Ошибки репрезентативности возможно только при

Ошибка
репрезентативности –
это отклонение значения показателя
обследований совокупности от его
величины по исходной совокупности.
Такие ошибки характерны только для не
сплошного наблюдения. Возникают потому,
что отобранная и обследованная
совокупность недостаточно точно
воспроизводит (репрезентирует) всю
исходную совокупность в целом. Также
бывают случайными и систематическими.

Систематическими
называются ошибки репрезентативности,
которые возникают из-за нарушения
научного принципа отбора единиц в
выборочную совокупность. Они возникают
в тех случаях, когда в результате
неправильной организации отбора в
выборочную совокупность попали
преимущественно наилучшие или наихудшие
в отношении того или иного признака
единицы.

Случайные
ошибки репрезентативности –
это неточности, которые возникают из-за
того, что выборочная совокупность не
совсем правильно воспроизводит структуру
генеральной совокупности.

Ошибки
репрезентативности свойственны только
выборочному наблюдению. Они не могут
быть полностью устранены, но они могут
быть доведены до незначительных размеров.
Так как случайная ошибка выборки
возникает в результате случайных
различий между единицами выборочной и
генеральной совокупности, то при
достаточно большом объеме выборки она
будет сколь угодно мала. Предельные
теоремы теории вероятностей позволяют
определять размер случайных ошибок
выборки. Различают среднюю (стандартную)
ошибку выборки и предельную ошибку
выборки. Под средней ошибкой выборки
понимают такое расхождение между средней
выборочной и средней генеральной
совокупностями ,
которое не превышает.

