Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Identyfikacja determinant braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych

Tytuł:
Identyfikacja determinant braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych
An Attempt to Diagnose Determinants of Non-Response Rate in Polish Household Surveys
Autorzy:
Rószkiewicz, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1364911.pdf
Data publikacji:
2015-12-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
wskaźnik braku odpowiedzi
błąd braku reakcji
błąd braku realizacji
model
regresji logistycznej
procedura drzewa klasyfikacyjnego
model hybrydowy
no-response rate
noncontact
noncooperation
logistic regression
classification tree procedure
hybrid model
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 4; 361-378
0033-2372
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W artykule podjęto próbę identyfikacji czynników mających wpływ na poziom wskaźnika braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych zrealizowanym w 2013 r. w ramach projektu Uwarunkowania Decyzji Edukacyjnych. Podstawą analizy były wyniki historii kontaktów z wylosowanymi jednostkami oraz wyniki zrealizowanych wywiadów. Odrębnie przeanalizowano uwarunkowania braku kontaktu oraz odmowy odpowiedzi. W identyfikacji czynników związanych z warunkami realizacji badania istotnie wpływających na prawdopodobieństwo braku odpowiedzi wykorzystano model hybrydowy łączący wielomianowy model regresji logistycznej oraz procedurę drzewa klasyfikacyjnego. Model regresji logistycznej wykorzystano również do identyfikacji cech gospodarstw domowych wpływających na brak odpowiedzi. Wyniki wskazały, że brak kontaktu i brak odpowiedzi stanowią odrębne wymiary, na których lokują się jednostki wybrane do badania, a reguły uczestnictwa w badaniu różnicują się względem cech społeczno-demograficznych. Skuteczna organizacja procesu badawczego powinna uwzględniać zarówno zróżnicowanie regionalne w dostępności i gotowości współpracy jak również w preferencjach respondentów względem sposobu nawiązywania kontaktów.

Article focuses on the identification of factors affecting the non-response in Polish household surveys. The analyse uses data from the survey realized on a random sample of Polish households in 2013 in project Determinant of Educational Decisions. Logistic regression model and classification tree procedure and hybridization of this approach was used to identify factor affecting probability of non-responds. Noncontact and noncooperation in the study was considered separately. Results confirmed that noncontact and noncooperation are two entirely different processes and rules for participation in the study significantly differentiate into subpopulations of Polish households varied by socio-economic features. Efficient organization of the research process should take into account both regional differences in the availability and willingness of cooperation as well as the respondents’ preferences in regarding the way in making contacts.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies