Informacja

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

Wyszukujesz frazę "błąd braku odpowiedzi" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Mixed Mode Survey Design: problem efektu techniki
Mixed Mode Survey Design: Mode Effect Problem
Autorzy:
Sztabiński, Franciszek
Żmijewska-Jędrzejczyk, Teresa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/412876.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Łódzkie Towarzystwo Naukowe
Tematy:
Total Survey Error
błąd braku odpowiedzi
efekt techniki
Mixed Mode Survey Design
Europejski Sondaż Społeczny
Non-Response Error
Mode Effect
European Social Survey
Opis:
W sytuacji pogarszających się warunków realizacji badań surveyowych poszukuje się sposobów ograniczenia błędu pomiaru (Total Survey Error), związanego z nieuczestniczeniem wylosowanych jednostek w wywiadzie (Non Response Error). Jedno z rozwiązań stanowi procedura Mixed Mode Survey Design, która polega na uzyskiwaniu tych samych informacji od różnych osób, przy wykorzystaniu odmiennych technik badawczych, np. wywiad PAPI (Paper and Pencil Interviewing), CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing), CAWI (Computer Assisted Web Interviewing). Jednakże wykorzystanie tej procedury może powodować wystąpienie efektu techniki (tzw. Mode Effects). W artykule analizujemy efekt techniki na płaszczyźnie: (i) sformułowania pytania; (ii) sposobu kontaktowania oraz (iii) sposobu komunikowania się z respondentem, poddając ocenie wskaźnik realizacji (tzw. Response Rate) oraz porównując odpowiedzi respondentów na te same pytania, uzyskane przy zastosowaniu różnych technik. W analizach wykorzystano materiały zebrane w projektach realizowanych techniką PAPI (badanie European Social Survey, round 3) oraz CATI (badanie w ramach metodologicznego grantu ESS Infrastructure: i3.). Wyniki przeprowadzonych analiz potwierdzają istnienie poważnych różnic związanych z efektem techniki (w przypadku wywiadu PAPI i CATI). Stawia to pod znakiem zapytania ideę ich łączenia celem ograniczenia błędu braku odpowiedzi.
The fieldwork conditions for surveys becomes progressively worse so methods are being sought to reduce the total survey error arising from non-response error. One solution is the mixed mode survey design procedure whereby the same information is obtained from different respondents, using different data collecting modes (e.g. PAPI, CATI, Web survey). However, this procedure may produce the so-called mode effect. In this paper, we analyse the mode effect from the following perspectives: (i) wording of questions, (ii) contacting mode, and (iii) mode of communication with the respondent. We assess response rates and compare respondents’ answers to the same questions obtained through different techniques. Our analysis is based on materials collected in research projects employing two modes PAPI (the European Social Survey, Round 3) and CATI (ESS Infrastructure: i3, a study funded under a methodological grant). The findings from our analysis confirm the existence of significant differences related to the mode effect (in the case of PAPI and CAPI). Those findings challenge the idea of combining those modes to reduce non-response error.
Źródło:
Przegląd Socjologiczny; 2012, 61, 1; 31 - 63
0033-2356
Pojawia się w:
Przegląd Socjologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena wpływu tematyki badania oraz organizacji procesu badawczego na poziom wskaźnika braku odpowiedzi – porównanie podejść analitycznych
Assessing the impact of research topics and research process organization on the level of nonresponse rate – comparison of analytical approach
Autorzy:
Rószkiewicz, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424772.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
wskaźnik braku odpowiedzi
błąd braku realizacji
efekt procesu badawczego
Opis:
W artykule zbadano możliwości analityczne i walory poznawcze w oszacowaniu wielkości efektu wpływu organizacji procesu badawczego na poziom wskaźnika braku odpowiedzi na podstawie historii kontaktów w badaniu polskich gospodarstw domowych. Odrębnie przeanalizowano uwarunkowania braku kontaktu oraz odmowy odpowiedzi. W ramach różnych rozwiązań analitycznych dokonano oceny wielkości efektu netto za pomocą prostego porównania podzbiorowości uczestniczących i odmawiających lub niedostępnych, a także wykorzystano technikę dopasowania próby według cech, posługując się modelem regresji logistycznej oraz modelem hybrydowym w szacowaniu indeksu skłonności oraz transformacją przestrzeni wielowymiarowej w skalar według wielowymiarowej analizy korespondencji. Najlepsze dopasowanie porównywanych grup osiągnięto według modelu logitowego oraz według wielowymiarowej analizy korespondencji.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2017, 4 (58); 9-21
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wnioskowanie o wpływie procesu badawczego na poziom wskaźnika odpowiedzi
Autorzy:
Rószkiewicz, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/583491.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
wskaźnik braku odpowiedzi
błąd braku realizacji
efekt procesu badawczego
podejście wielopoziomowe
wielowymiarowa analiza korespondencji
Opis:
W artykule podjęto próbę identyfikacji wpływu procesu badawczego na gotowość współpracy z ankieterem wśród polskich gospodarstw domowych. Podstawą analizy były wyniki historii kontaktów z jednostkami wylosowanymi do badania ankietowego, zrealizowanego w 2013 r. na losowej próbie ponad 34 tys. gospodarstw domowych. Za efekt procesu badawczego przyjęto liczbę odmów odpowiedzi na stawiane w kwestionariuszu pytania. Za zmienną zależną przyjęto liczbę prób nakłaniania do współpracy podjętą przez ankietera, zanim zrealizowano wywiad. Wykorzystano podejście wielopoziomowe, w którym jako zmienną niezależną drugiego poziomu uwzględniono status społeczno-ekonomiczny respondenta. Wyniki wskazały, że wprawdzie wyższy status społeczno-ekonomiczny ograniczał gotowość do współpracy z ankieterem, to jednak łagodził jej wrażliwość na negatywny wpływ procesu badawczego.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 198-204
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Opis:
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.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 4; 361-378
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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