimit do të ishte plus-ose-minus 3 pikë me një nivel 95% të besueshmërisë.
Me fjalë të tjera, nëse sondazhi u krye përsëri me 100 mostra të ndryshme të zgjedhësve, nga 100 votuesit, 95 votues do të tregonin se mbajtësi në detyrë është favorizuar nga 61% në 67% të votuesve. Kjo është, 61% e votuesve + 3% ose -3%.
Vendimet rreth madhësisë së mostrës
Margjina e gabimit të lidhur me marrjen e mostrave shkon poshtë, ndërsa madhësia e mostrës shkon lart, por vetëm në një pikë të caktuar. Kur madhësia e mostrës arrin 1000-2000 të anketuar, kufiri i gabimit është mjaft i vogël në mënyrë që të merren në konsideratë mostrat e mëdha (jo një zgjedhje me kosto efektive ). Kur nëngrupet janë pjesë e popullsisë më të madhe, madhësia më e madhe e mostrës mund të justifikohet, sepse kufiri i gabimit do të ndryshojë për secilin nëngrup në varësi të numrit të njerëzve në nëngrupet. Për shembull, duke pasur parasysh 1000 anëtarë të një rrjeti social media dhe një diferencë gabimi që është diku midis 1 dhe 3 pikë përqindjeje me një interval besueshmërie prej 95%, analiza e një nëngrupi të atij rrjeti të mediave sociale - thonë, qëndrojnë në shtëpi - moms numëron rreth 100-do të ketë një diferencë më të lartë gabimi prej rreth 4 deri në 10 pikë.
Vlerësimi i mjaftueshmërisë së mostrës
Mostrat zakonisht vlerësohen sipas procedurave të përzgjedhjes të përdorura në vend të madhësisë ose përbërjes përfundimtare. Kjo është thelbësore sepse-në shumicën e situatave-është e pamundur të matësh saktësisht se sa reprezentative është një mostër e popullatës më të madhe. Procedurat statistikore përdoren sepse ato lejojnë vlerësime të përshtatshme dhe në thelb të besueshme. Vendosja e intervalit të arsyeshëm të besueshmërisë dhe margjina e gabimit në fillim u mundëson hulumtuesve të përqëndrohen në variabla të tilla si shkalla e përgjigjes dhe kornizat adekuate të mostrave.