Artykuł przywołuje zagadnienie błędów nielosowych w badaniach opinii publicznej, w kontekście zbliżających się wyborów prezydenckich w Polsce. Pamiętając o rozbieżnościach pomiędzy wynikami sondaży przedwyborczych w 2005 roku w stosunku do późniejszego wyniku elekcji, temat ten warto ponownie przywołać do dyskusji. Praca obejmuje między innymi rdzeń teoretyczny problemu błędów nielosowych, na który składają się przede wszystkim ich opis oraz konsekwencje, jakie niosą za sobą takie właśnie błędy. Autorka pragnie zauważyć też istotność kwestii rzetelności naukowej oraz odpowiedzialności etycznej, jakie spoczywają na badaczu podczas realizacji badania opinii. Problem zostanie opisany za pomocą analizy wybranych wyników badań, opublikowanych przez różne jednostki badawcze. Zostaną także zaprezentowane wyniki eksperymentów i badania Autorki, mających za zadanie ustalić do jakiego stopnia badacz może modyfikować i sterować informacjami oraz respondentami podczas realizacji badania opinii.
Increasing numbers of non-random errors are observed in contemporary sample surveying – in particular, those resulting from no response or faulty measutrements (imprecise statistical observation). Until recently, the consequences of these kinds of errors have not been widely discussed in the context of the testing of hypoteses. Researchers focused almost entirely on sampling errors (random errors), whose magnitude decreases as the size of the random sample grows. In consequence, researchers who often use samples of very large sizes tend to overlook the influence random and non-random errors have on the results of their study. The aim of this paper is to present how non-random errors can affect the decision-making process based on the classical hypothesis testing procedure. Particular attention is devoted to cases in which researchers manage samples of large sizes. The study proved the thesis that samples of large sizes cause statistical tests to be more sensitive to non-random errors. Systematic errors, as a special case of non-random errors, increase the probability of making the wrong decision to reject a true hypothesis as the sample size grows. Supplementing the testing of hypotheses with the analysis of confidence intervals may in this context provide substantive support for the researcher in drawing accurate inferences.
PL
We współczesnych badaniach reprezentacyjnych coraz częściej dają o sobie znać błędy o charakterze nielosowym, w tym w szczególności wynikające z braków odpowiedzi lub źle wykonanych pomiarów (niedokładnej obserwacji statystycznej). Do tej pory rzadko dyskutowano o skutkach tego typu błędów w procedurze weryfikacji hipotez statystycznych. Uwaga badaczy skupiała się niemal wyłącznie na błędzie losowania (błędzie losowym). Błąd ten maleje wraz ze wzrostem liczebności próby. To sprawia, że badacze, nierzadko mający do dyspozycji bardzo duże liczebnie próby, tracą z pola widzenia konsekwencje nie tylko błędu losowego, lecz także błędów nielosowych. Celem artykułu jest wskazanie na znaczenie błędów nielosowych w podejmowaniu decyzji opartych na wykorzystaniu klasycznej procedury weryfikacji hipotez. Szczególną uwagę poświęcono sytuacjom, w których badacz dysponuje dużą liczebnie próbą. W pracy uzasadniono twierdzenie, że w dużych próbach testy statystyczne stają się bardziej wrażliwe na oddziaływanie błędów nielosowych. Błędy systematyczne, będące szczególnym przypadkiem błędów nielosowych, zwiększają prawdopodobieństwo błędnej decyzji o odrzuceniu prawdziwej hipotezy wraz ze wzrostem liczebności próby. Wzbogacenie weryfikacji hipotez o analizę opartą na estymacji przedziałowej może wspomóc badacza w poprawnym wnioskowaniu.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.