例如，假设一家非政府组织正在针对患有特定健康问题的诊所参与者进行健康调查。这个参与者池是不完整的，这意味着所有未出现在选定环境和人群中的人的数据将被遗漏。 许多患有这种健康问题的人甚至可能不会去诊所，因此目标人群和调查所选样本之间存在差距。 此外，目前人口中的许多人可能拒绝参与调查，从而导致无回应偏差。 反应偏差 当调查参与者不诚实地回答问题时，就会出现反应偏差。许多内在和外在因素都可能导致这种偏差，而且很难确定某人是否如实回答了问题。 出现反应偏差的一些原因如下： 人们可能并不关心是否正确回答调查问卷。 有些人可能会感受到“做得好”的压力，因此只会积极回答，即使他们的想法不同。
受访者可能会被双重问
题弄糊涂。 有些参与者可能觉得自己了解得不 手机号码列表 够多，或者由于缺乏经验而“没有资格”做出贡献。所以，他们会“伪造”他们认为应该是“正确”的答案。 上述可口可乐的故事就是反应偏差的一个例子。 确认偏差 我们的大脑非常善于发现偏好的模式，并根据我们自己的有意识和无意识的信念得出结论。确认偏差是指信息倾向于支持或强化我们先前存在的观点。 直接的结果是，我们倾向于忽视或忽略与我们坚定的内心信念相反的信息。 确认偏差是双向的：调查员可能不知道他们的偏见已经渗入他们设计的调查中，参与者在回答时可能没有意识到自己的偏见。
这种现象可能不是有意识
的或恶意的，但它会严重影响收集的数据。 通过积极寻求多元化观点并设计更具包容性的调查，我们可以发现能够显著提高客户参与度的见解。这种方法不仅提 博·戴维斯 首席运营官 高了我们调查数据的可靠性，还为制定能够提升整体客户旅程的策略铺平了道路。例如，研究表明，医生的初步诊断猜测会干扰他们评估信息并正确宣布最终诊断和行动计划的方式。 社会期望偏差 人们感受到的随波逐流的社会压力可能会对调查数据造成很大损害。当受访者给出他们认为会让他们在别人面前看起来不错的答案时，社会期望偏差就会出现。它是反应偏差的一个子集。 人们需要被社会接受，这会影响他们的调查反应。
基于此类数据做出的决
定可能会适得其反。调查可能表明某种态度或行为偏好。但实际上，情况可能根本不是这样。 这里有很多好的例子，但麦当劳的 McPlant 汉堡脱颖而出。这些植物肉汉堡的推出范围有限，但即便如此，也失败了。 原因有很多，比如味道不满意、价格昂贵等。不过，令人 安圭拉铅 惊讶的是，人们对这一概念的最初反应很积极。 上市前的研究和调查可能充斥着确认偏见：人们希望表现出思想开放、支持健康和反对虐待动物。因此，麦当劳可能预计这些汉堡会继续受到关注。遗憾的是，事实并非如此。 抽样偏差 抽样偏差是指调查人员有意或无意地使用数据收集方法，以便更可能接触到某些成员，而其他成员则更有可能成为受访者。