부산대학교 도서관

Non-response is a common source of error in many surveys. Because surveys often are costly instruments, quality-cost trade-offs play a continuing role in the design and analysis of surveys. The advances of telephone, computers, and Internet all had and still have considerable impact on the design of surveys. Recently, a strong focus on methods for survey data collection monitoring and tailoring has emerged as a new paradigm to efficiently reduce non-response error. Paradata and adaptive survey designs are key words in these new developments. Prerequisites to evaluating, comparing, monitoring, and improving quality of survey response are a conceptual framework for representative survey response, indicators to measure deviations thereof, and indicators to identify subpopulations that need increased effort. In this paper, we present an overview of representativeness indicators or R-indicators that are fit for these purposes. We give several examples and provide guidelines for their use in practice. La non-réponse est une source d'erreur importante dans de nombreuses enquêtes. Étant donné que les enquêtes sont souvent des opérations coûteuses, le compromis entre qualité et coût est omniprésent dans leur conception aussi bien que dans leur analyse. Les progrès du téléphone, des ordinateurs et d'internet tous ont eu, et ont encore, un impact considérable sur la conception des enquêtes. Récemment, l'accent a été mis sur les méthodes de collecte de données d'enquêtes de surveillance et l'adaptation est apparue comme un nouveau paradigme réduisant de façon efficace les erreurs liées à la non-réponse. «Paradonnées» (paradata) et plans de sondage adaptatifs sont les mots-clés de ces nouveaux développements. Les conditions préalables à l'évaluation, à la comparaison, à la surveillance et à l'amélioration de la qualité de la réponse du sondage sont un cadre conceptuel pour l'étude de la représentativité des résultats d'enquêtes et de leurs mesures de déviation, ainsi que pour l'identification des sous-populations requérant un effort accru. Dans cet article, nous présentons un aperçu des indicateurs de représentativité ou R-indicateurs qui sont propres à ces fins. Nous donnons plusieurs exemples, et des lignes directrices pour leur mise en pratique.