Eurofound apsekojumu mērķis ir sniegt kvalitatīvu informāciju par dzīves kvalitāti un darba apstākļiem Eiropā. Lai sasniegtu šo mērķi, katram apsekojumam ir sava mērķauditorija, šādi iegūstot specifisku informāciju.
Eiropas darba apstākļu apsekojumā darba ņēmējiem tiek uzdoti jautājumi, lai gūtu priekšstatu par darba un nodarbinātības kvalitāti. Eiropas uzņēmumu apsekojumā tiek aptaujāti uzņēmumu vadītāji un darbinieku pārstāvji, un tā mērķis ir apkopot informāciju par darba vietu praksi. Pētījumā par dzīves kvalitāti Eiropā tiek intervēti Eiropas iedzīvotāji, lai gūtu priekšstatu par dzīves apstākļiem un viedokli par dzīves kvalitāti.
Neraugoties uz respondentu grupu atšķirībām, Eurofound mērķis vienmēr ir harmonizēt apsekojumu metodoloģiju, ja tas ir iespējams, lai nodrošinātu, ka vienā apsekojumā gūtā pieredze tiks ņemta vērā citos apsekojumos.
Tāpat kā pārējos pētniecības projektos katra apsekojuma izstrādē, īstenošanā un vērtēšanā piedalās Eurofound darbā ieinteresētās personas un attiecīgās jomas eksperti, lai nodrošinātu pētījumu būtiskumu Eiropas un valstu līmeņa politikas veidotājiem un sociālajiem partneriem.
Iesaistot ekspertus aptaujas anketu izstrādē, kā arī valstu ekspertus to tulkošanā, Eurofound cenšas nodrošināt, lai visi apsekojuma jautājumi precīzi atspoguļotu reālās parādības, ko tie raksturo (derīgums).
Rūpīgi izraugoties reprezentatīvas izlases, izvēloties vispiemērotāko aptaujas anketu administrēšanas veidu, izmantojot jaunākās tehnoloģijas, piesaistot pieredzējušus intervētājus un nodrošinot visaptverošas intervēšanas un kodēšanas apmācības, kā arī precīzi pārbaudot apkopotos datus, nosakot detalizētus svērumu koeficientus un veicot attiecīgu analīzi, Eurofound cenšas nodrošināt apsekojumu datu konsekvenci (uzticamība).
Eurofound apņemšanās sagatavot kvalitatīvu informāciju ir ietverta arī apsekojumu kvalitātes nodrošināšanas stratēģijā.
Izlases atlase
Neatkarīgi no tā, vai apsekojumā jāaptaujā Eiropas iedzīvotāji, darba ņēmēji vai organizācijas, nav racionāli apkopot informāciju, aptaujājot visus populācijas subjektus. Tiek atlasīta maksimāli reprezentatīva kopējās populācijas respondentu izlase.
Eurofound cenšas izmantot maksimāli kvalitatīvu izlases pamatu. Katrā valstī tiek mēģināts atrast reģistru, kurā būtu dati par vismaz 95% mērķa populācijas. ECS vajadzībām izmantotajos reģistros vēlama organizāciju kontaktinformācija un citi dati par uzņēmumiem. EWCS un EQLS veikšanai vajadzīgajos reģistros vēlama informācija par mājsaimniecību, dažreiz arī personu, adresi. Ja EWCS un EQLS veikšanai šāds reģistrs nav pieejams, iespējamo respondentu saraksts tiek izveidots, izmantojot tā dēvēto ‘nejaušā maršruta’ metodi.
Eurofound mērķis ir izveidot pietiekami lielu izlasi, lai gūtu tādus derīgus rezultātus par atsevišķo valstu situāciju, kuros pietiekami atspoguļota Eiropas iedzīvotāju dispersija, kas ļauj izdarīt vispārinātus secinājumus par Eiropu kopumā. Lai sasniegtu pirmo mērķi, vajadzīga vismaz 1000 respondentu liela izlase valsts līmenī, līdz pieņemamam līmenim samazinot kļūdu procentu. Lai sasniegtu otro mērķi, lielākās valstīs tiek atlasītas lielākas izlases; šāda pieeja izmantota pēdējā EWCS un EQLS apsekojumā.
