Como promover a qualidade em amostras de mídia social
Essas diferenças foram observadas em idade, sexo, estado civil, status socioeconômico, estado de saúde e número de filhos.
Taxa de resposta
A medida em que os dados no final de um estudo incluem todos os membros de uma amostra é chamada de taxa de resposta . Embora esse conceito seja claro em uma pesquisa estruturada ou em um conjunto de entrevistas, é mais ambíguo na pesquisa em mídias sociais. No entanto, não é menos importante na pesquisa em mídia social do que em outros tipos de pesquisa qualitativa . A taxa de resposta é calculada pelo número de participantes que concluem pesquisas - ou concordam em ser entrevistados - dividido pelo número total de pessoas que compõem o esforço de amostragem original . O número total deve incluir pessoas que não foram contatadas com sucesso ou que se recusaram a participar da pesquisa.
O problema de generalização
Independentemente de como os dados são coletados, a importância de uma alta taxa de resposta não pode ser enfatizada o suficiente.
Não é possível gerar realisticamente uma população maior quando a taxa de resposta de uma amostra é baixa. O viés de amostra aumenta à medida que a taxa de resposta cai. Em pesquisas baseadas em mídia, quando as taxas de retorno caem para 20 ou 30% da amostra, esse grupo de participantes tem pouca semelhança com a população total da amostra.
A mesma tendência das pessoas de retornar uma pesquisa por correio ou concordar em participar de uma pesquisa por telefone ocorre com pessoas que se envolvem em redes de mídia social: isto é, um interesse particular no assunto (ou produto ou serviço, conforme o caso). estar).
Tamanho da amostra
Amostras menores têm maior erro de amostragem do que amostras maiores. Considere que os dados da amostra fornecem uma estimativa dos atributos da população maior. Cada amostra retirada de um quadro de amostragem fornece uma estimativa separada daquela população maior. Teoricamente, poderia haver um padrão separado de respostas em cada amostra tirada para cada pergunta feita. Com o tempo, com amostras suficientes extraídas do quadro de amostragem, o padrão verdadeiro convergiria em torno do padrão real (verdadeiro) da população maior.
Margem de erro
Erro de amostragem descreve a precisão de uma estimativa de qualquer uma das amostras retiradas da população maior. O erro de amostragem é expresso em termos de uma margem de erro associada a um nível de confiança, que é uma medida estatística . Em uma pesquisa presidencial, por exemplo, o relatório pode mostrar que o candidato é favorecido por 64% dos eleitores. A margem de erro seria de mais ou menos 3 pontos com um nível de confiança de 95%.
Em outras palavras, se a pesquisa fosse conduzida novamente com 100 amostras diferentes de eleitores, dos 100 eleitores, 95 eleitores indicariam que o candidato é favorecido por 61% a 67% dos eleitores. Ou seja, 61% dos eleitores + 3% ou –3%.
Decisões sobre o tamanho da amostra
A margem de erro associada à amostragem diminui à medida que o tamanho da amostra aumenta, mas apenas até certo ponto. Quando o tamanho da amostra alcança de 1.000 a 2.000 respondentes, a margem de erro é suficientemente pequena para considerar amostras maiores (não uma escolha custo-efetiva ). Quando os subgrupos fazem parte da população maior, tamanhos maiores de amostra podem ser justificados, pois a margem de erro varia de acordo com o subgrupo, dependendo do número de pessoas nos subgrupos. Por exemplo, dados 1000 membros de uma rede social e uma margem de erro que equivale a algo entre 1 a 3 pontos percentuais com um intervalo de confiança de 95%, análise de um subgrupo dessa rede de mídia social - digamos, ficar em casa- mães com cerca de 100 - teriam uma margem de erro maior de cerca de 4 a 10 pontos.
Medindo a Suficiência da Amostra
As amostras são tipicamente avaliadas de acordo com os procedimentos de seleção utilizados, em vez do tamanho ou composição final. Isso é fundamental porque - na maioria das situações - é impossível medir com precisão a representatividade de uma amostra da população maior. Os procedimentos estatísticos são usados porque permitem estimativas convenientes e fundamentalmente confiáveis. O estabelecimento de um intervalo de confiança razoável e margem de erro no início permite que os pesquisadores se concentrem em variáveis como taxa de resposta e quadros de amostragem adequados.