les mamans 6ter saison 4
Nombres, faits et tendances façonnant votre monde
Dans les enquêtes d'opinion publique, la manière dont les questions sont posées peut influencer les réponses que les gens donnent. Pour mieux comprendre ce phénomène, les pollersters mesurent parfois la mesure dans laquelle différentes questions suscitent des réponses différentes. Une façon dont ils font cela se fait par le biais d'expériences d'enquête.
En général, les expériences d'enquête impliquent de modifier certains aspects de l'expérience de l'enquête pour certains répondants. Alors qu'une personne pourrait voir une question qui utilise un mot ou une phrase, par exemple, une autre peut voir une question qui utilise un mot ou une phrase légèrement différent.
Les résultats des expériences d'enquête fournissent deux types d'informations pour les chercheurs. Premièrement, ils aident à mesurer l'opinion avec plus de nuance: en changeant des aspects d'une question d'enquête, les chercheurs peuvent mesurer les différences relatives d'opinion. Deuxièmement, ils peuvent aider les chercheurs à concevoir de meilleures questions en indiquant si des réponses changent si différents mots sont utilisés. Si les chercheurs ne voient aucune différence majeure, elles peuvent être plus confiantes que les deux types de questions capturent la même opinion sous-jacente.
Une clé pour mener des expériences d'enquête est que les participants sont attribués au hasard à différentes variations d'une enquête; La version à laquelle ils considèrent ne repose pas sur leurs réponses antérieures ou toute autre caractéristique personnelle. De cette façon, nous pouvons généralement être convaincus que toutes les différences de réponses entre groupes de répondants ne sont pas basées sur les attributs particuliers de chaque groupe.
Dans une enquête de janvier 2019, le Centre de recherche sur Pew a demandé aux répondants sur la disponibilité des emplois dans leur région. Dans cette enquête, les chercheurs ont affecté au hasard la moitié des répondants à recevoir une version de la question qui a posé des emplois «bons», tandis que l'autre moitié a été posée une version qui n'incluait pas ce qualificatif positif.
L'expérience a révélé que les répondants étaient plus susceptibles de dire que beaucoup de "emplois" étaient disponibles dans leur communauté qu'ils disaient que beaucoup de "bons emplois" étaient disponibles (60% contre 48%). Bien qu'il existe des différences partisanes de ces points de vue (les républicains avaient des vues plus positives sur la disponibilité des emplois), les républicains et les démocrates sont significativement plus susceptibles de dire que «des emplois» sont disponibles que de dire «bons emplois».
Les expériences d'enquête permettent également aux chercheurs de mesurer la quantité de contextes lors de la poser de questions. Dans une enquête au début de 2018, les chercheurs ont demandé à un groupe de répondants si le Sénat américain devrait avoir deux sièges pour chaque État, quel que soit le nombre de personnes vivant dans l'État. Un deuxième groupe de répondants a reçu la même question, mais a reçu un contexte supplémentaire - plus précisément que la différence de population entre les plus grands et les plus petits états de la nation avait augmenté de manière spectaculaire au fil du temps.
Ajout de ce contexte supplémentaire important, mais seulement modestement. Le contexte donné était légèrement plus susceptible de soutenir la modification de la Constitution, de manière plus populeuse, des États plus populaires ont plus de sénateurs. Mais dans l'ensemble, dans les deux versions de la question, la majorité des Américains ont déclaré que tous les États devraient continuer à avoir deux sénateurs indépendamment de la population.
Un autre type d'expérience de l'enquête consiste à affecter de manière aléatoire des choix de réponses différents aux questions de l'enquête. Une enquête récente du Centre a demandé aux Américains si les dirigeants du Congrès de Trump ou démocratiques devraient prendre la responsabilité de résoudre les problèmes de la nation. Un groupe de répondants n'a vu que deux réponses possibles: Trump ou dirigeants démocratiques. Mais un autre groupe a vu une réponse supplémentaire: les deux.
L'expérience a montré un modèle cohérent: quelles que soient les options de réponse, une plus grande part du public a déclaré que les démocrates devraient prendre la tête que ledit Trump devrait prendre la tête. Mais dans la version de la question dans laquelle "les deux" était une option explicite, une majorité de 54% d'Américains ont choisi cette réponse.
Les expériences d'enquête peuvent également impliquer des détails spécifiques randomisant dans une question pour mieux comprendre les nuances des vues. Par exemple, un rapport sur les points de vue des Américains sur les élections comprenait une question décrivant une élection hypothétique avec 1 million d'électeurs dans lesquelles une personne a voté même s'il n'était pas admissible à le faire. Environ des Américains de quatre sur dix (41%) ont déclaré que ce serait un "problème majeur".
Mais la question est également incluse un ensemble de variations attribuées au hasard. Dans ces versions, le nombre de personnes décrits comme votant malgré l'intention de voter pour voter. Alors que certaines personnes ont reçu le scénario dans lequel une personne a voté malgré l'inessaie, d'autres ont été interrogées sur 10, 100, 1 000 ou 10 000 personnes votant malgré l'inessaie.
