调查模式对数据质量的影响：来自尼日利亚的实验证据

本文研究了在尼日利亚进行的实验中，调查方式（面对面或电话）对调查测量和数据质量的作用。实验设计将调查方式的影响与其他常见的调查误差来源隔离开来，涵盖了健康、劳动、冲击、福祉和粮食安全等主题下的 20 个结果指标。

研究发现，在没有电话的情况下，电话调查的结果与面对面调查的结果存在显著差异，在中间值处差异达到 18%。这种模式效应在广泛的调查结果中都很明显，包括粮食安全、劳动和就业、非农企业拥有、健康和主观福祉、天气预期和冲击。电话调查受访者系统地报告了更多的健康事件、更高的家庭企业活动、更高的粮食消费、更高的冲击暴露和更强的控制点陈述。

研究还发现，受教育程度较高的受访者受模式效应的影响较小。随着受访者面临的答案选项数量的增加，模式效应的普遍性急剧增加。受访者更倾向于在电话调查中同意陈述，对二元问题的回答是“是”，对当前经济状况的评估更负面，对未来经济状况的预期更乐观。

此外，本文还比较了模式效应与其他调查误差来源。研究发现，由于非普遍的电话拥有率，覆盖率误差也很重要：电话拥有率与非随机性相关，与性别、年龄、教育和家庭财富相关。这些差异导致在约一半的检验结果中存在显著的覆盖率效应。覆盖率效应通常小于模式效应，在 20 个结果中，覆盖率效应在中间值处占模式效应的 21%。模式效应和覆盖率效应通常具有相反的符号。在这些情况下，两种误差来源在总体中相互抵消，有时掩盖了模式效应的真实规模。

本文的主要贡献在于提供了迄今为止最全面的关于 LMIC 调查中模式效应的规模和机制的实验证据，跨越了多个主题和变量类型。研究结果强调了识别和减轻（电话）调查测量误差以改善 LMIC 数据质量的重要性。电话调查可以以可负担的成本解决对大规模、高频调查数据的日益增长的需求。然而，要充分发挥这种潜力，需要解决其自身的一套数据质量挑战。本文的研究表明，模式效应的规模可以与覆盖率误差相媲美，尽管迄今为止很少受到调查研究人员和电话调查用户的关注。此外，本文还表明，可以通过调查设计（例如问卷设计或受访者激励）和实地工作规程（例如 enumerators 培训和分配给访谈，或实时数据质量检查）在事前减轻测量误差，并使用事后的统计调整在事后减轻测量误差。