Измерения
рассматриваются с двух точек
зрения: количественной,
выражающей числовое значение измеренной
физической величины и качественной,
характеризующей точность измерения.
Результаты измерений не являются точным
значением измеряемой величины, а
несколько отличаются (отклоняются) от
него. Отклонение измеренной величины
ℓ от ее истинного (точного) значения Х
называется истинной
ошибкой
или погрешностью измерения и обозначается
D. Ошибки всегда имеют величину и знак
плюс или минус. Величина ошибки показывает
на сколько измеренное значение отклонилось
от истинного; знак — в какую сторону
произошло отклонение. Ошибки характеризуют
точность измерения, т.е. степень близости
измеренной величины к ее истинному
значению. Чем меньше ошибка, тем точнее
измерение. На результат измерения
оказывают влияние многие факторы и
каждый из них порождает свою часть общей
ошибки. Ошибки, происходящие от отдельных
факторов, называют элементарными. Х
— ℓ = D или ℓ — Х = D (1) Ошибка (погрешность
) результата измерения является
алгебраической суммой элементарных
ошибок: [D] = D₁ +
D₂ +
D₃ +
… + D_n (2)
Квадратные скобки означают знак суммы
( ввел Гаусс). Ошибки различают по двум
признакам: по источнику возникновения
(происхождения) и по характеру действия. По
источнику возникновения ошибки
подразделяют на приборные (инструментальные),
методические, личные и внешние. Приборные или
инструментальные ошибки обусловлены
неточным изготовлением и сборкой
отдельных деталей и узлов приборов,
неточной установкой их во время измерений
и др. причинами. Методические ошибки
возникают из-за несоблюдения методики
измерений. Личные ошибки связаны
с особенностями органов зрения человека
выполняющего измерения (наведение
зрительной трубы на удаленный предмет,
оценку доли наименьшего деления шкалы
«на глаз»каждый человек делает по-
разному). Внешние ошибки возникают
из-за воздействия внешней среды в которой
производятся измерения: температура,
давление и влажность воздуха; неравномерное
нагревание солнцем отдельных частей
приборов; степень освещенности; ветер,
турбулентность воздуха и др. По
характеру действия ошибки разделяют
на систематические и случайные.
Кроме того, результаты измерений могут
содержать грубые
ошибки. Грубыми
считают ошибки, превосходящие по
абсолютной величине некоторый
установленный предел. Они появляются
главным образом в результате промахов
и просчетов из-за невнимательности или
недостаточной квалификации (опытности)
исполнителя. Их выявляют путем повторных
(контрольных) измерений. Измерения,
содержащие грубые ошибки, не берут в
дальнейшую обработку, бракуют и заменяют
новыми. С целью выявления грубых ошибок
все геодезические измерения выполняют
с контролем, не менее двух раз: углы
измеряют при двух положениях теодолита;
длины линий — в прямом и обратном
направлениях; превышения — по двум
сторонам рейки и в прямом и обратном
ходах. Систематическими называют
ошибки, которые по знаку или величине
однообразно повторяются в многократных
измерениях какой-либо величины. Для их
выявления считают число положительных
и отрицательных ошибок и их сумму. При
отсутствии систематической части общей
ошибки число ошибок с разными знаками
примерно одинаковое и суммы их также
примерно равны между собой. Они возникают
из-за приборных, методических, личных
и внешних факторов. Например, несоответствие
фактической длины мерного прибора
указанному на нем. Систематические
ошибки различают по характеру проявления.
Они могут быть: а) переменные, прогрессивного
типа; б) односторонне действующие; в)
периодические; г) постоянные; д) смешанные.
Систематические ошибки прогрессивно
типа в процессе измерений возрастают
или убывают. Такого рода ошибки возникают,
например , при измерении линий стальной
лентой, длина которой больше или меньше
номинальной. Если ряд ошибок с переменными
абсолютными значениями искажен в одном
и том же направлении, то такой ряд ошибок
называется систематическим и
односторонним по знаку. Систематические
ошибки периодического характера
соответственно изменяют знак и величину.
Подобные ошибки возникают, например,
при измерении углов теодолитом, в котором
имеется эксцентриситет алидады. Если
при многократных измерениях ошибки
остаются неизменными как по абсолютному
значению, так и по знаку, то такие ошибки
называютсяпостоянными.
Так при многократном измерении угла
теодолитом имеет место одна и та же
ошибка за центрировку. При измерении
линий больше длины мерной ленты возникает
постоянная ошибка одинаковая на каждом
уложении ленты. Постоянная ошибка
является частным выражением систематической
ошибки.Знание причин возникновения
систематических ошибок позволяет
заранее принять меры по исключению их
из результатов измерений или уменьшению.
Систематические ошибки характерны тем,
что поддаются учету. Они могут быть
исключены или сведены к минимуму путем
тщательной проверки измерительных
приборов, изменением методики измерений,
предупреждением влияния внешних
факторов. Но несмотря на это общая ошибка
всегда содержит остаточную часть
систематической ошибки, хотя она и мала
по сравнению со случайной ошибкой. В
ряду измерений всегда имеется остаточная
часть ошибки. Случайными называют
ошибки, размер и влияние которых на
результат измерения неизвестны, величину
и знак их заранее определить нельзя.
Случайная величина – это переменная
величина, конкретное значение которой
зависит от случая, она может быть, а
может и не быть. Случайными ошибки
называют потому, что в ряду измерений
каждая последующая ошибка по абсолютной
величине может быть больше или меньше
предыдущей, иметь знак плюс или минус
и по предыдущим членам такого ряда
нельзя установить, какой именно будет
следующий за ним член ряда. Тем не менее,
случайные ошибки подчинены статистическим
закономерностям, называемых свойствами.
Чем больше число измерений войдет в ряд
их, тем резче выявится статистическая
закономерность. Знание свойств дает
возможность получить наиболее надежный
результат из ряда (нескольких) измерений,
а также оценить его точность.

33.
По данным распределения начертить
вариационную кривую. Предположим, нами
просчитано число зацепок на левом заднем
крыле у 100 экземпляров рабочих пчел
данного улья. Получены такие цифры: 21,
20, 18, 19, 24, 22 и так далее. Можно подсчитать,
сколько же раз попались пчелы с числом
зацепок 18, сколько с 19 зацепками и т. д.
Сделав это для всех 100 пчел.

