3.3 El marc d'error total de l'enquesta
Total d'errors enquesta d'error = + representació errors de mesurament.
Les estimacions que provenen d'enquestes de mostra solen ser imperfectes. És a dir, normalment hi ha una diferència entre l'estimació produïda per una enquesta de mostra (per exemple, l'alça mitjana estimada dels estudiants en una escola) i el veritable valor de la població (per exemple, l'alçària mitjana real dels estudiants en una escola). De vegades, aquests errors són tan petits que no tenen importància, però de vegades, malauradament, poden ser grans i conseqüents. En un intent d'entendre, mesurar i reduir errors, els investigadors van crear gradualment un marc conceptual únic i general per als errors que poden sorgir en enquestes de mostres: el marc d'errors d'enquesta total (Groves and Lyberg 2010) . Tot i que el desenvolupament d'aquest marc va començar a la dècada de 1940, crec que ens ofereix dues idees útils per a la investigació de l'enquesta en l'era digital.
En primer lloc, el marc d'error de l'enquesta total aclareix que hi ha dos tipus d'errors: el biaix i la variància . Aproximadament, el biaix és un error sistemàtic i la variància és un error aleatori. En altres paraules, imagineu executar 1.000 replicacions de la mateixa enquesta de mostra i després observant la distribució de les estimacions d'aquestes 1.000 replicacions. El biaix és la diferència entre la mitjana d'aquestes estimacions replicades i el valor veritable. La variància és la variabilitat d'aquestes estimacions. Si tot és igual, ens agradaria un procediment sense biaixos i una petita variància. Malauradament, per a molts problemes reals, no existeixen biaixos, els procediments de petites variacions no existeixen, cosa que fa que els investigadors es trobin en la difícil posició de decidir com equilibrar els problemes introduïts per la biaix i la variància. Alguns investigadors instintivament prefereixen procediments imparcials, però un enfocament únic en el biaix pot ser un error. Si l'objectiu és produir una estimació que sigui el més a prop possible de la veritat (és a dir, amb el menor error possible), potser estareu millor amb un procediment que té un petit biaix i una petita variància que amb un que és imparcial però amb una gran variància (figura 3.1). En altres paraules, el marc de l'error de l'enquesta total mostra que, en avaluar els procediments d'investigació d'enquestes, haureu de considerar els biaixos i la variància.
Figura 3.1: Bias i variància. Idealment, els investigadors tindrien un procediment d'estimació sense biaix i de baixa variància. En realitat, sovint han de prendre decisions que creen un equilibri entre el biaix i la variància. Tot i que alguns investigadors prefereixen instintius procediments imparcials, de vegades, un procediment de petites variacions i de baixa variància pot produir estimacions més precises que un procediment imparcial que tingui una gran variància.
La segona visió principal del marc d'error d'enquesta total, que organitzarà gran part d'aquest capítol, és que hi ha dues fonts d'errors: problemes relacionats amb qui parleu ( representació ) i problemes relacionats amb el que aprèn d'aquestes converses ( mesura ). Per exemple, us pot interessar estimar actituds sobre la privadesa en línia entre els adults que viuen a França. Fer aquestes estimacions requereix dos tipus d'inferència diferents. En primer lloc, a partir de les respostes que donen els enquestats, cal inferir les seves actituds sobre la privadesa en línia (que és un problema de mesura). En segon lloc, a partir de les actituds inferides entre els enquestats, cal deduir les actituds de la població en general (que és un problema de representació). El mostreig perfecte amb les preguntes de les enquestes incorrectes produiran estimacions defectuoses, així com una mala mostra amb preguntes d'enquesta perfectes. En altres paraules, les bones estimacions requereixen aproximacions sòlides a la mesura i la representació. Tenint en compte aquests antecedents, revisaré com els investigadors de l'enquesta han pensat en la representació i la mesura en el passat. A continuació, vaig a mostrar com les idees sobre representació i mesura poden orientar la investigació sobre enquestes d'edat digital.
