3.3.1 өкілдігі

Өкілдік сіздің халықтың нысаналы сіздің респонденттерден қорытындылар жасау туралы.

Респонденттердің үлкен тобына түсу кезінде орын алуы мүмкін қателердің қандай екенін түсіну үшін, 1936 жылғы АҚШ президенттік сайлауының нәтижелерін болжауға тырысқан « Literary Digest» сабан сауалнамасын қарастырайық. 75 жыл бұрын болғанымен, бұл сын-қатер бүгінгі күні зерттеушілерді үйретудің маңызды сабағы.

Literary Digest әйгілі жалпы мүдделік журналы болды және 1920 жылдан бастап президенттік сайлаудың нәтижелерін болжау үшін саман сауалнамаларын жүргізе бастады. Бұл болжамдарды жасау үшін олар көптеген адамдарға бюллетеньдер жіберіп, содан кейін ғана қайтарылған бюллетеньдерді жинайды; «Әдеби Дайджест » 1920, 1924, 1928 және 1932 жылдардағы сайлаудың жеңімпаздарын дұрыс болжады. 1936 жылы Ұлы Депрессияның ортасында әдебиет Digest бюллетеньдерді 10 миллион адамға жіберді, олардың аттары негізінен телефон анықтамалықтары мен автокөліктерді тіркейтін жазбалардан келді. Олардың әдістемесін қалай сипаттаған:

«DIGEST тегіс жүретін машина қатты фактілерге болжам жасауды жеңілдету үшін отыз жыл тәжірибесі бар жедел жылдамдықпен жүреді ... Осы аптада 500 қалам күніне миллионнан астам адрестен астамын сызатты. Нью-Йорктегі төртінші авенюдан 400-ге жуық жұмысшы күн сайын миллиондаған баспа материалын - қырық қалалық блоктарға толтыруға жеткілікті дәрежеде жылжытып, үлкен конверттерге салады. Әр сағат сайын, DIGEST өзінің Почта бөлімшесінде, үш шағылысатын почта есепке алу машиналары мөрмен бекітіліп, ақ түсті қалқаларды мөрленеді; білікті пошта қызметкерлері оларды поштаға жіберіп жіберді; DIGEST флоты оларды почта поездарын білдіруге арнады. . . Келесі аптада он миллионнан тұратын алғашқы жауаптар таңдалған бюллетеньдердің кіріс толқынын бастайды, үш рет тексеріліп, тексеріліп, бес рет кросс-классификацияланып, жинақталады. Егер соңғы тәжірибе сынға ұшырап, тексерілсе, онда өткен тәжірибе критерий болса, онда мемлекет қырық миллион сайлаушының нақты халықтық дауыс беруінің 1 пайыздық үлесін алады »(22 тамыз 1936 ж.).

Әдеби Дайджесттің фетишизациясы бүгінгі күні кез-келген «үлкен деректер» зерттеушісіне бірден танылады. Таратылған 10 миллион бюллетеньден 2,4 миллион адам қайтарылды - бұл қазіргі заманғы саяси сауалнамалардан шамамен 1000 есе көп. Осы 2,4 млн респонденттің шешімінен анық болды: Альф Лэндон қазіргі президент Франклин Рузвельтті жеңеді. Бірақ, шын мәнінде, Рузвельт Ландонды жер сілкінісінде жеңді. Әдеби Журек соншалықты деректермен қалай дұрыс болмауы мүмкін? Таңдаудың заманауи түсінігі әдеби Дайджесттің қателіктерін анықтап, болашақта осындай қателіктерді болдырмауға көмектеседі.

Сынамаларды іріктеу туралы нақты ойлану бізден төрт түрлі топты қарастыруды талап етеді (3.2-сурет). Бірінші топ - мақсатты халық ; бұл зерттеуші қызығушылық популяциясы ретінде анықтайтын топ. « Әдеби дигест» жағдайында 1936 жылғы президенттік сайлауда мақсатты халық сайлаушылар болды.