Число
зацепок в крыле-18 19 20 21 22 23 24 25

Число
пчел с данным числом зацепок- 2 5 10 22 24
17 12 8

Число
зацепок в крыле-18 19 20 21 22 23 24 25, а число
пчел с данным числом зацепок- 2 5 10 22 24
17 12 8. Видно, что пчел с 18 зацепками была
две, с 19 — пять и т. д. Вариационный ряд
можно изобразить графически. На
горизонтальной оси помечено число
зацепок, а над соответственным числом
зацепок в виде вертикальной черты
изображено приходящееся сюда число
случаев. Если соединить вершины
вертикальных линий друг с другом, то
получится ломаная линия, которая носит
название вариационной кривой (см. рис.
2).

Рис.
2. Вариационная кривая числа зацепок на
заднем крыле рабочих пчел.

Первой
и основной характеристикой вариационного
ряда является среднее арифметическое.
Чтобы его получить, надо сложить все
100 чисел, характеризующих зацепки крыльев
вышеприведенной семьи пчел — +21 +20 +18 и
т. д., и сумму разделить на 100. Если наш
материал уже классифицирован в
вариационный ряд, для быстроты можно
заменить сложение умножением каждой
цифры, показывающей число случаев, на
стояющую над ней величину. Все эти
произведения надо просуммировать и
разделить на 100.

Среднее
арифметическое условно принято обозначать
буквой М.

В
нашем примере вычисление дает следующее:

М
= (2,18 + 5,19 + 10,20 + 22,21 + 24,22 + 17,23 + 12,24 +
8,25)/100=22,00

Кроме
вопроса о среднем арифметическом ряде,
его типе, ибо свойство М таково, что оно
является центром, вокруг которого налево
и направо распределяется одинаковое
количество отдельных случаев (При
так называемом «нормальном» распределении ),
может возникнуть вопрос, насколько
сильно рассеиваются вокруг типа отдельные
случаи. Раньше для учета этого явления
пользовались указанием размеров самого
мелкого и самого крупного экземпляра
вариационного ряда. В нашем примере
указали бы границы 18—25.

Теперь
же по ряду соображений принято пользоваться
так называемым стандартным отклонением
и коэффициентом изменчивости или
вариации.

Получаются
эти величины так. Возьмем в нашем примере
пчел с 18 зацепками. Каждая отклоняется
от М на 4 зацепки. Квадрат четырех 16. Так
как таких пчел две, то для них имеем
16х2=32.

Хотя
отклонение было с отрицательным знаком,
но вследствие возведения в квадрат
отрицательные знаки уничтожаются. Для
пчел с 19 зацепками имеем 3х3х5 = 45. Суммируя
все таким образом найденные произведения,
деля сумму на число всех случаев — 100,
получаем среднее квадратическое
уклонение, а извлекши из него квадратный
корень, получаем стандартное отклонение
(стандарт по-английски — тип), обозначаемое
греческой буквой σ (сигма). Для нашего
примера имеем:

σ
= ± √ (16,2 + 9,5 + 4,10 + 1,22 + 1,17 + 4,12 + 9,8)/100 = ±
√2,76 = ± 1,661 зацепок.

Сигма
— величина именованная и выражается в
тех же единицах как изучаемый признак.
Геометрический смысл сигмы таков. Если
взять много материала (например 1000 пчел)
и по вышеизложенному начертить
вариационную кривую, то она будет весьма
плавно подниматься и перегибаться над
М. Если отложить налево и направо от М
по отсеку, равному сигме, то место
перехода каждой ветви кривой из вогнутой
в выпуклую будет как раз приходиться
над наружными точками сигм (см. рис. 3).

