Respondent Driven Sampling. J. Kappelhof, MOA-dag, Amsterdam

Respondent Driven Sampling

J. Kappelhof, MOA-dag, Amsterdam

Overzicht: Respondent Driven Sampling 1. Achtergrond 2. RDS 3. Voorbeeld 4. Conclusie 5. Meer weten? 2

The Netherlands institute for Social Research/SCP

Achtergrond van Respondent Driven Sampling (RDS) 1. Aanleiding: onderzoek onder verborgen populaties (bijvoorbeeld daken thuislozen, illegalen, maar ook jazzmuzikanten) 2. Problemen bij bestaande methoden: reguliere steekproef: -geen geschikt steekproefkader (inefficient) - (sociaal) stigma - moeilijk te penetreren als buitenstaander sneeuwbal steekproef: -onbekende insluitkansen, dus geen populatie uitspraken mogelijk Time-space sampling: - o.a. dekkingsprobleem 3. Heckathorn (1997) ontwikkelt RDS (geavanceerde methode van sneeuwbal steekproef) waarbij hij het volgende aantoont: 3

Sociaal en Cultureel Planbureau

Belangrijkste uitkomst RDS

“Based on an analysis drawing on Markov Chain and the theory of biased networks, I show that suitable incentives can reduce the biases of chain- referral samples. Specifically, RDS produces samples that are independent of the initial subjects from which sampling begins. As a result, it does not matter whether the initial sample is drawn randomly (Heckathorn, 1997)”

4


RDS: Hoe werkt het? 1) Seeds worden geselecteerd en uitgenodigd om mee te doen aan het onderzoek 2) Na het meedoen krijgen zij een beperkt aantal, unieke uitnodigingen om andere personen (behorende tot de doelpopulatie) uit te nodigen om deel te nemen aan dit onderzoek. 3) Deze personen krijgen (na het tonen van de unieke uitnodiging) de mogelijkheid mee te doen. Na het meedoen krijgen zij ook weer een aantal, unieke uitnodigingen om anderen mee uit te nodigen. 4) Na verloop van tijd ontstaan lange ketens van respondenten.

5


Voorbeeld van een RDS onderzoek

6


RDS: Beloningschema Primaire beloning: na invullen Secundaire beloning: nadat de persoon die je hebt uitgenodigd ook heeft meegedaan Idee is dat de ‘aanbrenger’ gemotiveerd is om de volgende persoon mee te laten doen vanwege de beloning en dat de persoon die wordt benaderd meer gemotiveerd is om mee te doen omdat hij/zij wordt benaderd door een vriend/bekende uit de ‘eigen’ groep en omdat er geld mee te verdienen valt (na invulling en opnieuw na aanbrenging) Het ophalen van de secundaire beloning biedt ook mogelijkheden om info te verzamelen over ‘nonrespondenten’ en inzicht te krijgen in schendingen van assumpties. 7


RDS Voor de benadering van een ‘waarschijnlijkheidssteekproef’ is het volgende noodzakelijk: a) De respondenten moeten volgens een bepaalde methode worden benaderd waarbij specifieke informatie moet worden verzameld over iemands persoonlijke netwerk omvang en zijn aanbrenger b) Er moeten voldoende lange ketens van respondenten zijn zodat de samenstelling van de uiteindelijke steekproef m.b.t. belangrijke karakteristieken en gedragskenmerken onafhankelijk wordt van de oorspronkelijke seeds. (steekproefsamenstelling wordt ‘stabiel’  iedere persoon uit de doelpopulatie heeft een kans groter dan 0 om geselecteerd te worden onafhankelijk van de seeds). c) Tot slot, de RDS methode leidt tot (asymptotisch) zuivere schatters als wordt voldaan aan een aantal assumpties 8


RDS: Noodzakelijke informatie Informatie over iemands persoonlijke netwerk omvang Informatie over de aanbrenger (uniek nummer, uitnodiging) Bij voldoende lange ketens van respondenten (waves) is het mogelijk om, volgens de Markov Chain Theorie, insluitkansen te berekenen. Iemands (relatieve) insluitkans wordt berekend door o.a. gebruik te maken van iemands persoonlijke netwerk omvang. Andere informatie wordt gebruikt om te corrigeren voor verschillen in netwerkomvang, de mate van succesvol recruteren, de mate waarin voornamelijk gerecruteerd wordt in de ‘ eigen’ subgroep.

9


RDS: Assumpties ● ‘Ik ken jou, jij kent mij’ (reciprocal relationships) met personen van wie men weet dat ze tot de doelpopulatie behoren ● Iedere persoon uit de verborgen populatie behoort tot een enkel netwerk. (iedereen kan aan elkaar worden gelinkt) ● Steekproeftrekken met teruglegging ● Respondenten kunnen hun persoonlijke netwerkomvang precies aangeven. ● De keuze voor een vervolgrespondent is een random selectie uit iemands persoonlijke netwerk 10


Voorbeeld: Transgenders in Nederland Doel: leefsituatie van Transgender in Nederland vaststellen Opzet: RDS via CAWI Verantwoordelijk veldwerkbureau: TNS-NIPO Veldwerk: vanaf September 2011 tot Maart 2012 Uitvoerige testfase: focusgroep gesprekken, testen vragenlijst, online tool voor vragenlijsten, uitnodigingen versturen en het bijhouden van de invullers voor beloningschema etc., uitnodigingen testen

11


Voorbeeld (2) Moeilijkheden: -vinden van de juiste vorm in de introductiebrief om een kritische en achterdochtige onderzoekspopulatie gerust te stellen en daarbij de complexe wervingsprocedure uitleggen -aansporen tot invullen en doorsturen van uitnodigingen aan potentiele vervolgrespondenten -van een afstand respondenten te bewegen om op een goede manier contact te leggen met een potentiele vervolgrespondent - keuze van het aantal coupons Gewenste aantal respondenten: 1000

(DE= =4)

Conclusie RDS is toepasbaar bij online onderzoek onder een verborgen populatie als er wordt voldaan aan de assumpties RDS kost veel tijd, geld en monitoring van het veldwerk RDS kost extra tijd voor analyses

13


Meer weten? websites met literatuur, analyse software en handleiding, nu ook mogelijk in Stata (findit respondent driven sampling)

http://www.respondentdrivensampling.org/ http://www.princeton.edu/~mjs3/rds.shtml http://www.lisagjohnston.com/

14


Respondent Driven Sampling. J. Kappelhof, MOA-dag, Amsterdam

Recommend Documents