Ce cours présente les recherches menées pour mieux comprendre comment les décisions en matière de collecte de données affectent les erreurs d'enquête. Il ne s'agit pas d'un cours "comment faire" sur la collecte de données, mais plutôt d'une revue de la littérature sur les décisions relatives à la conception des enquêtes et à la qualité des données afin de sensibiliser les apprenants à la manière dont des conceptions d'enquête alternatives peuvent avoir un impact sur les données obtenues à partir de ces enquêtes. Le cours passe en revue une série de méthodes de collecte de données d'enquête qui sont à la fois basées sur des entretiens (en face à face et par téléphone) et auto-administrées (questionnaires papier qui sont envoyés par la poste et ceux qui sont mis en œuvre en ligne, c'est-à-dire en tant qu'enquêtes sur le web). Les modèles mixtes sont également abordés, ainsi que plusieurs modes hybrides de collecte d'informations sensibles, par exemple l'auto-administration des questions sensibles dans le cadre d'un entretien en face-à-face. Le cours aborde également des méthodes plus récentes telles que les entretiens par Internet mobile et par SMS (message texte), et examine des sources de données alternatives telles que les médias sociaux. Il se concentre sur l'impact de ces techniques sur la qualité des données d'enquête, y compris les erreurs de mesure, de non-réponse et de couverture, et évalue les compromis entre ces sources d'erreur lorsque les chercheurs choisissent un mode ou un plan d'enquête.
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Collecte de données : En ligne, par téléphone et en face à face
Ce cours fait partie de Spécialisation Collecte et analyse des données d'enquête
Instructeur : Frederick Conrad, Ph.D.
14 460 déjà inscrits
Inclus avec 
(335 avis)
Ce que vous apprendrez
Apprécier et comparer les avantages et les inconvénients des modes auto-administrés et des entretiens
Explorer les modes et les sources de données émergents, tels que les enquêtes web mobiles et les données des médias sociaux
Comprendre les concepts clés des méthodes de collecte de données d'enquête
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Conception de l'enquête
- Catégorie : Collecte de données
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans cette leçon, nous vous présenterons certains concepts clés relatifs aux méthodes de collecte de données d'enquête sur lesquels nous nous appuierons tout au long du cours. À la fin de cette leçon, vous devriez bien connaître les principales sources d'erreur dans les enquêtes et la manière dont elles sont affectées - généralement sous la forme de compromis - par le mode particulier utilisé pour administrer les questions et saisir les réponses.
Inclus
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Cette deuxième leçon se concentre sur les modes d'enquête dans lesquels les répondants s'auto-administrent les questions et fournissent leurs réponses directement aux chercheurs. À la fin de la leçon 2, vous comprendrez les avantages et les inconvénients des modes auto-administrés du point de vue de l'EST.
Inclus
9 vidéos3 lectures1 quiz1 sujet de discussion
Dans cette leçon, nous explorons les différents rôles des enquêteurs, en plus de poser des questions et de recueillir des réponses, ainsi que certaines des différentes approches de l'entretien qui ont été proposées et la façon dont elles affectent la précision des réponses. À la fin de la leçon 3, vous apprécierez les avantages et les coûts de la collecte de données par le biais d'entretiens et serez en mesure de les comparer aux coûts et aux avantages de l'auto-administration.
Inclus
9 vidéos3 lectures1 quiz1 sujet de discussion
Dans cette leçon, nous nous concentrons sur certains nouveaux modes de collecte de données, tels que les enquêtes web mobiles et les entretiens par SMS, ainsi que sur des sources de données alternatives telles que les données de capteurs, les données administratives et les médias sociaux. À la fin de cette leçon, vous aurez une idée des questions auxquelles les méthodologistes d'enquête et les chercheurs consacrent une grande partie de leur attention aujourd'hui. Vous serez en mesure de peser le pour et le contre de ces nouvelles méthodes et sources de données.
Inclus
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Offert par
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