Mesurer l'erreur de mesure : une méthode pour valider qualitativement les données d'enquête sensibles

Mesurer l'erreur de mesure : une méthode pour valider qualitativement les données d'enquête sensibles

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Les gens peuvent sous-déclarer des comportements sensibles et à risque tels que la violence ou la toxicomanie dans les enquêtes. Les fausses déclarations corrélées au traitement sont particulièrement inquiétantes dans l'analyse causale. Nous développons et testons une technique de validation d'enquête qui utilise un travail qualitatif intensif pour vérifier l'erreur de mesure dans des sous-échantillons aléatoires de répondants. Des chercheurs locaux formés ont passé plusieurs jours à parler avec les répondants et à les observer quelques jours après leur enquête, validant six comportements : quatre potentiellement sensibles (criminalité, consommation de drogue, sans-abrisme, jeu) et deux non sensibles (recharge de téléphone et dépenses du club vidéo). Les sujets ont été inscrits dans un essai randomisé conçu pour réduire la pauvreté et les comportements antisociaux. Nous ne trouvons aucune preuve de sous-déclaration des comportements sensibles, en partie parce que (nous avons découvert) la stigmatisation dans cette population est faible. Cependant, les dépenses non sensibles ont été sous-déclarées, en particulier par le groupe témoin, probablement en raison d'un comportement stratégique et d'un biais de rappel. La principale contribution est une méthode de validation reproductible pour les comportements observables et potentiellement sensibles.

11 juin 2014