Apa itu sampel bias?

Ada banyak cara untuk mengumpulkan sampel ketika melakukan penelitian, tetapi penting untuk menggunakan sampel yang mewakili semua bagian dari populasi secara merata. Bias pengambilan sampel terjadi ketika beberapa anggota populasi kurang terwakili atau ditinggalkan, yang dapat mempengaruhi hasil studi. Memahami apa itu sampel yang bias dan bagaimana menghindarinya dapat membantu Anda melakukan penelitian yang valid. Dalam artikel ini, kami menjawab, “Apa itu sampel yang bias?”, membahas berbagai jenisnya, menjelaskan cara menghindari bias pengambilan sampel, dan membagikan beberapa contoh sampel yang bias.

Apa itu sampel bias?

Mengetahui jawaban untuk “Apa itu sampel yang bias?” dapat membantu Anda melakukan penelitian yang akurat, andal, dan valid. Sampel yang bias tidak secara akurat mewakili semua elemen populasi. Biasanya terjadi ketika seorang peneliti menggunakan metode pengambilan sampel yang tidak menyukai bagian tertentu dari populasi. Ini menghasilkan keluaran yang lebih umum daripada temuan khusus yang sesuai dengan sampel.

Misalnya, jika tim pemasaran ingin memahami produk apa yang disukai pelanggan dari koleksi baru mereka, dan mereka akhirnya mengajukan pertanyaan ini hanya kepada pelanggan di dalam toko mereka. Pelanggan online mungkin memiliki pendapat yang berbeda dari pembeli offline. Hal ini membuat hasilnya bias terhadap pelanggan di dalam toko.

Jenis sampel bias

Berikut adalah beberapa jenis pengambilan sampel yang bias:

Bias pemilihan sendiri

Sangat sukarela untuk berpartisipasi dalam penelitian atau studi. Seorang individu mungkin atau mungkin tidak memilih untuk menjadi bagian darinya. Ada kemungkinan bahwa mereka yang memutuskan untuk berpartisipasi dalam survei mungkin memiliki pandangan yang sama. Hal ini dapat menyebabkan bias karena pandangan non-peserta hilang dari data. Akibatnya, sampel bisa tidak lengkap dan sepihak.

Bias di bawah cakupan

Bias under-coverage terjadi ketika populasi yang terkena dampak penelitian tidak menjadi bagian dari sampel. Bisa juga terjadi karena terbatasnya akses yang diberikan kepada partisipan penelitian. Misalnya, jika sebuah perusahaan telepon ingin meneliti kualitas Internet, tetapi pelanggan mereka memerlukan koneksi Internet yang baik untuk mengisi survei, itu akan meninggalkan peserta yang tidak memilikinya.

Bias bertahan hidup

Bias bertahan hidup terjadi ketika peneliti memilih peserta yang dapat mereka gambarkan sebagai orang yang berhasil. Hal ini dapat menyebabkan sampel yang bias, karena peneliti mungkin hanya fokus pada pemenang dan mengabaikan yang kalah, seringkali karena kurangnya visibilitas mereka. Misalnya, jika sekolah hanya mengizinkan siswa yang mendapat nilai di atas 80% untuk berpartisipasi dalam studi, hasilnya hanya dapat dipengaruhi oleh siswa tersebut, sedangkan siswa yang mendapat nilai di bawah 80% dapat dikecualikan.

Bias pengecualian

Bias eksklusi terjadi ketika kelompok sampel tertentu ditinggalkan saat melakukan penelitian. Ini juga mengecualikan orang yang baru saja keluar atau bergabung dengan grup sampel. Misalnya, untuk survei yang mengukur loyalitas pelanggan, perusahaan mungkin meninggalkan pelanggan yang baru saja bergabung atau keluar dari program keanggotaan mereka.

Bias non-respons

Terkadang orang-orang tertentu mungkin menolak untuk berpartisipasi dalam penelitian atau tidak memiliki akses ke survei. Hal ini dapat menghasilkan sampel yang bias. Karena masukan mereka mungkin penting agar penelitian dapat diandalkan, hasil akhirnya tidak lengkap tanpa partisipasi mereka.

Bias pra-penyaringan

Seperti bias survivorship, bias pra-penyaringan terjadi ketika peneliti memutuskan untuk mewawancarai kandidat sebelum mengizinkan mereka untuk berpartisipasi dalam penelitian. Mereka mungkin melakukannya untuk mempengaruhi hasil ke arah preferensi mereka. Ini mengarah pada sampel yang bias, karena peserta dengan karakteristik tertentu mungkin tidak lulus wawancara.

Cara menghindari bias pengambilan sampel

Berikut adalah beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk menghindari bias pengambilan sampel:

Tetapkan batas yang jelas

Langkah pertama menuju pengambilan sampel yang ideal adalah mengidentifikasi perimeter yang tepat untuk studi Anda. Proses ini dimulai dengan hipotesis apa yang ingin Anda uji, diikuti dengan sumber daya apa yang Anda perlukan untuk mengujinya. Buat daftar variabel bebas dan terikat yang sedang Anda pelajari. Metode-metode ini dapat membantu Anda menentukan metode terbaik untuk memilih populasi sampel.