L'expérience a révélé que 69% des adultes américains ont déclaré que 10 000 personnes votant malgré l'inessaie était un problème majeur, comparativement à 41% qui a déclaré la même chose à propos d'une personne non admissible vote. Étant donné que les répondants ont été attribués au hasard dans chaque version de la question, ces différences peuvent être attribuées aux informations changeantes elles-mêmes, et non aux attributs des personnes qui ont répondu.
Ce ne sont pas les seuls types d'expériences sur les chercheurs de l'enquête sur les expériences. Un autre type, appelé des expériences d'ordre de questions, implique de randomiser l'ordre de deux questions ou plus pour comprendre comment la commande pourrait affecter les réponses. S'il existe des différences significatives entre les répondants qui ont reçu les questions dans un ordre différent, nous pouvons attribuer ces différences à l'ordre. Quelque chose à propos de la première question de la séquence (par exemple, le sujet ou les considérations mentionnées) influencé comment les répondants ont interprété la ou les questions suivantes.
Parfois, ces différences peuvent être substantiellement significatives. Mais si un effet de commande significatif est découvert, les chercheurs ne signaleront généralement que les résultats basés sur l'ensemble des répondants qui ont reçu un élément particulier d'abord parmi l'ensemble des éléments randomisés. En effet, les chercheurs souhaitent souvent capturer des opinions moins susceptibles d'être influencées par le contenu des questions antérieures.
Les expériences d'enquête donnent à des chercheurs une grande quantité d'effet de levier lorsque vous essayez de comprendre pourquoi les gens expriment les opinions qu'ils font. Étant donné que la mesure de l'opinion publique dépend des questions que les chercheurs demandent, il convient de tester la façon dont les gens y répondent.
Pour en savoir plus sur la formulation de questions d'enquête en général, surveillez cette vidéo.
Adam Hughes est directeur associé de Data Labs au Centre de recherche de Pew.
Bradley Jones est un chercheur principal en mettant l'accent sur la politique du Centre de recherche sur Pew.
Données fraîches livrées samedi matin
À propos du Centre de recherche sur Pew Centre de recherche sur Pew est un réservoir de fait non étagère qui informe le public sur les problèmes, les attitudes et les tendances qui façonnent le monde. Il mène des sondages d'opinion, des recherches démographiques, une analyse de contenu des médias et une autre recherche sur la science sociale empirique. Le Centre de recherche sur Pew ne prend pas de postes de politique. C'est une filiale des fiducies de charité de pew.
https://www.youtube.com/watch?v=h0bajfe6hEU&t=9
Nombres, faits et tendances façonnant votre monde
Dans les enquêtes d'opinion publique, la manière dont les questions sont posées peut influencer les réponses que les gens donnent. Pour mieux comprendre ce phénomène, les pollersters mesurent parfois la mesure dans laquelle différentes questions suscitent des réponses différentes. Une façon dont ils font cela se fait par le biais d'expériences d'enquête.
En général, les expériences d'enquête impliquent de modifier certains aspects de l'expérience de l'enquête pour certains répondants. Alors qu'une personne pourrait voir une question qui utilise un mot ou une phrase, par exemple, une autre peut voir une question qui utilise un mot ou une phrase légèrement différent.
Les résultats des expériences d'enquête fournissent deux types d'informations pour les chercheurs. Premièrement, ils aident à mesurer l'opinion avec plus de nuance: en changeant des aspects d'une question d'enquête, les chercheurs peuvent mesurer les différences relatives d'opinion. Deuxièmement, ils peuvent aider les chercheurs à concevoir de meilleures questions en indiquant si des réponses changent si différents mots sont utilisés. Si les chercheurs ne voient aucune différence majeure, elles peuvent être plus confiantes que les deux types de questions capturent la même opinion sous-jacente.
Une clé pour mener des expériences d'enquête est que les participants sont attribués au hasard à différentes variations d'une enquête; La version à laquelle ils considèrent ne repose pas sur leurs réponses antérieures ou toute autre caractéristique personnelle. De cette façon, nous pouvons généralement être convaincus que toutes les différences de réponses entre groupes de répondants ne sont pas basées sur les attributs particuliers de chaque groupe.
Dans une enquête de janvier 2019, le Centre de recherche sur Pew a demandé aux répondants sur la disponibilité des emplois dans leur région. Dans cette enquête, les chercheurs ont affecté au hasard la moitié des répondants à recevoir une version de la question qui a posé des emplois «bons», tandis que l'autre moitié a été posée une version qui n'incluait pas ce qualificatif positif.
L'expérience a révélé que les répondants étaient plus susceptibles de dire que beaucoup de "emplois" étaient disponibles dans leur communauté qu'ils disaient que beaucoup de "bons emplois" étaient disponibles (60% contre 48%). Bien qu'il existe des différences partisanes de ces points de vue (les républicains avaient des vues plus positives sur la disponibilité des emplois), les républicains et les démocrates sont significativement plus susceptibles de dire que «des emplois» sont disponibles que de dire «bons emplois».
