Os intervalos de confiança se aplicam à amostragem de cotas?

Os institutos de votação franceses estão atualmente enfrentando uma grande crise depois que publicaram recentemente o que só pode ser chamado de pesquisa mais ridícula até agora na corrida de cavalos das eleições presidenciais de 2012. O Senado francês está agora considerando legislar sobre o assunto, forçando os institutos de votação a publicar, entre outras coisas, os intervalos de confiança para seus resultados.

No entanto, alguns pesquisadores se opõem à medida, alegando que os intervalos de confiança não se aplicam à amostragem de cotas , que é o método usado pelos institutos de votação na França. Como a amostragem de cotas é formalmente não probabilística, há alguma verdade na alegação. Mas como a amostragem de cotas é basicamente estratificada , os intervalos de confiança devem ser aplicados, certo?

Posso pedir experiências sobre esse assunto fora da França, em países onde os pesquisadores também usam amostragem de cotas?

sampling polling

— Pe.
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A amostragem de cotas é distinta da amostragem estratificada exatamente nesse sentido: ao contrário da seleção em uma amostra estratificada, a falta de aleatoriedade na amostragem de cotas significa que não podemos garantir a falta de viés. Portanto: talvez você não possa erigir ICs para estimativas da amostragem de cotas, mas pode estabelecer intervalos para o viés. Infelizmente, exceto quando a amostra é uma proporção substancial da população, o viés se estende de quase -100% a quase + 100%. É por isso que há muito tempo as amostras de cotas são desacreditadas ("Dewey derrota Truman" etc.). Advertência emptor.

— whuber

Os pesquisadores afirmam que a amostragem de cotas, que é o padrão da indústria na França, também é difundida nos estados da Grã-Bretanha e do sul da Europa. Gostaria de saber se a Grã-Bretanha realmente usa amostragem de cotas, e por que usar amostragem de cotas em primeiro lugar, se o viés é irremediável?

— pe.

A amostragem de cotas @Fr é mais fácil de executar do que a amostragem aleatória: o pesquisador pode especificar que tipos de assuntos são necessários e quantos entrevistar, enviar entrevistadores para a rua com estas instruções e verificar facilmente se o trabalho foi realizado corretamente: não há necessidade para fazer o trabalho difícil de estabelecer uma estrutura de amostragem, desenho de uma amostra probabilística a partir dele, caçando seus membros, perseguindo não respondentes, etc . A amostragem por cota é um exemplo de um livro didático para métodos de amostragem fora de moda e com problemas de qualidade: veja math.uah.edu/stat/data/1948Election.pdf, por exemplo.

— whuber

@ whuber: Obrigado pelos detalhes. Eu sabia sobre a história "Dewey derrota Truman". Eu ainda duvido que os institutos de votação britânicos estejam realmente usando amostragem de cota, conforme reivindicado pelo documento citado anteriormente, e precisariam verificar. Seria interessante saber quais são os diferentes padrões da indústria nos maiores países. Sei de fato que a maioria dos dados que baixa do ICPSR é de Discagem por Dígito Aleatório.

— pe.

Muitos não especialistas (ou seja, pessoas que não entendem a teoria estatística por trás da amostragem) usam o termo "amostragem de cota" sem realmente saber o que isso significa. Isso pode explicar a alegação de que é prática comum na Grã-Bretanha e no sul da Europa.

— Abe

Respostas:

Como diz whuber, a resposta curta é que as amostras de cota são o "filho do pôster de métodos de amostragem obsoletos e fora de moda" e "há muito que são desacreditados". A resposta mais longa é que pode haver condições sob as quais amostras "tipo cota" podem funcionar razoavelmente bem.

A Figura A é um trabalho recente sobre a reconstrução de resultados representativos a partir de painéis da Internet incluídos. Este artigo fornece a base estatística para essa abordagem. Para encurtar a história, esquemas de amostragem típicos 1) desenhe uma amostra aleatória, 2) tente recrutar indivíduos e depois 3) adicione pesos pós-estratificação para compensar as diferenças em quem responde. Na abordagem de inclusão, você 1) recruta indivíduos de forma não aleatória, 2) compara respostas a uma linha de base representativa e 3) adiciona pesos para compensar as diferenças.

Em termos de prática, a amostragem opt-in é semelhante à amostragem por cota, mas a base estatística é mais desenvolvida. A vantagem é que você pode fazer reivindicações sobre amostragem representativa, intervalos de confiança etc. A desvantagem é que suas reivindicações são baseadas em suposições difíceis de verificar sobre como as pessoas se auto-selecionam em sua amostra.

Muitas pessoas são céticas em relação a esses métodos - parecem muito com amostragem de cotas. Mas algumas evidências sugerem que a amostragem opt-in pode funcionar bem pelo menos uma parte do tempo. Portanto, apesar da controvérsia, o Polimetrix / YouGov (um dos primeiros a adotar o modelo de amostragem opt-in) parece estar razoavelmente bem. Entre outras coisas, eles fizeram toda a coleta de dados para o Estudo Cooperativo de Eleições no Congresso , uma série de recentes estudos acadêmicos nas eleições nacionais dos EUA.

(Tenho certeza de que o ICPSR carrega esses dados. Caso contrário, o inverso de dados de ciências sociais de Harvard certamente o faz. Muitos acadêmicos estão usando dados dessas amostras.)

Enfim, você perguntou sobre a amostragem de cotas. Como você já pode ver no tópico de comentários aqui, qualquer pesquisador bem treinado lhe dirá que a amostragem de cotas é um pouco. O júri ainda não decidiu a amostragem. Por enquanto, se você deseja desenhar intervalos de confiança em torno de amostras de cota, eu diria que esses métodos são sua melhor aposta.

— Abe
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Obrigado pela resposta detalhada. Eu sinalizei os seguintes pontos: (1) A amostragem de cota é usada para amostragem da Internet no seu exemplo. Fora desse contexto, não há razão para usá-lo sobre amostragem aleatória por meio de RDD ou técnicas equivalentes. (2) Mesmo no contexto que você descreve, permanece muito controverso. Então, voltando à minha pergunta, os pesquisadores franceses que justificam a amostragem de cotas para todo o seu trabalho estão sendo tolos ou ignorantes da teoria da amostragem, ou de ambos.

— pe.

"Os pesquisadores franceses que justificam a amostragem de cotas para todo o seu trabalho estão sendo tolos ou ignorantes da teoria da amostragem, ou de ambos". Parece certo para mim.

— Abe

Bem, estou verificando "Respondido" nesse. Obrigado pelo seu tempo e referências detalhadas.

— pe.

Na maioria dos contextos de pesquisa não obrigatória, existe um problema substancial com a não resposta. Isso ocorreu em 2002: "a estimativa recentemente relatada das taxas de cooperação de pesquisa da CMOR, Conselho de Pesquisa de Mercado e Opinião [EUA], teve uma média de apenas 14,7%". e de Paul Gerhold, "acredito que ainda é possível extrair amostras aleatórias. Simplesmente não acredito que seja possível executá-las". Nesse contexto, o fato de a amostra ser aleatória não é muito relevante, porque os dados resultantes não são.
Isso torna o ajuste de viés a principal questão na estimativa válida, e o design do método de campo é um componente importante. As maneiras pelas quais alguém pode querer fazer isso e as estimativas de confiança resultantes estão muito além do que pode ser discutido aqui.

— zbicyclist
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