Methodik
Die Umfrage der New York Times/Siena College unter landesweit 1.399 registrierten Wählern, einschließlich einer Überstichprobe von 522 hispanischen Wählern, wurde vom 6. bis 14. September 2022 auf Englisch und Spanisch über Mobil- und Festnetztelefone durchgeführt. Die Stichprobenfehlerquote beträgt +/ – 3,6 Prozentpunkte für die vollständige Stichprobe und +/- 5,9 Prozentpunkte für hispanische Wähler nach eigenen Angaben.
Probe
Bei der Umfrage handelt es sich um eine an die Rücklaufquote angepasste stratifizierte Stichprobe registrierter Wähler in der L2-Wählerdatei. Die Stichprobe wurde von der New York Times in mehreren Schritten ausgewählt, um das Oversample der modellierten hispanischen Wähler, die unterschiedliche Telefonabdeckung, die Nichtbeantwortung und die erheblichen Unterschiede in der Produktivität der Telefonnummern je nach Bundesstaat zu berücksichtigen.
Erstens wurde die Wählerdatei nach der hispanischen Ethnizitätsklassifizierung von L2 aufgeteilt; Die Probenauswahl für die hispanischen und nicht-hispanischen Proben wurde separat durchgeführt.
Zweitens wurden die Aufzeichnungen nach Staat ausgewählt. Um Verzerrungen durch fehlende Berichterstattung auszugleichen, wurde die L2-Wählerdatei nach Regierungsbezirk, Partei, Rasse, Geschlecht, Familienstand, Haushaltsgröße, Wahlbeteiligung, Alter und Wohneigentum geschichtet. Für jede Schicht wurden der Anteil der Registranten mit einer Telefonnummer und die mittlere erwartete Rücklaufquote berechnet. Die durchschnittliche erwartete Rücklaufquote basierte auf einem Modell der Nichtbeantwortung von Einheiten in früheren Umfragen von Times/Siena. Die anfängliche Auswahlgewichtung entsprach dem Kehrwert der mittleren Telefonabdeckung einer Schicht und der modellierten Rücklaufquote. Für Befragte mit mehreren Telefonnummern in der L2-Datei wurde die Nummer mit der höchsten modellierten Rücklaufquote ausgewählt.
Drittens wurden staatliche Aufzeichnungen für die nationale Stichprobe ausgewählt. Die Anzahl der nach Bundesstaat ausgewählten Datensätze basierte auf einem Modell der Nichtbeantwortung von Einheiten in früheren nationalen Umfragen von Times/Siena als Funktion des Bundesstaates (als Zufallseffekt), der Telefonnummernqualität, des Alters, der Rasse, der Wahlbeteiligung und des Metropolstatus. Der Anteil des Staates an den Aufzeichnungen entsprach dem Kehrwert der mittleren Rücklaufquote der Aufzeichnungen des Staates, multipliziert mit dem Anteil des Staates an registrierten hispanischen oder nicht-hispanischen Wählern im ganzen Land, dividiert durch die nationale Summe der Gewichte.
Auffangen
Die hispanischen und nicht-hispanischen Stichproben wurden nach Partei und Region geschichtet und vom Siena College Research Institute ausgewertet, mit zusätzlicher Feldarbeit von ReconMR, dem Public Opinion Research Laboratory an der University of North Florida und dem Institute of Policy and Opinion Research in Roanoke Uni. Die Interviewer fragten nach der in der Wählerakte genannten Person und beendeten das Interview, wenn der beabsichtigte Befragte nicht verfügbar war. Insgesamt wurden 76 Prozent der Befragten über ein Mobiltelefon erreicht, darunter 87 Prozent der nach eigenen Angaben Hispanics.
Das Instrument wurde von ReconMR ins Spanische übersetzt, und der modellierten hispanischen Stichprobe wurden spanischsprachige Interviewer zugewiesen. Zweisprachige Interviewer begannen das Interview auf Englisch und wurden angewiesen, den Anweisungen des Befragten zu folgen, um zu entscheiden, ob die Umfrage auf Englisch oder Spanisch durchgeführt werden sollte. Einsprachige spanischsprachige Befragte, die ursprünglich von Englischsprachigen kontaktiert wurden, entweder in den hispanischen oder nicht-hispanischen Stichproben, wurden von spanischsprachigen Interviewern erneut kontaktiert. Insgesamt wurden 14 Prozent der Interviews unter selbstberichteten Hispanics auf Spanisch geführt.
Gewichtung
Die Umfrage wurde von The Times unter Verwendung des R-Umfragepakets in mehreren Schritten gewichtet, um das Oversample von modellierten hispanischen Wählern zu berücksichtigen und Gewichtungen auf der Grundlage sowohl der modellierten als auch der selbstberichteten hispanischen Ethnizität einzubeziehen.
Zunächst wurden die hispanischen und nicht-hispanischen Stichproben für die ungleiche Auswahlwahrscheinlichkeit nach Schichten angepasst.
Zweitens wurden die modellierten hispanischen und modellierten nicht-hispanischen Stichproben separat gewichtet, um die auf Wählerdateien basierenden Parameter für die Merkmale von modellierten Hispanics und Nicht-Hispanics abzugleichen. Die modellierten hispanischen und nicht-hispanischen Stichproben wurden auch gewichtet, um den Zielen für den selbstberichteten hispanischen Anteil an modellierten hispanischen und nicht-hispanischen Wählern zu entsprechen, basierend auf Umfragen von Times/Siena.
Drittens wurden die beiden Stichproben kombiniert und angepasst, um das Oversample der modellierten Hispanics zu berücksichtigen.
Viertens wurde die kombinierte Stichprobe nach selbst angegebener hispanischer Herkunft aufgeteilt. Die Gewichtungen für selbstberichtete Hispanics und Nicht-Hispanics wurden neu kalibriert, um den auf Volkszählungen basierenden Schätzungen für den Bildungsstand von Hispanics und Nicht-Hispanics zu entsprechen, während frühere, auf Wählerdateien basierende Ziele beibehalten wurden. Die hispanische Stichprobe wurde auch nach Geburtsland und spanischem Sprachgebrauch zu Hause gewichtet. Die Umfragegewichte wurden auf das 99. Perzentil getrimmt.
Fünftens wurden die selbstberichteten hispanischen und nicht-hispanischen Proben rekombiniert. Es war keine nachfolgende Neugewichtung erforderlich, da die selbstberichteten hispanischen und nicht-hispanischen Anteile der Stichprobe innerhalb von 0,1 Prozentpunkt der Zielparameter blieben.
Parameter
Die folgenden auf Wählerdateien basierenden Ziele wurden verwendet, um die modellierten hispanischen und nicht-hispanischen Stichproben zu gewichten:
• Partei (NYT-Klassifikationen auf der Grundlage von L2-Daten und in Staaten ohne Parteiregistrierung oder Primärwahlhistorie ein Modell der Parteilichkeit auf der Grundlage früherer Times/Siena-Umfragen)
• Alter (Selbst gemeldetes Alter oder Alter der Wählerdatei, wenn der Befragte ablehnt)
• Geschlecht (selbst angegebenes Geschlecht oder Geschlecht der Wählerdatei, wenn der Befragte ablehnt)
• Familienstand (L2-Modell)
• Wohneigentum (L2-Modell)
• Metropolregion (2013 Nationales Zentrum für Gesundheitsstatistik Stadt-Land-Klassifikationsschema für Landkreise)
• Region (Definition des Census Bureau, außer Maryland, Delaware und Washington, DC, neu klassifiziert als Nordosten)
• Wahlbeteiligungsverlauf (NYT-Klassifizierungen basierend auf L2-Daten)
• Wahlmethode bei den Wahlen 2020 (NYT-Klassifizierungen basierend auf L2-Daten) • Blockgruppendichte der Volkszählung (ACS 2020 5-Jahres-Volkszählung Blockgruppendaten)
• Zählungsblockgruppe hispanischer pct. (ACS 2020 5-Jahres-Volkszählung Blockgruppendaten)
• Modellierte hispanische nationale Herkunft, unter modellierten Hispanics (L2-Modell)
Die folgenden auf der Volkszählung basierenden Ziele wurden verwendet, um die Gewichtungen für selbstberichtete Hispanics und Nicht-Hispanics neu zu kalibrieren:
• Bildungsstand (NYT-Modell basierend auf ACS- und CPS-Daten)
• Geburtsnation unter selbstberichteten Hispanics (NYT-Modell basierend auf ACS- und CPS-Daten)
• Verwendung der spanischen Sprache unter selbstberichteten Hispanics (NYT-Modell basierend auf ACS- und CPS-Daten)
Die Fehlerspanne aufgrund von Stichproben für die vollständige Stichprobe beträgt +/- 3,6 Prozentpunkte und +/- 5,9 Prozentpunkte für selbstberichtete Hispanics. Die Fehlerspanne berücksichtigt den Designeffekt der Umfrage, ein Maß für den Verlust an statistischer Aussagekraft aufgrund von Umfragedesign und -gewichtung. Der Designeffekt für die vollständige Stichprobe beträgt 1,93 und 1,89 für selbstberichtete Hispanics.