3.3 Загальна структура помилок обстеження

Всього помилок опитування помилки = уявлення + вимірювання помилок.

Оцінки, отримані з вибіркових обстежень, часто є недосконалими. Тобто, зазвичай існує різниця між оцінкою, отриманою вибірковим опитуванням (наприклад, середньою оціночною кількістю студентів у школі) та реальною вартістю населення (наприклад, фактичною середньою висотою учнів у школі). Іноді ці помилки настільки малі, що вони неважливі, але іноді, на жаль, вони можуть бути великими та послідовними. Спроба розуміти, вимірювати та зменшувати помилки дослідники поступово створювали єдину загальну концептуальну основу для помилок, які можуть виникнути у вибіркових обстеженнях: загальна структура помилок опитування (Groves and Lyberg 2010) . Хоча розробка цієї рамки розпочалася в 1940-х роках, я думаю, що це дає нам дві корисні ідеї для дослідження досліджень у цифрову епоху.

По-перше, загальна похибка опитування описує, що існують два типи помилок: упередженість та дисперсія . Приблизно, упередженість - це систематична помилка, а дисперсія - випадкова помилка. Іншими словами, уявіть собі, що запущено 1000 реплікацій того ж вибіркового обстеження, а потім розглянемо розподіл оцінок з цих 1000 реплікацій. Упередженість - це різниця між середньою цією реплікативною оцінкою та істинним значенням. Дисперсія - мінливість цих оцінок. Якщо все інше рівне, ми хотіли б, щоб процедура не мала зміщення та мала різноманітність. На жаль, для багатьох справжніх завдань такі незмінність, процедури малих дисперсій не існують, що змушує дослідників у складному становищі вирішувати, як збалансувати проблеми, що виникають унаслідок зміщення та відхилення. Деякі дослідники інстинктивно вважають за краще об'єктивні процедури, але однозначний фокус на упередженість може бути помилкою. Якщо мета полягає в тому, щоб отримати оцінку, максимально наближену до істини (тобто з найменшою можливістю помилки), то вам може бути краще процедура, яка має невелику зміну та невелику дисперсію, ніж та, що є неупереджений, але має велику дисперсію (рис. 3.1). Іншими словами, загальна похибка опитування показує, що при оцінці процедур опитування слід враховувати як зміщення, так і відхилення.

Рисунок 3.1: Схильність та дисперсія. В ідеалі, дослідники матимуть процедуру оцінки недискримінації, низької дисперсії. Насправді їм часто доводиться приймати рішення, які створюють компроміс між упередженостями та різноманітністю. Хоча деякі дослідники інстинктивно вважають за краще неупередженими процедурами, іноді процедура малих упереджень, невелика дисперсія може дати більш точні оцінки, ніж неупереджена процедура, яка має високу дисперсію.

Друга основна інформація із загальної структури помилок опитування, яка буде організовувати більшу частину цієї глави, полягає в тому, що є два джерела помилок: проблеми, пов'язані з тим, з ким ви спілкуєтесь ( представлення ) та проблеми, пов'язані з тим, що ви вивчаєте з цих бесід ( вимірювання ) Наприклад, вам може бути цікаво оцінити ставлення до конфіденційності в Інтернеті серед дорослих, які проживають у Франції. Для здійснення цих оцінок необхідні два різні висновки. По-перше, з відповідей, які дають респонденти, ви повинні зробити висновок про їх ставлення до конфіденційності в Інтернеті (це проблема вимірювання). По-друге, виходячи з виявлених позицій серед респондентів, ви повинні визначити ставлення до населення в цілому (це проблема представлення). Ідеальна вибірка з поганими опитуваннями спричинить погані оцінки, як і погана вибірка з ідеальними питаннями опитування. Іншими словами, хороші оцінки вимагають здорових підходів до вимірювання та подання. З огляду на це, я розгляну, як дослідники досліджень думали про представлення та вимірювання в минулому. Потім я покажу, як ідеї щодо представлення та вимірювання можуть керувати дослідженнями цифрового віку.