<\/p>\n
Non-respons bias<\/strong> is de bias die optreedt wanneer mensen die op een enqu\u00eate reageren aanzienlijk verschillen van degenen die niet reageren.<\/span><\/p>\n Non-respons bias kan om verschillende redenen voorkomen:<\/span><\/p>\n Om al deze redenen kan er sprake zijn van non-respons bias.<\/span><\/p>\n Non-respons bias is om twee belangrijke redenen een probleem:<\/span><\/p>\n 1. Non-respons bias zorgt ervoor dat de steekproef niet representatief is voor de populatie als geheel.<\/strong> Het voordeel van het verzamelen van gegevens voor een steekproef is dat het sneller en goedkoper is dan het verzamelen van gegevens voor een hele populatie, en dat de steekproefresultaten kunnen worden ge\u00ebxtrapoleerd naar een grotere populatie.<\/span><\/p>\n Om de resultaten te kunnen extrapoleren, moet de steekproef echter representatief<\/a><\/em> zijn voor onze populatie als geheel. Idealiter zouden we willen dat onze steekproef een \u2018miniversie\u2019 van de populatie is.<\/span><\/p>\n Helaas kan non-respons bias ertoe leiden dat mensen in onze steekproef er heel anders uitzien dan die in de bredere populatie.<\/span><\/p>\n Laten we bijvoorbeeld zeggen dat een stad overweegt een nieuwe rotsklimfaciliteit te bouwen. Om te peilen in welke mate stadsbewoners ge\u00efnteresseerd zouden zijn in het gebruik van dit soort voorzieningen, sturen stadsambtenaren een korte enqu\u00eate uit via een nieuwe smartphone-app.<\/span><\/p>\n Vanwege de werkwijze waarmee het onderzoek is uitgevoerd en de inhoud van het onderzoek (vragen over klimmen) zijn het vooral jongeren die de aanvraag hebben en ge\u00efnteresseerd zijn in klimmen die reageren.<\/span><\/p>\n Dus als de onderzoeksresultaten terugkomen, lijkt het erop dat een overweldigende meerderheid van de stadsbevolking ge\u00efnteresseerd is in de bouw van deze nieuwe faciliteit. Helaas zijn de onderzoeksresultaten niet representatief voor de bevolking als geheel.<\/span><\/p>\n De onderstaande afbeelding illustreert dit probleem: Laten we aannemen dat de groene cirkels mensen vertegenwoordigen die ge\u00efnteresseerd zijn in het gebruik van de faciliteit, terwijl de rode cirkels mensen vertegenwoordigen die niet ge\u00efnteresseerd zijn in het gebruik van de faciliteit:<\/span><\/p>\n Merk op dat de steekproef niet representatief is voor de populatie als geheel. Uit de onderzoeksresultaten blijkt dat de meeste mensen enthousiast zijn over een nieuwe klimfaciliteit. Als stadsambtenaren ervan uitgingen dat deze steekproef representatief was voor de bevolking, zouden ze helaas kunnen besluiten om de faciliteit te bouwen en zich snel realiseren dat veel minder mensen er gebruik van zouden maken dan ze dachten.<\/span><\/p>\n 2. Non-respons bias kan een grotere variantie in schattingen veroorzaken<\/strong> . Als de steekproefomvang van het onderzoek kleiner blijkt te zijn dan de onderzoekers hadden gepland, zou de variantie in de onderzoeksschattingen groter kunnen zijn dan verwacht.<\/span><\/p>\n Door het testen van hypothesen weten we bijvoorbeeld dat hoe groter onze steekproefomvang is, hoe lager de variantie in onze schatting van een populatiegemiddelde of populatieaandeel. Hoe kleiner onze steekproefomvang, hoe groter de variantie van onze schattingen van populatieparameters en hoe moeilijker het is om een statistisch significant resultaat te vinden.<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden illustreren verschillende gevallen waarin non-responsbias kan optreden.