3.3.1 წარმომადგენლობა

წარმომადგენლობა დაახლოებით მიღების ხელთ თქვენი გამოკითხულთა თქვენი სამიზნე მოსახლეობა.

იმისათვის, რომ გავიგოთ ისეთი შეცდომები, რომლებიც შეიძლება მოხდეს რესპონდენტების მხრიდან უფრო ფართო მოსახლეობის ინფორმირებისას, განვიხილოთ ლიტერატურული დაიჯესტი ჩაყრა, რომელიც ცდილობდა 1936 წლის საპრეზიდენტო არჩევნების შედეგების პროგნოზირებას. მიუხედავად იმისა, რომ ეს 75 წლის წინ მოხდა, ეს პრობლემა კვლავ მნიშვნელოვანია მკვლევართა სწავლებისთვის.

ლიტერატურული დაიჯესტი იყო პოპულარული ზოგადი ინტერესი ჟურნალი და დაწყებული 1920 წელს დაიწყეს გაშვებული ჩალის გამოკითხვის პროგნოზირება შედეგების საპრეზიდენტო არჩევნების. ამ პროგნოზების შესაქმნელად, ისინი ბევრ ადამიანს უგზავნიდნენ საარჩევნო ბიულეტენებს, შემდეგ კი მხოლოდ ბიულეტენების დაბრუნებას აპირებდნენ; ლიტერატურული დაიჯესტი ამაყად იტყობინება, რომ მიღებული ბიულეტენები არ იყო "შეწონილი, მორგებული და არც ინტერპრეტირებული". ეს პროცედურა სწორად იწინასწარმეტყველა არჩევნების გამარჯვებულები 1920, 1924, 1928 და 1932 წლებში. 1936 წელს, დიდი დეპრესიის შუაგულში ლიტერატურული დაიჯესტებმა 10 მილიონამდე ბიულეტენი გააგზავნეს, რომელთა სახელები ძირითადად დომინირებს სატელეფონო ცნობარებიდან და საავტომობილო სარეგისტრაციო ჩანაწერებიდან. აი, როგორ აღწერენ მათ მეთოდოლოგიას:

"Digest ის გლუვი გაშვებული მანქანა გადადის სწრაფი სიზუსტით ოცდაათი წლის გამოცდილება შემცირება guesswork მძიმე ფაქტები ... ამ კვირაში 500 კალმები scratched მეტი მეოთხედი მილიონი მილიონობით მიმართავს დღეში. ყოველ დღე, ნიუ-იორკში, საავტომობილო მეფის მეოთხე გამზირზე მაღალ ოთახში, 400-მდე მუშტი, მილიონობით ნაბეჭდი საკითხის გადასალახად, საკმარისია ორმოცი ქალაქის ბლოკის გადასატანად - კონვერტებში შესვლაზე. ყოველ საათში, DIGEST- ის საკუთარი ფოსტის ქვესადგურის ქვესადგურში, სამი მაშტაბით საფოსტო გამშვები დანადგარები დალუქული და თეთრი ბრტყელი; გამოცდილი საფოსტო თანამშრომლები flipped მათ bulging mailsacks; ფლოტი DIGEST სატვირთო მანქანებს აწვდიდნენ მათ ფოსტა-მატარებლების გამოხატვას. . . მომდევნო კვირას, ამ ათ მილიონიდან პირველი პასუხები იწყება შემოხაზული ბიულეტენების შემომავალი ტალღა, სამჯერ გადამოწმებული, დამოწმებული, ხუთჯერ ჯვარედინი კლასიფიცირებული და შეავსოს. როდესაც ბოლო ფიგურა იკვლევს და შეამოწმა, თუ წარსული გამოცდილება კრიტერიუმია, ქვეყანამ იცის, რომ ორასი მილიონი [ამომრჩეველი] ფაქტიურად პოპულარული ხმების 1% -იანი წილი აქვს "(1936 წლის 22 აგვისტო)

