Сауалнама әдістемесі: зерттеулерде сауалдама жасау, деректерді жинау, сұрақтар құру және нәтижелердің дұрыстығын арттыру жолдары. Статистикалық зерттеулер үшін маңызды.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Сауалнама әдістерін зерттеу
Study of survey methods
Сауалнама әдістемесі – "сауалнама әдістерін зерттеу". Адамдарды зерттеуге бағытталған қолданбалы статистика саласы ретінде, сауалнама әдістемесі популяциядан жеке бірліктерді іріктеуді және сауалнама деректерін жинаудың тиісті техникаларын, мысалы, сауалнама құрастыруды және сауалнамаларға берілген жауаптардың саны мен дәлдігін арттыру әдістерін зерттейді. Сауалнама әдістемесі бір немесе бірнеше сұрақтар қоятын, жауап берілген немесе берілмеген құралдар мен процедураларға бағытталған. Зерттеушілер зерттеліп отырған популяция туралы статистикалық қорытындылар жасау мақсатында статистикалық сауалнамалар жүргізеді; мұндай қорытындылар қолданылған сауалнама сұрақтарына тікелей байланысты. Қоғамдық пікірді анықтау, денсаулық сақтау, нарық зерттеулері, мемлекеттік сауалнамалар және халық санауы – бұл популяция туралы сұрақтарға жауап беру үшін сауалнама әдістемесін пайдаланатын сандық зерттеулердің мысалдары. Халық санауы "үлгіні" қамтымаса да, сауалнамалар, сұхбаттасушылар және жауап бермеуді анықтау техникалары сияқты сауалнама әдістемесінің басқа да аспектілерін қамтиды. Сауалнамалар маркетингтік зерттеулер, психология, денсаулық сақтау және социология сияқты барлық қоғамдық ақпарат және зерттеу салалары үшін маңызды ақпарат көзі болып табылады.
Survey methodology is "the study of survey methods". As a field of applied statistics concentrating on human research surveys, survey methodology studies the sampling of individual units from a population and associated techniques of survey data collection, such as questionnaire construction and methods for improving the number and accuracy of responses to surveys. Survey methodology targets instruments or procedures that ask one or more questions that may or may not be answered. Researchers carry out statistical surveys with a view towards making statistical inferences about the population being studied; such inferences depend strongly on the survey questions used. Polls about public opinion, public health surveys, market research surveys, government surveys and censuses all exemplify quantitative research that uses survey methodology to answer questions about a population. Although censuses do not include a "sample", they do include other aspects of survey methodology, like questionnaires, interviewers, and non response follow up techniques. Surveys provide important information for all kinds of public information and research fields, such as marketing research, psychology, health care provision and sociology.
Шолу
Бір зерттеу кем дегенде бір үлгіден (немесе санақ кезінде бүкіл халықтан), деректерді жинау әдісі (мысалы, сауалнама) және статистикалық талдауға жарамды деректерге айналатын жеке сұрақтар немесе элементтерден тұрады. Бір сауалнаманың өзі әртүрлі тақырыптарға, мысалы, қалауларға (президенттік үміткерге деген қалау сияқты), пікірлерге (аборт заңды болуы керек пе?), мінез-құлыққа (тамекі шегу және алкоголь қолдану) немесе фактілерге (табыс сияқты) қатысты болуы мүмкін, бұл оның мақсатына байланысты. Сауалнамалық зерттеулер көбінесе халықтың үлгісіне негізделгендіктен, зерттеудің сәттілігі зерттеушінің қызығушылығын тудыратын мақсатты халыққа қатысты үлгінің өкілдік ету деңгейіне байланысты. Бұл мақсатты халық белгілі бір елдің жалпы халқынан бастап, сол ел ішіндегі нақты топтарға, кәсіби ұйымның тізіміне немесе мектеп жүйесінде оқитын оқушылардың тізіміне дейін болуы мүмкін (сонымен қатар, үлгі алу (статистика) және сауалнамалық үлгі алу туралы да қараңыз). Сауалнамаға жауап беретін адамдар респонденттер деп аталады, ал олардың жауаптары сұрақтарға байланысты өздерін жеке тұлғалар, олардың отбасылары, жұмыс берушілер немесе олар өкілдік ететін басқа ұйымдар ретінде көрсете алады. Сауалнама әдістемесі ғылыми сала ретінде үлгіні жобалау, деректерді жинау құралдары, деректерді статистикалық түзету және деректерді өңдеу, сондай-ақ жүйелі және кездейсоқ сауалнама қателеріне себеп болатын соңғы деректерді талдау қағидаларын анықтауға ұмтылады. Сауалнама қателері кейде сауалнаманың құнымен байланысты талданады. Құн шектеулері кейде белгілі бір құн шектеулерінде сапаны жақсарту немесе керісінше, сапаның белгілі бір деңгейін сақтап, құнды төмендету ретінде қарастырылады. Сауалнама әдістемесі – бұл ғылыми сала да, сонымен қатар мамандық та, яғни осы саланың кейбір мамандары сауалнама қателерін эмпирикалық тұрғыдан зерттейді, ал басқалары оларды азайту үшін сауалнамаларды жобалайды. Сауалнама жасаушылар үшін міндет – сауалнаманы жақсарту үшін оның мыңдаған ерекшеліктері туралы шешімдер қабылдау. Сауалнама әдістемешісінің ең маңызды міндеттеріне мыналар жатады: Сауалнаманың мақсаты – үлгіні емес, үлкенірек халықты сипаттау. Бұл