Så här skaffar du ett representativt urval för en enkät

När du utför en enkät är det ofta omöjligt att få synpunkter från alla personer i den grupp du inriktar dig på. Även om du skulle få ut en enkät till var och en av dem kommer det garanterat att finnas några som inte svarar eller som inte vill delta.

Men det finns hopp. Du måste inte skicka en enkät till varenda person i målgruppen för att få extremt användbara och insiktsfulla data från enkäten. Det är i själva verket vanligt att man går till onödig överdrift med enkäter till stora grupper, något som kan kosta både tid och pengar samt göra hela processen mer komplicerad.

Med hjälp av ett representativt urval kan du analysera resultatet och få användbara data och insikter som stöd för marknadsundersökningar och kundupplevelsesatsningar.

Ett representativt urval är en delmängd data, vanligtvis ur en större grupp, som uppvisar likartade egenskaper. Med ett representativt urval kan du analysera större populationer eftersom de data som genereras innehåller mindre och mer lätthanterliga versioner av den större gruppen. Representativt urval används vid val, när opinionsundersökare frågar ett representativt urval röstberättigade om vem de röstar på.

Ni kan spara mycket tid och pengar genom att använda representativt urval. Med statistisk analys och datagranskning kan ni få en korrekt representation av en bredare målgrupp, eller en specifik grupp inom den målgruppen, utan att fråga var och en (eller ens merparten) av de som skulle kunna ingå.

Men det krävs goda kunskaper i fördelarna och fallgroparna med representativt urval för att resultatet ska bli korrekt och trovärdigt. Utrustad med denna kunskap kan du använda det här verktyget strategiskt för att få en bättre bild av kunderna och använda den informationen för att förbättra kundupplevelsen eller fatta bättre beslut i verksamheten.

Låt oss säga att du har en grupp på 300 personer (150 kvinnor och 150 män) som har gått en viss kurs. Du vill få feedback om kursen för att identifiera eventuella problem och ta reda på vilka element deltagarna tyckte var mest värdefulla.

Om du använder ett representativt urval i enkätprocessen behöver du inte få svar från majoriteten av kursdeltagarna. I stället kan du utifrån gruppen på 300 generera ett trovärdigt representativt urval på kanske 60 personer, 30 kvinnor och 30 män. De svaren skulle då representera den större gruppen.

När du får deras svar kan du analysera resultatet för att få insikter som representerar hela gruppens åsikter. Eftersom du har en representativ fördelning av kvinnor och män för kursen kan du utvärdera svaren utifrån kön också.

I stället för att hoppas på att 300 personer ska besvara din enkät kan du få mycket korrekta resultat från bara 60 svar totalt, med en jämn fördelning av kvinnor och män. Och då sparar du både tid och pengar.

Med SurveyMonkey Audience kan du enkelt skaffa ett representativt urval genom att få kontakt med idealiska svarande – även om de finns på andra sidan jordklotet.

Det finns olika sätt att skaffa ett representativt urval med metoder som testats under lång tid i akademiska undersökningar, vetenskapliga undersökningar och marknadsundersökningar.

Bland de vanligaste finns följande:

Genom att använda någon av de här metoderna för att få ett representativt urval försäkrar du dig om att resultatet blir korrekt och trovärdigt.

Sannolikhetsurval innebär att du gör ett urval av en större population med en metod som bygger på sannolikhetsteorin. För att deltagarna ska kunna ingå i ett sannolikhetsurval måste de utses slumpmässigt. Det betyder helt enkelt att alla i populationen du undersöker måste ha samma kända chans att bli utvalda. Så om du har en population på 1 000 personer måste oddsen för var och en att bli utsedd vara 1:1 000.

Eftersom de som utför enkäten eller undersökningen inte själv kan välja vem som ska ingå i urvalet är möjligheten att få ett urval som verkligen är representativt för populationen störst med sannolikhetsurval. Kort sagt kan de med sannolikhetsurval undvika snedvridning och urvalsfel för att i stället förlita sig på statistisk teori för att göra ett slumpmässigt urval av personer från den större populationen och sedan förutspå att alla deras svar matchar den större populationen.

Enkelhet är alltid bra. Och ett enkelt slumpmässigt urval är precis det, ett okomplicerat sätt att få en bra urvalsgrupp.

I ett enkelt slumpmässigt urval tilldelas varje individ i gruppen eller urvalet en siffra och sedan väljs siffror slumpmässigt i en automatisk process för att avgöra vem som ska ingå i urvalet. Du kan välja siffror med ett lotterisystem eller med ett program som väljer dem slumpmässigt åt dig.

Den här metoden är ett av de bästa sätten att undvika snedvridning, vilket är vanligt vid koncepttestning. Snedvridning i urvalet uppstår lätt när det är större sannolikhet för att vissa individer i en population väljs ut än andra. Den här typen av snedvridning kan ge resultat som ser bra ut eller ger stöd åt en viss åsikt – och kan leda till urvalsfel, felaktiga antaganden och dåliga beslut.

Enkelt slumpmässigt urval minimerar risken för snedvridning avsevärt genom att jämna ut oddsen för alla i populationen och ge dem lika stor chans att utses till den aktuella undersökningen.

Icke-sannolikhetsurval är inte slumpmässigt. Icke-sannolikhetsurval är en teknik där de som utför undersökningen gör urvalet utifrån subjektiva bedömningar snarare än slumpmässighet. Subjektiva bedömningar bygger inte på etablerade formler eller statistisk analys, utan förlitar sig på en individs sakkunskap för att identifiera svarande som ska ingå i urvalet.

Om du använder icke-sannolikhetsurval har inte alla individer i populationen samma chans att delta i undersökningen. Det betyder att varje individ i populationen har en känd chans att delta.

Som du kanske anar är icke-sannolikhetsurval en mindre strikt metod än sannolikhetsurval eftersom den påverkas av mänskliga bedömningar – och kanske även fel och snedvridningar som beror på människor. Å andra sidan kan det vara ett mer effektivt sätt att se till att de personer som ska ingå i enkäten eller undersökningen är de som kan lämna den mest relevanta och användbara informationen. Icke-sannolikhetsurval används ofta inom kvalitativa undersökningar som fokuserar på icke-numeriska data för att ta fram insikter och slutsatser.

Så om det inte är lika strikt eller tillförlitligt är det då någon idé att använda icke-sannolikhetsurval? Svaret är ja, i vissa fall. Icke-sannolikhetsurval är särskilt användbart i förberedande undersökningar, som pilotenkäter (att skicka en enkät till en mindre urvalsgrupp jämfört med den förutbestämda urvalsstorleken). Dessutom används det ofta i situationer där slumpmässigt sannolikhetsurval skulle vara svårt eller omöjligt att använda på grund av till exempel tidsbegränsningar och kostnadsramar.

Med kvoturval kan ni få ett representativt resultat som gör det lättare för alla i organisationen att fatta databaserade beslut när ni behöver veta mer om en viss del av målpopulationen och inte har särskilt stor budget.

Detta är en metod med icke-sannolikhetsurval där analytiker skapar en provgrupp med individer som motsvarar en specifik population. Med kvoturval kan du försäkra dig om att enkätresultatet har stor likhet med målpopulationen. På så sätt får du ett resultat som är användbart. Kvoturval har ungefär samma för- och nackdelar som icke-sannolikhetsurval, men det är ett mycket effektivt sätt att få åtgärdbara data och insikter från en specifik målgrupp.

Om provgruppen är för stor kan enkäten och efterföljande analys bli komplexa, dyra och tidskrävande. I en perfekt värld kan du, genom att utforma en stor enkät korrekt och därmed få en högre andel svar, öka noggrannheten och tillförlitligheten för resultatet. Men de extra fördelarna står vanligtvis inte i proportion till riskerna med att genomföra en dyr, tidskrävande och otymplig enkät. Representativt urval är oftast det snabbare, enklare och mer tillgängliga sättet att få giltiga och statistiskt signifikanta resultat.

Om provgruppen är för liten blir resultatet troligen inte statistiskt signifikant. Till exempel kanske du får med ett oproportionellt stort antal individer som står för ytterligheter eller inte är representativa för den större gruppen. Detta kan snedvrida resultatet och leda till missvisande eller ofullständiga data och, i slutänden, även dåliga beslut. Därför bör du alltid försöka hitta den rätta storleken för det representativa urvalet. När provgruppen har rätt storlek sparar det både tid och pengar samtidigt som du får tillförlitlig statistik för det representativa urvalet. Med SurveyMonkey är det lätt att fastställa rätt provgruppsstorlek tack vare vår funktion för beräkning av provgruppsstorlek. Med det här enkla verktyget kan du snabbt identifiera det representativa urvalet.

Snedvridning i urvalet uppstår lätt när det är större sannolikhet för att vissa individer i en population väljs ut än andra. När det tvistas om giltigheten för vissa politiska undersökningar handlar det ofta om risken för snedvridning i urvalet, där opinionsundersökaren har inkluderat för många individer med en viss åsikt.

Snedvridning i urvalet kan ge resultat som ser bra ut eller ger stöd åt en viss teori, idé eller åsikt. Men om resultatet är snedvridet och inte speglar verkligheten kan det leda till dåliga beslut eller skada organisationens rykte – liksom ditt eget.

Det bästa sättet att undvika snedvridning är att använda enkelt slumpmässigt urval, där urvalsgruppen utses helt slumpmässigt. Detta jämnar ut oddsen för alla i populationen och ger dem lika stor chans att utses till den aktuella enkäten. Om du tänker använda icke-sannolikhetsurval där deltagarna väljs utifrån bedömningar ser du till att de inblandade har erfarenhet och trovärdighet och är medvetna om behovet av att undvika snedvridning som annars skulle misskreditera resultatet såväl som slutsatserna.

Det är näst intill omöjligt att undvika en viss snedvridning i enkäter som använder representativt urval. Personer som är mycket upptagna brukar inte delta så ofta i enkäter. Det innebär att enkäter ofta inte inkluderar de mycket upptagnas synpunkter, och den gruppen är därför ofta underrepresenterad.

Letar du efter fler sätt att minska snedvridningen? SurveyMonkeys mallar för marknadsundersökningsenkäter innehåller ett antal varierade frågor som hjälper deltagarna att svara mer sanningsenligt. 

Ett representativt urval är viktigt eftersom det säkerställer att så många relevanta individer som möjligt ingår i provgruppen och att rätt mix av människor intervjuas eller kartläggs. Detta bidrar till att få resultat som inte påverkas av snedvridning eller där vissa grupper är överrepresenterade.

Ett representativt urval har följande fördelar:

Ett representativt urval kan vara en viktig del i att få ut mesta möjliga av en enkät genom att generera användbara data och insikter som stöd för marknadsundersökningar, kundupplevelsesatsningar och andra verksamhetsmål.

Kolla in SurveyMonkeys lösningar för marknadsundersökningar och utnyttja dem för att genomföra enkäter med representativt urval. Vill du identifiera ett representativt urval? Med SurveyMonkeys funktion för målgruppsframtagning går det snabbt och lätt.