Error associated with survey data
1. Sampling error (random error): niet elk individu ondervraagd → toevallige fout.
De steekproef is geen perfecte representatie van de populatie
Bijv. meer vrouwen in de steekproef dan in de populatie
2. Bias (systematisch): de respondenten van de survey verschillen van de
daadwerkelijke doelpopulatie
- Als bepaalde mensen in doelpopulatie geen kans hebben om in de steekproef
te komen (bijv. mensen in gevangenis of daklozen)
- Als steekproef niet random wordt geselecteerd
- Bij non-respons
Error associated with answers
• Survey meet
o Objectieve feiten (lengte, geslacht) → VERIFIABLE
o Subjectieve zaken (hoe moe / eenzaam / etc.. iemand zich voelt) →
UNVERIFIABLE
o 𝑥𝑖 = 𝑡𝑖 + 𝑒𝑖
xi = answer given by indivual i
ti = true value for individual i
ei = error in answer given by i
• Errors can be caused by misunderstanding the question, rounding up answers, not
knowing answers or distorting answers to look better (shoe size = 39 instead of 43).
• Validiteit: meet je wat je wil meten?
Sample size, power & significance
• Hoe groter de steekproef, hoe meer power
Bij grotere steekproef is het makkelijker om kleine verschillen te ontdekken
Steekproeven (3 punten)
1. Steekproefkader: een lijst van mensen die kans hebben om geselecteerd te worden
2. Kanssteekproeven → iedere persoon heeft de kans om in de steekproef te komen
3. De steekproefvorm, de steekproefgrootte en de selectieprocedure beïnvloeden de
nauwkeurigheid van de steekproefschattingen (de mate waarin de steekproef
overeenkomt met de kenmerken van de hele populatie)
Steekproefkader (3 kenmerken)
1. Comprehensiveness: de mate waarin het steekproefkader de hele populatie dekt
2. Of iemand zijn kans op selectie / probability of selection berekend kan worden
3. Efficiency: de mate waarin mensen uit de doelpopulatie efficiënt in het
steekproefkader gevonden kunnen worden.
1
, Area Probability Sampling: land wordt verdeeld in subgebieden (clusters) → steekproef
trekken van clusters → steekproef trekken van huishoudens
Random Digit Dialing (RDD): random telefoonnummers bellen om een steekproef te
trekken van huishoudens. Nadeel: veel telefoonnummers hebben geen verbinding.
Soms beter meerdere steekproefkaders gebruiken en dan resultaten combineren
➢ Verbeteren van de dekking/omvang van populatie (coverage)
Een steekproefkader met mensen die nog vaste telefoon hebben en een
steekproefkader met mensen die mobiel bellen
➢ Verbeteren van doeltreffendheid en efficiëntie (efficiency) van de steekproef.
Random or non-random samples (aselect of select)
Kanssteekproeven = aselecte steekproef (probability sampling)
▪ Iedereen uit de populatie heeft kans om in de steekproef te komen
▪ Je kunt iets zeggen over de populatie.
➢ Enkelvoudige aselecte steekproef (simple random sample)
Aselecte selectie van respondenten uit het steekproefkader.
➢ Systematische steekproef
Bijv. steeds de eerste tweet van de dag van Trump & Rutte
Maar is dat wel representatief? (Doordeweeks vs weekend; tijdsverschil; etc.)
➢ Clustersteekproef: random selectie van clusters uit populatie, iedereen uit cluster
doet mee, bijv. uit clusters A t/m Z selecteer je A, C, P en Y.
➢ Multistage / Getrapte steekproef: als je niet hele cluster kunt bereiken → eenheden
uit clusters selecteren, bijv. 3 respondenten uit clusters A, C, P en Y.
➢ Gestratificeerde steekproef: wanneer je uitspraken wilt doen over verschillende
subpopulaties (strata).
o Vrouwen > mannen → strata obv geslacht → random evenveel mannen als
vrouwen selecteren
Niet-kanssteekproeven = selecte steekproef
➢ Censussteekproef: alle eenheden uit de onderzoekspopulatie analyseren
Nadeel: vaak praktisch niet haalbaar
➢ Quotasteekproef: selectie om bepaalde quota te halen van groepen/eenheden.
Nadeel: kans op bias / vertekening.
➢ Sneeuwbalsteekproef: respondent vraagt volgende respondent deel te nemen, etc.