мүмкіндік, жоғарыда айтылғандай, үлгінің өкілдік ету деңгейіне байланысты. Халықтың әрбір мүшесі элемент деп аталады. Өкілдік үлгіні таңдау кезінде көптеген қиындықтар туындайды. Осының салдарынан туындайтын жалпы қателердің бірі – іріктеу қатесі. Іріктеу қатесі, егер үлгіні таңдау процедуралары халықтың маңызды аспектілерін артық немесе жеткіліксіз көрсетсе пайда болады. Мысалы, егер қызығушылық танытқан халықтың 75% әйелдерден және 25% еркектерден тұрса, ал үлгі 40% әйелдерден және 60% еркектерден тұрса, әйелдер жеткіліксіз, ал еркектер артық көрсетілген болады. Іріктеу қатесін азайту үшін жиі стратификацияланған кездейсоқ үлгі алу қолданылады. Бұл жағдайда халық қосалқы халықтарға, яғни қабаттарға бөлінеді және әр қабаттан кездейсоқ үлгілер алынады немесе элементтер пропорционалдық негізде үлгіге алынады.
A single survey is made of at least a sample (or full population in the case of a census), a method of data collection (e. g., a questionnaire) and individual questions or items that become data that can be analyzed statistically. A single survey may focus on different types of topics such as preferences (e. g., for a presidential candidate), opinions (e. g., should abortion be legal? ), behavior (smoking and alcohol use), or factual information (e. g., income), depending on its purpose. Since survey research is almost always based on a sample of the population, the success of the research is dependent on the representativeness of the sample with respect to a target population of interest to the researcher. That target population can range from the general population of a given country to specific groups of people within that country, to a membership list of a professional organization, or list of students enrolled in a school system (see also sampling (statistics) and survey sampling). The persons replying to a survey are called respondents, and depending on the questions asked their answers may represent themselves as individuals, their households, employers, or other organization they represent. Survey methodology as a scientific field seeks to identify principles about the sample design, data collection instruments, statistical adjustment of data, and data processing, and final data analysis that can create systematic and random survey errors. Survey errors are sometimes analyzed in connection with survey cost. Cost constraints are sometimes framed as improving quality within cost constraints, or alternatively, reducing costs for a fixed level of quality. Survey methodology is both a scientific field and a profession, meaning that some professionals in the field focus on survey errors empirically and others design surveys to reduce them. For survey designers, the task involves making a large set of decisions about thousands of individual features of a survey in order to improve it. The most important methodological challenges of a survey methodologist include making decisions on how to: The goal of a survey is not to describe the sample, but the larger population. This generalizing ability is dependent on the representativeness of the sample, as stated above. Each member of the population is termed an element. There are frequent difficulties one encounters while choosing a representative sample. One common error that results is selection bias. Selection bias results when the procedures used to select a sample result in over representation or under representation of some significant aspect of the population. For instance, if the population of interest consists of 75% females, and 25% males, and the sample consists of 40% females and 60% males, females are under represented while males are overrepresented. In order to minimize selection biases, stratified random sampling is often used. This is when the population is divided into sub populations called strata, and random samples are drawn from each of the strata, or elements are drawn for the sample on a proportional basis.
Зерттеу жобалары
Сауалнамалық зерттеуде қолдануға болатын бірнеше түрлі жобалар немесе жалпы құрылымдар бар. Үш негізгі тип – қималық, тізбектелген тәуелсіз үлгілер және бойлық зерттеулер. Бұл кодтар көбінесе «туылған ай» және «анасының есімнің ортасының бірінші әрпі» сияқты элементтерден құрастырылады. Кейбір жаңа анонимді SGIC әдістері жеке деректерді пайдалануды одан да азайтуға тырысып, оның орнына «алғашқы үй жануарыңыздың аты» сияқты сұрақтар қолданады. Қолданылған тәсілге байланысты, үлгінің бір бөлігін сәйкестендіру мүмкіндігі жоғалуы мүмкін. Сонымен қатар, қатысушылардың жалпы азаюы кездейсоқ емес, сондықтан кезекті бағалауларда үлгілер өкілдігін жоғалтуы мүмкін. Мұны ескеру үшін зерттеуші сауалнамадан шығып қалған жауап берушілерді, шықпағандармен салыстырып, олардың статистикалық жағынан ерекшеленетін екі түрлі топ екенін анықтай алады. Жауап берушілер сауалнама жауаптары өзгергеніне қарамастан, өзіне қатысты тұрақтылықты сақтауға тырысуы мүмкін.
