En undersökning kan omfatta alla individer i en grupp (totalundersökning) eller bara en del av gruppen (stickprov). Om vi exempelvis vill veta vad alla gymnasieelever tycker om skolmaten, kan vi antingen fråga alla elever eller bara ett urval.

Totalundersökning

• Alla individer i populationen deltar i undersökningen.
• Ger ett heltäckande resultat men kan vara dyrt och tidskrävande.

Exempel: En folkräkning där hela befolkningen räknas är en totalundersökning.

Stickprov

• En mindre grupp väljs ut för att representera hela populationen.
• Sparar tid och resurser men kan ge missvisande resultat om urvalet är dåligt.

Exempel: En opinionsundersökning inför ett val där endast ett urval av befolkningen tillfrågas.

Hur vi väljer vårt stickprov påverkar resultatets tillförlitlighet. Slumpmässiga och strukturerade metoder hjälper oss att undvika snedvridna resultat.

Obundet slumpmässigt urval

• Deltagare väljs helt slumpmässigt.
• Ger en bra fördelning om urvalet är stort nog.

Exempel: Dragning av lottnummer för att slumpmässigt välja deltagare i en studie.

Stratifierat urval

• Populationen delas in i grupper (exempelvis kön, ålder, region).
• Deltagare väljs så att alla grupper är representerade.

Exempel: Om vi vill undersöka svenska elevers studieresultat kan vi se till att ha med elever från olika skolor och bakgrunder i rätt proportioner.

Alla som blir tillfrågade deltar inte. De som inte svarar utgör bortfall, och det kan påverka resultatet.

Exempel: Om vi skickar ut en enkät om hälsa och bara de som tränar mycket svarar, kan det leda till att vi överskattar hur hälsosam befolkningen är.

Hur minskar vi bortfallet?

Erbjud incitament (exempelvis presentkort).

Skicka påminnelser (exempelvis via mejl eller sms).

Ring upp personer för intervjuer.

Många undersökningar är anonyma för att deltagarna ska svara ärligt, speciellt vid känsliga ämnen.

Exempel: En enkät om mobbning där anonymitet gör att elever vågar svara ärligt.

Hur vi formulerar frågor påverkar resultaten och hur de kan tolkas.

• Slutna frågor (”Ja”/”Nej”, fasta svarsalternativ) – Enkla att analysera.
• Öppna frågor (svar i fritext) – Ger mer detaljer men svårare att sammanställa.
• Skalfrågor (t.ex. betyg 1-10) – Bra för att mäta uppfattningar.

Exempel: En fråga som ”Hur bra tycker du att skolmaten är?” ger bättre svar än ”Är skolmaten dålig?” eftersom den andra är ledande.

Korrelation – Två faktorer varierar tillsammans.

• Exempel: Glassförsäljning och drunkningsolyckor ökar samtidigt.
• Men det betyder inte att glass orsakar drunkning! Det finns en tredje faktor (värme).

Kausalitet – En faktor orsakar en annan.

För att visa kausalitet krävs ofta experiment.

Exempel: Brist på sömn kan leda till koncentrationssvårigheter.

Fel kan uppstå i olika delar av en undersökning. De vanligaste är:

• Mätfel – Felaktiga svar p.g.a. tekniska problem (exempelvis trasig våg).
• Svarsfel – Deltagaren missförstår frågan eller vill ge ett ”socialt önskvärt” svar.
• Urvalsfel – Stickprovet representerar inte populationen.

Exempel: En studie om sömn där deltagarna själva uppskattar sin sömntid kan innehålla fel eftersom folk ofta överskattar hur mycket de sover.

Vad betyder ”statistiskt signifikant”?

Om ett resultat är statistiskt signifikant betyder det att det inte beror på slumpen.

Exempel: Om vi undersöker effekten av en ny medicin och ser att de som fått medicinen blir friskare i högre grad än de som inte fick den, kan vi säga att det är ett signifikant resultat om skillnaden är tillräckligt stor.

Exempel på urvalsstorlek och signifikans

Om vi frågar 50 personer hur de ska rösta i valet får vi osäkra resultat. Men om vi frågar 10 000 personer ökar sannolikheten att resultatet stämmer med verkligheten.

Men – ett stort urval garanterar inte alltid rätt resultat. Om vi bara frågar en viss grupp (t.ex. bara unga väljare) kan undersökningen fortfarande vara snedvriden.