Näin saat edustavan otoksen kyselytutkimukseen

Kyselytutkimusta tehtäessä on usein lähes mahdotonta saada palautetta kohderyhmän tai -yleisön jokaiselta jäseneltä. Vaikka saisit heistä jokaisen katsomaan kyselytutkimusta, joukossa on aina muutamia, jotka eivät vastaa tai joita ei kiinnosta osallistua.

Onneksi kohderyhmän jokaiselta jäseneltä ei tarvitsekaan saada vastausta, jotta kyselytutkimuksen data olisi hyödyllistä ja käyttökelpoista. Tehtäessä kyselytutkimusta suurille ihmisryhmille on vaarana jopa sortua liioitteluun, mikä voi kostautua ajan- ja rahanhukkana ja tehdä prosessista turhan monimutkaisen.

Analysoimalla edustavia otoksia voit saada käyttökelpoisia tietoja ja hyödyllisiä havaintoja, jotka tukevat markkinatutkimustasi ja auttavat parantamaan asiakaskokemusta.

Edustava otos on tietojen osajoukko, joka kuuluu yleensä suurempaan ryhmään ja edustaa samanlaisia ominaisuuksia kuin suurempi ryhmä. Edustavat otokset auttavat analysoimaan suurempia populaatioita, koska niiden luomat tiedot sisältävät pienemmän ja helpommin hallittavissa olevan version suuresta ryhmästä. Edustavaa otosta käytetään esimerkiksi vaalien aikaan, kun kyselytutkimusten tekijät kyselevät äänestäjiä edustavalta otokselta, ketä ehdokkaista he kannattavat.

Edustavien otosten käyttäminen voi säästää huomattavia määriä aikaa ja rahaa. Tilastollisella analyysilla ja datan tutkimuksella voit saada tarkan kuvan laajemmasta yleisöstä tai tietystä kyseiseen yleisöön kuuluvasta ryhmästä pyytämättä koko ryhmää vastaamaan. Et tarvitse vastausta edes valtaosalta niistä, jotka voisivat osallistua kyselytutkimukseen.  

Tarkkojen ja uskottavien tulosten saaminen edellyttää kuitenkin, että edustavien otosten hyödyt ja mahdolliset haitat ymmärretään kunnolla. Näiden tietojen avulla voit käyttää tätä työkalua strategisesti ja saada parempia havaintoja asiakkaistasi. Se auttaa parantamaan asiakaskokemusta ja tekemään yrityksesi kannalta parempia päätöksiä.

Kuvittele, että käytössäsi on 300 hengen ryhmä, 150 miestä ja 150 naista, joista jokainen on osallistunut samaan koulutusohjelmaan. Haluat saada heiltä palautetta ohjelmasta ja selvittää, mitä ongelmia siinä oli ja mitkä osiot olivat osallistujille arvokkaimpia. 

Käyttämällä edustavaa otosta kyselytutkimuksessa et tarvitse vastauksia suurimmalta osalta koulutukseen osallistuneista. Voit sen sijaan luoda 300 osallistujan joukosta uskottavan 60 hengen edustavan otoksen, johon kuuluu 30 miestä ja 30 naista. Heidän vastauksensa edustavat koko ryhmää.

Saatuasi heidän vastauksensa voit analysoida tulokset ja tehdä havaintoja koko ryhmän mielipiteistä. Koska käytössä on edustava jakauma ohjelman suorittaneita miehiä ja naisia, voit myös arvioida heidän vastauksiaan sukupuolen perusteella.

Sinun ei siis tarvitse saada vastausta kaikilta 300 ihmiseltä, vaan voit saada erittäin tarkkoja tuloksia 60 vastauksella, kun kyselytutkimukseen vastaa yhtä monta naista ja miestä. Näin säästät aikaa ja rahaa.

SurveyMonkey Audience voi auttaa keräämään edustavan otoksen tarjoamalla ihanteellisia vastaajia – jopa eri puolilta maailmaa.

Edustavan otoksen saamiseen on useita hyviä tapoja, jotka on testattu akateemisissa, tieteellisissä ja markkinatutkimuksissa. 

Yleisimpiä tapoja ovat 

Näillä menetelmillä voit varmistaa tulosten uskottavuuden ja tarkkuuden.

Todennäköisyyteen perustuva otanta on tekniikka, jolla otokset valitaan suuresta populaatiosta todennäköisyysteorian perusteella. Jotta osallistujia voidaan harkita todennäköisyyteen perustuvaan otokseen, heidät on valittava satunnaisvalinnalla. Satunnaisvalinta tarkoittaa, että koko kyselytutkimukseen osallistuva populaatio tunnetaan ja jokaisella osallistujalla on yhtäläinen mahdollisuus tulla valituksi. Tuhannen ihmisen populaatiossa kunkin ihmisen mahdollisuus tulla valituksi olisi siis 1:1000.