Рис.
3. Схема, поясняющая положение перелома
ветвей нормальной кривой над точками,
лежащими на расстоянии одной сигмы от
среднего арифметического.

Ясно,
что чем больше сигма, тем дальше будут
эти точки находиться от М, тем уплощеннее
будет кривая, тем больше будет рассеянность
отдельных особей вокруг типа.

Для
возможности сравнивать изменчивость
признаков, выражаемых разными единицами
измерений и дающих ряды с различной
величиной М, придумали характеристику
отвлеченную. Ее находят, выражая сигму
ряда в процентах среднего арифметического
данного ряда по формуле

С%
= (σ•100)/М = (1,661•100)/22 = 7,54%.

Это
— коэффициент вариации или коэффициент
изменчивости.

Так
вычисляют средние арифметические и
стандартные отклонения для признаков
счетных (число зацепок, число яйцевых
трубочек и т. д.). Несколько иначе
поступают, когда приходится иметь дело
с признаками, получаемыми путем измерений,
взвешиваний и т. д. При этом признаки
особей пчел или целых семей выражаются
не целыми числами, а числами с дробями
(например 25,1 кг меда с семьи и т. д.). В
этом случае при составлении вариационного
ряда: и вариационной кривой составляют
шкалу классов и разносят по классам
измерения особей или семей. Возьмем в
качестве примера определения, времени
остановки движения 15 особей пчел,
помещенных в атмосферу паров серного
эфира. Цифры в минутах и долях минуты
таковы: 6,25; 8,5; 5,0; 8,0; 6,25; 6,5; 3,5;, 6,5; 4,25; 4,4;
4,8; 7,8; 5,25; 5,75 и 6,7. Сперва надо наметить
пределы вариации: 3,5 до 8,5 минут.
Предположим, что мы хотим создать классы
величиной в 2 минуты. Toгда шкала классов
будет такова: 3—5—7—9. Всего у нас будет
три класса. Для того чтобы на границу
класса не попал ни один случай, припишем
к каждой границе 0,01. Границы будут
обозначаться; 3,01—5,01—7,01—9,01, а весь
вариационный ряд после распределения
показателей всех 15 пчел будет таков:

Вычисление
среднего арифметического и стандартного
отклонения можно вести как для вариационных
рядов счетных признаков (см. выше пример
с зацепками), только надо принимать, что
частоты — число пчел в классе — относятся
как бы к середине класса, например пять
пчел в первом классе падают на 4,01 минуты,
7 —на 6,01.

В
биометрических сочинениях приведенная
нами характеристика типа — среднее
арифметическое — и характеристики
разбросанности отклонений вокруг типа
— стандартное отклонение и коэфициент
вариации, сопровождаются так называемыми
средними и вероятными ошибками. Значение
этих ошибок в биометрии необычайно
велико. Дело в том, что когда мы определяем
среднее число зацепок у ста пчел одной
семьи, нас не интересуют именно эти 100
пчел, а интересует среднее число зацепок
на крыльях всех пчел этой семьи, из
которой в качестве пробной группы взято
100 штук. Оказывается, что о действительной
средней величине нашего признака можно
сделать заключение на основе пробы,
причем характеристики, носящие название
средних и вероятных ошибок, дают нам
возможность сделать это заключение с
такой точностью и уверенностью, с какой
мы это пожелаем. Здесь не место выводить
применяемые формулы; укажем, что формула
для средней ошибки среднего арифметического
такова: m = σ/√N , а для вероятной — РЕ=
6,6745(σ/√N) (m есть сокращенное условное
обозначение средней ошибки, а РЕ —
вероятной), где N — число случаев пробы.

