3.3 rangka kerja ralat kajian Jumlah

Jumlah kesilapan kajian ralat = perwakilan + ralat pengukuran.

Anggaran yang datang dari tinjauan sampel sering tidak sempurna. Iaitu, biasanya terdapat perbezaan di antara anggaran yang dihasilkan oleh kaji selidik sampel (misalnya, anggaran purata ketinggian pelajar di sekolah) dan nilai sebenar dalam populasi (misalnya, ketinggian purata sebenar murid di sekolah). Kadang-kadang kesilapan ini begitu kecil sehingga mereka tidak penting, tetapi kadang-kadang, malangnya, mereka boleh menjadi besar dan berbangkit. Dalam usaha untuk memahami, mengukur, dan mengurangkan kesilapan, penyelidik secara beransur-ansur membuat satu rangka kerja konseptual yang menyeluruh untuk kesilapan yang mungkin timbul dalam kaji selidik sampel: jumlah kerangka kesilapan tinjauan (Groves and Lyberg 2010) . Walaupun pembangunan rangka kerja ini bermula pada tahun 1940-an, saya fikir ia menawarkan dua idea yang berguna untuk penyelidikan tinjauan dalam era digital.

Pertama, rangka kerja kesilapan keseluruhan kajian menjelaskan bahawa terdapat dua jenis kesilapan: kecenderungan dan varians . Secara kasar, berat sebelah adalah ralat dan variasi sistematik adalah ralat rawak. Dalam erti kata lain, bayangkan menjalankan 1000 ulangan sampel kajian yang sama dan kemudian melihat pengagihan anggaran dari 1,000 replika ini. Bias adalah perbezaan di antara min antara anggaran meniru dan nilai sebenar. Varians adalah variabiliti anggaran ini. Semua yang sama, kami ingin prosedur tanpa bias dan varians kecil. Malangnya, bagi banyak masalah yang sebenar, tidak ada bias, prosedur variasi kecil tidak wujud, yang meletakkan penyelidik dalam kedudukan yang sukar untuk menentukan bagaimana untuk mengimbangi masalah yang diperkenalkan oleh bias dan varians. Sesetengah penyelidik secara naluriah lebih memilih prosedur yang tidak berat sebelah, tetapi tumpuan yang berpusat pada kelalaian boleh menjadi kesilapan. Jika matlamatnya adalah untuk menghasilkan anggaran yang sedekat mungkin dengan kebenaran (iaitu, dengan ralat yang paling kecil), maka anda mungkin lebih baik dengan prosedur yang mempunyai berat sebelah kecil dan varians yang kecil daripada dengan yang tidak berat sebelah tetapi mempunyai varians yang besar (angka 3.1). Dalam erti kata lain, jumlah rangka kerja kesilapan tinjauan menunjukkan bahawa apabila menilai prosedur penyelidikan tinjauan, anda harus mempertimbangkan kedua-dua berat sebelah dan varians.

Rajah 3.1: Bias dan varians. Sebaik-baiknya, penyelidik akan mempunyai prosedur taksiran yang rendah, anggaran rendah. Pada hakikatnya, mereka sering perlu membuat keputusan yang membuat perdagangan antara kecenderungan dan varians. Walaupun sesetengah penyelidik secara naluriah lebih memilih prosedur yang tidak berat sebelah, kadang-kadang bias kecil, prosedur variasi kecil boleh menghasilkan anggaran yang lebih tepat daripada prosedur tidak berat sebelah yang mempunyai varians yang tinggi.

Wawasan utama kedua dari keseluruhan rangka kerja kesilapan tinjauan, yang akan menyusun banyak bab ini, adalah terdapat dua sumber kesilapan: masalah yang berkaitan dengan siapa yang anda bercakap ( representasi ) dan masalah yang berkaitan dengan apa yang anda pelajari dari perbualan tersebut ( pengukuran ). Sebagai contoh, anda mungkin berminat untuk menganggarkan sikap mengenai privasi dalam talian di kalangan orang dewasa yang tinggal di Perancis. Membuat anggaran ini memerlukan dua jenis kesimpulan yang berbeza. Pertama, dari jawapan yang diberikan oleh responden, anda perlu membuat kesimpulan tentang privasi dalam talian (yang merupakan masalah pengukuran). Kedua, dari sikap yang disimpulkan di kalangan responden, anda mesti menyimpulkan sikap dalam populasi secara keseluruhan (yang merupakan masalah perwakilan). Persampelan sempurna dengan soalan kaji selidik yang buruk akan menghasilkan anggaran yang tidak tepat, kerana akan membuat persampelan yang buruk dengan soalan tinjauan yang sempurna. Dalam erti kata lain, anggaran yang baik memerlukan pendekatan bunyi untuk pengukuran dan perwakilan. Memandangkan latar belakang itu, saya akan mengkaji semula bagaimana penyelidik kaji selidik memikirkan perwakilan dan pengukuran pada masa lalu. Kemudian, saya akan menunjukkan bagaimana idea mengenai perwakilan dan pengukuran dapat membimbing penyelidikan kaji selidik digital.