Nonresponse in survey research: proceedings of the Eighth International Workshop on Household Survey Nonresponse, 24-16 September 1997
Notice bibliographique
Résumé
"This volume, the fourth in the ZUMA-Nachrichten Spezial series on methodological issues in empirical social science research, takes up issues of nonresponse. Nonresponse, that is, the failure to obtain measurements from all targeted members of a survey sample, is a problem which confronts many survey organizations in different parts of the world. The papers in this volume discuss nonresponse from different perspectives: they describe efforts undertaken for individual surveys and procedures employed in different countries to deal with nonresponse, analyses of the role of interviewers, the use of advance letters, incentives, etc. to reduce nonresponse rates, analyses of the correlates and consequences of nonresponse, and descriptions of post-survey statistical adjustments to compensate for nonresponse. All the contributions are based on presentations made at the '8th International Workshop on Household Survey Nonresponse'." (author's abstract). Contents: Larry Swain, David Dolson: Current issues in household survey nonresponse at Statistics Canada (1-22); Preston Jay Waite, Vicki J. Huggins, Stephen P. Mack: Assessment of efforts to reduce nonresponse bias: 1996 Survey of Income and Program Participation (SIPP) (23-44); Clyde Tucker, Brian A. Harris-Kojetin: The impact of nonresponse on the unemployment rate in the Current Population Survey (CPS) (45-54); Claudio Ceccarelli, Giuliana Coccia, Fabio Crescenzi: An evaluation of unit nonresponse bias in the Italian households budget survey (55-64); Eva Havasi and Adam Marton: Nonresponse in the 1996 income survey (supplement to the microcensus) (65-74); Metka Zaletel, Vasja Vehovar: The stability of nonresponse rates according to socio-demographie categories (75-84); John King: Understanding household survey nonresponse through geo-demographic coding schemes (85-96); Hakan L. Lindström: Response distributions when TDE is introduced (97-112); Vesa Kuusela: A survey on telephone coverage in Finland (113-120); Malka Kantorowitz: Is it true that nonresponse rates in a panel survey increase when supplement surveys are annexed? (121-138); Vasja Vehovar, Katja Lozar: How many mailings are enough? (139-150); Amanda White, Jean Martin, Nikki Bennett, Stephanie Freeth: Improving advance letters for major government surveys (151-172); Joop Hox, Edith de Leeuw, Ger Snijkers: Fighting nonresponse in telephone interviews: successful interviewer tactics (173-186); Patrick Sturgis, Pamela Campanelli: The effect of interviewer persuasion strategies on refusal rates in household surveys (187-200); Janet Harkness, Peter Mohler, Michael Schneid, Bernhard Christoph: Incentives in two German mail surveys 1996/97 and 1997 (201-218); David Cantor, Bruce Allen, Patricia Cunningham, J. Michael Brick, Renee Slobasky, Pamela Giambo, Jenny Kenny: Promised incentivcs on a random digit dial survey (219-228); Eleanor Singer; John van Hoewyk, Mary P. Maher: Does the payment of incentives create expectation effects? (229-238); Edith de Leeuw, Joop Hox, Ger Snijkers, Wim de Heer: Interviewer opinions, attitudes and strategies regarding survey participation and their effect on response (239-248); Geert Loosveldt, Ann Carton, Jan Pickery: The effect of interviewer and respondent characteristics on refusals in a panel survey (249-262); Brian A. Harris-Kojetin, Clyde Tucker: Longitudinal nonresponse in the Current Population Survey (CPS) (263-272); Ulrich Rendtel, Felix Büchel: A bootstrap strategy for the detection of a panel attrition bias in a household panel with an application to the German Socio-Economic Panel (GSOEP) (273-284); Seppo Laaksonen: Regression-based nearest neighbour hot decking (285-298); Rajendra P. Singh, Rita J. Petroni: Handling of household and item nonresponse in surveys (299-316); Susanne Raessler, Karlheinz Fleischer: Aspects concerning data fusion techniques (317-334); Siegfried Gabler, Sabine Häder: A conditional minimax estimator for treating nonresponse (335-349).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,223 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,024 |
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 ».