ლიტერატურული დაიჯესტი ს ფემინიზაცია ზომის მყისიერად ცნობადი ნებისმიერი "დიდი მონაცემები" მკვლევარი დღეს. 10 მილიონი ბიულეტენით გადანაწილდა, საოცარი 2.4 მილიონი დაბრუნდა, რაც დაახლოებით 1000-ჯერ უფრო დიდია, ვიდრე თანამედროვე პოლიტიკური გამოკითხვები. ამ 2.4 მილიონი რესპონდენტიდან, განაჩენი ნათელი იყო: ალფ ლონდონი აპირებს დაამარცხა მოქმედი ფრანკლინ რუზველტი. მაგრამ, სინამდვილეში, რუზველტმა მეწყერმა დაამარცხა ლამონ. როგორ შეიძლება ლიტერატურული დაიჯესტი არასწორი ერთად იმდენად მონაცემები? ჩვენი თანამედროვე გაგება sampling ხდის ლიტერატურული დაიჯესტი შეცდომები ნათელი და გვეხმარება თავიდან ავიცილოთ მსგავსი შეცდომები მომავალში.

შერჩევის შესახებ ნათლად ფიქრს გულისხმობს, რომ განვიხილოთ ოთხი სხვადასხვა ჯგუფი (ფიგურა 3.2). პირველი ჯგუფი სამიზნე მოსახლეობაა ; ეს არის ჯგუფი, რომელსაც მკვლევარი განსაზღვრავს, როგორც მოსახლეობის ინტერესი. ლიტერატურული დაიჯესტის შემთხვევაში , 1936 წლის საპრეზიდენტო არჩევნებში სამიზნე მოსახლეობა იყო ამომრჩეველი.

სამიზნე მოსახლეობის საკითხის გადაწყვეტის შემდეგ, მკვლევარმა უნდა მოამზადოს იმ ადამიანების ჩამონათვალი, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნეს შერჩევისთვის. ეს სია ე.წ. შერჩევის ჩარჩოშია და მასზე მოქცეული ადამიანები დასახელებულია მოსახლეობის ჩარჩოებში . იდეალურია, რომ სამიზნე მოსახლეობა და ჩარჩო მოსახლეობა ზუსტად იგივე იქნება, მაგრამ პრაქტიკაში ეს ხშირად არ ხდება. მაგალითად, ლიტერატურული დაიჯესტის შემთხვევაში , ჩარჩოს მოსახლეობა იყო 10 მილიონი ადამიანი, რომელთა სახელები ძირითადად დომინირებს სატელეფონო სატრანსპორტო და საავტომობილო სარეგისტრაციო ჩანაწერებში. სამიზნე მოსახლეობასა და ჩარჩოს მოსახლეობას შორის განსხვავებები ეწოდება გაშუქების შეცდომას . დაფარვის შეცდომა არ, თავისთავად, გარანტიას პრობლემები. თუმცა, ეს შეიძლება გამოიწვიოს გაშუქების გაშუქება, თუ ადამიანების ჩარჩოებში მოსახლეობა სისტემატურად განსხვავდება სამიზნე მოსახლეობისგან, რომლებიც არ არიან ჩარჩოებში მოსახლეობაში. ეს, ფაქტობრივად, ზუსტად რა მოხდა ლიტერატურული დაიჯესტი გამოკითხვაში. მოსახლეობის ჩარჩოებში მოსახლეობამ უფრო მეტად მხარი უნდა დაუჭიროს ალფ ლონდონს, ნაწილობრივ იმიტომ, რომ ისინი მდიდარი იყვნენ (გახსოვდეთ, რომ ორივე ტელეფონი და ავტომობილები შედარებით ახალი და ძვირი იყო 1936 წელს). ასე რომ, ლიტერატურული დაიჯესტი გამოკითხვაში, გაშუქების შეცდომა გამოიწვია გაშუქების კომპენსაცია.

გრაფიკი 3.2: წარმომადგენლობის შეცდომები.

ჩარჩოს მოსახლეობის განსაზღვრის შემდეგ, მომდევნო ნაბიჯი არის მკვლევარი შერჩეული ნიმუშის მოსახლეობის შერჩევაზე; ესენი არიან ადამიანები, რომლებსაც მკვლევარი შეეცდება გასაუბრებას. თუ ნიმუში განსხვავებული მახასიათებლებია, ვიდრე ჩარჩოს მოსახლეობა, მაშინ შერჩევას შეუძლია წარადგინოს შერჩევის შეცდომა . თუმცა ლიტერატურული დაიჯესტის ფიასკოს შემთხვევაში, სინამდვილეში სინამდვილეში არ იყო შერჩევა - ჟურნალი ყველასთვის დაუკავშირდა მოსახლეობას და ამიტომ არ იყო შერჩევის შეცდომა. ბევრი მკვლევარი ფოკუსირებას ახდენს შეცდომის შერჩევის შესახებ - ეს არის, როგორც წესი, გამოკვლევებში დაფიქსირებული შეცდომის ცდომილების ერთადერთი შეცდომა, მაგრამ ლიტერატურული დაიჯესტი ფიასკო გვახსენებს, რომ ჩვენ უნდა განიხილოს შეცდომების ყველა წყარო, როგორც შემთხვევითი, ისე სისტემური.