Для
нашего примера с зацепками m = 1,661/√100 =
1,661/10 = 0,17 Теория вероятности отрасль
математики, которая лежит в основе
математической статистики, учит, что
если к среднему арифметическому прибавить
тройную среднюю ошибку: 22,0 + 3х0,17 = 22,51 и
вычесть ее из него 22—3х0,17 = 21,49, то мы
получаем такие пределы: 21,49 — 22,51. В этих
пределах с уверенностью, которую
практически можно считать достоверностью
(998 шансов против 2 в пользу нашего
утверждения), лежит среднее арифметическое
всего материала, из которого мы взяли
пробу и который нас собственно и
интересует. Если пользоваться вероятной
ошибкой, т. е. величиной, равной
приблизительно семи десятым средней
ошибки (множитель 0,6745), то для получения
той же степени достоверности надо брать
не утроенную среднюю ошибку, а вероятную
ошибку, помноженную на 4,5. Наконец, ошибки
имеют большое применение, когда нам
надо сравнить две характеристики двух
пробных групп и сделать заключение о
том, отличаются ли средние тех исходных
групп, из которых мы взяли пробу.
Предположим, у нас промерены пробы пчел
из Москвы и Харькова в отношений длины
их хоботка. Первые дали среднюю длину
в 6,115±0,003 мм, а вторые 6,549±0,003 мм. Насколько
достоверны эти отличия? Находят разницу
6,549 — 6,115 = 0,434 и ее вероятную ошибку по
следующей формуле: РЕ=± PE₁²+PE₂²
которая гласит, что вероятная ошибка
разницы средних равна корню квадратному
из суммы квадратов ошибок сравниваемых
средних. Если разница превышает свою
ошибку в 4, 5 или больше раз, мы вправе
говорить о статистической достоверности
различия всех харьковских и московских
пчел. В нашем примере это так и есть, ибо
0,434 в 108 раз больше, чем РЕ = ± √0,003²+0,003² =
0,004.

Соседние файлы в предмете Ветеринарная генетика

• #
• #
• #

Ошибки в статистике

Ошибки в статистике (сплошных и выборочных) могут возникнуть ошибки двух видов: репрезентативности и регистрации.

Ошибки репрезентативности характерны только для выборочного наблюдения и возникают в результате того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную. Они определяются как расхождение между значениями показателей, полученных по выборке, и значениями показателей этих же величин, которые были бы получены при проведенном сплошном наблюдении с одинаковой степенью точности.

Ошибки регистрации могут иметь случайный, систематический и непреднамеренный характер.

Случайные ошибки часто уравновешивают друг друга, так как они не имеют преимущественного направления в сторону преувеличения (преуменьшении) значения изучаемого показателя. Данные ошибки имеют объективный характер и возникают в следствии случайных различий между единицами, попавшими в выборку, и единицами генеральной совокупности. В результате и структуры этих совокупностей чаще всего не совпадают. Научным обоснованием случайных ошибок являются теория вероятностей и ее предельные теоремы.

Систематические ошибки направлены в одну сторону в результате предумышленного нарушения правил отбора. Их можно избежать при правильной организации и проведении наблюдения.

Ошибка выборки в статистике

Ошибка выборки или ошибка репрезентативности определяется как разница между значением показателя, который был получен по выборке, и генеральным параметром. Она характерна только для выборочных наблюдений. Чем больше значение этой ошибки, тем в большей степени выборочные показатели отличаются от соответствующих им генеральных показателей.

Ошибку выборки часто определяют по формулам:

1. Для среднего количественного признака:

где первое — среднее значение признака в генеральной совокупности или генеральная средняя;
второе — выборочная средняя.

2. Для доли (альтернативного признака):

где w — выборочная доля;
р — генеральная доля, или доля единиц, обладающих данным значением признака в общем числе единиц генеральной совокупности.

Ошибки выборки возникают вследствие двух причин из-за нарушения принципа случайности как основного принципа выборки (систематические ошибки) и в результате случайного отбора (случайные ошибки). Выборки являются случайными величинами и могут принимать разные значения.

Источник: Балинова B.C. Статистика в вопросах и ответах: Учеб. пособие. — М.: ТК. Велби, Изд-во Проспект, 2004. — 344 с.

