Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Американская Национальная Аграрная служба статистики статистик объясняет данные скорости отклика на 2017 брифинге для уточнения контекста данных растениеводства.

В опросном исследовании коэффициент ответа , также известный как коэффициент завершения или коэффициент возврата , представляет собой количество людей, ответивших на опрос, деленное на количество людей в выборке . Обычно выражается в процентах . Этот термин также используется в прямом маркетинге для обозначения количества людей, откликнувшихся на предложение.

По общему мнению, в академических опросах следует выбрать одно из шести определений, обобщенных Американской ассоциацией исследования общественного мнения (AAPOR). [1] Эти определения одобрены Национальным исследовательским советом и Журналом Американской медицинской ассоциации, а также другими признанными учреждениями. [ необходима цитата ] Это:

  1. Уровень отклика 1 (RR1) - или минимальный уровень отклика, это количество полных интервью, деленное на количество интервью (полных плюс частичное) плюс количество неинтервью (отказ и прерывание плюс отсутствие контактов плюс другие) плюс все случаи неизвестного права на льготы (неизвестно, если жилищная единица, плюс неизвестно, другое).
  2. Уровень отклика 2 (RR2) - RR1 + с учетом частичных интервью в качестве респондентов.
  3. Response Rate 3 (RR3) - оценивает, какая доля случаев неизвестного права на участие действительно соответствует критериям. Респонденты, признанные неприемлемыми, исключаются из знаменателя. Метод оценки * должен * быть четко указан в RR3.
  4. Уровень ответа 4 (RR4) - распределяет случаи неизвестного права на участие, как в RR3, но также включает частичные интервью в качестве респондентов, как в RR2.
  5. Уровень отклика 5 (RR5) - это либо особый случай RR3, в котором предполагается, что нет подходящих случаев среди случаев неизвестного права на участие, либо редкий случай, когда нет случаев неизвестного права на участие. RR5 подходит только тогда, когда допустимо предположение, что ни один из неизвестных случаев не является подходящим, или когда нет неизвестных случаев.
  6. Коэффициент ответа 6 (RR6) - делает то же предположение, что и RR5, а также включает частичные интервью в качестве респондентов. RR6 представляет собой максимальное количество ответов.

Шесть определений AAPOR различаются в зависимости от того, завершены ли опросы частично или полностью, и от того, как исследователи обращаются с неизвестными не респондентами. Например, определение №1 НЕ включает в числитель частично заполненные опросы, в то время как определение №2 включает. Определения 3–6 касаются неизвестного права потенциальных респондентов, с которыми невозможно было связаться. Например, у дверей 10 домов, которые вы пытались обследовать, нет ответа. Возможно, пятеро из тех, кого вы уже знаете, проживают в доме людей, которые соответствуют критериям вашего опроса на основании того, что соседи говорят вам, кто там живет, но остальные 5 полностью неизвестны. Может быть, жители подходят вашей целевой группе населения, а может, нет. Это может или не может быть учтено в вашем процентном соотношении, в зависимости от того, какое определение вы используете.

Пример: если по почте было отправлено 1000 опросов, а 257 были успешно заполнены (полностью) и возвращены, то процент ответов составит 25,7%.

Важность [ править ]

Процент ответивших на опрос - это результат деления количества опрошенных людей на общее количество людей в выборке, которые имели право на участие и должны были быть опрошены. [2] Низкий процент ответов может привести к смещению выборки, если количество ответов среди участников неодинаково в отношении воздействия и / или результата. Такая систематическая ошибка известна как систематическая ошибка отсутствия ответов .

В течение многих лет доля ответивших на опрос рассматривалась как важный показатель качества опроса. Многие наблюдатели полагали, что более высокий процент ответов обеспечивает более точные результаты опроса (Aday 1996; Babbie 1990; Backstrom and Hursh 1963; Rea and Parker 1997). Но поскольку измерение взаимосвязи между неполучением ответов и точностью статистических данных обследования является сложным и дорогостоящим процессом, лишь немногие тщательно разработанные исследования предоставляли эмпирические данные, подтверждающие последствия более низкого процента ответов до недавнего времени.

Такие исследования, наконец, были проведены в последние годы, и некоторые пришли к выводу, что расходы на увеличение количества ответов часто не оправданы, учитывая разницу в точности опросов.

Об одном раннем примере открытия сообщили Visser, Krosnick, Marquette и Curtin (1996), которые показали, что опросы с более низким уровнем отклика (около 20%) дали более точные измерения, чем опросы с более высоким уровнем отклика (около 60 или 70%). . [3]В другом исследовании Keeter et al. (2006) сравнили результаты 5-дневного опроса с использованием обычной методологии исследовательского центра Pew (с 25% ответов) с результатами более тщательного опроса, проведенного в течение гораздо более длительного полевого периода и достигшего более высокого уровня ответов - 50%. В 77 из 84 сравнений два опроса дали статистически неразличимые результаты. Среди вопросов, которые продемонстрировали существенные различия в двух опросах, различия в долях людей, дававших тот или иной ответ, варьировались от 4 до 8 процентных пунктов. [4]

Исследование Curtin et al. (2000) проверили влияние более низких показателей отклика на оценки Индекса настроений потребителей (ICS). Они оценили влияние исключения респондентов, которые изначально отказывались сотрудничать (что снижает процент ответов на 5–10 процентных пунктов), респондентов, которым требовалось более пяти звонков для завершения интервью (снижение количества ответов примерно на 25 процентных пунктов), и тех, кто потребовалось более двух звонков (снижение примерно на 50 процентных пунктов). Они не обнаружили влияния исключения этих групп респондентов на оценки ICS с использованием ежемесячных выборок сотен респондентов. По годовым оценкам, основанным на тысячах респондентов, исключение людей, которым требовалось больше звонков (но не первоначальных отказников), было очень незначительным. [5]

