Med utdanningsvekting tar vi InFact-undersøkelsene til neste nivå. Resultatene blir enda mer representative, og du får enda bedre innsikt i hvordan meninger og holdninger varierer mellom ulike grupper – etter kjønn, alder, geografi og nå også utdanning. Kort sagt: mer presise tall og smartere beslutningsgrunnlag.
For å levere representative undersøkelser har vi i InFact alltid vært opptatt av at utvalgene i våre undersøkelser skal speile befolkningen best mulig. Derfor justerer vi for skjevheter i hvem som svarer, slik at sammensetningen i undersøkelsene tilsvarer den faktiske befolkningen vi ønsker å beskrive.
Som andre norske analysebyråer har vi til nå justert for – eller «vektet på» som det heter på fagspråket – kjønn, alder og geografi/landsdel. Nå tar vi imidlertid et nytt steg i InFact: Vi introduserer også vekting på utdanning for å ytterligere styrke kvaliteten på analysene våre.
Hva er vekting – og hvorfor gjør vi det?
Når vi gjennomfører en undersøkelse, vil svarene aldri være helt perfekte speilbilder av befolkningen. Noen grupper svarer oftere enn andre – for eksempel kan yngre delta mindre, mens eldre ofte er mer ivrige til å svare. For å justere for dette bruker vi en prosedyre som kalles vekting.
Vekting betyr at vi gir hvert svar en «vekt» som gjenspeiler hvor stor en gitt gruppe er i befolkningen. Dersom vi har litt for mange fra én gruppe, vektes svarene deres ned; har vi litt for få fra en annen gruppe, vektes svarene deres opp. På den måten blir totalbildet mer representativt for hele befolkningen vi ønsker å si noe om.
Hvordan gjøres det?
Vi bruker offisielle befolkningsdata fra SSB for å fastsette hvordan fordelingen av ulike grupper ser ut i hele befolkningen. Dersom vi ønsker en landsrepresentativ undersøkelse blant alle over 18 år, viser tallene for eksempel at kvinner utgjør 50,2 % og menn 49,8 %.
I vårt utvalg kan fordelingen imidlertid være litt annerledes – for eksempel 50,9 % kvinner og 49,1 % menn. For å korrigere dette beregner vi vekter slik at utvalget samsvarer med befolkningen. I dette tilfellet må hver kvinnes svar vektes med en faktor på 0,986, mens hvert mannssvar vektes med en faktor på 1,014. Dersom utvalget allerede stemmer helt overens med befolkningen, får både menn og kvinner vekten 1,0.
Hvorfor er vekting på utdanning viktig?
Utdanning har vist seg å være en systematisk kilde til skjevheter i undersøkelser:
Personer med høyere utdanning deltar oftere i spørreundersøkelser enn personer uten høyere utdanning. Dette kan påvirke resultatene på spørsmål som handler om politikk, samfunnsengasjement, kultur og mediebruk – områder der utdanningsnivå ofte spiller en viktig rolle.
Ved å inkludere utdanning i vektingen, reduserer vi risikoen for at funnene våre blir for akademiker-tunge og at de bedre gjenspeiler hele befolkningen. Med utdanning inn i våre vektingsprosedyrer blir våre undersøkelser enda mer representative og pålitelige.
Du kan med andre ord være enda tryggere på at tallene du får fra oss i størst mulig grad speiler virkeligheten – uavhengig av skjevheter i hvilke utdanningsgrupper som faktisk svarte på undersøkelsen.
Muliggjør også nedbrytning på utdanning
Disse nye prosedyrene gir samtidig nye muligheter i selve analysene våre. Tidligere har vi levert krysstabeller med nedbrytinger på kjønn, alder og geografi/landsdel som en del av våre standardleveranser. Dette har gjort det mulig å se både totaltallene for hele utvalget og hvordan ulike undergrupper – for eksempel menn og kvinner – har svart på hvert spørsmål i undersøkelsen.
Nå vil vi også inkludere utdanning som en standarddimensjon, slik at du som oppdragsgiver kan få resultatene brutt ned på utdanningsnivå. Dette gir detaljert innsikt i hvordan meninger, holdninger, preferanser og atferd varierer mellom ulike utdanningsgrupper, og åpner for mer nyansert tolkning og analyse.
Nysgjerrig på hvordan vekting på utdanning kan forbedre datakvaliteten – og gi deg dypere innsikt i opinionen?
I InFact jobber vi med både offentlige og private aktører for å sikre at undersøkelsesresultater er så representative og handlingsorienterte som mulig – gjennom smart metodikk og data av høy kvalitet.
Ta gjerne kontakt – jeg deler gjerne mer informasjon.
Vegard Jarness
Ph.d. och senior rådgivare
