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无反应误差

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无反应误差是指在统计调查中,有提供答复的受访者与没有提供答复的受访者之间,在意见上的差异,是非抽样误差之一。根据爱德华兹·戴明[1] 和维克斯·米塔尔[2]的描述,成因有好几个。 

例子

假设研究员从总体抽选 1,000 位经理作为样本,并访问其工作量,工作量高的经理可能因为无法抽出时间没有回答问卷;另一方面,工作量轻的经理可能因为害怕同事以为他是冗员而拒绝回答问卷(可以是即时,假如问卷以记名方式进行;也可以是以后,害怕身份暴露)。故此,无反应误差可能会高估或低估实际的工作量。换言之,问卷基本隐含一个前设问题:“我是否希望回答问卷?”

1936年美国总统选举,《文学文摘(The Literary Digest)》邮寄1,000万份问卷,回收230万份。他们据此预测共和党候选人阿尔夫·兰登会在531份选票中获得370份并胜出;实际上他只获得8票。由1976至1988年刊登的研究指出无反应误差乃是次错误预测的主因,加上其抽样框并不能准确代表大部分选民。

检测

有几种方法可以检测无反应误差。常见的方法是比较四分位数之间,在人口特征及主要指标上的差异。[3] 

部分调查已经事先掌握受访者的部分数值(例如,公司进行调查前已经知道员工的年龄分布),以此比较成功回收样本之间的数值是否存在明显差异,以推算无反应误差是否存在。

在邮寄/电邮调查中,可以有系统地致电少量没有提供答复的受访者,询问少量问题。比较其答复与成功回收样本之间的数值是否存在明显差异,亦可推论无反应误差是否存在。

整体来说,问卷回收率越低,出现无反应误差的机会越大。

参见

  • 自我筛选误差(Self-selection bias)是指受访者有意把自己归类某个组别,导致干扰该个组别的答复。
  • 参与误差(Participation bias)是指拥有若干特征的人口会较倾向参与(或拒绝参与)访问。
  • 反应误差(Response bias)并非无反应误差的相反词。它是指受访者由于各种原因,倾向提供不准确或不诚实的答案。
  • 幸存者偏差,没幸存的人便无法反应,因此幸存者的观点会被放大。

参考资料

  1. ^ Deming, W. Edwards.
  2. ^ Mittal, Vikas, Sample Design for Customer-Focused Research (July 30, 2015).
  3. ^ Armstrong, J.S.; Overton, T. Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys. Journal of Marketing Research. 1977, 14 (3): 396–402.