無反應誤差是指在統計調查中,有提供答覆的受訪者與沒有提供答覆的受訪者之間,在意見上的差異,是非抽樣誤差之一。根據愛德華茲·戴明[1] 和維克斯·米塔爾[2]的描述,成因有好幾個。 

例子

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假設研究員從總體抽選 1,000 位經理作為樣本,並訪問其工作量,工作量高的經理可能因為無法抽出時間沒有回答問卷;另一方面,工作量輕的經理可能因為害怕同事以為他是冗員而拒絕回答問卷(可以是即時,假如問卷以記名方式進行;也可以是以後,害怕身份暴露)。故此,無反應誤差可能會高估或低估實際的工作量。換言之,問卷基本隱含一個前設問題:「我是否希望回答問卷?」

1936年美國總統選舉,《文學文摘(The Literary Digest)》郵寄1,000萬份問卷,回收230萬份。他們據此預測共和黨候選人阿爾夫·蘭登會在531份選票中獲得370份並勝出;實際上他只獲得8票。由1976至1988年刊登的研究指出無反應誤差乃是次錯誤預測的主因,加上其抽樣框並不能準確代表大部份選民。

檢測

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有幾種方法可以檢測無反應誤差。常見的方法是比較四分位數之間,在人口特徵及主要指標上的差異。[3] 

部份調查已經事先掌握受訪者的部份數值(例如,公司進行調查前已經知道員工的年齡分佈),以此比較成功回收樣本之間的數值是否存在明顯差異,以推算無反應誤差是否存在。

在郵寄/電郵調查中,可以有系統地致電少量沒有提供答覆的受訪者,詢問少量問題。比較其答覆與成功回收樣本之間的數值是否存在明顯差異,亦可推論無反應誤差是否存在。

整體來說,問卷回收率越低,出現無反應誤差的機會越大。

參見

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  • 自我篩選誤差(Self-selection bias)是指受訪者有意把自己歸類某個組別,導致干擾該個組別的答覆。
  • 參與誤差(Participation bias)是指擁有若干特徵的人口會較傾向參與(或拒絕參與)訪問。
  • 反應誤差(Response bias)並非無反應誤差的相反詞。它是指受訪者由於各種原因,傾向提供不準確或不誠實的答案。
  • 倖存者偏差,沒倖存的人便無法反應,因此倖存者的觀點會被放大。

參考資料

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  1. ^ Deming, W. Edwards.
  2. ^ Mittal, Vikas, Sample Design for Customer-Focused Research (July 30, 2015).
  3. ^ Armstrong, J.S.; Overton, T. Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys. Journal of Marketing Research. 1977, 14 (3): 396–402.