3.3.3 비용

검사 무연 없으며, 이것은 실제 제한된다.

지금까지 총 서베이 오류 프레임 워크를 간략히 살펴 보았습니다.이 프레임 워크 자체는 책 길이 처리의 주제입니다 (Weisberg 2005; Groves et al. 2009) . 이 프레임 워크는 포괄적이지만 일반적으로 연구자는 비용이라는 중요한 요소를 간과하게됩니다. 비용 (시간 또는 돈으로 측정 할 수 있음)은 학술 연구자가 거의 논의하지 않는 경우에도 무시해서는 안되는 실질적인 제약 사항입니다. 실제로 비용은 조사 연구의 전 과정에서 기본적입니다 (Groves 2004) . 조사자가 전체 인구보다는 사람 샘플을 인터뷰하는 이유입니다. 비용을 완전히 무시하면서 오류를 최소화하려는 마음가짐이 항상 최선의 것은 아닙니다.

감소하는 오류에 대한 집착의 한계는 전화 조사에서 비 응답을 줄이는데 비싼 현장 작업의 효과에 대한 Scott Keeter와 동료 (2000) 의 획기적인 프로젝트에 의해 설명된다. Keeter와 동료 연구원은 "표준"모집 절차와 "엄격한"모집 절차를 사용하는 두 가지 동시 조사를 실시했습니다. 두 연구의 차이점은 응답자에게 연락하고 참여하도록 유도하는 노력의 양이었습니다. 예를 들어, "엄격한"모집에 관한 연구에서, 연구자들은 표본 가구를 더 자주 그리고 더 오랜 기간 동안 불렀고 참가자들이 처음에 참여를 거부하면 추가 콜백을했다. 이러한 추가 노력은 실제로보다 낮은 무응답 비율을 만들어 냈지만 비용을 크게 증가 시켰습니다. "엄격한"절차를 사용한 연구는 두 배나 비싸고 여덟 배 느렸다. 결국, 두 연구 모두 본질적으로 동일한 견적을 산출했습니다. 이 프로젝트와 비슷한 결과를 가진 후속 복제 (Keeter et al. 2006) 는 두 가지 합당한 설문 조사 또는 초기 조사 중 하나를 사용하여 더 나을 것이 있습니까? 합리적인 조사 10 건 또는 초기 조사 1 건은 어떻습니까? 합리적인 조사 100 건 또는 초기 조사 1 건은 무엇입니까? 어떤 점에서 비용 우위는 품질에 대한 모호하고 비 특정적인 관심보다 커야합니다.

이 장의 나머지 부분에서 볼 수 있듯이 디지털 시대가 창출 한 많은 기회는 오류가 분명히 낮은 견적을 작성하는 것이 아닙니다. 오히려 이러한 기회는 다른 수량을 산정하고 추정치를 더 빠르고 더 저렴하게 만드는 것에 관한 것입니다. 다른 차원의 품질을 희생시키면서 실수를 최소화하는 편협한 집착을 주장하는 연구원은 흥미 진진한 기회를 놓치게 될 것입니다. 총 조사 오류 프레임 워크에 대한 배경 지식을 토대로, 새로운 조사 방법 (3.4 절), 새로운 측정 방법 (3.5 절) 및 설문 조사를 결합하기위한 새로운 전략의 세 번째 주요 조사 연구 영역으로 전환 할 것입니다 큰 데이터 소스 (3.6 절).