上一期blog中小编提到了research bias的基本概念和较常见的一些research bias的情况。本期我们将介绍sampling bias和information bias的概念以及应对的办法。这两种research bias也较为常见。如果留学生稍微不注意，都会有sampling bias的问题。在选择研究样本的时候，留学生可能会从一些比较容易获得的人群中随机抽取样本。例如，在一些marketing之类的dissertation中，留学生选择的题目可能是消费者对某些marketing activities或者marketing communication的反应。
在这样的研究中，留学生可能通过自己的一些社交平台或者身边的人作为渠道召集样本。然而在这一过程中，由于社交圈中的人群有比较相似的demographic features，可能会导致样本人群的认知类似，而不能反映出其他人群的想法和反应。又或者由于一些条件的局限性等，留学生邀请的参与者可能不太符合样本人群的要求。这些问题也会导致sampling bias。
为了避免样本单一性的问题，留学生在确定题目或者设计研究时，可以将目标人群做一个具体框定。例如在确定论文题目时，可以将目标人群限定在大学生人群。比如在做关于marketing或者marketing communication的消费者反应时，可以将目标人群限定为通过网络渠道购物的在校大学生。即便如此，在召集样本的过程中，留学生可能将问卷通过某一单一渠道发布，或者通过snowball等方式召集样本。这样的方式，可能还是会导致样本的demographic features单一。比如，召集的样本可能都是同一专业的学生。在一些情况下，可能该专业的学生对某一种marketing communication strategy的态度会偏向统一。由此可能也会导致research bias。
同时，在考虑research limitation时，也可以将这类的sampling bias包含其中。例如在描述research limitation时可以加一句：由于取样人群有限导致了样本的单一性等问题。又或者在research limitation中可以提出self-selection bias和non-response bias。self-selection bias指的是有些人群可能更愿意接受研究邀请。而non-response bias指的是有些人群不太愿意参与研究。这些因素也导致了研究可能会偏向于收集到某一个类人群的数据，而鲜少有non-response这类人群的数据。
同学们在meeting时如果导师提到了这部分的问题，可以详细讲述一下自己为了避免这一类的bias采取了哪些措施。比方在确定样本时，可以向导师描述自己是如何保证样本多样性的。例如，在召集大学生作为样本时，是否包含了不同学院的学生或者不同地区的学生。或者在研究消费者行为时，如果不是针对某一个年龄段的，那么就需要说明自己是如何确保不同年龄段的人都包含在研究中。同时，也需要说明自己如何增加一些召集渠道以确保样本的多样性。Sampling bias可能会被很多人忽视，但sampling bias可能会导致整个研究有一定的局限性。因此在dissertation中，留学生应当留意这部分的问题。
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