Diplomás pályakövetés Kanadában

Minta, időkeretek

A lekérdezés során a mintában szereplőket kétszer keresik meg: egyszer két évvel, egyszer pedig öt évvel a diplomázás éve után. Kizárólag azokat az interjúalanyokat keresik meg a follow-up vizsgálat során, akik az első alkalommal válaszoltak a kérdésekre.

A megfelelő minta kialakításához három változót használnak: az intézmény földrajzi helyzete, az oklevél szintje és a tudományterület. A területi beosztás 13 elemből áll: a tíz tartományból és a három északi területből. Az oklevelek/végzettségek között öt szinten különböztetnek meg: trade/vocational programmes, főiskolai (community college) oklevél, alapképzési diploma, mesterképzési diploma, doktorátus. A képzési területek tekintetében az oklevél szintjétől függ a rétegzettség. A trade/vocational szint esetében nyolc, a főiskolai és a három egyetemi szint (alap-, mester- és doktori képzés) esetében kilenc kategória létezik. A képzési területeket a Community College Hallgatói Információs Rendszer (Community College Student Information System [CCSIS]) és az Egyetemi Hallgatói Információs Rendszer (University Student Information System [USIS]). A fenti változók összesen 572 réteget eredményeznek.

A follow-up vizsgálat esetében - koncepcionális okok és mintavételi kérdések miatt - a projekt céljai érdekében úgy döntöttek, hogy nem kérdezik le újra azokat a trade/vocational válaszadókat, akik részt vettek a 2002-es vizsgálatban, így a 2005-ös follow-up vizsgálat azokból a 2002-es válaszadókból állt, akik vagy community college-ban szereztek oklevelet, vagy egyetemi alap- és mesterképzésben diplomát, illetve doktori végzettséget 2000-ben. A végleges minta 34 304 fő volt, ami a 2002-es válaszadókat jelenti, leszámítva a szakképzésben végzettséget szerzőket. Az FOG-ra a válaszadási érték 68,5 százalék volt

Adatforrás

Az adatgyűjtés három hónapot vett igénybe, 2005. április 27-től július 24-ig tartott. A felmérésben való részvétel önkéntes volt, az adatokat közvetlenül a válaszadóktól gyűjtötték. Számítógéppel segített telefonos interjúkat készítettek.

Hibakorrekciók

A feldolgozás során az egyik típusú hiba a kérdőív kitöltésében az volt, amikor olyan kérdéseknél is találtak választ, amelyikre a megkérdezettnek nem kellett volna válaszolnia. Ebben az esetben a kérdőív kérdéssorát követve, a korábban megválaszolt kérdések alapján automatikusan törölték a felesleges adatot. A másik hibatípus a szükséges információ hiánya volt, tehát az az eset, amikor nem szerepelt válasz azoknál a kérdéseknél, amelyekre kellett volna válaszolnia a megkérdezettnek. Ebben az esetben automatikusan a "nem válaszolt" opciót társították az adott kérdéshez.

Számítás

Annak érdekében, hogy a lekérdezés adatai a teljes adott populáció tekintetében reprezentatívak legyenek (és ne csak a mintára vonatkozzanak), a feldolgozóknak súlyokat kellett számításaik során használniuk. A végső mintában szereplő összes személyhez - tehát azokhoz, akik válaszoltak a kérdésekre - egy súlyt rendeltek, ami összefüggésben volt azzal, hogy adott válaszadó hány főt reprezentál a célcsoportban. Ennek kiszámítása egy összetett módszerrel történt, ahol - számos egyéb tényező mellett - azt is tekintetbe vették, hogy minden bizonnyal akadtak olyanok, akik nem válaszoltak a feltett kérdésekre. Ez utóbbi faktor korrigálására úgynevezett válasz-homogén csoportokat (response homogeneous groups - RHG) alkottak, mind a válaszolók, mind a nem válaszolók közül, s az itt kapott eredmények alapján állították be a megfelelő súlyokat.

Minőségértékelés

Az adatokat összevetik olyan egyéb publikált forrásokkal, mint a népszámlálás adatai, a Munkaerő Felmérés (Labour Force Survey - LFS), a Felsőoktatási Hallgatói Információs Rendszer (Postsecondary Student Information System - PSIS), az Egyesült Államokba Költözött Diplomások Vizsgálata (Survey of Graduates Who Moved to the United States - SGMUS) és a korábbi NGS vizsgálatokkal.

Adatvédelem

A Statistics Canada számára a statisztikai törvény (Statistics Act) tiltja meg, hogy előzetes tudomásszerzés vagy írásos jóváhagyás nélkül közzétegyen bármilyen olyan adatot, amely bármely magánszemélyre, cégre vagy szervezetre vonatkozó információt tartalmaz. Számos adatvédelmi szabályt kell alkalmazni minden olyan adat esetében, amit közzétesznek vagy megjelentetnek, annak érdekében, hogy megelőzzék bármilyen bizalmas adat nyilvánosságra jutását. Amennyiben szükséges, az adatokat titkosítják, hogy így is megelőzzék azok közvetlen vagy utólagos kiszivárgását.