Исследования и опросы являются одними из основных инструментов для получения информации о различных аспектах жизни и поведения людей. Однако, несмотря на то, что опросы могут предоставить ценные данные, существуют определенные проблемы, связанные с ошибками репрезентативности при ответах, которые могут повлиять на достоверность и обобщаемость результатов.

Одна из основных ошибок репрезентативности — это смещение ответов вследствие предвзятого отношения респондентов к теме исследования. Например, люди могут скрывать информацию о своих вредных привычках или непопулярных взглядах из-за социального давления или страха негативного осуждения.

Другая распространенная ошибка репрезентативности — это смещение ответов из-за неправильной выборки. Например, если опрос будет проведен только среди студентов одного университета, то результаты исследования не смогут быть обобщены на всю популяцию. Также выборка может быть смещена из-за неучета различных социо-экономических и демографических факторов, что может исказить картину и ответы.

Необходимость учитывать возможные ошибки репрезентативности при ответах и их последствия существует как для исследователей, так и для пользователей полученных данных. Важно применять соответствующие методы и техники, а также анализировать результаты с учетом возможных искажений. Только таким образом можно получить надежные и обобщаемые результаты и сделать достоверные выводы.

Возможные ошибки опросов и их влияние

Опросы являются одним из основных инструментов сбора информации в социологии и маркетинге. Однако, при проведении опросов могут возникать различные ошибки, которые могут исказить полученные результаты. Рассмотрим некоторые из них:

1. Ошибка выборки: При выборе опросной выборки может возникнуть ошибка, когда она не является репрезентативной для всей популяции. Это может привести к искажению результатов и невозможности обобщить их на всю генеральную совокупность.

2. Проходное время: Ошибкой может стать проведение опроса в неподходящее время. Например, проведение опроса в будний день может привести к получению ответов от определенной категории людей, которые работают в это время, что может исказить результаты опроса.

3. Искажение ответов: Иногда опрошенные могут неоткровенно отвечать на вопросы по разным причинам. Например, из-за социального давления или желания показать себя в лучшем свете. Такие искажения ответов могут привести к неточным результатам опроса.

4. Формулировка вопросов: Если вопросы анкеты сформулированы некорректно или двусмысленно, то это может влиять на ответы опрошенных. Некорректная формулировка вопросов может привести к неполным или недостоверным ответам, что исказит итоговые результаты.

5. Субъективное восприятие: Опрошенные могут давать ответы на вопросы исходя из своего субъективного восприятия и опыта, что может исказить результаты и не отображать действительности.

6. Отсутствие ответов: Опрошенные могут отказаться отвечать на некоторые вопросы, что влияет на полноту и точность результатов опроса.

Все эти ошибки могут привести к некорректным результатам опросов и искажению получаемой информации. Поэтому при проведении опросов необходимо учитывать возможность появления таких ошибок и принимать меры для их минимизации. Корректно подобранная выборка, четко сформулированные вопросы и учет особенностей аудитории помогут получить наиболее достоверные результаты.

Исключенные группы поведения

Одной из наиболее распространенных ошибок репрезентативности при ответах является исключение определенных групп поведения из исследования. Это может произойти по разным причинам: от неправильного выбора выборки до неправильного формулирования вопросов.

Исключение групп поведения может привести к серъезным искажениям результатов и привести к неточным или неполным выводам. Например, если исключить из исследования определенную группу людей, результаты исследования не будут отражать мнение и опыт этой группы. Это может привести к искаженному представлению о ситуации и неверным выводам.

Кроме того, исключение групп поведения может привести к неправильной интерпретации результатов. Например, если в исследовании исключены группы людей с определенной характеристикой или мнением, это может привести к искаженным представлениям о реальном положении дел.