საბოლოო ჯამში, შერჩევის პოპულაციის შერჩევის შემდეგ, მკვლევარი ცდილობენ გამოეკითხებინათ ყველა მისი წევრი. ის ადამიანები, რომლებიც წარმატებით არიან გამოკითხულები, რესპონდენტებს უწოდებენ. იდეალურ შემთხვევაში, ნიმუში მოსახლეობა და რესპონდენტი ზუსტად იგივე იქნებოდა, მაგრამ პრაქტიკაში არ არსებობს რეაგირება. ანუ, ადამიანები, რომლებიც შერჩეული ნიმუში ზოგჯერ არ მონაწილეობენ. თუ ადამიანები, რომლებიც რეაგირებენ, განსხვავდებიან, ვინც არ პასუხობს, მაშინ შეიძლება არ იყოს უპასუხისმგებლო კომპენსაცია . Nonresponse კომპენსაცია იყო მეორე მთავარი პრობლემა ლიტერატურული დაიჯესტი გამოკითხვა. გამოკითხულთა მხოლოდ 24%, რომლებმაც ბიულეტენი მიიღეს, და აღმოჩნდა, რომ ადამიანები, რომლებიც მხარს უჭერდნენ ლონტონს, უფრო მეტად პასუხობდნენ.

გარდა იმისა, რომ წარმოდგენის იდეების დანერგვის მაგალითია, ლიტერატურული დაიჯესტი არჩევნები ხშირად განმეორებითი იგავია, სიფრთხილე მკვლევარები ჰარმომანდის შერჩევის საფრთხის შესახებ. სამწუხაროდ, ვფიქრობ, რომ ეს ამბავი ბევრ ადამიანს მიაპყრობს არასწორია. სიუჟეტის ყველაზე გავრცელებული მორალი ისაა, რომ მკვლევარებმა ვერ შეისწავლეს არა-ალბათობა ნიმუშებიდან (მაგ., ნიმუშები მონაწილეების შერჩევისთვის მკაცრი ალბათობის პრინციპების გარეშე). მაგრამ, როგორც მე ვუჩვენებ ამ თავში, ეს არ არის სწორი. ამის ნაცვლად, ვფიქრობ, ამ მოთხრობაში ნამდვილად ორი მორალია. მორალულები, რომლებიც 1936 წელს იყვნენ, როგორც ჭეშმარიტი. პირველ რიგში, დიდი რაოდენობით შეუთავსებელი მონაცემები არ იძლევა კარგ შეფასებას. ზოგადად, რესპონდენტების დიდი რაოდენობა ამცირებს შეფასების ვარიანტს, მაგრამ ეს აუცილებლად არ შეამცირებს მიკერძოებას. უამრავი მონაცემებით, მკვლევარებს ზოგჯერ შეუძლიათ მიიღონ არასწორი რამის ზუსტი შეფასება. ისინი შეიძლება ზუსტად არ იყოს არასწორი (McFarland and McFarland 2015) . მეორე ძირითადი გაკვეთილი ლიტერატურული დაიჯესტი fiasco არის ის, რომ მკვლევარებმა უნდა ანგარიშზე, თუ როგორ მათი ნიმუში იყო შეგროვებული, როდესაც შეფასების. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, იმის გამო, რომ ლიტერატურული დაიჯესტის გამოკითხვაში შერჩევის პროცესი სისტემატურად იყო მორგებული ზოგიერთი რესპონდენტის მიმართ, მკვლევარები საჭიროდ იყენებდნენ უფრო რთული შეფასების პროცესს, რომელიც გამოეხმაურა ზოგიერთ რესპონდენტს სხვაზე. მოგვიანებით ამ თავში, მე გაჩვენებთ ერთი ასეთი წონის პროცედურა-პოსტ-სტრატიფიკაცია, რაც საშუალებას მოგცემთ უკეთესად შეაფასონ haphazard ნიმუშები.