التحيز في الاستطلاعات يشير إلى الانحرافات النظامية عن المعايير السكانية الصحيحة والتي تحدث باستمرار في نفس الاتجاه (Li, Higgins & Deeks, 2019). يمكن أن يؤثر هذا التحيز على دقة وموثوقية نتائج الاستطلاعات، مما يؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة أو مضللة.
أنواع التحيز:
تحيز العينة: يحدث عندما لا تكون العينة المأخوذة من المشاركين ممثلة للسكان ككل. على سبيل المثال، إذا قمت بإجراء الاستطلاع فقط على أشخاص في مدينة معينة، فإن نتائجي لن تكون قابلة للتعميم على الأشخاص في المدن الأخرى (Ketokivi, 2019).
تحيز عدم الاستجابة: يحدث عندما لا يشارك بعض الأشخاص الذين تم اختيارهم في الاستطلاع. قد يكون ذلك لأسباب مثل الانشغال، عدم الاهتمام بالموضوع، أو عدم القدرة على فهم الأسئلة.
تحيز الاستجابة: يحدث عندما يجيب المشاركون على الأسئلة بطريقة غير صادقة أو غير دقيقة. قد يحدث ذلك لأسباب متنوعة، مثل الرغبة في إرضاء المحاور، محاولة الظهور بطريقة معينة، أو ببساطة عدم فهم السؤال.
التحيز في بحثي:
في بحثي، سأستخدم بيانات كمية ونوعية مختلطة لتحليل مشكلة تلوث البناء. سأستخدم المقابلات الهاتفية، مكالمات الفيديو، والاستبيانات عبر الإنترنت المرسلة عبر Google Forms خلال عملية جمع البيانات. هناك عدة طرق لتقليل التحيز خلال هذه العملية، مثل:
استخدام بروتوكول مقابلة موحد: يعني استخدام نفس الأسئلة والإجراءات لجميع المقابلات، بغض النظر عن المشارك. يساعد ذلك في ضمان معاملة جميع المشاركين بالتساوي وعدم تأثير تحيز المحاور الشخصي على إجاباتهم (Simundic, 2013).
استخدام عينة عشوائية من المشاركين: يعني اختيار المشاركين بشكل عشوائي من السكان. يساعد ذلك في ضمان أن تكون العينة ممثلة للسكان ككل وأن نتائج الدراسة لا تتأثر بأي مجموعة أو فئة معينة (Quantitative, Qualitative, and Mixed Research, 2020).
استخدام طرق متعددة لجمع البيانات: يعني استخدام مجموعة من المقابلات الهاتفية أو عبر الفيديو، والاستبيانات عبر الإنترنت، وطرق أخرى لجمع البيانات. يساعد ذلك في تقليل خطر التحيز من خلال ضمان جمع البيانات من مصادر متنوعة.
الوعي بإمكانية التحيز: يعني الوعي بالتحيزات الشخصية وكيف يمكن أن تؤثر على الدراسة. كما يعني أن تكون مفتوحًا لتلقي التعليقات من الآخرين وأن تكون مستعدًا لتغيير تصميم البحث إذا لزم الأمر (Nie, Tian, Taylor & Zou, 2018).
الخلاصة:
أثناء عملية أخذ العينات، قد يحدث التحيز أحيانًا في جمع البيانات. يحدث هذا التحيز غالبًا بسبب الأخطاء النظامية في إجراءات المسح. لذلك يمكن ملاحظة ذلك في عملية التخطيط لأخذ العينات (Li, Higgins & Deeks, 2019). على سبيل المثال، في بحثي، قد يحدث التحيز إذا تم استهداف مجموعة معينة للإجابة على الأسئلة، وهذه المجموعة معروفة للباحث. ستتجه إجاباتها لإثبات سؤال البحث ونتائجه.
References
Ketokivi, M. (2019). Avoiding bias and fallacy in survey research: A behavioral multilevel approach. Journal of Operations Management, 65(4), 380-402.
Li, T., Higgins, J. P., & Deeks, J. J. (2019). Collecting data. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions, 109-141.
Simundic, A. M. (2013). Bias in research. Biochemia medica, 23(1), 12-15.
Nie, X., Tian, X., Taylor, J., & Zou, J. (2018, March). Why adaptively collected data have negative bias and how to correct for it. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (pp. 1261-1269). PMLR.
Quantitative, Qualitative and Mixed Research (2020). Retrieved from https://www.sagepub.com/sites/default/files/upm-binaries/38123_Chapter2.pdf