Как предотвратить ошибки репрезентативности, связанные с исключением групп поведения? Прежде всего, необходимо тщательно выбрать обследуемую выборку и включить в нее разнообразные группы людей. Кроме того, формулировка вопросов должна быть ясной и понятной для всех участников исследования. Также следует учитывать особенности различных групп поведения и адаптировать методику исследования к их потребностям и характеристикам.

Исключение групп поведения может привести к существенным искажениям результатов и искаженному представлению о ситуации. Правильный подход к выборке и формулировке вопросов поможет предотвратить такие ошибки и получить более точные и репрезентативные результаты исследования.

Выборка похожих индивидуумов

При проведении исследований и опросов часто возникает необходимость выборки определенного числа участников. Однако, ошибки репрезентативности могут возникнуть, если выборка не является достаточно разнообразной и не включает наиболее типичных индивидуумов.

Один из видов ошибок репрезентативности связан с выборкой похожих индивидуумов. При таком подходе, исследователь выбирает участников, которые имеют схожие характеристики, особенности или точки зрения. Например, рассматривая отношение к определенной политической партии, исследователь может выбирать только ее сторонников или только людей с определенными политическими убеждениями.

Выборка похожих индивидуумов может привести к смещению результатов искажению общей картины. Такая выборка может быть предвзятой и не отражать реальное мнение или характеристики определенной группы населения. Например, если исследование о мнении жителей города проводится только среди студентов или только у тех, кто живет в придорожной зоне, результаты не будут репрезентативны для всего населения города.

Последствия ошибок репрезентативности при выборке похожих индивидуумов могут быть серьезными. Неправильные выводы или решения, основанные на искаженных данных, могут привести к неправильной оценке ситуации и неэффективным решениям проблем. Например, если выборка по определенному заболеванию проводится только среди людей с высоким уровнем образования, это может привести к недооценке проблемы или неправильному подходу к ее решению.

Для устранения ошибок репрезентативности, связанных с выборкой похожих индивидуумов, необходимо обратить внимание на процесс подбора участников и следить за их разнообразием. Следует стремиться к включению индивидуумов с разным социально-экономическим статусом, возрастом, полом, образованием и другими факторами, которые могут влиять на мнение и поведение.

Биас из-за сложных вопросов

Еще одним потенциальным источником ошибки репрезентативности при сборе ответов являются сложные вопросы. Когда исследователь задает респондентам сложные вопросы, которые требуют глубокого размышления, анализа и оценки ситуации, это может привести к искажению результатов.

Сложные вопросы могут быть трудными для понимания или требовать от респондента активного воспоминания или объективной оценки прошлых событий. Например, вопросы, требующие сравнения и оценки нескольких вариантов ответов, могут быть сложными для респондентов.

Потенциальные проблемы, связанные с сложными вопросами:

• Непонимание вопроса: Респонденты могут не понять смысл сложного вопроса и ответить на него неправильно или пропустить его вообще. Непонимание может быть вызвано непонятной формулировкой вопроса, использованием специальной терминологии или отсутствием контекста.
• Недостоверные ответы: Респонденты могут дать недостоверные ответы из-за того, что не помнят или не знают точного ответа на сложный вопрос. Вместо этого они могут придумывать ответы или просто угадывать.
• Субъективное оценивание: Сложные вопросы требуют от респондентов субъективной оценки или мнения. В таких случаях ответы могут быть сильно искажены и зависеть от индивидуальных предпочтений, предубеждений или настроений респондентов.

Для минимизации ошибки репрезентативности, связанной со сложными вопросами, исследователи могут предпринять следующие шаги:

1. Использовать простые и понятные формулировки: Вопросы должны быть сформулированы ясно и просто, чтобы респонденты могли понять их без особых усилий. Рекомендуется избегать сложных терминов или специальной терминологии, которую могут не знать обычные респонденты.
2. Предоставить контекст: Исследователи должны обеспечить достаточный контекст для понимания сложного вопроса. Это может включать объяснение ситуации, конкретных примеров или иллюстраций.
3. Избегать субъективных оценок: Если возможно, исследователи должны избегать вопросов, требующих субъективной оценки или мнения. Если такие вопросы необходимы, респондентам следует предоставить дополнительные инструкции и параметры для оценки.

