سماجی میڈیا ریسرچ میں نمونے کے ان بہاؤ کی غلطیوں سے بچیں

سماجی میڈیا کی تحقیق، جیسا کہ اس وقت منعقد کیا جاتا ہے، غیر شرکت کی تعصب کے تابع ہے. غیر قسم کی غیر موجودگی کی تعصب موجود ہیں اور ہر قسم کی تحقیقات کے نتائج کی وشوسنییتا پر اثر انداز کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے. اکثر ایسے طریقوں میں چھپا یا نامعلوم ہیں. حقیقت میں، تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ان تحقیقاتی شرکاء جو تک پہنچنے کے لئے مشکل ہیں، ان سے رابطہ کرنے کے لئے متعدد کوششوں کی ضرورت ہوتی ہے، دوسرے جواب دہندگان کے اہم طریقوں سے مختلف ہیں. یہ اختلافات عمر، صنفی، شادی شدہ حیثیت، سماجی اقتصادی معاشی، صحت کی حیثیت، اور بچوں کی تعداد میں دیکھا گیا تھا.

جواب کی شرح

اس حد تک جس میں ایک مطالعہ کے قریب کے اعداد و شمار میں شامل ہیں ایک نمونہ کے تمام ارکان جواب کی شرح کے طور پر کہا جاتا ہے. جبکہ یہ تصور ایک منظم سروے یا انٹرویو کے سیٹ میں واضح ہے، یہ سماجی میڈیا کی تحقیق میں زیادہ غیر معمولی ہے. تاہم، سوشل میڈیا کی تحقیق میں یہ کم از کم اہم نہیں ہے، کیونکہ اس کی دیگر قسموں میں قابلیت کی تحقیق ہے. سروے کی شرح کا شمار شرکاء کی تعداد کی طرف سے شمار کیا جاتا ہے جو سروے کو پورا کرتی ہیں یا مرکوز ہونے پر متفق ہیں- اصل نمونے لینے والے کوششوں کو پورا کرنے والے لوگوں کی کل تعداد میں تقسیم کیا جاتا ہے.

کل تعداد میں ان لوگوں کو لازمی طور پر شامل ہونا چاہیے جن سے کامیابی سے رابطہ نہیں کیا گیا تھا یا تحقیق میں شرکت کرنے سے انکار کر دیا.

عمومی مسئلہ

اس کے باوجود اعداد و شمار جمع کیے جانے کے باوجود، جواب کی اعلی شرح کی اہمیت کو کافی زور دیا جاسکتا ہے. جب ایک نمونہ کی ردعمل کی شرح کم ہے تو یہ حقیقت میں بڑی آبادی پیدا نہیں کرنا ممکن نہیں ہے. جواب کی شرح میں کمی کے طور پر نمونہ تعصب بڑھ جاتا ہے. ذرائع ابلاغ پر مبنی سروے میں جب واپسی کی شرح نمونہ 20 یا 30 فی صد تک پہنچ جاتی ہے تو شرکاء کے اس گروپ کو مجموعی طور پر نمونے کی آبادی میں تھوڑا سا متوازن ہوتا ہے. لوگوں کو ایک میل سروے میں واپس لینے کے لئے یا ایک ٹیلی فون سروے میں حصہ لینے کے لئے اتفاق کرتے ہیں اسی طرح کے سماجی میڈیا نیٹ ورکوں میں ملوث لوگوں کے ساتھ ہوتا ہے: یہ، موضوع (یا مصنوعات یا خدمت، میں کیس کے طور پر ایک خاص دلچسپی ہے، کے ساتھ ہوتا ہے ہو)

نمونہ سائز

چھوٹے نمونے کے مقابلے میں چھوٹے نمونے بڑے نمونے کی غلطی رکھتے ہیں. اس نمونہ کے اعداد و شمار پر غور کریں کہ بڑی آبادی کے صفات کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے. نمونے کے فریم سے تیار ہر نمونہ اس بڑی آبادی کا الگ تخمینہ فراہم کرتا ہے. نظریاتی طور پر، ہر سوال سے پوچھا گیا ہے کہ ہر نمونے میں ردعمل کی ایک الگ نمونہ ہوسکتی ہے. وقت کے ساتھ، نمونے کے فریم سے تیار کافی نمونے کے ساتھ، حقیقی پیٹرن بڑے آبادی کے حقیقی (سچ) پیٹرن کے ارد گرد بدل جائے گا.