Les expériences d'enquête permettent également aux chercheurs de mesurer la quantité de contextes lors de la poser de questions. Dans une enquête au début de 2018, les chercheurs ont demandé à un groupe de répondants si le Sénat américain devrait avoir deux sièges pour chaque État, quel que soit le nombre de personnes vivant dans l'État. Un deuxième groupe de répondants a reçu la même question, mais a reçu un contexte supplémentaire - plus précisément que la différence de population entre les plus grands et les plus petits états de la nation avait augmenté de manière spectaculaire au fil du temps.
Ajout de ce contexte supplémentaire important, mais seulement modestement. Le contexte donné était légèrement plus susceptible de soutenir la modification de la Constitution, de manière plus populeuse, des États plus populaires ont plus de sénateurs. Mais dans l'ensemble, dans les deux versions de la question, la majorité des Américains ont déclaré que tous les États devraient continuer à avoir deux sénateurs indépendamment de la population.
Un autre type d'expérience de l'enquête consiste à affecter de manière aléatoire des choix de réponses différents aux questions de l'enquête. Une enquête récente du Centre a demandé aux Américains si les dirigeants du Congrès de Trump ou démocratiques devraient prendre la responsabilité de résoudre les problèmes de la nation. Un groupe de répondants n'a vu que deux réponses possibles: Trump ou dirigeants démocratiques. Mais un autre groupe a vu une réponse supplémentaire: les deux.
L'expérience a montré un modèle cohérent: quelles que soient les options de réponse, une plus grande part du public a déclaré que les démocrates devraient prendre la tête que ledit Trump devrait prendre la tête. Mais dans la version de la question dans laquelle "les deux" était une option explicite, une majorité de 54% d'Américains ont choisi cette réponse.
Les expériences d'enquête peuvent également impliquer des détails spécifiques randomisant dans une question pour mieux comprendre les nuances des vues. Par exemple, un rapport sur les points de vue des Américains sur les élections comprenait une question décrivant une élection hypothétique avec 1 million d'électeurs dans lesquelles une personne a voté même s'il n'était pas admissible à le faire. Environ des Américains de quatre sur dix (41%) ont déclaré que ce serait un "problème majeur".
Mais la question est également incluse un ensemble de variations attribuées au hasard. Dans ces versions, le nombre de personnes décrits comme votant malgré l'intention de voter pour voter. Alors que certaines personnes ont reçu le scénario dans lequel une personne a voté malgré l'inessaie, d'autres ont été interrogées sur 10, 100, 1 000 ou 10 000 personnes votant malgré l'inessaie.
L'expérience a révélé que 69% des adultes américains ont déclaré que 10 000 personnes votant malgré l'inessaie était un problème majeur, comparativement à 41% qui a déclaré la même chose à propos d'une personne non admissible vote. Étant donné que les répondants ont été attribués au hasard dans chaque version de la question, ces différences peuvent être attribuées aux informations changeantes elles-mêmes, et non aux attributs des personnes qui ont répondu.
Ce ne sont pas les seuls types d'expériences sur les chercheurs de l'enquête sur les expériences. Un autre type, appelé des expériences d'ordre de questions, implique de randomiser l'ordre de deux questions ou plus pour comprendre comment la commande pourrait affecter les réponses. S'il existe des différences significatives entre les répondants qui ont reçu les questions dans un ordre différent, nous pouvons attribuer ces différences à l'ordre. Quelque chose à propos de la première question de la séquence (par exemple, le sujet ou les considérations mentionnées) influencé comment les répondants ont interprété la ou les questions suivantes.
Parfois, ces différences peuvent être substantiellement significatives. Mais si un effet de commande significatif est découvert, les chercheurs ne signaleront généralement que les résultats basés sur l'ensemble des répondants qui ont reçu un élément particulier d'abord parmi l'ensemble des éléments randomisés. En effet, les chercheurs souhaitent souvent capturer des opinions moins susceptibles d'être influencées par le contenu des questions antérieures.
Les expériences d'enquête donnent à des chercheurs une grande quantité d'effet de levier lorsque vous essayez de comprendre pourquoi les gens expriment les opinions qu'ils font. Étant donné que la mesure de l'opinion publique dépend des questions que les chercheurs demandent, il convient de tester la façon dont les gens y répondent.
Pour en savoir plus sur la formulation de questions d'enquête en général, surveillez cette vidéo.
Adam Hughes est directeur associé de Data Labs au Centre de recherche de Pew.
Bradley Jones est un chercheur principal en mettant l'accent sur la politique du Centre de recherche sur Pew.
Données fraîches livrées samedi matin
À propos du Centre de recherche sur Pew Centre de recherche sur Pew est un réservoir de fait non étagère qui informe le public sur les problèmes, les attitudes et les tendances qui façonnent le monde. Il mène des sondages d'opinion, des recherches démographiques, une analyse de contenu des médias et une autre recherche sur la science sociale empirique. Le Centre de recherche sur Pew ne prend pas de postes de politique. C'est une filiale des fiducies de charité de pew.
https://www.youtube.com/watch?v=h0bajfe6hEU&t=9