Vooral handig bij mensen die niet goed te bereiken zijn (zoals minderheden)
➢ Interview panels: respondenten die vrijwillig mee willen doen
Bias: deze mensen verschillen mogelijk van mensen die niet vrijwillig meedoen
2
1. Sampling error (random error): niet elk individu ondervraagd → toevallige fout.
De steekproef is geen perfecte representatie van de populatie
Bijv. meer vrouwen in de steekproef dan in de populatie
2. Bias (systematisch): de respondenten van de survey verschillen van de
daadwerkelijke doelpopulatie
- Als bepaalde mensen in doelpopulatie geen kans hebben om in de steekproef
te komen (bijv. mensen in gevangenis of daklozen)
- Als steekproef niet random wordt geselecteerd
- Bij non-respons
Error associated with answers
• Survey meet
o Objectieve feiten (lengte, geslacht) → VERIFIABLE
o Subjectieve zaken (hoe moe / eenzaam / etc.. iemand zich voelt) →
UNVERIFIABLE
o 𝑥𝑖 = 𝑡𝑖 + 𝑒𝑖
xi = answer given by indivual i
ti = true value for individual i
ei = error in answer given by i
• Errors can be caused by misunderstanding the question, rounding up answers, not
knowing answers or distorting answers to look better (shoe size = 39 instead of 43).
• Validiteit: meet je wat je wil meten?
Sample size, power & significance
• Hoe groter de steekproef, hoe meer power
Bij grotere steekproef is het makkelijker om kleine verschillen te ontdekken
Steekproeven (3 punten)
1. Steekproefkader: een lijst van mensen die kans hebben om geselecteerd te worden
2. Kanssteekproeven → iedere persoon heeft de kans om in de steekproef te komen
3. De steekproefvorm, de steekproefgrootte en de selectieprocedure beïnvloeden de
nauwkeurigheid van de steekproefschattingen (de mate waarin de steekproef
overeenkomt met de kenmerken van de hele populatie)
Steekproefkader (3 kenmerken)
1. Comprehensiveness: de mate waarin het steekproefkader de hele populatie dekt
2. Of iemand zijn kans op selectie / probability of selection berekend kan worden
3. Efficiency: de mate waarin mensen uit de doelpopulatie efficiënt in het
steekproefkader gevonden kunnen worden.
1
, Area Probability Sampling: land wordt verdeeld in subgebieden (clusters) → steekproef
trekken van clusters → steekproef trekken van huishoudens
Random Digit Dialing (RDD): random telefoonnummers bellen om een steekproef te
trekken van huishoudens. Nadeel: veel telefoonnummers hebben geen verbinding.
Soms beter meerdere steekproefkaders gebruiken en dan resultaten combineren
➢ Verbeteren van de dekking/omvang van populatie (coverage)
Een steekproefkader met mensen die nog vaste telefoon hebben en een
steekproefkader met mensen die mobiel bellen
➢ Verbeteren van doeltreffendheid en efficiëntie (efficiency) van de steekproef.
Random or non-random samples (aselect of select)
Kanssteekproeven = aselecte steekproef (probability sampling)
▪ Iedereen uit de populatie heeft kans om in de steekproef te komen
▪ Je kunt iets zeggen over de populatie.
➢ Enkelvoudige aselecte steekproef (simple random sample)
Aselecte selectie van respondenten uit het steekproefkader.
➢ Systematische steekproef
Bijv. steeds de eerste tweet van de dag van Trump & Rutte
Maar is dat wel representatief? (Doordeweeks vs weekend; tijdsverschil; etc.)
➢ Clustersteekproef: random selectie van clusters uit populatie, iedereen uit cluster
doet mee, bijv. uit clusters A t/m Z selecteer je A, C, P en Y.
➢ Multistage / Getrapte steekproef: als je niet hele cluster kunt bereiken → eenheden
uit clusters selecteren, bijv. 3 respondenten uit clusters A, C, P en Y.
➢ Gestratificeerde steekproef: wanneer je uitspraken wilt doen over verschillende
subpopulaties (strata).
o Vrouwen > mannen → strata obv geslacht → random evenveel mannen als
vrouwen selecteren
Niet-kanssteekproeven = selecte steekproef
➢ Censussteekproef: alle eenheden uit de onderzoekspopulatie analyseren
Nadeel: vaak praktisch niet haalbaar
➢ Quotasteekproef: selectie om bepaalde quota te halen van groepen/eenheden.
Nadeel: kans op bias / vertekening.
➢ Sneeuwbalsteekproef: respondent vraagt volgende respondent deel te nemen, etc.
Vooral handig bij mensen die niet goed te bereiken zijn (zoals minderheden)
➢ Interview panels: respondenten die vrijwillig mee willen doen
Bias: deze mensen verschillen mogelijk van mensen die niet vrijwillig meedoen
2
