3.3 Die totale opname fout raamwerk

Totaal opname fout = verteenwoordiging foute + metingsfoute.

Daar is baie soorte foute wat kan kruip in skattings van opnames, en sedert die 1940's navorsers gewerk het om stelselmatig te organiseer, te verstaan, en hierdie foute te verminder. 'N Belangrike gevolg van al daardie moeite is die totale opname fout raamwerk (Groves et al. 2009; Weisberg 2005) . Die belangrikste insig van die totale opname fout raamwerk is dat probleme kan gegroepeer word in twee hoof emmers: probleme wat verband hou met wat jy (verteenwoordiging) praat en probleme wat verband hou met dit wat jy leer uit daardie gesprekke (meting). Byvoorbeeld, kan jy belangstel in die beraming van houdings oor aanlyn privaatheid onder volwassenes wat in Frankryk. Die maak van hierdie ramings vereis twee heeltemal verskillende tipes afleiding. In die eerste plek van die antwoorde wat respondente gee, wat jy hoef te hul houdings aflei oor aanlyn privaatheid. In die tweede plek van die afgeleide houdings onder die respondente, jy moet die gesindhede lei in die bevolking as 'n geheel. Die eerste tipe afleiding is die domein van die sielkunde en kognitiewe wetenskap; en die tweede tipe afleiding is die domein van statistieke. 'N perfekte voorbeeld skema met 'n slegte opname vrae sal slegte skat produseer, en 'n slegte voorbeeld skema met 'n volkome opname vrae sal produseer ook slegte skat. Goeie skattings vereis klank benaderings tot die meting en verteenwoordiging. Gegewe hierdie agtergrond, langs, sal ek sien hoe opname navorsers het gedink oor verteenwoordiging en meting in die verlede. Ek verwag dat baie van hierdie materiaal review sosiale scienitsts sal wees, maar dit kan nuut wees om 'n paar data wetenskaplikes. Dan, sal ek jou wys hoe die idees lei digitale era opnamenavorsing.