غلطی کی گنجائش

نمونے کی غلطی بڑی آبادی سے لے جانے والے کسی بھی نمونے میں سے ایک تخمینہ کی درستگی کی وضاحت کرتا ہے. نمونے کی غلطی کی غلطی کے لحاظ سے اظہار کیا گیا ہے جس کی سطح پر اعتماد ہے، جو اعداد و شمار کی پیمائش ہے. صدارتی ترجیحی سروے میں، مثال کے طور پر، اس رپورٹ میں ظاہر ہوتا ہے کہ ووٹرز کا 64٪ کی طرف سے اس کا اطمینان حاصل ہے. غلطی کے حجم 95 فیصد اعتماد کی سطح کے ساتھ 3 پوائنٹس پلس یا مائنس ہوں گے. دوسرے الفاظ میں، اگر 100 ووٹوں میں سے 100 ووٹروں کے 100 مختلف نمونے کے ساتھ سروے کئے جاتے ہیں تو، 95 ووٹروں کا نشانہ بنائے گا کہ ووٹرز کا 61٪ سے 67٪ کی لاگت ہے.

یہی ہے، 61 فیصد ووٹرز + 3٪ یا -3٪.

نمونہ سائز کے بارے میں فیصلہ

نمونے کے ساتھ منسلک غلطی کے حجم نیچے چلا جاتا ہے کیونکہ نمونہ کا سائز بڑھ جاتا ہے، لیکن صرف ایک مخصوص نقطہ نظر ہے. نمونے کے سائز 1000 سے 2000 کے جواب دہندگان تک پہنچ جاتے ہیں، غلط نمونے کے بڑے پیمانے پر بڑے پیمانے پر کم ہوتے ہیں تاکہ بڑے نمونوں (لاگت سے مؤثر انتخاب) پر غور نہ کریں. جب ذیلی گروپس بڑے آبادی کا حصہ ہیں تو بڑے نمونہ کے سائز کو جائز قرار دیا جاسکتا ہے کیونکہ ہر گروہ کے لئے غلطی کا فرق مختلف گروہوں کے لوگوں کی تعداد پر منحصر ہے. مثال کے طور پر، ایک سوشل میڈیا نیٹ ورک کے 1000 دیئے گئے ارکان اور غلطی کی حد جس میں 95 فیصد اعتماد کے وقفے سے 1 سے 3 فیصد پوائنٹس کے برابر ہوتا ہے، اس سوشل میڈیا نیٹ ورک کے ایک ذیلی گروہ کا تجزیہ - کہتے ہیں، ماں کی تعداد 100 سے زیادہ ہوتی ہے- تقریبا 4 سے 10 پوائنٹس کی غلطی کا ایک بڑا مادہ ہوگا.

گومنگ نمونہ مطابقت

نمونے عام طور پر حتمی سائز یا ساخت کے مقابلے میں استعمال انتخاب کے طریقہ کار کے مطابق کا اندازہ کیا جاتا ہے. یہ بنیادی طور پر زیادہ تر حالت میں ہے کیونکہ یہ درست طریقے سے اندازہ نہیں لگایا گیا کہ ایک نمونہ ایک نمونہ بڑی آبادی کا ہے. اعداد و شمار کے طریقہ کار کا استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ وہ آسان اور بنیادی اعتبار سے تخمینہ لگاتے ہیں. ابتدائی اعتماد کے وقفے اور ابتدائی غلطی کو قائم کرنے میں محققین کو متغیرات پر توجہ مرکوز کرنے کے قابل بناتا ہے جیسے ردعمل کی شرح اور کافی نمونے کے فریم.