Koska kyselytutkimuksen tai tutkimuksen tekijät eivät voi valita otosta itse, todennäköisyyteen perustuvalla otannalla saadaan populaatiota parhaiten edustava otos. Lyhyesti sanottuna todennäköisyyteen perustuva otanta poistaa ihmisen aiheuttamien tilastoharhojen ja otantavirheiden mahdollisuudet. Sen avulla voidaan valita pieni ihmisryhmä suuresta populaatiosta tilastoteorioiden perusteella ja ennustaa sitten, että heidän vastauksensa vastaavat suuren populaation vastauksia.

On aina hyvä pitää asiat yksinkertaisina. Yksinkertainen satunnaisotanta toimii juuri niin ja antaa suoran tavan hankkia käyttökelpoinen otos.

Yksinkertaisen satunnaisotannan käyttäminen on helppoa. Ryhmän tai otoksen jokaiselle jäsenelle määritetään numero, ja otokseen valitaan osallistujat arpomalla numerot automaattisella prosessilla. Numerot voidaan valita arvontajärjestelmällä tai käyttämällä satunnaislukugeneraattoria.

Tämä on yksi parhaita tapoja välttää tilastoharhoja, joita voi usein tapahtua konseptin testauksen aikana. Otannassa saattaa tulla tilastoharhoja, jos tietyillä populaation jäsenillä on järjestelmällisesti muita suurempi todennäköisyys tulla valituksi otokseen. Tulokset saattavat suosia tai tukea tiettyä näkökulmaa ja johtaa otantavirheeseen, vääriin oletuksiin ja huonoihin päätöksiin.

Yksinkertainen satunnaisotanta minimoi tilastoharhan mahdollisuuden otannassa antamalla populaation jokaiselle jäsenelle yhtäläisen mahdollisuuden tulla valituksi kyseiseen tutkimukseen.

Harkinnanvarainen otantamenetelmä ei ole satunnainen. Se on tekniikka, jossa tutkimuksen tekijät valitsevat otokset subjektiivisin perustein satunnaisuuden sijaan. Subjektiivisiin perusteisiin eivät vaikuta kaavat tai tilastoanalyysi. Siinä henkilö tunnistaa otokseen valittavat vastaajat asiantuntemuksensa tai kokemuksensa perusteella.

Harkinnanvaraista otantamenetelmää käytettäessä kaikilla populaation jäsenillä ei ole yhtä suuri mahdollisuus tulla valituksi tutkimukseen. Se tarkoittaa, että populaation jokaisen jäsenen mahdollisuus tulla valituksi tunnetaan.

Kuten saatoit arvata, harkinnanvarainen otantamenetelmä ei ole yhtä tiukka menetelmä kuin todennäköisyyteen perustuva otantamenetelmä, koska se perustuu ihmisen harkintaan. Siten siinä voi esiintyä myös inhimillisiä virheitä tai ihmisen aiheuttamia tilastoharhoja. Positiivinen seikka taas on, että tällä lähestymistavalla voidaan tehokkaammin varmistaa, että kyselytutkimuksen osallistujat antavat mahdollisimman hyödyllisiä tietoja. Harkinnanvarainen otantamenetelmä on tärkeä laadullisen tutkimuksen työkalu, jolla voidaan tuottaa ei-numeerista dataa havaintojen ja johtopäätösten tuottamiseksi.

Jos harkinnanvarainen otantamenetelmä on vähemmän tarkka ja luotettava, onko sen käyttämisessä järkeä? Tietyissä tilanteissa kyllä. Harkinnanvarainen otantamenetelmä voi olla erityisen hyödyllinen kokeilevissa tutkimuksissa, kuten pilottivaiheen kyselytutkimuksissa, joissa kyselytutkimus lähetetään pienemmälle otokselle verrattuna ennalta määritettyyn otoskokoon. Lisäksi sitä käytetään usein tilanteissa, missä todennäköisyyteen perustuvan otantamenetelmän käyttäminen olisi vaikeaa tai mahdotonta aikarajoitusten, budjetin tai muiden haasteiden takia.

Kiintiöotannalla voidaan saada edustavia tuloksia, joiden perusteella organisaatiosi voi tehdä vahvoja tietoon perustuvia päätöksiä silloin, kun tarvitset lisätietoja kohdepopulaation tietystä osasta ja käytettävissä on pieni budjetti. 

Tämä menetelmä on versio harkinnanvaraisesta otantamenetelmästä. Sitä käytettäessä tutkijat luovat otoksen, jossa on tiettyä populaatiota edustavia ihmisiä. Kiintiöotannalla voidaan varmistaa, että kyselytutkimuksen tulokset muistuttavat tarkasti kohdepopulaatiota. Se takaa käyttökelpoiset tulokset. Kiintiöotannassa on samanlaiset riskit ja hyödyt kuin harkinnanvaraisessa otantamenetelmässä, mutta sillä voidaan kerätä tehokkaasti käyttökelpoisia tietoja ja havaintoja tietyltä yleisöltä.

