Total Survey Error

“Total Survey Error refers to the accumulation of all errors that may arise in the design, collection, processing, and analysis of survey data. A survey error is defined as the deviation of a survey response from its underlying true value.”

(Public Opinion Quarterly Volume 74 Number 5, Special Issue, 2010).

La metodologia delle indagini e' una scienza relativamente giovane ed ha subito un salto innovativo con l'introduzione del concetto di Total Survey Methodology (TSE). Lo schema che illustra la TSE ci aiuta a capire qual e' il punto debole di una indagine, o meglio i punti deboli, ed in generale ad allocare le risorse per ottenere la miglior stima possibile delle variabili sottoposte a misurazione.

Un esempio interessante ci è fornito dalla presentazione fatta da una società australiana che descrive i punti deboli che potrebbero essere migliorati in una indagine:
http://www.aairforum.com.au/wp-content/uploads/2014/12/Whiteley-1420-1500-Stock-and-Trade-Thurs.pdf

In sintesi si rappresenta l'indagine come lo sviluppo di due percorsi differenti (inerenti il questionario e la popolazione) lungo i quali vengono individuate 8 fonti di errori nelle differenti fasi della rilevazione.


Come si può vedere dallo schema, nel percorso rappresentato dalla sequenza di sinistra (Errors of Measurement) si parte dal Construct, cioe' quello che desideriamo rilevare mentre nell'altro percorso (Errors of Representation) si parte dalla Population, cioè dalle unità (popolazione, imprese….) che vorremmo "misurare" tramite il questionario.

Nel primo percorso abbiamo 3 differenti fonti di errore:
specification error (nel passaggio dal Construct al questionario)
measurement error (dato un questionario in un certo mode -via CAWI, via CATI, CAMI o MAWI- l'errore è legato a quella particolare sottoposizione della domanda)
processing error (nella raccolta concreta dell'informazione)

Nel secondo percorso abbiamo 4 differenti errori:
coverage error (dal passaggio alla Population -teorica- alla frame population)
sampling error (dal passaggio dalla frame population -l'universo- al sample selezionato)
non response error (dal passaggio del sample ai rispondenti)
adjustment error (introducendo le procedure di weighting).

Ed infine, l'ultima fonte di errore, vale a dire' l'inferential error, che si ha passando dai dati raccolti alle stime sulla Population.

L'interesse ovviamente non e' teorico: è all'interno di questo frame teorico che e' necessario implementare procedure adeguate al fine di minimizzare gli errori nelle indagini statistiche ed i sondaggi di opinione.

Alcuni esempi.

La copertura della telefonia fissa e' scesa al 60%. Da qui la necessita' di introdurre accanto alla tradizionale CATI anche la CAMI.

La differente comprensione del questionario da parte degli intervistatori ci ha obbligato ad introdurre dei video di briefing per la singola indagine con un relativo test di verifica.

La potenziale differente sottoposizione del questionario ai rispondenti da parte degli Intervistatori ci ha obbligato ad introdurre nel software CATI il monitoring (ascolto in tempo reale), la misurazione dei tempi di durata del questionario ed una utility (in corso di implementazione) che confronta le risposte alle singole domande raccolte dai vari intervistatori.


Buon lavoro a tutti!

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