メソッド

2014年1月オムニバスウィーク1

Princeton Survey Research AssociatesInternationalが作成

2014年1月2〜5日

PSRAI 2014年1月のオムニバスウィーク1は、米国本土に住む1,005人の成人の全国的に代表的なサンプルへの電話インタビューを取得しました。電話インタビューは、固定電話(500)と携帯電話(505、固定電話なしの268を含む)によって行われました。調査は、プリンストンサーベイリサーチアソシエイツインターナショナル(PSRAI)によって実施されました。インタビューは、2014年1月2日から5日まで、プリンストンデータソースによって英語とスペイン語で行われました。統計結果は、既知の人口統計上の不一致を修正するために重み付けされています。重み付けされたデータの完全なセットのサンプリングエラーのマージンは、±3.5パーセントポイントです。

設計およびデータ収集手順

サンプルデザイン

固定電話と携帯電話のランダムディジットダイヤル(RDD)サンプルの組み合わせを使用して、固定電話または携帯電話のいずれかにアクセスできる米国本土のすべての成人を表しました。両方のサンプルは、PSRAI仕様に従ってSurvey Sampling International、LLC(SSI)から提供されました。

固定電話サンプルの番号は、3つ以上の住宅用ディレクトリリストを含むアクティブなブロック(市外局番+交換+ 2桁のブロック番号)から等しい確率で抽出されました。セルラーサンプルはリスト支援ではありませんでしたが、専用のワイヤレス100ブロックと共有サービス100ブロックから、ディレクトリにリストされた固定電話番号なしで体系的にサンプリングして抽出されました。

連絡手順

インタビューは2014年1月2日から5日まで実施されました。サンプリングされたすべての電話番号に3回も連絡を試みました。サンプルは、より大きなサンプルの代表的なサブサンプルである複製でのインタビューのためにリリースされました。レプリケートを使用してサンプルのリリースを制御することにより、サンプル全体で完全な呼び出し手順が確実に実行されます。潜在的な回答者と連絡を取る機会を最大化するために、電話は時間帯と曜日ごとにずらされました。各電話番号は、必要に応じて少なくとも1回の日中の電話を受けました。

固定電話のサンプルでは、​​インタビュアーはランダムなローテーションに基づいて、現在自宅にいる最年少の成人男性または女性と話すように依頼しました。男性/女性がいない場合、インタビュアーは他の性別の最年少の大人と話すように頼みました。この体系的な回答者選択手法は、細胞インタビューと組み合わせた場合に、年齢と性別の観点から母集団を厳密に反映するサンプルを生成することが示されています。

セルラーサンプルについては、電話に出た人にインタビューを行った。インタビュアーは、調査を実施する前に、その人が成人であり、安全な場所にいることを確認しました。



重み付けと分析

重み付けは通常、調査分析で使用され、結果にバイアスをかける可能性のあるサンプルの設計と無応答のパターンを補正します。サンプルは、全国の成人の一般的な母集団パラメーターに一致するように重み付けされました。このデュアルフレームサンプルの重み付けには、2段階の重み付け手順が使用されました。

重み付けの第1段階では、各世帯の成人の数と各回答者の電話の使用パターンに関連するさまざまな選択確率が修正されました。6この重み付けは、重なり合う固定電話とセルのサンプルフレーム、および各フレームと各サンプルの相対的なサイズも調整します。

i番目のケースのこの第1段階の重みは、次のように表すことができます。

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バランスの取れたサンプル人口統計を母集団パラメーターに重み付けする第2段階。サンプルは、性別、年齢、教育、人種、ヒスパニック系出身、地域(米国国勢調査の定義)、人口密度、電話の使用状況など、国の人口パラメータに一致するようにバランスがとられています。基本的な重み付けパラメータは、米国国勢調査局の2012 American CommunitySurveyデータから取得されました。7人口密度パラメーターは、国​​勢調査2010のデータから導き出されました。電話使用パラメータは、2013年1月から6月の全国健康インタビュー調査の分析から得られました。8

重み付けは、デミングアルゴリズムと呼ばれる統計手法を使用してすべての変数の分布を同時にバランスさせる特別な反復サンプル重み付けプログラムであるサンプルバランシングを使用して達成されました。個々のインタビューが最終結果に過度の影響を与えないように、重みが調整されました。統計分析でこれらの重みを使用すると、サンプルの人口統計学的特性が国民の人口統計学的特性に厳密に近似することが保証されます。表1は、重み付けされたサンプル分布と重み付けされていないサンプル分布を母集団パラメーターと比較しています。

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統計的推論に対するサンプルデザインの影響

データ収集後の統計調整には、単純なランダムサンプリングからの逸脱を反映する分析手順が必要です。 PSRAIは、これらのデータを使用するときに統計的有意性のテストに適切な調整を組み込むことができるように、これらの設計機能の効果を計算します。いわゆる「設計効果」またはdeffは、重みが等しくないことに起因する統計効率の低下を表します。この調査の合計サンプル設計効果は1.31です。

PSRAIは、サイズのサンプルの複合設計効果を計算しますn、それぞれの場合に重みがあり、なので:

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さまざまな状況で、調整済み標準誤差統計量は、通常の式に設計効果の平方根を掛けて計算する必要があります(√デフ)。したがって、パーセンテージの周りの95%信頼区間を計算する式は次のとおりです。

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サンプルの見積もりはどこですかnは、検討中のグループ内の重み付けされていないサンプルケースの数です。

調査の誤差の範囲は、サンプル全体に基づいて推定された比率の最大95%信頼区間であり、約50%です。たとえば、サンプル全体の許容誤差は±3.5パーセントポイントです。これは、同じ方法を使用して抽出された100サンプルごとに95で、サンプル全体に基づいて推定された比率が、母集団の真の値から3.5パーセントポイント以内であることを意味します。サンプリングの変動は、調査の見積もりで考えられるエラーの1つの原因にすぎないことを覚えておくことが重要です。回答者の選択バイアス、質問票の文言、報告の不正確さなどの他の情報源は、多かれ少なかれ重大な追加のエラーに寄与する可能性があります。

回答率

表2は、元の電話番号サンプルからこれまでにダイヤルされたすべてのサンプル電話番号の処理を示しています。回答率は、最終的に面接されたすべての適格なサンプルの割合を推定します。 PSRAIでは、次の3つのコンポーネントレートの積をとることによって計算されます。9

  • 接触率-面接の要求が行われた就労者数の割合10
  • 協力率-面接の同意が少なくとも最初に得られた連絡先の数と拒否された数の割合
  • 完了率-最初に協力して適格な面接が完了した割合

したがって、固定電話サンプルの回答率は7%でした。細胞サンプルの奏効率は9%でした。

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