Әлеуметтік медиа үлгілеріндегі сапаны қалай көтеруге болады
Бұл айырмашылықтар жасы, жынысы, отбасылық жағдайы, әлеуметтік-экономикалық жағдайы, денсаулық жағдайы және балалардың саны бойынша көрініс тапты.
Жауап беру жылдамдығы
Зерттеу аяқталғаннан кейінгі деректердің үлгілердегі барлық мүшелері жауап беру жылдамдығы деп аталады. Бұл тұжырымдама құрылымдық сауалнамада немесе сұхбаттар жиынтығында айқын болғанымен, әлеуметтік медиа-зерттеулерде бір мәнді емес. Дегенмен, әлеуметтік медиадағы зерттеулер сапалы зерттеулердің басқа түрлеріне қарағанда кем емес. Жауап беру жылдамдығы сауалнаманы аяқтаған қатысушылар санымен анықталады немесе сұхбаттасуға келіседі - түпнұсқалық іріктеу жұмыстарын жасайтын адамдардың жалпы санына бөлінеді. Жалпы санында байланысқа түспеген немесе зерттеуге қатысудан бас тартқан адамдар болуы керек.
Жалпыға ортақ шығару
Деректер қалай жиналғанына қарамастан , жоғары деңгейдегі жауаптың маңыздылығын жеткіліксіз атап өтуге болмайды.
Үлгідегі жауап беру жылдамдығы төмен болғанда, шынымен үлкен тұрғындарды қалыптастыру мүмкін емес. Жауап беру жылдамдығы төмендеген кезде үлгілік қиғаштық артады. БАҚ-на негізделген сауалнамаларда, қайтару мөлшерлемелері үлгінің 20 немесе 30 пайызын құраған кезде, бұл топ қатысушылардың жалпы тобы іріктелген халыққа аз ұқсас.
Адамдарды пошта арқылы сауалдаманы қайтаруға немесе телефон сауалнамасына қатысуға келісетін адамдардың осындай үрдісі әлеуметтік медиа желілерімен айналысатын адамдармен кездеседі, яғни тақырыпқа байланысты (немесе өнім немесе қызметке қатысты ерекше қызығушылық) болуы).
Үлгі өлшемі
Үлкенірек үлгілерде үлкен үлгілерге қарағанда үлкен іріктеу қателігі бар. Үлгі деректер үлкенірек халықтың атрибуттарын бағалауды қамтамасыз ететінін қарастырыңыз. Әрбір іріктеме іріктеу шеңберінен алынған, осы үлкенірек халықтың жеке бағасын береді. Теориялық тұрғыдан алғанда, әрбір сұраққа жауап берілген әрбір үлгідегі жеке жауаптар болуы мүмкін. Уақыт өте келе, іріктеу шеңберінен алынған үлгілер жеткілікті болғанда, шынайы үлгі үлкен халықтың нақты (шын) үлгісіне жақындайды.
Қате маржасы
Үлгілеу қателігі үлкен популяциядан алынатын үлгілердің кез келгенінен бағалаудың дәлдігін сипаттайды. Іріктеу қателігі статистикалық шара болып табылатын сенімділік деңгейімен байланысты қатенің маржасы бойынша көрінеді. Мысалы, Президенттің таңдауы бойынша сайлаушылардың 64% дауыс беруі мүмкін. Қатенің қатары плюс-немесе-минус 3 балл болады, бұл 95% сенімділік деңгейімен.
Басқаша айтқанда, 100-ге жуық сайлаушылардың 100-ден астам сайлаушылары бар сауалнама қайтадан өткізілген жағдайда, 95 сайлаушының 61% -ы сайлаушылардың 61% -ына қолайлы екендігін көрсетеді. Яғни, сайлаушылардың 61% -ы + 3% немесе -3%.
Үлгі өлшемі туралы шешімдер
Таңдау үлгiсiмен байланысты қателiк шегi төмендейдi, үлгiнiң өлшемi өсе түседi, бiрақ тек белгілі бір нүктеге дейiн. Үлгі өлшемі 1000-нан 2000-ға дейін респонденттерге жеткенде қателіктер қатары үлкенірек үлгілерді ( шығынды тиімді таңдау емес ) жасау үшін жеткілікті аз. Ішкі топтар үлкен популяцияның бөлігі болған кезде, үлкенірек іріктеу өлшемдері ақталуы мүмкін, себебі қатенің шегі әр кіші топ үшін әр түрлі ішкі топтардағы адамдар санына байланысты өзгереді. Мысалы, әлеуметтік медиа желісінің 1000 мүшелері мен қателіктер қатары 1% -дан 3 пайыздық нүктеге дейін 95% сенімді интервалмен, сол әлеуметтік медиа желісінің ішкі тобын талдау, айталық, 100-ге жуық сандардағы аналар 4-тен 10-ға дейінгі қателіктер деңгейін жоғарылатады.
Үлгі жеткіліктілігін бағалау
Үлгілер әдетте түпкілікті мөлшерден немесе композициядан емес, пайдаланылатын іріктеу рәсімдеріне сәйкес бағаланады. Бұл өте маңызды болып табылады, өйткені көптеген жағдайларда - өкілдіктің үлгілері неғұрлым үлкен халықтың өкілі ретінде дәл өлшеу мүмкін емес. Статистикалық рәсімдер пайдаланылады, өйткені олар ыңғайлы және негізді сенімді бағалауға мүмкіндік береді. Ақылға қонымды сенімділік интервалы мен қателердің пайда болуының басында зерттеушілерге жауап беру жылдамдығы және тиісті іріктеу шеңберлері сияқты айнымалыларға назар аударуға мүмкіндік береді.