然而，未参加调查的人员所获得的数据可能与有偏差的样本收集的数据不同。 抽样偏差的一个典型例子是1936 年美国总统选举。虽然这是一个古老的例子，但它改变了研究和调查的开展方式。 流行周刊《文学文摘》进行了当时最大规模的民意调查之一，以预测 1936 年美国总统大选的获胜者。结果显示，共和党人阿尔夫·兰登有望获胜。 然而，令“所有人惊讶”的是，民主党人富兰克林·罗斯福赢得了选举，《文学文摘》因散布错误信息而蒙受损失。该公司最终倒闭。 该杂志的民意调查方法和样本存在偏见。他们调查了订阅者、登记车主和电话簿中的其他人。
这个样本包括已经支
持共和党的富人，因此结果对共和党候选人有 电子邮件列表 利也就不足为奇了。 nicereply 博客 避免调查偏见的重要性 如果上述例子可以证明一件事，那就是有偏见的调查问题和方法会导致不准确的数据。 从最佳实践和道德的角度来看，这已经远远不够理想。然而，主要的收获是调查偏见对客户和企业的负面影响。 例如，联合包裹服务公司 (United Parcel Service) 的年度士气调查报告显示公司士气正面，几个月后，该公司却遭遇了代价高昂的罢工。调查未能揭露一些不满情绪。 调查偏差会导致决策过程出现缺陷。由于获取的数据不准确或不完整，基于这些数据做出的任何业务或服务变更都可能不令人满意或不受欢迎。
反过来品牌方的这种
令人满意的回应或改变会影响客户服务以及消费者对品牌的看法。但是，当您有效地设计和部署调查时，它们可以带来更好的性能和结果。消除调查偏见可以帮助您更好地服务客户并提高投资回报率。 如何避免调查偏见 避免调查偏差的第一步是消除偏见和先入为主的观念。这 Ed Valdivia 高级工程总监 — 网络基础设施和架构 些会对调查问题、样本人群和数据收集方法产生负面影响。 重要的是要明白多种偏见可能同时发生。因此，客观性和随机性通常是减轻这些偏见的方法。 以下有三种可以减少或消除调查偏见的方法。 设计公正的调查 要设计一项公正的调查，您需要首先明确目标。 您为什么要进行这项调查？ 您想寻找什么信息？ 您将如何使用它来改变或更新您的业务或服务？ 了解了这一点后，您就可以选择一种无偏采样方法。
利用随机采样并确保样本
代表整个目标人群，而不仅仅是方便或更容易调查的人。 提出的问题要容易理解、直截了当，并且没有技术术语。考虑使用一些最好的人工智能写作助手来帮助你集思广益并完善你的问题。这些工具对于确保你的问题易于理解、没有技术术语以及避免双重或引导格式 安圭拉铅 特别有用。这将增加你从参与者那里得到准确、诚实的回答的机会。避免双重和引导性的问题，因为它们总是会导致不准确的数据。 无意识偏见问卷往往是问题的开始。因此，这里有一些快速提示，可帮助您设计无偏见的调查问题： 避免使用情绪化的语言。例如，“您对我们出色的远程服务体验有多满意？”这里的“出色”一词会引入偏见。