There are several different designs, or overall structures, that can be used in survey research. The three general types are cross sectional, successive independent samples, and longitudinal studies. These codes usually are created from elements like 'month of birth' and 'first letter of the mother's middle name.' Some recent anonymous SGIC approaches have also attempted to minimize use of personalized data even further, instead using questions like 'name of your first pet. Depending on the approach used, the ability to match some portion of the sample can be lost. In addition, the overall attrition of participants is not random, so samples can become less representative with successive assessments. To account for this, a researcher can compare the respondents who left the survey to those that did not, to see if they are statistically different populations. Respondents may also try to be self consistent in spite of changes to survey answers.
Сұрақнамалар
Сауалнамалар зерттеулерде ең көп қолданылатын құрал болып табылады. Дегенмен, егер сауалнама тиісті деңгейде жазылмаса, нақты бір зерттеудің нәтижесі құндысыз болады. Сауалнамаларды аударудың ең жақсы тәжірибесіне параллель аударма, командалық талқылау және нақты адамдармен алдын ала сынау кіреді. Бұл тек сөздерді механикалық түрде орналастыру процесі емес. TRAPD – аударма, қарастыру, шешім қабылдау, алдын ала сынау және құжаттама – үлгісі бастапқыда Еуропалық әлеуметтік зерттеулер үшін жасалған, қазір "глобал зерттеу қауымдастығында кеңінен қолданылады, бірақ әрқашан осылай аталып немесе толыққанды жүзеге асырылмайды". Мысалы, социолингвистика сауалнама аудармасы үшін теориялық базаны ұсынады және TRAPD-ді толықтырады. Бұл тәсілге сәйкес, сауалнама аудармасы бастапқы тілдегідей әсерге қол жеткізу үшін тілдік тұрғыдан дұрыс болуы керек, сонымен қатар мақсатты тілдің әлеуметтік амалдары мен мәдени нормаларын қамтуы тиіс.
Questionnaires are the most commonly used tool in survey research. However, the results of a particular survey are worthless if the questionnaire is written inadequately. Survey translation best practice includes parallel translation, team discussions, and pretesting with real life people. It is not a mechanical word placement process. The model TRAPD Translation, Review, Adjudication, Pretest, and Documentation originally developed for the European Social Surveys, is now "widely used in the global survey research community, although not always labeled as such or implemented in its complete form". For example, sociolinguistics provides a theoretical framework for questionnaire translation and complements TRAPD. This approach states that for the questionnaire translation to achieve the equivalent communicative effect as the source language, the translation must be linguistically appropriate while incorporating the social practices and cultural norms of the target language.
Үлкен деректердің рөлі
2018 жылдан бері сауалнама әдістемесі мамандары үлкен деректер сауалнама әдістемесін қалай толықтыратынын, осы арқылы зерттеушілер мен тәжірибешілерге сауалнама статистикасын өндіруді және оның сапасын жақсартуға мүмкіндік беретінін зерттей бастады. Үлкен деректердің әрбір дерек нүктесінің құны төмен, машиналық оқыту және деректерді талдау әдістерін қолданады, сондай-ақ түрлі және жаңа дерек көздерін қамтиды, мысалы, тіркелімдер, әлеуметтік желілер, қосымшалар және басқа да цифрлық деректер. Бүгінгі күнге дейін 2018, 2020 және 2023 жылдары үш Big Data Meets Survey Science (BigSurv) конференциясы өтті, ал 2025 жылы тағы бір конференция өтеді. Сонымен қатар, Social Science Computer Review, Royal Statistical Society журналында және EP J Data Science журналында арнайы шығарылымдар жарық көрді. Крейг А. Хилл мен Америка статистикалық қауымдастығының тағы бес мүшесі редакциялаған «Big Data Meets Social Sciences» атты кітап жарық көрді.
Since 2018, survey methodologists have started to examine how big data can complement survey methodology to allow researchers and practitioners to improve the production of survey statistics and its quality. Big data has low cost per data point, applies analysis techniques via machine learning and data mining, and includes diverse and new data sources, e. g., registers, social media, apps, and other forms digital data. To date, there have been three Big Data Meets Survey Science (BigSurv) conferences in 2018, 2020, 2023, and a conference forthcoming in 2025, a special issue in the Social Science Computer Review, a special issue in the Journal of the Royal Statistical Society, and a special issue in EP J Data Science, and a book called Big Data Meets Social Sciences edited by Craig A. Hill and five other Fellows of the American Statistical Association.