3.3 Cadrul total de eroare sondaj

Număr total de erori sondaj de eroare = reprezentare + erori de masurare.

Estimările care provin din anchetele prin sondaj sunt deseori imperfecte. Adică, există, de obicei, o diferență între estimarea produsă de o anchetă prin sondaj (de exemplu, înălțimea medie estimată a elevilor dintr-o școală) și valoarea reală a populației (de exemplu, înălțimea reală medie a elevilor dintr-o școală). Uneori, aceste erori sunt atât de mici, încât ele sunt lipsite de importanță, dar uneori, din păcate, ele pot fi mari și consecvente. Într-o încercare de a înțelege, măsura și reduce erorile, cercetătorii au creat treptat un cadru conceptual unic, cuprinzător pentru erorile care pot apărea în anchetele prin sondaj: cadrul general al erorilor de sondaj (Groves and Lyberg 2010) . Deși dezvoltarea acestui cadru a început în anii 1940, cred că ne oferă două idei utile pentru cercetarea anchetelor în era digitală.

În primul rând, cadrul total de erori de sondaj clarifică faptul că există două tipuri de erori: părtinire și varianță . Aproximativ, părtinirea este eroarea sistematică, iar varianța este eroarea aleatorie. Cu alte cuvinte, imaginați-vă executarea a 1000 de replicări ale aceluiași sondaj de sondaj și analizând apoi distribuția estimărilor din aceste 1000 de replicări. Părăsirea este diferența dintre media acestor estimări replicate și valoarea reală. Varianța este variabilitatea acestor estimări. Dacă toți ceilalți sunt egali, ne-ar plăcea o procedură fără părtinire și varianță mică. Din păcate, pentru multe probleme reale, nu există astfel de proceduri fără părtinire, variante de mici dimensiuni, ceea ce pune cercetătorii în situația dificilă de a decide cum să echilibreze problemele introduse de părtinire și varianță. Unii cercetători preferă instinctiv proceduri imparțiale, dar o concentrare unică asupra prejudecății poate fi o greșeală. Dacă obiectivul este de a produce o estimare cât mai apropiată de adevăr (adică cu cea mai mică eroare posibilă), atunci este posibil să fiți mai bine cu o procedură care are o micșorare și o mică diferență față de cea care este fără imparțialitate, dar are o mare variație (figura 3.1). Cu alte cuvinte, cadrul general de eroare a sondajelor arată că, atunci când evaluează procedurile de cercetare a sondajelor, trebuie să ții cont atât de părtinire, cât și de variație.

Figura 3.1: Bias și varianță. În mod ideal, cercetătorii ar avea o procedură de estimare a varianței fără vreo diferență, cu o variație redusă. În realitate, ele trebuie adesea să ia decizii care să creeze un compromis între părtinire și varianță. Deși unii cercetători preferă instinctiv proceduri imparțiale, uneori o procedură de micșorare, de mici variații poate produce estimări mai precise decât o procedură imparțială care are o variație mare.

Cea de a doua înțelegere principală din cadrul total de eroare de sondaj, care va organiza o mare parte din acest capitol, este că există două surse de erori: probleme legate de cine vorbești cu (reprezentare) și problemele legate de ceea ce ai invatat de la aceste conversații (măsurare ). De exemplu, ați putea fi interesat de estimarea atitudinilor privind confidențialitatea online în rândul adulților care locuiesc în Franța. Efectuarea acestor estimări necesită două tipuri diferite de inferențe. În primul rând, din răspunsurile pe care le oferă respondenților, trebuie să deduceți atitudinile lor despre confidențialitatea online (ceea ce reprezintă o problemă de măsurare). În al doilea rând, din atitudinile deduse în rândul respondenților, trebuie să deduceți atitudinile populației în ansamblu (care este o problemă de reprezentare). Prelevarea perfectă a probelor cu întrebări nepotrivite va duce la estimări nepotrivite, precum și la eșantionarea necorespunzătoare cu întrebări de anchetă perfecte. Cu alte cuvinte, estimările bune necesită metode solide de măsurare și reprezentare. Având în vedere acest context, voi analiza modul în care cercetătorii sondajului s-au gândit la reprezentare și măsurare în trecut. Apoi, voi arăta cum ideile despre reprezentare și măsurare pot orienta cercetarea digitală a studiilor de vârstă.