Holbrook et al. (2005) оценили, связаны ли более низкие уровни ответов с менее взвешенной демографической репрезентативностью выборки. Изучив результаты 81 национального опроса с коэффициентом ответов от 5 до 54 процентов, они обнаружили, что опросы с гораздо более низким уровнем ответов снизили демографическую репрезентативность в пределах исследуемого диапазона, но не намного. [6]

Choung et al. (2013) изучили частоту ответов сообщества на рассылаемый по почте вопросник о функциональных желудочно-кишечных расстройствах. Процент ответивших на опрос сообщества составил 52%. Затем они взяли случайную выборку из 428 респондентов и 295 неответчиков для извлечения медицинских записей и сравнили неответчиков с респондентами. Они обнаружили, что респонденты имели значительно более высокий индекс массы тела и больше обращались за медицинской помощью по поводу проблем, не связанных с желудочно-кишечным трактом. Однако, за исключением дивертикулеза и кожных заболеваний, не было значительных различий между респондентами и неответчиками с точки зрения каких-либо желудочно-кишечных симптомов или конкретного медицинского диагноза. [7]

Двир и Гафни (2018) исследовали, влияет ли количество предоставленной информации на скорость отклика потребителей. В серии крупномасштабных веб-экспериментов ( n = 535 и n = 27900) они сравнили варианты маркетинговых веб-страниц (также называемых целевой страницей ), сосредоточив внимание на том, как изменение количества контента влияет на готовность пользователей предоставлять свою электронную почту. адрес (поведение, которое в маркетинге называется коэффициентом конверсии ). Результаты показали значительно более высокий процент отклика на более коротких страницах, что указывает на то, что, в отличие от более ранней работы, не все теории скорости отклика эффективны в Интернете. [8]

Тем не менее, несмотря на эти недавние исследования, более высокая частота ответов предпочтительна, поскольку отсутствующие данные не являются случайными. [9] Не существует удовлетворительного статистического решения для работы с отсутствующими данными, которые могут быть не случайными. Предположение о крайней предвзятости респондентов - это один из предлагаемых методов борьбы с низкими показателями ответов на опрос. Предпочтительнее высокая частота ответов (> 80%) из небольшой случайной выборки по сравнению с низкой частотой ответов из большой выборки. [10]

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ "Стандартные определения - AAPOR" . Стандартные определения - AAPOR . ААПОР . Проверено 3 марта +2016 .
  2. ^ «Уровень отклика - Обзор». Американская ассоциация изучения общественного мнения (AAPOR). 29 сентября 2008 г. http://www.aapor.org/Education-Resources/For-Researchers/Poll-Survey-FAQ/Response-Rates-An-Overview.aspx
  3. ^ Visser, Penny S .; Кросник, Джон А .; Маркетт, Джесси; Кертин, Майкл (1996). «Почтовые опросы для прогнозирования выборов? Оценка диспетчерского опроса в Колумбии». Общественное мнение ежеквартально . 60 (2): 181–227. DOI : 10.1086 / 297748 .
  4. ^ Китер, Скотт, Кортни Кеннеди, Майкл Димки, Джонатан Бест и Пейтон Craighill. 2006. «Оценка влияния растущего количества неполученных ответов на оценки национального телефонного опроса RDD». Общественное мнение ежеквартально. 70 (5): 759–779.
  5. ^ Куртин, Ричард; Прессер, Стэнли; Певица, Элеонора (2000). «Влияние изменения скорости отклика на индекс потребительских настроений». Общественное мнение ежеквартально . 64 (4): 413–428. DOI : 10.1086 / 318638 . PMID 11171024 . 
  6. ^ Холбрук, Аллисон, Джон Кросник и Alison Pfent. 2007. «Причины и последствия количества откликов в опросах средств массовой информации и исследовательских фирм, проводящих исследования государственных подрядчиков». В достижениях в методологии телефонных опросов, под ред. Джеймс М. Лепковски, Н. Клайд Такер, Дж. Майкл Брик, Эдит Д. Де Лиу , Лилли Джапек, Пол Дж. Лавракас, Майкл В. Линк и Роберта Л. Сангстер. Нью-Йорк: Вили. https://pprg.stanford.edu/wp-content/uploads/2007-TSMII-chapter-proof.pdf
  7. ^ Seon Choung, Rok; Ричард Локк, III; Schleck, Cathy D .; Ziegenfuss, Jeanette Y .; Биби, Тимоти Дж .; Zinsmeister, Alan R .; Талли, Николас Дж. (2013). «Низкий процент ответов не обязательно указывает на систематическую ошибку отсутствия ответов в гастроэнтерологическом исследовании: популяционном исследовании». Журнал общественного здравоохранения . 21 (1): 87–95. DOI : 10.1007 / s10389-012-0513-Z .
  8. ^ Двир, Ним; Гафни, Рути (2018). «Когда меньше значит больше: эмпирическое исследование связи между поведением потребителей и предоставлением информации на коммерческих целевых страницах» . Информационная наука: Международный журнал новой трансдисциплины . 21 : 019–039. DOI : 10.28945 / 4015 . ISSN 1547-9684 . 
  9. ^ Альтман, DG; Блэнд, Дж. М. (февраль 2007 г.). «Отсутствующие данные» . BMJ . 334 (7590): 424. doi : 10.1136 / bmj.38977.682025.2C . PMC 1804157 . PMID 17322261 .  
  10. ↑ Evans, SJ (февраль 1991 г.). «Хорошее руководство по опросам» . BMJ . 302 (6772): 302–3. DOI : 10.1136 / bmj.302.6772.302 . PMC 1669002 . PMID 2001503 .