Скорость отклика (опрос) - Response rate (survey)

США Национальная служба сельскохозяйственной статистики Статистик объясняет данные об уровне отклика на брифинге за 2017 год, чтобы прояснить контекст данных по растениеводству.

В опрос исследование, Скорость отклика, также известный как показатель завершения или же скорость возврата, - это количество людей, ответивших на опрос, деленное на количество людей в образец. Обычно выражается в виде процент. Этот термин также используется в прямой маркетинг для обозначения количества людей, откликнувшихся на предложение.

По общему мнению, в академических опросах следует выбрать один из шесть определений, обобщенных Американской ассоциацией изучения общественного мнения (ААПОР).[1] Эти определения одобрены Национальным исследовательским советом и Журналом Американской медицинской ассоциации, а также другими признанными учреждениями.[нужна цитата ] Они есть:

  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 + подсчет 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. Коэффициент ответа 4 (RR4) - распределяет случаи неизвестного права на участие, как в RR3, но также включает частичные интервью в качестве респондентов, как в RR2.
  5. Коэффициент отклика 5 (RR5) - это либо особый случай RR3, в котором предполагается, что нет подходящих случаев среди случаев неизвестного права на участие, либо редкий случай, в котором нет случаев неизвестного права на участие. RR5 подходит только тогда, когда допустимо предположить, 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, 5 из тех, кого вы уже знаете, проживают в доме людей, которые соответствуют критериям вашего опроса на основе того, что соседи сказали вам, кто там жил, но остальные 5 полностью неизвестны. Может быть, жители подходят вашей целевой группе населения, а может, нет. Это может быть учтено, а может и не учтено в вашем количестве ответов, 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

Процент ответивших на опрос - это результат деления числа опрошенных людей на общее количество людей в выборке, которые имели право на участие и должны были быть опрошены.[2] Низкая скорость отклика может привести к систематическая ошибка выборки если отсутствие ответов среди участников неодинаково в отношении воздействия и / или результата. Такое предубеждение известно 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 для документирования последствий более низкого уровня 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 результаты, которые были статистически неразличимы. 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 низкого процента откликов 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 процента 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. Для ежегодных оценок, основанных на тысячах респондентов, исключение людей, которым требовалось больше звонков (но не первоначальных отказников), было очень незначительным.[5]

Холбрук и др. (2005) оценили, связаны ли более низкие показатели ответов с менее взвешенной демографической репрезентативностью выборки. Изучив результаты 81 общенационального 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 существенной разницы между респондентами и неответчиками с точки зрения каких-либо желудочно-кишечных симптомов или конкретного медицинского диагноза.[7]

Двир и Гафни (2018) исследовали, влияет ли на скорость отклика потребителей объем предоставленной информации. В серии масштабных веб-экспериментов (п= 535 и п= 27 900), они сравнили варианты маркетинговых веб-страниц (также называемых Целевая страница ), уделяя особое внимание тому, как изменения количества контента влияют на готовность пользователей предоставить свой адрес электронной почты (поведение, называемое Коэффициент конверсии с точки зрения маркетинга). Результаты показали значительно более высокий процент ответов на более коротких страницах, что указывает на то, что, в отличие от более ранней работы, не все теории скорости ответа 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 скорость ответа (> 80%) из небольшой случайной выборки по сравнению с низкой скоростью ответа из большой выборки.[10]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Стандартные определения - AAPOR». Стандартные определения - AAPOR. ААПОР. Получено 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. Дои:10.1086/297748.
  4. ^ Китер, Скотт, Кортни Кеннеди, Майкл Димок, Джонатан Бест и Пейтон Крейгилл. 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 настроений потребителей». Общественное мнение Ежеквартально. 64 (4): 413–428. Дои:10.1086/318638. PMID  11171024.
  6. ^ Холбрук, Эллисон, Джон Кросник и Элисон Пфент. 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 Япек, 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. ^ Сон Чунг, Рок; 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 предвзятость отсутствия ответов в исследовании гастроэнтерологии: популяционном исследовании». Журнал общественного здравоохранения. 21 (1): 87–95. Дои:10.1007 / s10389-012-0513-z.
  8. ^ Двир, Ним; Гафни, Рути (2018). «Когда меньше значит больше: эмпирическое исследование взаимосвязи между поведением потребителей и предоставлением информации на коммерческих целевых страницах». Информирование науки: Международный журнал новой трансдисциплины. 21: 019–039. Дои:10.28945/4015. ISSN  1547-9684.
  9. ^ Альтман, Д.Г.; Бланд, JM (февраль 2007 г.). "Отсутствующие данные". BMJ. 334 (7590): 424. Дои:10.1136 / bmj.38977.682025.2C. ЧВК  1804157. PMID  17322261.
  10. ^ Эванс, SJ (февраль 1991 г.). "Хорошее руководство по опросам". BMJ. 302 (6772): 302–3. Дои:10.1136 / bmj.302.6772.302. ЧВК  1669002. PMID  2001503.