Contribution du silence – Wikipedia

UN Répondre ou. Défaillance de l’échantillon ( Anglais non-réponse ) est une forme de tendance de réponse et est dans l’empirisme pour la non-réactivation sur les questions sur les enquêtes. Les échecs de remplacement peuvent se produire à la fois dans les entretiens oraux et les enquêtes écrites (questionnaires).

Les défaillances de remplacement peuvent entraîner une forte réduction du taux d’épuisement (également un taux de retour). Cependant, un taux de rendement élevé n’a pas encore à aller de pair avec un faible biais de non-réponse. ^[d’abord] Pas aléatoire, Ergo Répondre systématique à un Distorsion du silence (Engl. biais de non-réponse ) mener. Cette distorsion du résultat, qui découle de la réponse que la réponse donnerait d’autres réponses que ceux qui n’ont pas répondu, est le résultat d’une réponse systématique. La distorsion se produit pendant la collection (non-réponse unité) on parle aussi de Sélectivité de l’échantillon ou Exemple de sélectivité (Voir auto-sélection).

Les concepts connexes sont des abandons de diverses causes. Dans les études cliniques, il peut également arriver que les participants se déplacent et que le contact soit perdu. Cela s’applique en particulier aux études longitudinales, dont certaines peuvent prendre pendant des décennies. Les participants peuvent également mourir ou, en raison d’un état d’évolution de la santé, de continuer à participer à l’étude (voir l’abandon et Perdu de suivi ).

• On parle de réponse partielle à l’opposé ( Anglais Article non réponse ) Si une unité d’enquête n’est entrée dans l’échantillon qu’en ce qui concerne certaines caractéristiques (ou questions). Les raisons de cela peuvent être qu’une personne interrogée refuse des réponses individuelles dans une interview. Cela peut être observé en particulier sur les questions sensibles. Avec des questionnaires, il peut également arriver qu’un participant ait laissé une question, remplit quelque peu illisible ou incorrect. Ce sont des remboursements dans le sens plus large, on parle également de données manquantes (valeurs manquantes). Si une confusion systématique du silence peut être exclue, une défaillance partielle peut être amortie par l’imputation.
• On parle de réponse complète à la réponse (anglais. non-réponse d’unité ) S’il n’y a pas de réponse d’un participant potentiel. Les causes les plus courantes sont le refus, la non-réalisation et l’incapacité des personnes cibles (par exemple en raison de la maladie, des problèmes linguistiques, dans le cas des échantillons de panneaux également des décès) dans l’enquête. Dans les études scientifiques, au moins des tentatives sont faites pour s’adapter au refus et à la non-capacité. En cas de refus, des incitations sont prises pour l’essayer et le problème de l’irréabilité est essayé de le résoudre en essayant plusieurs fois pour atteindre la personne à interviewer par téléphone, par exemple. Ceci est rarement pratiqué dans les instituts de recherche d’opinion commerciale, car ils ont besoin d’un résultat enquête le plus rapidement possible. En principe, les méthodes de correction sont également concevables en cas de réponse complète. ^[2]

Il n’y a pas de directives uniformes lorsqu’un participant compte comme une réponse ou ce qui compte comme une réponse. Les critères correspondants pour l’évaluation doivent prendre en compte les aspects spécifiques de l’examen. Par exemple, il est conseillé de formuler des questions clés de l’enquête ou une part des questions clés en tant que critère. Dans le cas des questionnaires en ligne, les logiciels peuvent souvent déterminer les limites générales pour la somme des éléments non répondus, par exemple B. Un participant peut être exclu d’un concours ou d’une nouvelle enquête s’il répondait à moins de 80% de tous les éléments (questions individuelles). Il est utile d’accorder aux participants un taux d’erreur approprié.

Dans un bureau, des questionnaires sont disponibles pour une journée où le personnel du bureau peut documenter sa charge de travail. Selon l’employé du bureau, il est (quelque peu) différent, la charge de travail moyenne doit être mesurée.

• Un employé du bureau A, qui ne trouve pas l’occasion de remplir en raison de sa charge de travail élevée, n’incorpore pas sa valeur mesurée élevée dans le résultat final (il ne le garde pas).
• Cependant, un employé de bureau B, qui peut remplir le questionnaire en raison de sa charge de travail plus faible, intègre sa faible valeur mesurée.

Le résultat final de la charge de travail moyenne est déformé par un silence de A, qui aurait donné une autre réponse que B.

Il existe plusieurs façons de réduire une distorsion du silence. D’une part, les répondants non-entretendants peuvent être spécifiquement interrogés sur les causes de la non-réponse, par exemple par la demande de téléphone. Vous pouvez également vous répondre en répétant le questionnaire.

Cependant, il existe également des opportunités statistiques de reconnaître une distorsion du silence. De cette façon, l’arrivée tôt avec des réponses tardives peut être comparée, par exemple en comparant le premier avec le dernier tiers des questionnaires entrants dans le cadre d’un test t. S’il n’y a pas de différences significatives dans le comportement de réponse, cela peut indiquer un manque de distorsion du silence, car il est supposé que le dernier tiers des répondants sera le plus proche des répondants non-entretiens. ^[3] Cependant, il a été souligné que cette procédure ne tient pas compte du comportement de la non-plus, mais seulement le comportement du libellé tardif de fourrée, ce qui signifie qu’il est pour un examen pour la délétion de délétion (biais de réponse tardive) Il convient à un examen pour une distorsion de silence. ^[4] Parce qu’une réponse tardive peut avoir une cause complètement différente de celle d’un manque de réponse.

Au lieu de cela, des variables bien connues (par exemple, la taille de l’entreprise, l’industrie) peuvent être comparées à partir de la réponse et des mots non-causes dès le départ. Un test t ou un test de chi carré pour l’homogénéité peut également être utilisé pour cela.

Dans le cas des enquêtes démographiques, l’adaptation de l’échantillonnage pendant la phase sur le terrain est appelée conception réactive. Ces méthodes peuvent être reconnues et corrigées à un stade précoce en utilisant le paradis pendant la phase d’enquête.

• Jürgen Schupp, Christof Wolf (éd.): Biais de non-réponse: assurance qualité des enquêtes en sciences sociales. Springer-Verlag, 2015.
• Ases. Manipulation de la non-réponse dans la recherche en sciences sociales . Dans: Journal of Agricultural Education , 42.4, 2001, S. 43–53.
• Robert M. Groves: Taux de non-réponse et biais de non-réponse dans les enquêtes domestiques . Dans: Opinion publique Quarterly , 70,5, 2006, S. 646–675.

1. ↑ Jürgen Schupp, Christof Wolf (éd.): Biais de non-réponse: assurance qualité des enquêtes en sciences sociales. Springer-Verlag, 2015, p. 13.
2. ↑ Martin Messingschlager: Valeurs manquantes dans l’analyse et la correction des sciences sociales avec des exemples de l’AllBUS. Vol. 7. University of Bamberg Press, 2012. S. 147 ff.
3. ↑ J. Scott Armstrong, Terry S. Overton: Estimation du biais de non-réponse dans les enquêtes par courrier . Dans: Journal of Marketing Research . Groupe 14 , 1977, S. 396–402 .
4. ↑ John T. Mentzer, Daniel J. Flint: Validité dans la recherche logistique . Dans: Journal of Business Logistics . Groupe 18 , 1997, S. 199-216 .