3.3 El marco de error total de la encuesta

Total de errores encuesta de error = + representación errores de medición.

Hay muchos tipos de errores que se meten en las estimaciones de las encuestas, y desde la década de 1940 los investigadores han trabajado para organizar de manera sistemática, entender y reducir estos errores. Un resultado importante de todo este esfuerzo es el marco total de errores de la encuesta (Groves et al. 2009; Weisberg 2005) . La idea principal del marco de error total de la encuesta es que los problemas se pueden agrupar en dos cubos principales: problemas relacionados con quién se hable (representación) y los problemas relacionados con lo que aprende de esas conversaciones (medición). Por ejemplo, usted podría estar interesado en la estimación de las actitudes acerca de la privacidad en línea entre los adultos que viven en Francia. Hacer estas estimaciones requiere dos tipos muy diferentes de inferencia. En primer lugar, a partir de las respuestas que los encuestados dan, hay que inferir sus actitudes acerca de la privacidad en línea. En segundo lugar, a partir de las actitudes inferidas entre los encuestados, se debe inferir las actitudes de la población en su conjunto. El primer tipo de inferencia es el dominio de la psicología y las ciencias cognitivas; y el segundo tipo de inferencia es el dominio de la estadística. Un esquema de muestreo perfecto con las preguntas de la encuesta producirá malos malos cálculos, y un esquema de muestreo mal con preguntas de la encuesta perfecta también producirá estimaciones malas. Buenas estimaciones requiere enfoques adecuados a la medición y representación. Teniendo en cuenta estos antecedentes, a continuación, voy a revisar cómo han pensado los investigadores de encuestas sobre la representación y medición en el pasado. Espero que gran parte de este material será crítica para scienitsts sociales, pero puede ser nuevo para algunos científicos de datos. A continuación, te voy a mostrar cómo guían esas ideas investigación de la encuesta era digital.