<\/span><\/p>\n Onderzoekers willen weten hoe computerwetenschappers nieuwe software waarnemen. Er is druk om zoveel mogelijk gegevens uit de enqu\u00eate te halen, dus ontwerpen onderzoekers een enqu\u00eate die ongeveer een uur duurt. Wanneer ze de enqu\u00eate verspreiden, merken ze dat veel IT-medewerkers helemaal niet reageren of beginnen te reageren, maar het uiteindelijk opgeven voordat ze de hele enqu\u00eate hebben ingevuld.<\/span><\/p>\n Wanneer de onderzoekers de gegevens ophalen, merken ze dat de respondenten de software als uitstekend en van hoge kwaliteit ervaren. Toen ze de nieuwe software echter bij het algemene IT-team hadden uitgerold, ontdekten ze dat ze vooral negatieve feedback kregen.<\/span><\/p>\n Het blijkt dat de mensen die de tijd hebben genomen om de hele enqu\u00eate in te vullen veelal beginnende computerwetenschappers zijn die niet in staat zijn de tekortkomingen van het programma in te schatten.<\/span><\/p>\n Om deze reden weerspiegelden de respondenten van de enqu\u00eate niet de bredere populatie van IT-professionals als geheel en waren de resultaten van de enqu\u00eate daarom onbetrouwbaar.<\/span><\/p>\n Onderzoekers willen meer weten over de alcoholconsumptie op een bepaalde universiteit. Ze besluiten een stand op te zetten op de campus waar studenten kunnen stoppen en een vragenlijst kunnen invullen over hoeveel en hoe vaak ze alcohol consumeren. Helaas is de vragenlijst niet anoniem, dus alleen studenten die weinig of helemaal niet drinken kiezen ervoor om de vragenlijst in te vullen.<\/span><\/p>\n Toen de resultaten terugkwamen, bleek dat de alcoholconsumptie onder studenten laag en zeldzaam was. Helaas weerspiegelen de respondenten van de enqu\u00eate niet de bredere studentenpopulatie op de campus en daarom zijn de resultaten onbetrouwbaar.<\/span><\/p>\n De presidentsverkiezingen van 1936 zijn een klassiek voorbeeld van non-responsbias. Een populaire publicatie uit die tijd publiceerde een opiniepeiling die voorspelde dat Alf Landon Franklin D. Roosevelt door een aardverschuiving zou verslaan. Toen de verkiezingen echter kwamen, behaalde Franklin D. Roosevelt feitelijk een verpletterende overwinning.<\/span><\/p>\n Het blijkt dat van de 10 miljoen verzonden vragenlijsten slechts 2,3 miljoen mensen hebben gereageerd. De 7,7 miljoen die niet reageerden bleken qua beleidsvoorkeuren heel verschillend te zijn.<\/span><\/p>\n De resultaten van de vragenlijst weerspiegelden dus niet de bevolking als geheel, en daarom bleek de voorspelling dat Alf Landon zou winnen zo onjuist.<\/span><\/p>\n Non-respons bias kan worden vermeden (of op zijn minst verzacht) door de volgende stappen te nemen:<\/span><\/p>\n Hoewel het niet altijd mogelijk is om de effecten van non-respons bias volledig te elimineren, is het wel mogelijk deze effecten te minimaliseren door gebruik te maken van een intelligent onderzoeksontwerp en een intelligente distributiemethode.<\/span><\/p>\n Wat is zelfselectiebias? Non-respons bias is de bias die optreedt wanneer mensen die op een enqu\u00eate reageren aanzienlijk verschillen van degenen die niet reageren. Non-respons bias kan om verschillende redenen voorkomen: De enqu\u00eate is slecht opgezet en leidt tot non-respons. Enqu\u00eates die te lang duren zonder prikkels kunnen er bijvoorbeeld voor zorgen dat een hoog percentage mensen de […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-501","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n\n
Waarom is non-respons bias een probleem?<\/strong><\/span><\/h2>\n
Voorbeelden van non-respons bias<\/strong><\/span><\/h2>\n
voorbeeld 1<\/strong><\/span><\/h3>\n
Voorbeeld 2<\/strong><\/span><\/h3>\n
Voorbeeld 3<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe non-respons bias te voorkomen<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Wat is ondertellingsbias?<\/a>
Wat is SEO-bias?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"