ਸਰਵੇਖਣ ਮੁਫ਼ਤ ਨਹੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਪਾਬੰਦੀ ਹੈ.
ਅਜੇ ਤੱਕ, ਮੈਂ ਕੁੱਲ ਸਰਵੇਖਣ ਗਲਤੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਇਲਾਜਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ (Weisberg 2005; Groves et al. 2009) . ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਆਮ ਕਰਕੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਕੀਮਤ ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਖ਼ਰਚ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਧਨ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ-ਵਿੱਦਿਅਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਲ ਪਾਬੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਸਰਵੇਖਣ ਸਰਵੇਖਣ (Groves 2004) ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਲਾਗਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਖਰਿਆਈ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਿਆਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕਤਾ ਵਾਲਾ ਸ਼ਰਧਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਾਡੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੁਚੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਜਨੂੰਨ ਦੀ ਕਮੀ ਸਕਾਟ ਕੇਅਟਰ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ (2000) ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਟੈਲੀਫੋਨ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਉੱਤਰਦੇਹ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਮਹਿੰਗੇ ਫੀਲਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਹੈ. ਕੇੇਟਰ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਦੋ ਸਮਕਾਲੀ ਪੜ੍ਹਾਈ, "ਸਟੈਂਡਰਡ" ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਅਤੇ "ਸਖ਼ਤ" ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੋਵਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿਚ ਫਰਕ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਉੱਠਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭਾਗ ਲੈਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਸਖ਼ਤ" ਭਰਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਨਮੂਨੇ ਪਿਰਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਕਸਰ ਅਤੇ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕਿਹਾ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਕਾਲਬੈਕਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਾਧੂ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਉੱਤਰਦੇਹ ਦੀ ਇੱਕ ਘੱਟ ਦਰ ਪੈਦਾ ਹੋਈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਖਰਚ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ. "ਸਖ਼ਤ" ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਧਿਐਨ ਦੋ ਗੁਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਅੱਠ ਗੁਣਾ ਹੌਲੀ ਸੀ. ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਦੋਨਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਜਰੂਰੀ ਤੌਰ ਤੇ ਇੱਕੋ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ. ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਲੱਭਤਾਂ (Keeter et al. 2006) ਨਾਲ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਦੋ ਵਾਜਬ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਜਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਸਰਵੇਖਣ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਹਾਂ? 10 ਵਾਜਬ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਵਾਸੀ ਸਰਵੇਖਣ ਬਾਰੇ ਕੀ ਹੈ? 100 ਵਾਜਬ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਵਾਸੀ ਸਰਵੇਖਣ ਬਾਰੇ ਕੀ? ਕੁੱਝ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੇ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ, ਨਿਰਉਪਦੇਸ਼ਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਕੀ ਅਧਿਆਇ ਵਿਚ ਦਿਖਾਂਗੀ, ਡਿਜੀਟਲ ਦੀ ਉਮਰ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਕਈ ਮੌਕੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿਚ ਘੱਟ ਗਲਤੀ ਹੈ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਮੌਕੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਮਾਤਰਾਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਨ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਉੱਚੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ. ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਜੋ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕੋ ਚਿੰਤਤ ਜਨੂੰਨ ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪ ਮੌਕਿਆਂ' ਤੇ ਖੁੰਝਣਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਕੁੱਲ ਸਰਵੇਖਣ ਗਲਤੀ ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਾਰੇ ਇਸ ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਦੇਖਦਿਆਂ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਸਰਵੇਖਣ ਖੋਜ ਦੇ ਤੀਜੇ ਦੌਰ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਵਾਂਗੇ: ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲਈ ਨਵੇਂ ਪਹੁੰਚ (ਭਾਗ 3.4), ਮਾਪ ਦੇ ਨਵੇਂ ਪਹੁੰਚ (ਸੈਕਸ਼ਨ 3.5), ਅਤੇ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੀਂਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ (ਭਾਗ 3.6).