Identifikasi populasi target Anda

Cara efektif untuk menghindari bias pengambilan sampel adalah dengan memperjelas audiens target Anda. Sangat penting untuk mencegah kenyamanan pengambilan sampel pada saat ini, karena dapat mempengaruhi penelitian Anda. Misalnya, jika Anda mempelajari bagaimana reaksi pelanggan terhadap diskon, mengumpulkan sampel pembeli online dan offline sangat penting. Dengan cara ini, berbagai jenis pembeli menjadi bagian dari sampel Anda.

Menjangkau populasi sasaran secara efektif

Setelah Anda jelas tentang populasi target Anda, langkah selanjutnya adalah menjangkau mereka. Anda dapat memilih salah satu dari banyak cara untuk mengundang mereka mengisi survei Anda. Misalnya, Anda dapat menghubungi mereka secara pribadi atau meminta rekan Anda untuk merujuk Anda kepada mereka. Cara lain adalah dengan mengirimkan email dingin, panggilan atau pesan teks.

Perkuat proses peninjauan

Sebagai peneliti, Anda dapat menyusun, mengedit, dan mempelajari kuesioner beberapa kali untuk meningkatkan kejelasannya. Akan sangat membantu jika rekan kerja atau mentor meninjau pertanyaan. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi bias yang mungkin Anda lewatkan. Selama penelitian, penting untuk melakukan tinjauan eksternal berkala untuk memastikan bahwa sampel tidak menjadi bias.

Gunakan oversampling

Oversampling adalah metode di mana seorang peneliti memilih peserta dari kelompok yang lebih besar, sehingga mereka membuat bagian sampel yang lebih besar daripada populasi. Peneliti menggunakan ini ketika anggota kelompok tertentu kurang terwakili. Mereka menghilangkan bias pengambilan sampel dengan menimbang kelompok yang disampelkan ke bagian populasi mereka yang sebenarnya.

Probabilitas Vs. Sampel Bias Non-Probabilitas

Bias juga dapat hadir dalam sampel probabilitas atau non-probabilitas. Berikut adalah beberapa contoh yang sama:

Bias pengambilan sampel dalam sampel berbasis probabilitas

Dalam sampling probabilitas, semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Peneliti secara acak memilih anggota populasi untuk pengambilan sampel, mengurangi risiko bias pengambilan sampel. Meskipun demikian, bias pengambilan sampel masih dapat terjadi jika anggota populasi tidak cocok dengan batas uji.

Contoh: Anda ingin mempelajari tingkat stres pada siswa sekolah yang muncul untuk ujian menggunakan sampling acak. Untuk melakukannya, Anda menetapkan nomor untuk setiap siswa di sekolah dan menggunakan generator nomor acak untuk memilih 100 nomor. Meskipun Anda memilih anggota secara acak, ada kemungkinan Anda mengabaikan siswa dengan tingkat stres yang lebih tinggi yang akan tertarik dengan penelitian ini.

Bias pengambilan sampel dalam sampel berbasis non-probabilitas

Dalam non-probability sampling, peneliti menggunakan convenience sampling untuk memilih anggota populasi. Ini meninggalkan peluang bias pengambilan sampel yang lebih tinggi, karena peneliti mungkin meninggalkan beberapa anggota populasi karena masalah ketidaksadaran atau keterjangkauan.

Contoh: Anda ingin meneliti tren keberlanjutan di antara mahasiswa di perguruan tinggi Anda. Untuk kenyamanan, Anda mengirimkan kuesioner kepada mahasiswa sarjana di departemen mode. Mereka semua mengisi kuesioner dengan imbalan nilai. Tetapi metode ini dapat meninggalkan siswa lain di perguruan tinggi Anda yang mungkin tertarik dengan keberlanjutan.

Contoh sampel bias

Sampel bias dapat terjadi di berbagai bidang penelitian. Berikut adalah beberapa contoh yang sama:

Bias sampel dalam psikologi

Bias pengambilan sampel dapat terjadi dalam penelitian psikologis dan uji klinis. Lebih mungkin ketika sampel dikumpulkan melalui pemilihan sendiri atau pengambilan sampel kenyamanan. Hal ini dapat mempengaruhi validitas hasil. Anda dapat mengurangi kesalahan ini dengan mengumpulkan data dari berbagai orang. Anda dapat menetapkan kriteria Anda dan mencoba mengumpulkan sampel sedekat mungkin dengan populasi target Anda.

Contoh: Pertimbangkan sebuah penelitian yang bertujuan untuk memahami kesehatan mental pensiunan personel militer. Untuk mengumpulkan data, peneliti meminta individu untuk menjadi sukarelawan untuk penelitian ini. Metode ini dapat menyebabkan bias seleksi diri, karena individu dengan kesehatan mental yang baik dapat menjadi sukarelawan, meninggalkan mereka yang bermasalah. Jadi, hasilnya mungkin tidak akurat dalam merepresentasikan kesehatan mental komunitas pensiunan militer.

Bias pengambilan sampel dalam survei

Desain survei Anda dapat menyebabkan bias pengambilan sampel jika menguntungkan individu atau kelompok individu tertentu. Bahkan bahasa survei Anda dapat mengecualikan sebagian besar populasi. Misalnya, jika Anda ingin mensurvei orang yang tidak bisa membaca, Anda memerlukan sukarelawan yang akan berbicara dengan subjek dan mengisi tanggapan atas nama mereka.

Contoh: Bias pengambilan sampel dalam survei terjadi karena banyak faktor. Misalnya, sebuah studi untuk memahami penggunaan skema pemerintah di kalangan pensiunan dapat menjadi bias jika mengecualikan orang yang tidak terdaftar dalam skema tersebut.