Нысаналы халықты шешкеннен кейін, зерттеуші сынамаларды іріктеу үшін пайдаланылуы мүмкін адамдар тізімін жасауы керек. Бұл тізім іріктеу шеңбері деп аталады және оған адамдар кадрлар деп аталады. Ең дұрысы, мақсатты топтар мен кадрлық топтар бірдей болады, бірақ іс жүзінде бұл жиі емес. Мәселен, әдеби Дайджест жағдайында кадрлар саны 10 миллионға жуық болды, олардың есімдері негізінен телефон анықтамалықтары мен автокөліктерді тіркейтін жазбалардан келді. Мақсатты популяция мен кадрлар арасындағы айырмашылықтар қамту қателігі деп аталады. Жабу қателігі өздігінен кепілдікті қамтамасыз етпейді. Дегенмен, егер ол халықтың құрамына кірмейтін мақсатты халықтың тұрғындарынан жүйелі түрде әртүрлі болса, ол қамтудың алдын-алуына әкелуі мүмкін. Бұл шын мәнінде әдеби Дайджест сауалнамасында болғандай болды. Халықтың ішінде тұратын адамдар Альф Лэндонға қолдау көрсетуге көбірек ұқсайды, себебі олар әлдеқайда бай болғандықтан (телефон мен автокөліктер 1936 жылы салыстырмалы түрде жаңа және қымбат болғанын еске түсіріңіз). Осылайша, « Әдеби Дигайз» сауалнамасында қамту қателігі жабуды болдырмайды.

3.2 сурет. Өкілдік қателіктері.

Халықтық кадрларды анықтағаннан кейін, келесі қадам зерттеу потенциалы үшін іріктелген халықты таңдауға арналған; бұл зерттеуші сұхбат алуға тырысатын адамдар. Үлгіде кадрлық популяцияға қарағанда әртүрлі сипаттамалар болса, сынамалар іріктеу қателігін енгізуі мүмкін. Алайда әдеби диджей фиаскомы болған жағдайда, ешқандай іріктеу болмады - журналға халықтың әрқайсысымен хабарласуға тура келді - сондықтан іріктеу қателігі болмады. Көптеген зерттеушілер іріктеу қателігіне баса назар аударады - бұл, әдетте, сауалнамада көрсетілген қателердің қателіктерімен қамтылған қателердің бірден-бір түрі болып табылады, бірақ « Literary Digest» фиаско біз барлық қателік көздерін кездейсоқ және жүйелі түрде қарастырғанымызды есімізге салады.

Соңында, іріктелген халықты таңдағаннан кейін, зерттеуші оның барлық мүшелерімен сұхбаттасуға тырысады. Сәтті сұхбат алған адамдар респонденттер деп аталады. Ең дұрысы, іріктелген халық пен респонденттер бірдей болады, бірақ іс жүзінде жауап бермейді. Яғни, іріктелген адамдар кейде қатыспайды. Жауап берген адамдар жауап бермейтіндерден ерекшеленетін болса, онда жауапсыздықтың болуы мүмкін. Хабарламаның жоқтығы - Әдеби Дайджест сауалнамасының екінші мәселесі. Дауыс алған адамдардың тек 24% -ы жауап берді, ал Ландонды қолдайтын адамдар одан да көп жауапты болды.

Көрнекі идеяларды енгізуге мысал бола отырып, « Әдеби Дайджест» сауалнамасы - қайталанатын қайталанатын аңгеме, зерттеушілерді кездейсоқ іріктеу қаупі туралы ескертеді. Өкінішке орай, көптеген адамдар осы әңгімеден шығатын сабақ дұрыс емес деп ойлаймын. Әңгімедегі ең кең таралған мораль - зерттеушілер ықтималдық үлгілерінен ештеңе біле алмайды (яғни, қатысушыларды іріктеу үшін қатаң ықтималдық қағидалары жоқ үлгілер). Бірақ, осы тарауда кейінірек көрсететінімдей, бұл дұрыс емес. Оның орнына, менің ойымша, бұл шындықтың екі моральы бар; 1936 жылы болған шынайы моральдар. Біріншіден, жиналған деректердің үлкен саны жақсы бағаға кепілдік бермейді. Тұтастай алғанда, респонденттердің көпшілігі бағалау бағаларының дисперсиясын азайтады, бірақ ол міндетті түрде азайтады. Көптеген деректермен бірге, зерттеушілер кейде дұрыс емес нәрсені нақты бағалауға мүмкіндік алады; олар дәлме дәл болуы мүмкін (McFarland and McFarland 2015) . Literary Digest фиаскосының екінші негізгі сабағы - зерттеушілер бағалауды жасау кезінде іріктемесінің қалай жиналғаны туралы есеп беруі керек. Басқаша айтқанда, әдеби Дайджест сауалнамасындағы іріктеу процесі жүйелі түрде кейбір респонденттерге бұрылып кеткендіктен, зерттеушілер кейбір респонденттерді басқаларға қарағанда әлдеқайда күрделі бағалау процесін қолдану керек болды. Кейінірек осы тарауда мен сіздерге осындай ауыртпалық рәсімін - пост-стратификацияны көрсететін боламын - бұл сізден кейінгі үлгілерден жақсы бағалау жүргізуге мүмкіндік береді.