Addressing Nonresponse Bias in Postal Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Postal surveys are sometimes thought of as a simple option for collecting data in community-based studies; however, nurse researchers must exercise care in appropriately addressing the issue of nonresponse. In particular, both the reporters and the users of such research should look beyond survey response rates when considering nonresponse bias. This article describes the benefits of using postal surveys in public health nursing research, while noting the various potential sources of survey error. Particular attention is directed to the implications of low survey response rates, including decreased power, increased standard error, and nonresponse bias. The belief that increasing response rates will necessarily reduce nonresponse bias is discussed, with an emphasis on the need to identify the reasons for nonresponse and to be judicious in the use of strategies to reduce nonresponse bias. Common response-enhancement strategies are identified, while noting the potential for these strategies to increase nonresponse bias. Assessment of the presence and magnitude of nonresponse bias is discussed, and techniques for postsurvey data adjustment are noted. The need to consider nonresponse bias in designing all phases of the study is highlighted, and is exemplified with a case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,529 | 0,725 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».