3.3総調査エラーフレームワーク

総調査エラー=表現誤差+測定誤差。

そこの調査から推計に忍び込むことができ、エラーの多くの種類があり、1940年代から研究者が体系的に整理、理解、およびこれらのエラーを減らすために取り組んできました。その努力のすべての重要な結果は、総調査エラーフレームワークです(Groves et al. 2009; Weisberg 2005)あなたが（ 表現 ）に話者に関連する問題、あなたはそれらの会話（ 測定値 ）から学んだことに関連する問題：総調査エラーフレームワークからの主な洞察は、問題が2つの主要なバケットにグループ化することができるということです。たとえば、フランスに住む成人のオンラインプライバシーに関する姿勢を推定するに興味があるかもしれません。これらの推定値を作ること推論の2全く異なるタイプを必要とします。まず、回答者が与える答えから、あなたは、オンラインのプライバシーについての彼らの態度を推測する必要があります。第二に、回答者のうち、推定された姿勢から、あなたは、人口全体に態度を推測しなければなりません。推論の第一のタイプは、心理学や認知科学の領域です。そして、推論の第二のタイプは、統計のドメインです。悪い調査質問との完璧なサンプリング方式は悪い推定値を生成し、完璧な調査質問で悪いサンプリング方式も悪い推定値を生成します。良い推定値が測定および表現に音のアプローチが必要です。その背景を考えると、次の、私は、調査研究者は、過去に表現し、測定について考えているか確認します。私はこの材料の多くは社会的scienitstsに検討されることを期待しますが、それはいくつかのデータ科学者に新しいものかもしれません。その後、私はそれらのアイデアがデジタル時代の調査研究を導く方法を紹介します。