Kodēšana
Apsekojumos reizēm ir jāuzdod atvērtie jautājumi, t.i., jautājumi, uz kuriem nevar atbildēt, izmantojot iepriekš noteiktu atbilžu kopu. Piemēram, šādu pieeju var izmantot, lai norādītu nodarbinātības nozari. Šādā gadījumā intervētājs sniegto atbildi vispirms norāda pilnībā, bet vēlāk piešķir tai attiecīgu Eiropas saimniecisko darbību statistiskās klasifikācijas (NACE) kategoriju.
Kodēšana parasti jāizmanto atvērtajiem jautājumiem, kas saistīti ar ienākumiem, respondentu izglītības līmeni (izmantojot ISCED struktūru), kā arī respondentu apdzīvoto reģionu (izmantojot NUTS klasifikatoru).
Datu svēršana
Pēc praktiskā darba posma pabeigšanas datu kopām piemēro svēruma faktorus, lai kompensētu dažādus apstākļus, kuru dēļ izlase var būt nevienmērīga. Piemēram, apsekojumā ir statistiski jāņem vērā apstāklis, ka atšķiras dažādu cilvēku izredzes tikt izraudzītiem dalībai apsekojumā. Jo lielāka ir vienība (mājsaimniecība/uzņēmums), kurā dzīvo vai strādā kāda persona, jo mazāka ir iespējamība, ka šī persona tiks aptaujāta. Noteiktas respondentu grupas var būt nepietiekami pārstāvētas izlasē arī populāciju grupu atšķirīgas atsaucības dēļ. Valstu darbaspējīgo iedzīvotāju skaita atšķirības nav (pilnībā) atspoguļotas, nosakot valsts izlases lielumu, tāpēc tiek izmantoti svēruma koeficienti, lai lielākām valstīm nodrošinātu lielāku svērumu ES līmeņa rezultātos.
Lai novērtētu, kādā mērā dati raksturo populāciju, kā atsauces datu avotu bieži izmanto Eiropas darbaspēka apsekojumu (LFS).
Metodoloģija ir pielāgota katra apsekojuma konkrētajām vajadzībām. Papildinformācija pieejama atsevišķo apsekojumu tīmekļa lapās.
Exploring the potential of big data for Eurofound research
Surveys have never been the only source of large-scale, quantitative data, and discussions about better integrating data from other sources in social research have been ongoing for quite some time. However, in recent decades, with the increasing connectedness of individuals and organisations to the internet, the amount of data available from sources such as web applications, mobile devices, sensors, video streams and social media has exploded.
In this context, Eurofound is exploring the potential use of big data to complement and contextualise the data from its existing research efforts, its surveys in particular. The project currently focuses on three strands, and this work is discussed in three working papers.
- Working paper: Using big data to improve survey sampling
Reflects on the current and possible future opportunities for using big data to enhance sampling frames or even to generate sampling frames for online surveys, and examines the extent to which a full probability approach is achievable or can at least be approximated. Also discusses the possible gains in efficiency.
- Working paper: Using big data analytics to support decision-making
Offers insight into the most appropriate analytical techniques for collecting and analysing ‘true’ big data (such as the number of people visiting a place or doing an action online, movements of people based on mobile data, and geolocation). Indicates where approaches differ from ‘regular’ statistical analysis, highlights techniques that Eurofound would need to familiarise itself with, and describes the software and hardware requirements.
Explores the potential and limitations of using social media content as a data source and of the various social media platforms to which this approach could be applied (for example, Facebook, LinkedIn and Twitter), using one or more practical examples.