3.3 toplam anket hata çerçevesi

Toplam anket hatası = temsil hataları + ölçüm hataları.

Örnek anketlerden gelen tahminler genellikle yetersizdir. Yani, örnek bir anketin (örneğin, bir okuldaki öğrencilerin tahmini ortalama yüksekliği) ve nüfusdaki gerçek değer (örneğin, bir okuldaki öğrencilerin ortalama ortalama yüksekliği) tarafından üretilen tahmin arasında genellikle bir fark vardır. Bazen bu hatalar o kadar küçüktür ki önemsizdir, ancak bazen maalesef büyük ve sonuçsal olabilirler. Araştırmacılar hataları anlama, ölçme ve azaltma girişimlerinde yavaş yavaş örneklem anketlerinde ortaya çıkabilecek hatalar için tek, kapsamlı bir kavramsal çerçeve oluşturdular: toplam anket hatası çerçevesi (Groves and Lyberg 2010) . Bu çerçevenin gelişimi 1940'lı yıllarda başlamasına rağmen, dijital çağda anket araştırması için bize iki yararlı fikir sunduğunu düşünüyorum.

İlk olarak, toplam anket hatası çerçevesi, iki tür hatanın varlığına açıklık getirmektedir: önyargı ve varyans . Kabaca, önyargı sistematik bir hatadır ve varyans rastgele bir hatadır. Diğer bir deyişle, aynı örneklem anketinin 1.000 tekrarını çalıştırmayı ve ardından tahminlerin bu 1000 kopyadan dağıldığını düşünün. Önyargı, bu yinelenen tahminlerin ortalaması ile gerçek değer arasındaki farktır. Varyans, bu tahminlerin değişkenliğidir. Diğer her şey eşittir, önyargı ve küçük bir varyansa sahip olmayan bir prosedürü isteriz. Ne yazık ki, birçok gerçek problem için, bu tür önyargı, küçük varyans prosedürleri mevcut değildir, bu da araştırmacıları, önyargı ve varyansın getirdiği problemleri nasıl dengeleyeceğine karar verme zorluğuna sokar. Bazı araştırmacılar içgüdüsel olarak tarafsız prosedürleri tercih ederler, ancak önyargılığa yönelik tek odaklı bir odak, bir hata olabilir. Eğer amaç, gerçeğe olabildiğince yakın bir tahminde bulunmaksa (yani, mümkün olan en küçük hata ile), küçük bir sapma ve küçük bir sapmaya sahip olan bir prosedürden daha iyi olabilirsiniz. Tarafsız, ancak büyük bir varyansı vardır (şekil 3.1). Diğer bir deyişle, toplam anket hatası çerçevesi, anket araştırma prosedürlerini değerlendirirken, hem önyargı hem de varyansı dikkate almanız gerektiğini göstermektedir.

Şekil 3.1: Önyargı ve varyans. İdeal olarak, araştırmacılar, önyargısız, düşük varyanslı bir tahmin prosedürüne sahip olacaklardır. Gerçekte, genellikle önyargı ve varyans arasında bir denge oluşturan kararlar almak zorundadırlar. Bazı araştırmacılar tarafsız prosedürleri içgüdüsel olarak kullanmayı tercih etseler de, bazen küçük bir sapma, küçük varyans prosedürü, yüksek varyansa sahip olan tarafsız bir prosedürden daha doğru tahminler üretebilir.

Bu bölümün çoğunu organize edecek toplam anket hatası çerçevesinden elde edilen ikinci ana fikir, iki hata kaynağı vardır: konuştuğunuz kişiyle ( temsil ) ilgili problemler ve bu konuşmalardan öğrendiklerinizle ilgili problemler ( ölçüm) ). Örneğin, Fransa'da yaşayan yetişkinler arasında çevrimiçi gizlilik hakkındaki tutumları tahmin etmek ilginizi çekebilir. Bu tahminleri yapmak iki farklı çıkarım gerektirir. Öncelikle, yanıt verenlerin verdikleri cevaplardan, çevrimiçi gizlilikle ilgili tutumlarını (bir ölçüm problemi) anlamak zorundasınız. İkincisi, ankete katılanlar arasında çıkarılan tutumlardan, bir bütün olarak popülasyondaki tutumları (bir temsil sorunu) ortaya çıkarmalısınız. Kötü anket soruları ile mükemmel örnekleme, mükemmel anket soruları ile kötü örnekleme yapacağı gibi kötü tahminler üretecektir. Diğer bir deyişle, iyi tahminler, ölçüm ve temsil için sağlam yaklaşımlar gerektirir. Bu arka plan göz önüne alındığında, anket araştırmacılarının geçmişte temsil ve ölçüm hakkında ne düşündüklerini gözden geçireceğim. Ardından, temsil ve ölçüm hakkındaki fikirlerin dijital çağ anket araştırmasına nasıl rehberlik edeceğini göstereceğim.