Jos otos on liian suuri, kyselytutkimuksen toteuttamisesta ja tulosten analysoinnista voi tulla liian monimutkaista, kallista ja aikaa vievää. Ihanteellisessa tapauksessa oikein toteutettu suuri tutkimus ja suuri vastausprosentti lisäävät tarkkuutta ja tietojen luotettavuutta. Yleensä nämä saavutetut hyödyt eivät kuitenkaan vastaa kalliin, aikaa vievän ja hankalasti käsiteltävän kyselytutkimuksen riskejä. Useimmiten edustava otos tarjoaa nopeamman, helpomman ja kätevämmän tavan saada käyttökelpoisia ja tilastollisesti merkitseviä tuloksia.

Jos otos on liian pieni, on todennäköistä, etteivät tulokset ole tilastollisesti merkitseviä. Otoksessa saattaa olla esimerkiksi suhteettoman paljon poikkeavia yksilöitä tai sellaisia, jotka eivät edusta koko ryhmää. Tämä voi vääristää tuloksia ja tehdä datasta viallista tai epätäydellistä, mikä johtaa lopulta huonoihin päätöksiin. Sen vuoksi tarkoitus olisi aina löytää juuri oikea otoskoko. Kun otos on oikean kokoinen, voit käyttää aikaa ja rahaa tehokkaasti ja saada silti luotettavaa tilastotietoa edustavasta otoksesta. SurveyMonkeyn otoskoon laskurilla voit helposti ja nopeasti määrittää, mikä on edustavan otoksen oikea koko.

Tilastoharhoja syntyy, kun joillakin populaation jäsenillä on suurempi todennäköisyys tulla valituksi otokseen kuin toisilla. Kun poliittisten kyselytutkimusten pätevyyttä arvostellaan, otetaan usein esiin tilastoharhat, jotka perustuvat siihen, että tutkimuksen tekijä on valinnut otokseen liian monta henkilöä, jotka edustavat tiettyä poliittista kantaa.

Tilastoharjat voivat saada tulokset näyttämään kannaltasi suotuisilta tai tukea haluttua teoriaa, ideaa tai hanketta. Jos tuloksissa kuitenkin on virheitä tai ne eivät vastaa todellisuutta, niistä voi seurata huonoja päätöksiä tai organisaatiosi maineen, ja mahdollisesti omankin maineesi, vahingoittuminen.

Paras tapa välttää tilastoharhoja on käyttää yksinkertaista satunnaisotantamenetelmää, jossa otokset valitaan täysin satunnaisesti. Näin jokaisella populaation jäsenellä on yhtä suuri mahdollisuus tulla valituksi tutkimukseesi. Jos turvaudut harkinnanvaraiseen otantamenetelmään, jossa osallistujat valitaan harkinnan mukaan, varmista, että valitsijat ovat kokeneita ja uskottavia ja ymmärtävät välttää otoksissa tilastoharhoja, jotka saattaisivat vääristää tulokset ja niistä tehtävät johtopäätökset.

On lähes mahdotonta välttää kaikkia tilastoharhoja kyselytutkimuksissa, joissa käytetään edustavia otoksia. Esimerkiksi kiireiset ihmiset osallistuvat kyselytutkimuksiin muita vähemmän. Sen vuoksi kyselytutkimuksiin ei saada riittävästi mielipiteitä kiireisiltä ihmisiltä, eli heidän osuutensa vastaajista on muita pienempi.

Haluatko tutustua muihin tapoihin vähentää tilastoharhoja? SurveyMonkeyn markkinatutkimuksen kyselytutkimusmalleissa on erilaisia kysymystyyppejä, jotka auttavat vastaajia vastaamaan totuudenmukaisesti. 

Edustavat otokset ovat tärkeitä, koska niiden avulla varmistetaan, että otoksessa on mahdollisimman paljon tarvittavantyyppisiä ihmisiä ja että haastatteluun tai kyselytutkimukseen osallistuu oikeanlainen vastaajajoukko. Näin varmistetaan, ettei vastauksissa ole tilastoharhoja. Se ehkäisee myös tiettyjen ryhmien yliedustuksen.

Edustavien otosten edut:

Edustavien otosten hyödyntäminen saattaa olla ratkaiseva tekijä, jonka avulla saat suurimman hyödyn kyselytutkimuksistasi ja voit luoda hyödyllistä dataa ja havaintoja, jotka tukevat markkinatutkimusta, asiakaskokemuksen parantamista ja muita liiketoimintatavoitteitasi.

SurveyMonkeyn Markkinatutkimusratkaisut auttavat, kun käytät kyselytutkimuksissa edustavia otoksia. Haluatko tunnistaa edustavan otoksen? SurveyMonkeyn yleisölaskurilla se on nopeaa ja helppoa.