При правильном подходе к формулированию и представлению сложных вопросов исследователи могут уменьшить вероятность ошибок репрезентативности и получить более точные и надежные данные.

Влияние контекста на ответы

Когда персона заполняет опросник или отвечает на вопросы, результаты могут зависеть от контекста, в котором это происходит. Контекст может включать в себя физическое окружение, настроение человека, его предыдущий опыт и ожидания. Все эти факторы могут существенно повлиять на ответы, делая их менее репрезентативными и точными.

Один из способов, которым контекст может влиять на ответы, это создание социальной желательности. Люди могут склоняться к давать ответы, которые считают социально желательными, вместо ответов, которые на самом деле соответствуют их мнению или опыту. Например, при заполнении опросника о предпочтениях в еде, человек может указать, что предпочитает здоровую пищу, даже если на самом деле предпочитает вредную пищу, чтобы соответствовать стандартам здорового образа жизни.

Контекст также может влиять на понимание и интерпретацию вопросов. Даже если вопрос задан достаточно ясно, различные люди могут давать разные ответы на него, в зависимости от своего понимания контекста. Например, вопрос «Сколько часов вы спите в ночь?» может иметь различные ответы, если он задан к студенту, офисному работнику или пенсионеру.

Контекст также может вызывать эффекты памяти и воспоминаний. Люди часто опираются на свою память, когда отвечают на вопросы, и память может быть влияна контекстом. Например, вопросы о прошлых событиях могут быть восприняты по-разному, в зависимости от того, в каком контексте их задают. Человек может помнить определенные события более ярко и эмоционально, если они произошли во время счастливого события или важного момента жизни, в то время как другие события могут быть забыты или неправильно воспроизведены.

В целом, понимание влияния контекста на ответы очень важно при проведении и интерпретации исследований и опросов. Ученым и исследователям необходимо учитывать все факторы контекста, чтобы получить более точные и репрезентативные данные. Также важно помнить об ограничениях ответов людей и их неполноте, так как ответы могут быть искажены контекстом и другими факторами.

Социальное желательное в поведении

Социальное желательное (социально желаемое) в поведении — это концепт, который отражает стремление человека соответствовать определенным социальным нормам, ожиданиям и стандартам поведения, с целью получения признания, одобрения и поддержки со стороны окружающих.

В ситуациях опросов или анкетирования, где людям задают вопросы о социально значимых или чувствительных темах, относящихся к их убеждениям, предпочтениям, привычкам или предпочтениям, они могут искажать свои ответы согласно социально желательному в поведении. Это может быть вызвано желанием соответствовать общепринятым нормам, не хотеть вызывать осуждение, приспособиться к ожиданиям опроса или избежать конфликтов.

При ответе на вопросы о привычках и поведении, связанных с некоторыми неприятными или стыдными ситуациями, такими как курение, потребление алкоголя или наркотиков, посещение психотерапевта или использование контрацепции, некоторые люди могут отрицать или замалчивать факты, чтобы избежать осуждения со стороны окружающих.

Социальная желательность также может проявляться в ответах на вопросы о политических убеждениях, религиозных взглядах или расовых предубеждениях. Люди могут скрывать или искажать свои убеждения, если они считают их неприемлемыми или неправильными с точки зрения общества.

Эти искажения в ответах могут приводить к ошибкам репрезентативности. Если опрос или исследование основано на самоотчетной информации, искажения связанные социальной желательностью могут привести к неправильным результатам и искажению статистики.

Для борьбы с социальной желательностью в поведении, исследователи используют различные методы, например, анонимность, конфиденциальность, запрет прямых вопросов, указание на важность и честность ответов, а также использование косвенных вопросов, чтобы получить более точные и непредвзятые данные.