Bias

Meetinstrumenten met een hoge bias leveren onbetrouwbare onderzoeksresultaten op.

Bias is een term die stamt uit de radiotechniek: de zender zendt een signaal uit dat door de ontvangen wordt weergegeven. De mate waarin het ontvangen signaal verstoord is, noemt men bias. Is er veel bias, dan komt het signaal onzuiver over en hoort men veel ruis op de radio; is er weinig bias dan heeft men een goede ontvangst en hoort men nauwelijks ruis. Er zijn diverse bronnen van bias in de radiotechniek. Er kunnen andere zenders zijn die het signaal storen, hoge gebouwen, bomen, en zelfs de atmosfeer kan het uitgezonden signaal verstoren waardoor het misvormd aankomt bij de ontvanger.

In de onderzoeksmethodologie is dit begrip overgenomen. Het heeft betrekking op het de mate waarin het feitelijke empirische gegeven zonder ruis wordt opgenomen in het gegevensbestand dat voor de analyse wordt gebruikt.

Er zijn diverse bronnen van bias denkbaar die samengaan met de manier van meten. Zo zal een enquêteur geheel onbevooroordeeld de antwoorden van de respondent moeten noteren. Dat zal niet altijd lukken: hij/zij heeft zijn eigen vooroordelen, leest misschien niet alle antwoordalternatieven voor, moet een interpretatie maken van het (lange) antwoord dat de respondent geeft zodat het te coderen valt, etc. Dit zijn vormen van enquêteursbias. Er kan ook sprake zijn van respondentbias: hij/zij doet zich beter voor dan hij in werkelijkheid is, geeft sociaal wenselijke antwoorden, laat zich beïnvloeden door omstanders, etc. Een andere type bias komt voort uit observeren. Iemand die weet dat hij geobserveerd wordt, gedraagt zich anders dan iemand die dat niet weet. Ook hier speelt de observator een rol: hij/zij moet het te observeren gedrag interpreteren en beoordelen. Ook vragenlijsten en ‘echte’ meetinstrumenten hebben altijd een bepaalde mate van ruis.

De mate waarin bias voorkomt, is afhankelijk van de kwaliteit van het meetinstrument. Zo zal men minder last hebben van bias als men gebruik maakt van getrainde observatoren en enquêteurs. Een vragenlijst die snel-snel is opgezet heeft natuurlijk ook veel minder kwaliteit dan een vragenlijst die eerst is uitgetest bij een aantal proefrespondenten.

Bias in de meting moet zoveel mogelijk worden voorkomen. Het leidt ertoe dat de empirische gegevens onzuiver in het gegevensbestand worden opgenomen. Bij teveel ruis kan het voorkomen dat de onderzoeker het empirische signaal niet meer waarneemt. Het kan ook voorkomen dat bij te veel ruis de onderzoeker patronen ontdekt die er empirisch helemaal niet zijn.

Copyrights

© Foeke van der Zee / BMOOO - Woordenboek onderzoek, methodologie en statistiek

Meer MOA


Kennispartners van Daily Data Bytes

MOA is een

CRKBO Instelling CMYK

Contact

MOA, Expertise Center voor Marketing-insights, Onderzoek & Analytics

VIDA-gebouw
Kabelweg 57, 2e verdieping
1014 BA Amsterdam
+31 20 5810710
Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken.