3.3 Ang kinatibuk-ang gambalay survey sayop

Total survey sayop = representasyon kasaypanan + pagsukod mga sayop.

Ang mga banabana nga naggikan sa mga sampol nga survey kasagaran dili hingpit. Sa ato pa, adunay kasagaran nga kalainan tali sa banabana nga gihimo sa usa ka sampol nga panukiduki (pananglitan, ang gibana-bana nga kasagaran nga gitas-on sa mga estudyante sa usa ka tulunghaan) ug ang tinuod nga bili sa populasyon (pananglitan, ang aktuwal nga aberids nga taas nga mga estudyante sa eskwelahan). Usahay kining mga kasaypanan gamay ra kaayo nga kini dili importante, apan usahay, sa kasubo, sila mahimong dako ug mahinungdanon. Sa paningkamot nga masabtan, sukdon, ug mapakunhod ang mga kasaypanan, ang mga tigdukiduki hinayhinay nga nagmugna sa usa ka bug-os, punoan nga konsepto nga sumbanan alang sa mga kasaypanan nga mahimong motungha sa mga sampol nga survey: ang total survey framework framework (Groves and Lyberg 2010) . Bisan pa nga ang pagpalambo sa kini nga balangkas nagsugod sa 1940, sa akong hunahuna kini naghatag kanato sa duha ka makatabang nga mga ideya alang sa pagsiksik sa survey sa digital nga edad.

Una, ang kinatibuk-ang balangkas sa kasayuran sa survey nagpatin-aw nga adunay duha ka tipikal nga mga sayop: ang pagpihig ug kalainan . Sa kinatibuk-an, ang bias usa ka sistematikong kasaypanan ug kalainan mao ang random error. Sa laing pagkasulti, hunahunaa ang pagpadagan sa 1,000 nga mga replika sa susamang sample survey ug unya pagtan-aw sa pag-apud-apod sa mga pagbanabana gikan niining 1,000 nga mga replika. Ang pagkasayop mao ang kalainan tali sa kahulogan niining mga pagsusi sa mga pagbanabana ug sa tinuod nga bili. Ang kalainan mao ang kabag-ohan niining mga pagbanabana. Ang tanan nga managsama, gusto kami sa usa ka pamaagi nga walay bias ug gamay nga kalainan. Apan, alang sa daghang tinuod nga mga problema, walay ingon nga mga pamaagi, wala'y kalainan ang mga pamaagi, nga nagbutang sa mga tigdukiduki sa lisud nga posisyon sa pagdesidir kon unsaon pagbalanse ang mga problema nga gipakita pinaagi sa pagpihig ug kalainan. Ang uban nga mga tigdukiduki sa kinaiyanhon gusto nga dili mapihigon nga mga pamaagi, apan ang usa ka hunahuna nga tumong sa pagpihig mahimong usa ka sayup. Kung ang tumong mao ang pagmugna og usa ka pagbanabana nga mas duul kutob sa mahimo sa kamatuoran (ie, uban sa pinakagamay nga posible nga sayup), nan mahimo nga mas maayo ka sa pamaagi nga adunay usa ka gamay nga pagpihig ug gamay nga kalainan kaysa sa usa nga mapainubsanon apan adunay dakong kalainan (numero 3.1). Sa laing pagkasulti, ang kinatibuk-ang balangkas nga kasayuran sa survey nagpakita nga sa pag-evaluate sa mga pamaagi sa pagsiksik sa survey, kinahanglan nga imong ikonsidera ang bias ug kalainan.

Figure 3.1: Bias ug variance. Sa tinuud, ang mga tigdukiduki adunay walay-bias, pamaagi nga pagpaubos sa pagpaubos. Sa pagkatinuod, sila sa kasagaran kinahanglan nga mohimo og mga desisyon nga maghimo sa usa ka us aka pakignegosyo tali sa mga bias ug kalainan. Bisan tuod ang pipila ka mga tigdukiduki sa kinaiyanhon gusto nga dili mapamatud-an nga mga pamaagi, usahay ang usa ka gamay nga pamaagi, ang gamay nga pamaagi sa pamaagi makahimo sa mas tukma nga pagbanabana kaysa usa ka dili mapihigong pamaagi nga adunay daghang kalainan.

Ang ikaduha nga pangunang panglantaw gikan sa total survey framework framework, nga mag-organisar sa kadaghanan niini nga kapitulo, mao nga adunay duha ka mga tinubdan sa mga sayup: mga suliran nga may kalabutan sa imong gipakigsultihan ( representasyon ) ug mga problema nga may kalabutan sa unsay imong nakat-unan gikan sa mga pag-istoryahanay ( pagsukod ). Pananglitan, tingali interesado ka sa pagtan-aw sa mga kinaiya mahitungod sa online nga privacy sa mga hamtong nga nagpuyo sa France. Ang paghimo niini nga mga pagbanabana nagkinahanglan sa duha ka nagkalainlain nga matang sa inference. Una, gikan sa mga tubag nga gihatag sa mga respondent, kinahanglang ibutang nimo ang ilang mga kinaiya mahitungod sa privacy sa internet (nga usa ka problema sa pagsukod). Ikaduha, gikan sa nasabtan nga mga kinaiya sa mga gisaligan, kinahanglan imong masabtan ang mga kinaiya sa populasyon sa kinatibuk-an (nga usa ka problema sa representasyon). Ang hingpit nga sampling nga adunay dili maayo nga mga pangutana sa survey makahatag og dili maayo nga pagbana-bana, ingon man ang dili maayo nga sampling uban sa hingpit nga mga pangutana sa survey. Sa laing pagkasulti, ang maayong mga pagbanabana nagkinahanglan og mga pamaagi sa pagsukod ug representasyon. Tungod sa kasinatian, akong susihon kon giunsa paghunahuna sa mga tigdukiduki sa survey ang representasyon ug pagsukod sa nangagi. Dayon, ipakita ko kung unsa ang mga ideya kabahin sa representasyon ug pagsukod makagiya sa panukiduki sa digital-age survey.